본 논문은 영상 기반 전방 추돌 경고를 위한 전방 차량 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 사전에 취득된 영상에서 차도 영역이 관심 영역으로 지정되고 거리 참조표가 생성된다. 거리 참조표는 실험 차량 위치인 기준 화소에서 관심 영역 상 차량 위치인 임의 화소까지 수평과 수직 실제 거리를 보여주다. 제안된 알고리즘은 관심영역에서 차량들을 검출하고, 검출된 차량들에게 레이블을 지정하고, 거리 참조표를 이용해 그들의 거리 정보를 저장한다. 그리고 나서 제안된 알고리즘은 프레임간 거리 변화를 이용해 접근 거리, 측방 접근 속도, 전방 접근 속도 같은 차량 움직임들을 추정한다. 도로 주행 동영상들을 이용한 전방 차량 움직임 추정 실험에서 제안된 알고리즘은 차량 움직임들에 대해 각각 평균 98.7%, 95.9%, 94.3%를 유효하게 추정하고 있다.
본 논문에서는 수중 위치 추적(Underwater Localization)을 위한 수평거리 추정 방식 중 음선의 각도 변화를 이용하는 방식을 개선하는 Look-up Table(LUT)를 사용하는 방식을 제안하고 기존 방식과의 연산속도 및 수평거리 오차를 비교한다. LUT를 사용하여 추정하는 방식은 수신기의 음파 도달 시간(Time of arrival : ToA)과 깊이에 따른 Sound Speed Profile(SSP)을 이용하여 만들어진 수평 거리-ToA table을 이용한다. 결과적으로, 음선의 각도 변화를 이용하는 방식에 비해 수평거리 추정오차는 다소 증가하게 되지만, 수신된 ToA에 대응되는 수평거리를 사용한다는 점에서 실시간으로 각도 변화를 추정하는 기존방식에 비하여 매우 빠른 처리가 가능하다.
정확하게 피부 색상을 검출하는 방법은 얼굴 인식 및 추적, 표정 인식, 성인 영상 검출, 헬스케어 등의 다양한 분야에서 매우 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 일반광과 실내 조명이 더해진 환경에서 피사체의 거리를 변경하면서, 그리고피사체배경의색상을변경함에따라다양한피부색상검출알고리즘의성능을비교평가한다. 실험대상은 피부톤의 차이를 보이는 남자 2명과 여자 한 명이고, 배경을 화이트, 블랙, 오렌지, 핑크, 옐로우의 5가지 색으로 구분하여 테스트를 하였다. 성능 평가에 사용한 피부색상 추출 알고리즘은 Peer 알고리즘, NNYUV, NNHSV, LutYUV, Kismet 알고리즘이며, 카메라와 피사체 사이의 거리는 60cm에서 120cm 사이로 한정하여 실험을 하였다. 성능 측정 실험 결과 피사체의 배경 변화에 따른 알고리즘이 성능의 차이를 보이는데, 전반적으로 뉴럴 네트워크를 이용한 NNHSV, NNYUV, 그리고 LutYUV이 안정적인 결과를 보여주었으며, 나머지 알고리즘들은 배경의 변화에 따라 피부색상 검출율이 영향을 많이 받았다. 본 논문에서 보여준 다양한 성능 평가 결과들은 피사체의 주변 환경이 동적으로 변화하는 실제 환경에서 상황에 따라 적응적이고 정확도가 높은 피부 색상 추출 알고리즘을 개발하는데 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
Twofish 암호알고리즘은 AES인 Rijndael 암호알고리즘에 비하여 알고리즘 자체가 간결하며, 구현의 용이성이 좋지만 처리속도가 느린 단점을 가진다. 그러므로 본 논문은 Twofish 암호알고리즘의 속도를 향상시키기 위하여 개선된 MDS 블록을 설계하였다. 기존 MDS 블록은 Twofish 암호시스템의 critical path를 점유하게 되는 블록으로서 처리속도의 병목현상으로 인한 속도저하의 문제점이 존재하였다. MDS 블록에서 연산자로 사용되는 곱셈연산을 감소시키기 위하여 본 논문은 LUT 연산과 modul-2o연산을 사용하여 MDS자체에 대한 속도저하 및 병목현상을 제거하였다 이러한 결과로 새롭게 설계된 MDS블록을 포함하는 Twofish 암호시스템은 기존 Twofish 암호시스템에 비하여 10$\%$정도 처리속도의 향상을 가져옴을 확인하였다.
This paper presents a signal quality estimation technique for QAM modulation systems. By making a LUT(Look-up table) putting the number of N enough, we can derive estimated SNR from LUT even though N is small. That is so called MOTM algorithm. In 16-QAM, the distance $d_a$, between adjacent symbols is always invariable, so absolute value of R(the amplitude of signal) minus $d_a$ has a always same signal distribution value. This value does not form a Gaussian shape but, by making a little bit correction, we can make this symmetrical. So, from the received symbol value, by using LUT we can easily derive the estimated SNR. By considering this, we introduce a signal quality estimation technique for QAM schemes. This proposed method can be applicable to high order modulation schemes and wide range of signal to noise ratio.
본 논문에서는 영상 백터 양자화를 위한 새로운 고속 부호화 기법을 제안하는데, 제안 기법은 다차원의 참조 표로 복수 특징의 부분 거리를 사용한다. 복수 특징을 사용하는 기존 기법은 탐색 순서와 연산 과정을 고려할 때 복수 특징을 단계적으로 처리한다. 반면에 제안 기법은 참조 표를 사용하여 복수 특징들을 동시에 활용한다. 본 논문에서는 가용한 수준의 메모리를 위해 테두리 효과를 고려하는 참조 표의 구성 방법과 참조 표의 부분 거리를 활용하며 현재의 탐색을 중지하는 방법을 상세하게 기술한다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법의 효율성을 확인시켜 주는데, 부호책 크기가 256일 때 제안 기법은 OHTPDS 기법이나 $M-L_2NP$ 기법 등과 같이 최근에 제안된 기법들이 요구하는 연산량의 $70\%$ 수준까지 연산량을 감소시킨다. 가용한 수준의 전처리와 메모리를 사용함으로써 제안 기법은 전체탐색 기법과 통일한 화질을 유지하면서 전체 탐색 기법이 요구하는 연산량의 $2.2\%$ 이하로 연산량을 감소시킨다.
본 논문은 보정 이미지에서 최 근접 좌표를 이용한 방사 왜곡 보정 하드웨어 구조를 제안한다. 기존 보간법과는 달리 보정 이미지에서 최근접한 좌표의 거리를 이용하기 때문에 이미지 전체 영역의 화질 향상과 함께 외각영역에서 발생하는 계단 현상을 해결할 수 있다. 그러나 양 선형 보간법을 적용한 기존 구조에서 추가되는 연산으로 인해 하드웨어 크기가 증가한다. 이를 해결하기 위해 룩 업 테이블 구조를 제안하고, 코르딕 알고리즘을 적용한다. Design compiler를 이용하여 합성한 결과 보간법의 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조는 기존 구조에 비해 처리량이 높고, 차량용 후방 카메라의 경우 룩 업 테이블과 하드웨어를 함께 사용한 구조는 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조보다 하드웨어 크기를 10% 줄일 수 있다.
차량용 FMCW(Frequency Modulation Continuous Wave) 레이더는 선형적인 주파수 변조 방식을 이용하여 장애물의 거리와 속도를 구하는 시스템이다. 정확한 거리 및 속도 측정을 위해서 77 GHz 대역에서 300 MHz 이상의 광대역 주파수 선형성이 보장되는 RF부가 요구되고 있다. 본 연구에서는 VCO를 사용하는 FMCW 시스템에 적합한 선형성 개선을 위한 간단한 방법을 제안하고 있다. 제안된 방법은 FMCW 레이더 송신 파형을 변형하여 VCO의 전압 대 주파수 특성을 측정하고, 이를 LUT(Look-Up Table)로 보상하는 방식이다. 이 방식은 추가적인 회로 없이 기존의 FMCW 레이더에 그대로 적용이 가능한 장점이 있다.
본 논문에서는 서로 다른 광학적 특성을 가지는 3차원 카메라의 내부 변수 값을 자동으로 결정하여 스테레오 영상의 심도를 일치시키는 기술을 제안한다. 3차원 카메라에서 획득한 스테레오 영상에서 물체의 크기가 다르거나 심도의 차이가 큰 경우에 사람의 눈은 시각적 피로감을 느끼게 된다. 획득된 좌, 우 영상에서 물체의 크기가 동일하도록 카메라의 줌(zoom)을 LUT(Look Up Table)을 이용하여 일치시키고 피사체까지의 거리에 따라 전방심도와 후방심도의 범위를 결정한다. 이들을 이용하여 렌즈의 F-값을 결정하고 카메라의 광학 특성값을 자동으로 조절함으로써 스테레오 영상의 심도를 일치시킨다. 주-부 방식의 3차원 카메라와 GUI 소프트웨어를 통한 실험을 통하여 제안한 방법으로 스테레오 영상의 심도를 자동으로 일치시킬 수 있음을 보였다.
감마카메라에서 영상을 획득하기 위해서 직선성 보정을 시행해야 한다. 이를 위해서 섬광체와 감마선이 상호작용한 위치에 대한 정확한 위치 지정을 위해 직선성 맵을 활용하여 디지털 좌표를 획득한다. 본 연구에서는 직선성 맵을 사용하지 않고 순람표와 최대우도함수를 사용하여 왜곡되지 않은 영상을 획득함과 동시에 디지털 좌표를 획득하는 방법을 개발하였다. DETECT2000 시뮬레이션을 통해 소형의 감마카메라를 구성하여 제시된 방법에 대해 검증을 실시하였다. GAGG 섬광체와 SiPM 광센서를 사용하여 감마카메라를 구성하였고, 섬광체의 중심에서 감마선 반응을 일으켜 SiPM에서 획득한 신호의 비율을 사용하여 순람표를 작성하였다. 작성된 순람표와 최대우도함수를 통해 감마선 반응에 의해 획득한 신호의 위치를 디지털 좌표로 획득하여 영상을 구성하였다. 그 결과 일반적으로 획득되는 영상에 비해 직선성이 유지되었으며, 감마선 반응을 발생시킨 위치의 정확도가 우수하였으며, 위치 간 간격이 일정하게 나타났다. 시뮬레이션을 통해 획득한 순람표는 신호의 비율을 사용하여 작성되므로 이를 실험에 직접 활용할 수 있어, 직선성 맵을 작성하지 않고 편리하게 직선성이 보정된 디지털 좌표로 신호의 위치를 획득할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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