• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제41권1호
• /
• pp.47-56
• /
• 2004

본 논문에서는 여러 개의 비디오 객체를 부호화할 때 기존의 MPEC-4 VM5알고리즘에 비해 부호화 성능을 향상시키면서 고정 비트율을 지원하는 새로운 알고리즘을 기술한다. 특히, 부호화되는 객체와 건너뛰어지는 객체의 왜곡을 예측하는 비트율-왜곡 모델을 제시하고, 부호화 성능을 향상시키기 위해 시간적-공간적 절충을 고려한 부호화 모드와 버퍼를 제어하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 객체 기반의 비트율 제어 방법은 넓은 범위의 비트율에서 향상된 성능을 보이며, 목표 비트율에 근접한 압축 비트열을 발생하고, 버퍼 상태를 안정적으로 조절하기 때문에 버퍼 넘침과 버퍼 결핍 현상이 발생하지 않는다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.47-53
• /
• 2002

본 논문은 8051 마이크로프로세서의 내부 코아 특성과 시스템 재사용에 대한 통합설계 방법을 사용하여 하나의 시스템을 제작하였다. 또한 이 시스템을 독립적으로 사용할 뿐만 아니라 다른 시스템의 모듈로서 사용할 수 있도록 시스템을 설계 및 구현한다. 제안된 방법에서 재사용이 가능하도록 시스템 자체를 객체형으로 구현하고, 시스템들 간의 연결을 위해 객체형이 구현된다. 이러한 객체형의 요구에 맞추어 시스템들이 자기정보를 가지고 다른 시스템들과 연결되었을 때 자신의 정보를 제공함으로써 자동 인식되고, 시스템 자체가 다른 시스템에 재 적용될 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안된 방법은 기존의 Z-80 계열의 교육용 제어보드와 비교 분석하여, 제안한 시스템이 확장성의 효율성을 제공할 뿐만 아니라, 대부분의 기능을 소프트웨어로 처리하여 개발 기간, 비용 및 보드 크기가 축소되는 등의 장점을 입증하였다. 또한 객체형 시스템 아키텍처로 설계하여 확장성과 이식성이 증대되는 특징을 보였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.670-675
• /
• 2012

정지영상 및 동영상내의 화면에서 관심영역이 설정되고, 비관심영역에 비하여 관심영역에 높은 화질이 제공되면 전체적으로 주관적 화질이 증대하게 된다. 관심영역은 색상 카메라만을 이용하여 추출하게 되면 계산이 복잡해질 뿐만아니라 추출의 정확도도 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 관심영역을 설정하기 위하여 깊이 카메라를 이용하며, 카메라와 관심영역 객체별 거리를 산출하고, 거리에 따라 객체의 화질을 차별적으로 제어하는 방법을 제안한다. 즉, 거리가 먼 객체에는 높은 양자화 계단크기를 적용하지만, 상대적으로 거리가 가까운 객체에는 낮은 양자화 계단크기를 적용하여 화질을 좋게 한다. 본 논문에서 제안된 방법에 의해 객체의 거리별로 양자화계단의 크기를 차등적으로 적용함으로써 주관적 화질의 개선이 이루어졌으며 모의실험을 바탕으로 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제12D권4호
• /
• pp.569-582
• /
• 2005

인터넷을 통한 정보의 교류와 비즈니스가 활발해지면서 웹 기반 소프트웨어도 확대되고 있고 그만큼 품질 측면의 노력이 중요하다. 웹 컨텐츠의 링크나 웹 기반 프로그램을 검증하는 연구가 시도되었으나 다양한 웹 기반 구성 방법들을 커버하는 방법은 찾기 어려웠고 또한 적용 실험이 부족하다. 이 논문에서는 다양한 동적인 웹 기반 소프트웨어들을 타입별로 나누어 보고 동일한 방법으로 모델링 한 후 테스트 케이스를 생성하는 방법을 제안한다. 웹 기반 소프트웨어를 구성하는 개체들을 파악한 후 이를 개체 제어흐름 그래프(Object Control of Flow Graph)와 개체 관계 다이어그램(Object Relationship Diagram)으로 모델링 한다. 모델에서 테스트 경로를 파악하고 테스트 키 포인트를 구동하는 테스트 케이스를 찾는다. 제안한 방법으로 다섯 가지 타입의 웹 기반 소프트웨어를 적용하여 실용성을 보였으며 이제까지 제안된 방법과 어떤 차이를 보이는지 비교하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제22권10호
• /
• pp.839-846
• /
• 2016

Bin picking is a task of picking a small object from a bin. For accurate bin picking, the 3D pose information, position, and orientation of a small object is required because the object is mixed with other objects of the same type in the bin. Using this 3D pose information, a robotic gripper can pick an object using exact distance and orientation measurements. In this paper, we propose a 3D vision technique for accurate measurement of 3D position and orientation of small objects, on which a paper label is stuck to the surface. We use a maximally stable extremal regions (MSERs) algorithm to detect the label areas in a left bin image acquired from a stereo camera. In each label area, image features are detected and their correlation with a right image is determined by a stereo vision technique. Then, the 3D position and orientation of the objects are measured accurately using a transformation from the camera coordinate system to the new label coordinate system. For stable measurement during a bin picking task, the pose information is filtered by averaging at fixed time intervals. Our experimental results indicate that the proposed technique yields pose accuracy between 0.4~0.5mm in positional measurements and $0.2-0.6^{\circ}$ in angle measurements.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.156-165
• /
• 2000

본 논문에서는 서로 다른 망 관리 프로토콜을 사용하는 통신망(SNMP망과 CMIP망) 사이의 상호연동을 위한 시스템을 제안한다. 이를 위해 MOVI(Managed Object View Interface) 개념을 이용하여 두 종류의 접속(interface)을 가지는 새로운 관리 대상 객체를 정의 하였으며, GDMO 컴파일러를 수정하여 확장된 GDMO(EGDMO) 컴파일러를 구현하였다. 또한 새롭게 정의된 관리 대상 객체는 두개 이상의 인터페이스도 제공할 수 있으므로 이를 위한 일관성 제어(consistency control)와 원자적 수행(atomic action) 등을 수행하기 위한 접근 방법을 정의하였다. 관리 대상 객체가 다양한 접속을 제공할 수 있도록 새롭게 정의하는 방법을 사용함으로써 앞으로 다른 종류의 망 관리 프로토콜이 구현되어도 새로운 상위 계층의 게이트웨이를 구현할 필요 없이, 간단한 인터페이스의 변환만을 통하여 계속적으로 사용할 수 있도록 하였다. 물론 기존의 관리 대상 객체를 변형하여야 하지만, 기존의 관리 대상 객체를 모두 수용하며, 차후에 정의되는 관리 대상 객체에 대해서만 새롭게 정의하면 되도록 하였다. 이러한 연구를 통하여 복잡한 망 관리 프로토콜의 상호 연동도 가능하며, SNMP 및 CMP의 효율성을 증대 시킬 수 있고, 기존의 망 관리 프로토콜 자체의 연동뿐 아니라 앞으로 새로운 망 관리 프로토콜의 연동에도 그대로 적용할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제5권3호
• /
• pp.606-619
• /
• 1998

본 논문에서는 지역적으로 분산되어 있는 사람들간에 공동작업을 가능하게 하는 어플리케이션 공유 공동작업 엔진(ACE:Application sharing collaboration Engine)을 설계하고 구현하였다. 어플리케이션 공유는 한명 또는 그 이상의 사용자들이 개인 컴퓨터 시스템 상에서 실행되고 있는 전용 어플리케이션을 다른 사용자들과 함께 공유하도록 하는 기술이다. 우리는 실시간 어플리케이션 공유가 가능하도록 ASO(Application Sharing Object)객체와 그 행위들을 정의하였고, 공동작업 엔진은 ASO 객체들을 이용하여 분산된 시스템간에 공유기능을 처리한다. ASO 객체는 활성화 객체(activateASO), 수정 객체(updateASO), 입력 객체(inputASO) 그리고 제어 객체(controlASO)들로 구성되어 있다. ASO 행위는 키보드 입력과 마우스 클릭과 같은 특정 순간에 발생되는 이벤트와 뷰 이미지 같은 어떤 순간에 유지될 수 있는 상태들의 변화에 의하여 발생 된다. 구현된 어플리케이션 공유 공동작업 엔진은 데이터 회의 시스템, 원격 교육, 그리고 엔지니어를 위한 프로젝트 공동작업 등에 적용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.738-745
• /
• 2001

본 논문에서는 추적시스템이 3차원 공간을 움직이는 이동물체를 추적한다. 오차없이 추적하기 위하여 제어시스템은 인공지능을 가진 퍼지제어기를 사용하였다. 추적시스템은 요(yaw)운동과 롤(roll) 운동을 통해 3차원 공간을 추적한다. 추적시스템으로는 2링크 매니플레이터를 사용하였고, 매니플레이터의 관절각 $\theta_1는 0^{\circ}에서\; 360^{\circ}$까지 회전 할 수 있으며, 관절각 $\theta_a는 0^{\circ}에서\; 180^{\circ}$까지 회전할 수 있다. 퍼지제어기의 퍼지화 방법은 싱클톤방법, 제어 규칙은 25개, 추론법은 간략화된 Mamdani의 추론법, 비퍼지화 방법은 간략화된 무게 중심법을 사용하였다. 시뮬레이션은 퍼지제어기의 성능을 평가하기 위해 같은 조건하에 CTM제어기와 비교하였다. 매니플레이터에 외란 토크를 적용하지 않았을 때 두 제어기 모두 추적오차가 0에 가까웠으며, 외란토크가 0.4N 일 때 CTM제어기를 사용한 경우에는 퍼지제어기를 사용한 경우보다 시뮬레이션결과 절대 오차 합이 10배 이상 큼을 알 수 있다. 퍼지 제어기가 CTM제어기보다 외란토크의 추가시 강함을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.741-747
• /
• 2012

본 논문에서는 감시 시스템에서 다중 물체를 감지하고 추적하기 위한 빠르고 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안된 시스템은 감지 모듈과 추적 모듈, 2개의 모듈로 구성된다. 이동 물체의 감지 모듈에서는 우리는 영상 이진화 기법과 프레임별 영상을 이용하여 움직이는 물체를 추출하고, 모폴로지 기법을 이용하여 각종 노이즈를 제거한다. 또한, 블록 기반 히스토그램기법을 사용하여 인간과 다른 물체를 구분하는 방법을 제안한다. 이동 물체의 추적 모듈에서는 색상 기반 추적 알고리즘과 칼만 필터가 이용된다. 먼저 RGB 영상을 HSV 영상으로 변환한 후, 다중 물체를 추적하기위해 색상 기반 추적 알고리즘을 사용한다. 이때 다른 물체와의 충돌시 물체를 추적하기 위해 칼만 필터를 사용한다. 마지막으로, 제안된 방법을 몇 가지 실험을 통해 그 효용성 및 응용 가능성을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.6-8
• /
• 2022

딥러닝을 활용한 객체 인식으로 이미지를 사용하는 많은 시스템에서 기존에 제공하던 방식을 넘어서 다양한 솔루션이 제공되고 있다. 많은 연구를 통하여 그 활용성을 입증하고 있으며, 실제 관제 시스템에서는 이를 사용하여 사람의 업무를 더욱 편리하게 하는 등 가능성을 보여주고 있다. 하지만, 하드웨어에 집중된 성능에 따라 모델의 개발도 일부 한계를 맞이하고 있으며 새롭게 업데이트되지 못한 많은 모델의 사용과 추가적 활용에 따른 용이성이 떨어지고 있다. 본 논문에서는 기존의 정형화된 객체 인식의 결괏값 이후에 인식된 국소 이미지 데이터의 HSV 색상 히스토그램을 통한 학습과 가중치를 활용하여 색상의 감성적 영역 및 객체의 추가적 정보를 제공하여 활용도와 정확성을 높일 방법을 제안한다.