근래 디스플레이 분야에서 OLED가 시장을 주도하면서 이 공정에 가장 적합한 진공펌프로 크라이오 펌프가 주목을 받고 있다. 화소 형성 공정에 사용되는 유기물이 수분에 취약하기 때문인데, 크라이오 펌프가운데서 특별히 수분만 집중적으로 배기할 수 있는 워터펌프(CWP or cold trap)가 각광받고 있다. 이에 HM GVT는 중소기업청 중소기업개발지원사업의 일환으로 진행된 2014년도 구매조건부 신제품 개발사업에 선정되어 '극저온 G-M냉동기를 이용한 대용량 Cold Trap개발' 과제를 수행하면서 32인치 급으로 수분에 대해서 30,000 [L/s] 이상의 배기속도를 가지는 대형 CWP를 개발하고 있다(수요처: (주)아바코). 통상적으로 흡기구가 30인치라면 수분 배기속도는 대략 65,000 L/s에 이르고 200 W 냉각능력이면 최대 수분 분압 0.008 mbar에서 작동시킬 수 있다. 따라서 1차년도의 목표는 큰 배기용량과 대형 사이즈의 CWP를 개발하기 위해 80 K에서 200 W 이상의 냉동능력을 보유한 단단 G-M 극저온냉동기를 선행 개발하는 것이다. 이에 현재 최대 냉동능력 80 K에 130 W의 냉동능력을 가지는 HPS055모델을 이용하여 다양한 예비시험들을 수행하여 최적의 설계인자들을 도출하였고 이를 근거로 80 K에서 200 W 이상의 냉동능력을 가지는 HPS80200모델을 설계 및 제작, 성능시험을 수행하였다. 이에 국내 최초로 80 K에서 200 W의 냉동능력을 가지는 단단 G-M냉동기를 개발하였고 설계 및 제작에 대한 원천기술을 확보할 수 있었다.
본 논문에서는 Canny 에지 검출 알고리즘의 핵심이라 할 수 있는 언어적인 애매한 개념인 "좋은 검출"과 "좋은 지역화" 문제를 퍼지 추론 방식을 통해 처리하는 접근방식을 제안하고, 그레이 스케일 이미지에 관해 퍼지 규칙 기반의 Canny 에지 검출기를 설계한다. 설계의 핵심은 화소들의 그레이 레벨들을 몇 가지의 언어적인 변수들로 분할한 다음에 퍼지 추론 규칙에 따라 편미분 계수들을 근사시키는데 있다. 이러한 접근방식은 기울기 및 기울기 변화에 따른 퍼지 제어 기법과 유사한 측면을 가진다. 이러한 작업을 바탕으로 퍼지 규칙 기반 Canny 에지 검출기를 구현하고, 결과들을 기존 방법과 비교한다. 특히, 제안된 접근 방식은 좁은 동적 범위의 그레이 레벨 이미지의 에지 검출 및 선명화에 있어서 장점을 가진다.
본 논문은 디스플레이상에서 동영상 화질 향상을 위한 적응형 콘트라스트 조절장치를 설계하고 이를 구현하였다. 제안한 방식은 입력되는 영상 신호의 중간 값을 이용함으로써 화면의 중간 자기 에 따라 적응형으로 콘트라스트를 향상시키는 기법이다. 또한 프레임 메모리를 사용하는 대신에 입력 화소들을 실시간으로 처리함으로써 기존의 방식에 비해 하드웨어 구성이 간단하여 실시간 처리를 요하는 분야에 쉽게 적용 가능하다. 기존 방식들이 정지영상을 기준으로 콘트라스트를 향상시킨 것에 반해 본 논문에서 제안한 방식은 정지영상 뿐만 아니라 동화상에서도 효과적으로 콘트라스트 향상이 가능하다. 제안한 알고리즘은 VHDL을 이용하여 설계하고, FPGA를 통하여 구현하였다. 인터페이스 시스템을 제작하여 테스트한 결과, 콘트라스트가 효과적으로 향상되었음을 확인하였다.
점차 사람들이 요구하는 스마트폰의 사양이 높아지면서 빠른 속도의 무선통신, 높은 화소의 카메라와 그래픽 처리 능력 등의 기능을 갖춘 고성능의 스마트폰이 등장하였다. 이에 전통적인 AR(Augment Reality) 기술이 모바일 기기에서 가능해지면서 AR이 스마트폰 어플리케이션으로 보급되어 휴대성이 증대 되었다. 하지만 스마트폰에서 구현된 AR은 어플리케이션의 메모리 사용량이 높다는 문제점이 있다. 본 연구는 이러한 메모리 문제점을 해결하기 위하여 증강현실 오픈소스인 Mixare을 활용하여 설계 및 구현하였고 이를 기반으로 모바일 기반 증강현실 어플리케이션의 메모리 사용량의 감소방안을 제시한다.
본 논문은 가산기 기반 DA(Distributed Arithmetic: 분산 산술연산)구조로서 ROM과 같은 일반적인 메모리가 사용되지 않는 8x8의 2차원 DCT(Discrete Cosine Transform)/IDCT(Inverse DCT) 프로세서를 제안 설계하였다. 제안된 논문은 DCT와 IDCT의 계수 행렬에서 하드웨어를 줄이기 위해 계수 행렬의 홀수 부분을 공유하였고, 2차원 DCT/IDCT 프로세서의 계수 연산을 위해 단지 29개의 가산기만을 사용하였다. 이는 8x8 1차원 DCT NEDA(NEw DA)구조에서의 가산기 수 보다 48.6%를 감소 시켰다. 또한, 기존의 전치메모리와는 다른 새로운 전치네트워크 구조를 제안하였다. 제안된 전치네트워크 구조에서는 전치메모리 블록 대신 하드웨어를 줄이기 위해 레지스터 형태의 새로운 레지스터 블록 전치네트워크 형태를 제안하였다. 제안된 전치네트워크 블록은 64개의 레지스터를 사용하며, 이는 일반적인 메모리를 사용하는 기존의 전치메모리 구조에 사용된 트랜지스터 수 보다 18%가 감소하였다. 또한 처리율 향상을 위해 새롭게 적용되고 있는 방식으로, 입력 데이터에 대해 매 클럭 주기마다 8개의 화소데이터를 받아서 8개의 화소데이터를 처리하도록 하여 출력하는 비트 병렬화 구조로 설계하였다.
본 논문에서는 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호기를 위한 루프 내 필터의 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC는 양자화 에러가 발생하는 복원 영상에서 화질을 향상시키기 위해 디블록킹 필터와 SAO(Sample Adaptive Offset)으로 구성된 루프 내 필터를 사용한다. 그러나 루프 내 필터는 추가적인 연산으로 인하여 부호기와 복호기의 복잡도가 증가되는 원인이 된다. 제안하는 루프 내 필터 하드웨어 구조는 수행 사이클 감소를 위해 디블록킹 필터와 SAO를 3단 파이프라인으로 구현되었다. 또한 제안하는 디블록킹 필터는 6단 파이프라인 구조로 구현되었으며, 효율적인 참조 메모리 구조를 위해 새로운 필터링 순서로 수행된다. 제안하는 SAO는 화소들의 처리를 간소화하며 수행 사이클을 감소시키기 위해 한번에 6개의 화소를 병렬 처리된다. 제안하는 루프 내 필터 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계되었으며, TSMC $0.13{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 결과 약 131K개의 게이트로 구현되었다. 또한 164MHz의 동작 주파수에서 4K@60fps의 실시간 처리가 가능하며, 최대 동작 주파수는 416MHz이다.
본 논문에서는 UHD급 영상의 실시간 처리를 위한 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) In-loop Filter 부호화기의 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC는 양자화 에러로 발생하는 화질 열화 문제를 해결하기 위해 Deblocking Filter와 SAO(Sample Adaptive Offset)로 구성된 In-loop Filter를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 In-loop Filter 부호화기 하드웨어 구조에서 Deblocking Filter와 SAO는 수행시간 단축을 위해 $32{\times}32CTU$를 기준으로 2단 하이브리드 파이브라인 구조를 갖는다. Deblocking Filter는 10단계 파이프라인 구조로 수행되며, 메모리 접근 최소화 및 참조 메모리 구조의 단순화를 위해 효율적인 필터링 순서를 제안한다. 또한 SAO는 화소들의 분류와 SAO 파라미터 적용을 2단계 파이프라인 구조로 구현하고, 화소들의 처리를 간소화 및 수행 사이클 감소를 위해 두 개의 병렬 Three-layered Buffer를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 In-loop Filter 부호화기 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC 0.13um CMOS 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 결과 약 205K개의 게이트로 구현되었다. 또한 110MHz의 동작주파수에서 4K UHD급 해상도인 $3840{\times}2160@30fps$의 실시간 처리가 가능하다.
조명 환경에 의해 발생하는 강한 그림자 영역은 반사 영상을 이용하는 얼굴인식시스템의 성능을 저하시키는 주요인으로써, 인식률을 향상시키기 위해서는 강한 그림자 영역과 얼굴의 특징 영역을 구분해 낼 필요가 있다. 한편 Bilateral 필터는 영상 화소 값의 비선형적인 조합을 사용하여 경계영역을 보존하면서도, 전체 영상을 평활화할 수 있는 특성을 갖는다. 따라서 Bilateral 필터의 특성은 레티넥스 기반 조명 정규화 방법에서의 조명을 추정하는 과정에 사용되는 평활화 필터에 적합하다. 이에 본 논문에서는 강한 그림자 영역을 효과적으로 제거하기 위한 Bilateral 필터 기반의 새로운 조명 정규화 방법을 제안한다. Bilateral 필터의 계수는 화소 간 근접성(proximity)과 불연속성(discontinuity)의 곱으로 설계하여, 추정된 조명 영상에서 강한 그림자 영역이 비교적 정확하게 보존되도록 한다. 제안된 방법의 성능은 PCA(Principle Component Analysis)를 이용하여 인식률을 측정하고, 두 가지 데이터베이스에 대해 기존의 조명 정규화 방법들과 비교하여 평가하였다.
본 논문에서는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하여 JPEG2000 정지영상 압축 알고리즘의 DWT (Discrete Wavelet Transform) 연산을 고속으로 수행하기 위한 효율적인 구조와 방법을 제안한다. DWT 연산은 JPEG2000에서 EBCOT (embedded block coding with optimized truncation)과 더불어 많은 계산 량을 소모하는 부분이기 때문에, 본 논문에서는 DWT 알고리즘을 GPU의 화소 쉐이더에서 고속으로 수행하기 위하여 Render-To-Texture (RTT)를 활용한 구조를 설계하였다. 실제 구현을 통해 비슷한 등급의 CPU에서의 처리에 비해 DWT 자체는 10배 이상의 수행 속도의 향상을, 기존의 JPEG2000 참조 소프트웨어인 JasPer의 DWT를 대치하였을 때 2$\sim$16배의 수행 속도의 향상을 보였으며 해상도가 증가할수록 향상 폭이 크다. 본 논문에서 제시된 프레임 버퍼 객체(Frame Buffer Object)를 이용한 render-to-texture 수행 구조는 GPU 기반 영상처리의 기본 틀을 제공하며, 이를 응용하여 일반적인 영상처리와 컴퓨터 비전 처리를 GPU 상에서 고속 수행할 수 있다.
CTIO 4m 및 CTIO 1m 망원경으로 Westerlund 2의 UBVI 관측을 수행하여, CTIO 4m SDSS $u$ filter의 적색광누출 현상을 발견하였고 그 영향을 분석하였다. 적색광누출 현상은 filter의 투과함수가 설계와는 달리 장파장 영역에서 투과 존재하는 현상으로, CTIO 4m SDSS $u$ filter의 경우 B-V>1.4, V-I>2.0에서 그 영향이 나타나기 시작한다. SDSS $u$ filter의 적색광누출 현상은 별의 고유색지수와 상관없이 관측된 색지수가 클수록 영향이 크며, $B-V{\leq}1.8$, $V-I{\leq}2.8$의 범위에서는 보정이 가능하다. CTIO 1m B filter에서는 성간소광을 받지 않은 별과 성간소광을 많이 받은 별의 표준계변환 결과, $B_{CTIO1m}=B_{Standard}-0.055{\times}E(V-V)$에 해당하는 차이를 보였다. 이러한 차이는 CTIO 1m B filter의 투과함수의 단파장 쪽 날개부분이 표준 Johnson B filter에 비하여 단파장 쪽으로 많이 치우쳐있기 때문으로 보인다. 특히 Ballmer jump에 해당하는 파장인 370 nm에서 filter의 최대투과율에 비하여 32.2%에 달하는 투과율을 보이는데, 이는 Bessell B filter의 3.1%에 비하여 매우 큰 값이다. CTIO 1m 망원경의 Y4KCam CCD에서는 포화된 화소에 의한 crosstalk 뿐 아니라 포화되지 않은 화소에 의한 crosstalk 현상도 보였다. 짧은 노출을 준 영상에서는 5000 ADU 이상에서는 육안에 의한 crosstalk 확인이 가능하며, 포화되지 않은 밝은 별에 의한 crosstalk을 확인하지 않고 측광할 경우 백색왜성으로 오인할 가능성이 있으므로 측광 과정에서 좌표를 통하여 확인할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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