본 논문에서 재예측과 움직임벡터의 변경 최소화를 이용한 효율적인 비디오 워터마킹 기법을 제안한다. 일반적인 움직임벡터 기반의 워터마킹 기법들은 움직임벡터의 변경하여 워터마크를 삽입하기 때문에 움직임벡터를 변경에 따른 영상의 화질저화를 가져왔다. 따라서 제안한 방법은 움직임벡터의 변경을 최소화할 수 있는 삽입조건의 설정과 변경에 따른 오차를 최소화할 수 있는 재예측 기법에 의해 움직임벡터의 변경에 따른 화질열화를 최소화한다. 그리고 워터마크 정보를 고려한 임계값을 적응적으로 설정하여 워터마크의 정보량의 안정적 삽입을 보장할 수 있어 비디오 워터마킹을 효과적으로 수행할 수 있다. 제안한 방법은 비디오 비트스트림의 변화가 없기 때문에 기존의 동영상 압축표준과의 호환성을 유지할 수 있으며, 화질적인 측면에서 기존의 방법보다 약 $0.6{\sim}1.3\;dB$가 향상됨을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 A/D 변환기, 모션 예측 회로와 ROI(Region of Interest) 탐지를 위한 주의 모듈로 구성된 CMOS 디지털 이미지 센서를 소개한다. 현재 논문에서 제시하고 있는 이미지 센서의 A/D 변환기와 모션 예측 기능은 하드웨어인 $0.6{\mu}m$의 CMOS 프로세싱 회로(processing circuit)로 구현되어 있으며, ROI 탐지는 주의 모듈로서 소프트웨어로 구현되어 있다. 현재의 이미지 센서는 명암도의 변화에 반응하며, 모션을 예측하기 위해 시간정보를 사용하기 때문에 이미지 센서의 응용분야는 한정되어 있다. 센서라는 본래의 특징을 가지게 하면서 이의 응용분야를 확장하기 위하여 정지영상 및 동영상을 위한 특징기반 주의 모듈을 사용하여 이미지 센서에 인지기능을 부여하고자 한다. 이러한 접근법을 통해 이미지 센서는 모션이 예측되지 않다거나 명암도 변화가 감지되지 않을 경우에도 부가적인 기능을 할 수 있다. 실험결과를 통해 현재 구현된 이미지 센서의 효율성 및 다양한 분야로의 확장가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 움직임 추정 기법을 적응적으로 사용하는 프레임율 증강 기법인 AME-FRUC (Adaptive Motion Estimation Frame Rate Up-Conversion)을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 움직임이 적은 영역에서 기존의 EBME (Extended Bilateral Motion Estimation)을 활용하고, 움직임 벡터 정보를 활용하여 관심영역을 결정한다. 관심 영역에서는 제안하는 텍스쳐 정보에 기반한 블록 분할을 활용한 단방향 움직임 추정을 수행하도록 하여 정확도를 높였다. 최종적으로 MCFI (Motion Compensated Frame Interpolation)기법을 움직임 추정 방법에 따라 적용하고 보간 하여 중간 프레임을 생성 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 FRUC 알고리즘에 비해 최대 68% 적은 SAD 연산으로 3dB 높은 PSNR 성능과 0.07 더 높은 SSIM 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.
For fast and accurate motion of 6-axis articulated robot, more noble motion control strategy is needed. In general, the movement strategy of industrial robots can be divided into two kinds, PTP (Point to Point) and CP (Continuous Path). Recently, industrial robots which should be co-worked with machine tools are increasingly needed for performing various jobs, as well as simple handling or welding. Therefore, in order to cope with high-speed handling of the cooperation of industrial robots with machine tools or other devices, CP should be implemented so as to reduce vibration and noise, as well as decreasing operation time. This paper will realize CP motion (especially joint-linear) blending in 3-dimensional space for a 6-axis articulated (lab-manufactured) robot (called as "RS2") by using LabVIEW$^{(R)}$ (6) programming, based on a parametric interpolation. Another small contribution of this paper is the proposal of motion blending simulation technique based on Recurdyn$^{(R)}$ V7 and Solidworks$^{(R)}$, in order to figure out whether the joint-linear blending motion can generate the stable motion of robot in the sense of velocity magnitude at the end-effector of robot or not. In order to evaluate the performance of joint-linear motion blending, simple PTP (i.e., linear-linear) is also physically implemented on RS2. The implementation results of joint-linear motion blending and PTP are compared in terms of vibration magnitude and travel time by using the vibration testing equipment of Medallion of Zonic$^{(R)}$. It can be confirmed verified that the vibration peak of joint-linear motion blending has been reduced to 1/10, compared to that of PTP.
모바일 기기의 성능(3D 엔진, 3D가속 칩 등) 및 무선 네트워크 기술의 발달로 이용자들의 실감 있는 콘텐츠에 대한 요구가 급증하고 있다. 그러나 모바일 기기의 성능에 따라 사용할 수 있는 리소스의 제약으로 빠른 시간에 모바일용 실감 미디어 콘텐츠를 제작하는데 어려움이 있다. 일반적으로 모바일 환경에서 애니메이션 되는 캐릭터를 생성하기 위한 방법으로 전문 애니메이터가 수작업에 의해 키 프레임 방식으로 모션을 생성한다. 이는 모션 생성 시간과 비용이 많이 들고, 모션의 왜곡이 일어날 수 있다. 이러한 문제점 해결을 위하여, 본 논문에서는 광학식 모션캡처 시스템을 이용하여 빠르고 쉽게 정확한 모션 데이터를 획득하고, 이를 통해 효율적으로 모바일 3D 댄스 콘텐츠를 제작하는 방법을 연구하였다. 아울러 대용량 모션캡처 데이터를 적은 리소스를 요구하는 모바일 환경에서 사용할 수 있도록 키 단순화, 프레임 수 조정 기법을 적용하였다. 본 구현실험 결과를 통해 3D 댄스 콘텐츠 제작에 있어, 광학식 모션캡처 시스템 활용은 기존 일반적인 제작 공정에 비해 제작 시간 단축과 실감 있는 캐릭터 모션을 생성해냄으로써 실감형 콘텐츠 제작과 사용에 효과적임을 확인하였다.
본 논문은 초고화질 영상처리를 위한 HEVC 표준에 적합한 고속 및 저복잡도 움직임 예측기 알고리즘을 제안하였다. 움직임 예측기는 HEVC 내의 연산양의 77~81%를 차지하고 있다. 결국 비디오 코덱 구현의 핵심은 이러한 움직임 예측기의 고속 및 저복잡도 알고리즘을 찾는 것이다. 본 논문에서는 기존의 움직임 예측기 알고리즘을 분석하였고 일반적인 움직임 탐색 점을 줄이는 방식이 아닌 움직임 벡터 예측과 선택적으로 움직임 탐색 점 개수를 조정하는 등의 HEVC 표준에 적합한 3가지 방식을 제안하였다. 이 제안된 알고리즘은 full search 알고리즘에 비교하여 0.36%의 연산양만을 사용하면서도 그 성능 열화는 1.1%에 불과하였다.
본 논문에서는 JVT에서 표준화가 진행 중인 다시점 비디오 부호화의 부호화 효율을 높이기 위해 다시점 비디오의 예측구조의 특성을 고려하여 움직임벡터 예측값을 선택하는 방법을 제안한다. 다시점 비디오 부호화에서 시간 방향과 뷰 방향의 예측을 수행하면서 서로 다른 성향의 움직임벡터가 발생된다. 또한 주변 블록에서 시간 방향과 뷰 방향 참조의 움직임벡터가 혼재하는 상황에서 동일한 성향의 움직임벡터가 선택되지 않는 경우가 발생되어 움직임벡터의 예측 효율이 저하된다. 이에 다시점 비디오 부호화의 예측구조에 따라 움직임벡터 예측값을 선택할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 움직임벡터 예측값 선택 방법을 통하여 다시점 비디오 부호화의 압축 효율을 높일 수 있었으며, JMVM 3.6에서 움직임벡터 예측값을 선택하는 방법을 사용하는 다시점 비디오 부호화와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)이 약$0.03{\sim}0.1$ dB 정도 향상되었다.
본 논문에서는 FMCW 레이다 기반으로 휴먼 모션 인식을 위한 레이다 영상 추출 알고리즘을 제안하였다. 3D(거리-속도-각도) 스펙트럼을 생성하였고, 각 좌표방향으로 압축을 통해 세 개의 마이크로-프로파일 영상을 생성하였다. 이때 몸으로부터 반사된 신호를 억제하기 위한 클러터 억제 알고리즘을 적용하였다. 생성된 거리, 도플러. 각도-영상을 향후 영상처리 및 분류기에 적용함으로써, 다양한 모션 종류를 구별할 수 있을 것으로 판단된다.
In this study, the objective is determine the optimal design variable of engine mount system using the rubber mount of bush-type which is usually utilized in passive control to minimize vibrations of vehicle body or transmission from engine into body. The engine model adopted in this study is 4-cylinder, 4-stroke gasoline engine support- ed by 4-points. The system is modelled in 10 d.o.f.-rigid body motion of the engine & transmission in 6 d.o.f., elastic motion of vehicle body in 4 d.o.f.(1st torsional, 1st vertical and 1st & 2nd lateral bending vibration mode). To consider the elastic motion of vehicle body, find the eigenvalues and mode shapes of vehicle body by nodal testing and then determine the modal masses and stiffnesses of the body. The design variables of the engine mount system are locations, stiffness and damping coefficients of the rubber mounts(28 design variables). In case of considering the torque-roll axis for the engine, the design variables of the mount system are reduced to 22 design variables. The objective functions in optimal design process are considered by three cases, that is, 1) transmitted forces through engine mounts, 2) acceleration components of generalized coordinates for the vibration of vehicle body, 3) acceleration of specified location(where gear box) of body. three case are analyzed and compared with each other.
The purpose of this study was to extract accurate parameters of facial movement features using 3-D motion capture system in speech recognition technology through lip-reading. Instead of using the features obtained through traditional camera image, the 3-D motion system was used to obtain quantitative data for actual facial movements, and to analyze 11 variables that exhibit particular patterns such as nose, lip, jaw and cheek movements in monosyllable vocalizations. Fourteen subjects, all in 20s of age, were asked to vocalize 11 types of Korean vowel monosyllables for three times with 36 reflective markers on their faces. The obtained facial movement data were then calculated into 11 parameters and presented as patterns for each monosyllable vocalization. The parameter patterns were performed through learning and recognizing process for each monosyllable with speech recognition algorithms with Hidden Markov Model (HMM) and Viterbi algorithm. The accuracy rate of 11 monosyllables recognition was 97.2%, which suggests the possibility of voice recognition of Korean language through quantitative facial movement analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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