본 논문은 주로 사용되는 AR 콘텐츠의 증강 방법을 적용하기 어려운 차량 실내공간에서도 사용할 수 있는 차량용 AR매뉴얼을 구현하고, 실공간과 가상 객체의 증강 정합도 향상을 위해 딥러닝 모델을 적용하였다. 차량 핸들의 로고를 딥러닝 학습을 통해 위치와 각도, 기울기 등과 관계없이 인식하고, 이를 중심으로 3차원 실내 공간좌표를 생성하여 실제 차량 부품 위에 정확히 가상버튼을 증강한다. 여기에 동일 학습모델을 기반으로 차량의 주요 경고등 심볼을 인식할 수 있는 기능을 함께 구현하여 차량용 AR매뉴얼로서의 기능성과 활용성을 높인다.
어종식별을 위한 수중음향학적 정보를 수집하는 데 이용하기 위한 초음파 변환기를 설계하기 위한 시도의 하나로서, 본 연구에서는 우선 수중에서의 전기적인 자유 임피던스가 서로 같고, 이주파간의 주파수 차이를 최소화 시켜 이주파 겸용 및 광대역 송.수파기로서 활용이 가능한 복합구조 초음파 변환기를 설계, 제작하였는 데, 이 변환기의 이중공진 진동특성에 대하여 분석, 고찰한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 기본공진진동을 발생시키기 위해 설계한 Tonpilz형 초음파 변환기의 송파전압감도는 기본공진주파수 36.2 kHz에서 141.4 dB re $1\;\muPa/V$이었고, - 3 dB점에 대한 주파수 대역폭은 1.1 kHz이었으며, 이 변환기의 수중에 대한 전압음향변환효율은 85.2%였다. 2. 복합구조 초음파 변환기의 수중에서의 제1공진점에 대한 공진 및 반공진 주파수는 각각 39.7 kHz, 41.2 kHz이었다. 또한, 제1 및 제2 공진 주파수에 대한 임피던스는 각각 $3.7\;{K\Omega}\;과\;3.3\;{K\Omega}$으로서 거의 유사한 값을 나타내었고, 자유 임피던스 진폭과 위상의 측정치를 양 공진점 부근에서 계산치와 약간의 차이를 나타내었다. 3. 복합구조 초음파 변환기의 송파전압감도는 제1 공진주파수인 34.3 kHz에서 136.5 dB re $1\;\muPa/V$이었고, 제2 공진주파수인 40.4 kHz에서 136.8 dB re $1\;\muPa/V$이었다. 또한, 제1 및 제2 공진 주파수에 대한 - 3 dB 점에서의 주파수 대역폭은 각각 1.2 kHz, 1.1 kHz이었다. 이상의 결과로 부터 본 연구에서 설계, 개발한 복합구조 초음파 변환기는 단순 구조의 Tonpilz형 변환기와 비교하여 비록 송파전압감도에 있어서는 4.9 dB의 손실이 불가피하지만, 그 대신 송파감도가 같은 두 개의 공진주파수를 동시에 이용할 수 있고, 또한 이들 제1일 제2의 공진점에 대한 주파수 간격이 좁으면서도 송파감도의 변동폭이 비교적 작어 어종의 식별정보를 수집하는 데 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
본 논문에서는 대역 저지 특성을 갖는 소형화된 보우-타이 모노폴 UWB 안테나를 제안하였다. 기존의 보우-타이 모노폴 안테나에 완전 자계벽(PMW) 조건을 적용하여 안테나의 물리적 크기를 소형화하였다. 임피던스 정합을 위해 접지면의 굴곡각을 조절하였고, 테이퍼 형태의 급전 선로를 적용하였으며, 패치면의 모서리를 잘라 내었다. UWB 대역 내에 존재하는 타 대역의 간섭을 저지하기 위해 패치면에 ${\lambda}/4$ 슬롯 공진기를 삽입하였다. 제작된 안테나는 비유전율 6.15를 갖는 Taconic RF60-A 기판을 사용하였다. 제안된 안테나의 크기는 $30.0{\times}39.7mm^2$로 기존 보우-타이 모노폴 안테나의 약 45 %가 줄어들었다. UWB 전체 대역에서 -10 dB 이하의 반사 손실 특성과 5 GHz WLAN 대역의 저지 특성을 나타내었다. -1~5 dBi의 최대 이득 및 1.0 ns 이내의 군지연 변화 특성과 x-y평면의 방사 패턴에서 지향성을 나타냈다.
본 논문에서는 UHF 대역에서 동작하는 기생소자를 가지는 U-형태의 광대역 RFID 태그 안테나를 제안하였다. 제안한 태그 안테나는 복사부에 해당하는 U-형태의 반파장 다이폴 안테나 상단 중앙에 역방향으로 U-형태의 기생소자를 삽입하였고, 본체 하단 중앙에 사각 형태의 급전 구조를 삽입하여 상용 태그 칩과 안테나의 공액 정합을 용이하게 하였다. 제안된 태그 안테나는 VSWR<2를 기준으로 한 $882{\sim}927\;MHz$의 대역폭 안에서 3.16 dB 이하의 이득편차 특성을 가졌고, VSWR<5.8을 기준으로 한 대역폭은 $857{\sim}958.5\;MHz$로 전세계 UHF 대역폭을 모두 수용하였으며, 대역폭 내에서 5.07 dB 이하의 이득편차 특성을 가졌다. 또한 최소 이득편차 특성이 대역폭 중심 주파수에 나오도록 하여 주파수에 따른 이득편차 특성 변화를 최소화하였다.
사용자에게 보다 실감나는 입체감을 제공하기 위해 개발되고 있는 다시점 비디오는 두 대 이상의 카메라를 이용하여 촬영한 영상들을 기하학적으로 교정하고 공간적으로 처리하여 여러 방향의 다양한 시점 영상을 사용자에게 제공하는 3차원 영상처리 기술의 새로운 분야이다. 다시점 비디오는 사용자에게 시청 시점을 자유롭게 선택할 수 있는 기회를 주고 넓은 화면을 통한 3차원 입체감을 느낄 수 있는 장점을 가진다. 그러나 다시점 비디오는 시점 수가 증가하는 만큼 데이터 양도 증가하므로 효율적인 데이터 처리 방법이 요구된다. 최근 인접한 시점의 영상을 이용하여 중간시점의 영상을 합성하고 이를 부호화에 적용하는 방법이 연구되고 있다. 다시점 비디오 부호화 효율을 높이기 위해 제안되었던 기존의 영상보간법은 최대변위 설정과 고정된 블록을 이용한 블록정합 방법을 이용한다. 이때, 변위 종류가 다양한 영상이거나 변위차가 큰 영역에 대해서 변위 오류가 많이 발생한다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 보완하고 개선된 화질의 중간시점의 영상을 얻기 위한 방법과 이 영상을 이용하여 부호화에 적용하는 방법을 제안한다. 제안한 영상보간법은 변위의 검색 범위를 초기에 설정하지 않고 블록 단위부터 화소 단위까지 변위를 측정하여 중간영상을 합성한다. 또한 이렇게 합성한 영상을 부호화 과정에서 참조 영상으로 추가하여 부호화한다. 이 논문에서 제안한 방법을 이용한 결과, 기존의 영상 보간법보다 약 $1{\sim}4dB$ 정도 개선된 화질의 중간시점 영상을 얻었고, 이 영상들을 이용하여 제안한 부호화 방법으로 부호화한 결과 참조 모델에 비해 최대 0.5 dB의 부호화 효율이 개선됨을 확인했다.
맴돌이형 결함접지구조(spiral-shaped defected ground structure, Spiral-DGS)를 이용하여 증폭기의 크기를 줄이는 새로운 방법이 제시되었다. 접지면에 Spiral-DGS를 지니는 마이크로스트립 선로는 동일한 물리적 길이의 표준형 마이크로스트립 선로에 비하여 더 큰 전파지연상수와 전기적 길이를 갖는다. 또한 대역저지여파기와 같이 특정한 대역에서 우수한 차단 특성을 갖는다. 이 차단 대역이 증폭기의 하모닉을 차단하는데 사용된다. 입,출력 정합회로 내에서 Spiral-DGS가 삽입된 선로의 길이는 원래의 선로 길이의 39 %와 44 %에 불과하다. 그러나 소형화된 증폭기의 측정된 S-파라미터는 원증폭기의 S-파라미터와 잘 일치한다. 소형화된 증폭기의 측정된 2차 하모닉의 크기는 원증폭기보다 최소한 10 dB 이상 더 작다. 3차 하모닉 제거를 위한 Spiral-DGS가 같은 방법으로 증폭기 소형화에 적용되는데, 25 dB 이상의 3차 하모닉 차단 효과를 보인다.
본 논문에서는 필드/프레임의 공간적, 시간적 움직임 특성을 활용한 디인터레이스드 기법을 이용해 재구성된 영상프레임으로부터 넓은 탐색영역에서의 움직임추정이 가능한 이중연산구조 기반의 다해상도 계층적 움직임 추정 방식(multi- resolution hierarchical motion estimation, MHME)의 효율적인 다중연산구조 기반의 움직임 추정을 제안한다. 공간적, 시간적 움직임 특성으로부터 디인터레이스드 기법을 적용하여 재구성된 영상프레임으로부터는 계층적 움직임 추정방식을 적용하여 빠른 움직임 영역에서도 화질의 열화가 거의 없는 다해상도 계층적 움직임 추정(MHME) 영상처리를 구현하였고, 비교적 높은 PSNR을 얻을 수 있었다. 다양한 모드 M=2 또는 M=3의 여러 가지 모의실험을 통해 제안된 구조가 전역탐색 블록정합 알고리듬(Full-search Block Matching Algorithm, FBMA)에 대하여 예측성능에 있어 최고 1.49dB(CAR), 최저0.421dB(Mobile & Calendar)의 모의실험결과 평균 -0.7dB 정도의 미소한 평균 PSNR 저하를 나타내었다. 이의 구현을 위해 제안된 전역/후역 탐색방식의 연산처리방식은 하나의 처리기소자(Processor Element, PE)에 이중연산처리기(DAPE) 구조를 채택하여 제한된 PE로부터 넓은 탐색영역에서의 움직임 추정이 가능한 전역/후역 탐색방식(Foreground & Background Search Algorithm, FBSA)의 비트 처리열 탐색 알고리듬을 제안 적용하여 움직임추정 연산의 성능을 구조적으로 향상시키는 다중프로세서 어레이 구조(Multiple Processor Array Unit, MPAU)를 개발 제안하였다.
기존의 거리영상을 이용한 모델베이스기반 3차원 물체인식에서는 주로 거리영상 분할과정을 통한 면정합이나 그래프매칭 등의 방법을 이용하였으나, 이러한 방법은 인간의 인식체계와는 동떨어져 있는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 인간의 인식체계와 유사한 체적기반의 수퍼쿼드릭(superquadric) 물체표현과 이를 확장한 물체인식과정을 보인다. 먼저 3차원 물체에 대한 체적특성을 수퍼쿼드릭 계수를 이용한 부품기반 수퍼쿼드릭 모델(PBSM ; part-based superquadirc model) 로 기술하며, 면 특성 및 체적소간의 접합관계 등을 함께 이용하여 물체의 일부 가려짐이나 시점에 의한 비선형적인 형상변화(nonlinear shape change)에도 강건하도록 한다. 입력되는 물체로부터 추출된 수퍼쿼드릭 계수와 모델물체의 계수들간의 매칭을 거쳐 인식에 이른다. 본 논문에서는 실험결과를 통하여 이러한 병합된 방법이 임의의 기계조립 부품의 위치와 자세를 판정하고 인식하는데 유용함을 입증하였다.
본 논문에서는 십자모양의 마이크로스트립 급전선을 사용하여 슬롯 폭이 넓은 경우 기존의 급전선 구조보다 쉽게 정합을 이룰 수 있는 방법을 제시하였다. 마이크로스트립 안테나의 단점인 좁은 대역폭을 확장시켰으며, FDTD법을 이용하여 십자형 급전구조를 갖는 광대역 마이크로스트립 슬롯 안테나의 특성을 해석하고, 최대 대역폭을 갖는 안테나를 제작 및 실험하였다. FDTD법으로 모델링하여 전계분포를 시간영역에서 계산하였고, 이를 Fourier변환시켜 슬롯 안테나의 반사손실, 전압 정재파비, 입력 임피던스, 복사패턴을 주파수 영역에서 계산하였다. 슬롯의 폭(Ws), 수평 급전선의 길이(l/sub d/)와 수직 급전선의 길이(l/sub u/), 그리고 offset에 따라 대역폭이 변화하였다. 이러한 결과로부터 최적화할 때, 전압 정재파비가 2이하인 대역폭은 1.975 GHz에서 4.725 GHz로 약 1.3 옥타브의 광대역 특성을 얻었다.
자유시점 또는 오토스테레오스코픽 비디오 서비스는 3차원 영상을 제공하는 차세대 방송 시스템으로, 여러 시점의 영상들이 필요하다. 본 논문에서는 가상 시점 영상을 고속 생성하기 위해 알고리즘 병렬 구조를 최적화하고, Compute Unified Device Architecture(CUDA)를 이용한 General Propose Graphic Processing Unit(GPGPU) 기반의 중간시점 영상 고속 생성을 위한 최적화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 좌/우 깊이영상을 병렬화시킨 스테레오 정합알고리즘을 이용하여 변위정보를 얻은 후, 깊이 당 변위증분을 계산하여 사용한다. 계산된 변위증분을 사용하여 해당 각 화소들의 깊이 값을 이용하여 좌/우 영상들을 원하는 위치의 중간시점으로 영상을 이동시킨다. 그 다음, 비폐색영역들을 서로 상호 보완하여 없앤 다음에 남은 홀들은 홀 필링으로 없애 최종 중간시점 영상을 생성한다. 제안한 방법을 구현하여 여러 실험 영상에 적용한 결과, 생성된 중간시점 깊이영상의 화질은 평균 PSNR 30.47dB이었으며, Full HD급 중간시점 영상을 초당 38 프레임 정도 생성하는 속도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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