AVM(Around View Monitor)시스템은 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)의 한 종류로 운전자가 차량 주변을 한눈에 파악할 수 있게 도와주는 차량 시스템이다. AVM 시스템은 네 개의 카메라에서 입력받은 데이터를 실시간 처리하기 때문에 요구되는 메모리 대역폭이 크다. 특히 입력 영상의 해상도 증가에 따라 메모리 대역폭 수치가 크게 증가하기 때문에, 필요한 메모리 대역폭에 맞는 하드웨어 구조 설계가 필요하다. 본 논문은 설계에 기틀이 될 AVM 시스템 하드웨어 모델 네 종류를 제시한다. 각 모델은 입력 영상으로부터 유효 데이터를 추출하는 모듈의 유무, 영상처리를 위한 LUT 생성 모듈 유무로 결정된다. 논문에서는 모델 별로 상이한 필요 메모리 대역폭과 하드웨어 자원 사용량이 제시된다. 이를 토대로 설계자의 요구 사항에 맞는 모델을 선택하고 구현할 수 있다. 제시한 하드웨어 모델의 검증을 위해 VGA, FHD급 AVM 시스템을 구현하였다. 구현에는 XC7Z045 FPGA, DDR3가 이용되었으며, 30FPS로 동작한다.
In order to reduce the power consumption in international standard IEC62087, the luminance efficiency should be improved at the low discharge load rather than at the high discharge load. Thus, this paper analysed the characteristics of the discharge at the panels with ITO Gap of $65{\mu}m$, $80{\mu}m$, and $100{\mu}m$ in 50-inch PDP with FHD resolution. It was well known that the long gap panel improves the luminance and the luminous efficiency. However, it is very difficult to drive the panel due to high driving voltage. When the normal driving method was applied at the panel with ITO gap of $100{\mu}m$, the phenomenon of the double peak was generated in the sustain period. We confirmed that main factor of the double peak is the self-erasing discharge. When the CLHS driving method was applied at the panel with ITO gap of $100{\mu}m$, the self-erasing discharge was improved in the sustain period. Also, the $V_S$ and $V_A$ minimum voltage of the CLHS driving method decreased about 9V and 12V compared with those of the normal driving method. Moreover, when the CLHS driving method was applied to the panel with ITO gap of $100{\mu}m$, the luminance and the luminous efficiency increased compared with those of the normal driving method. The luminance and the luminous efficiency greatly increased at the low discharge load. The less discharge load, the higher increase rate of the luminance and the luminous efficiency. Especially, the luminous efficiency at ITO gap of $100{\mu}m$ increased about 26.3% at the discharge load of 4% compared with that at ITO gap of $65{\mu}m$.
초고해상도 변환 문제에서 최근 딥러닝을 사용하면서 큰 성능 개선을 얻고 있다. 빠른 초고해상도 합성곱 신경망 (FSRCNN)은 딥러닝 기반 초고해상도 알고리즘으로 잘 알려져 있으며, 여러 개의 합성곱 층로 추출한 저 해상도의 입력 특징을 활용하여 역합성곱 층에서 초고해상도의 영상을 출력하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 병렬 연산 효율성을 고려한 FPGA 기반 합성곱 신경망 가속기를 제안한다. 특히 역합성곱 층을 합성곱 층으로 변환하는 방법을 통해서 에너지 효율적인 가속기를 설계했다. 또한 제안한 방법은 FPGA 리소스를 고려하여 FSRCNN의 구조를 변형한 Optimal-FSRCNN을 제안한다. 사용하는 곱셈기의 개수를 FSRCNN 대비 3.47배 압축하였고, 초고해상도 변환 성능을 평가하는 지표인 PSNR은 FSRCNN과 비슷한 성능을 내고 있다. 이를 통해서 FPGA에 최적화된 네트워크를 구현하여 FHD 입력 영상을 UHD 영상으로 출력하는 실시간 영상처리 기술을 개발했다.
수제는 비용 대비 높은 효율을 가지는 수공 구조물로 하천과 해안에 많이 이용된다. 수제는 하천에서 식생물의 서식처, 유량 확보, 하천시설 보호 등의 목적으로 설치되며 해안에서는 해안선보호, 수심 확보 등의 다양한 목적으로 설치된다. 수제는 일반적으로 넓은 영역을 제어할 수 있도록 여러개의 군수제 형태로 설치한다. 수제설치 시 기존 하도나 수로의 흐름에 교란이 일어나는데 본류부에서는 하폭이 좁아져 수제선단부에 의한 영향으로 높은 유속이 발생되며 수제역내에서는 재순환흐름과 함께 다양한 형태의 유속분포가 형성된다. 이러한 수제에 의한 흐름은 수제 선단부의 영향으로 발생하는 흐름분리선(Separation Layer)을 기준으로 흐름중심선(Talweg Line)과 흐름분리영역(Separation area)을 만들어내며 수제역내의 재순환영역에서 완화된 유속은 제방을 침식으로부터 보호하며 식생물의 서식처를 제공한다. 기존의 연구는 대부분 단일수제에 대한 연구가 수행되었으며 연속된 군수제에 대한 연구는 다소 제한된 조건에서 수행되었다. 이에 본 연구에서는 연속된 수제가 설치된 경우 수리실험을 통해 수제주변의 흐름 변화 특성을 분석하였다. 수리실험은 30.0m(L')×1.52m(B')×1.10m(H')의 직선 개수로에 050m(l)×0.10m(b)×0.25m(h)의 수제를 수로측면을 따라 연속적으로 배열하여 설치하였다. 실험은 수심, 유량, 수제설치간격을 변화시키면서 수행했으며 마그네틱유속계를 사용해서 수제의 영향을 받지 않으며 벽면의 영향이 가장 적은 수로상류의 중앙지점에서 접근유속을 측정했다. 표면유속을 취득하기 위해 일반디지털카메라로 FHD(1920×1080) 해상도를 가진 영상을 각각의 조건마다 10~20분 촬영했다. 촬영된 영상을 연속된 정지영상으로 변환하고 영상해석 프로그램을 이용하여 표면유속을 도출했다. 표면영상유속계를 활용하여 도출한 결과로 각각 조건에 따라 발생하는 최대유속과 최대역방향유속, 와도(vorticity), 흐름중심선과 단면유속분포의 변화와 발생 위치를 분석했다.
대용량의 8K UHD(Ultra High Definition) 콘텐츠를 지상파 방송으로 제공하기 위해서는 현 지상파 방송 시스템으로는 제한된 대역폭 등 여러 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 UHD 콘텐츠 전송 기술이 연구되었고, 그 중 하나로 지상파 방송망과 통신망을 이용한 8K UHD 방송 시스템이 제안되었다. 해당 기술은 8K UHD 콘텐츠를 영역 분할한 후 계층 분리를 통해 이종망으로 전송하여 지상파 방송망의 제한된 대역폭 문제를 해결하고자 하였다. 지상파 방송망을 통해 FHD(Full High Definition)에 해당하는 기본 계층과 4K UHD를 위한 부가 향상 계층 데이터를 전송하고, 통신망으로 8K UHD를 위한 부가 향상 계층 데이터를 전송한다. 이러한 방식으로 8K 콘텐츠를 제공할 경우, 지상파로는 최대 4K UHD 방송을 수신 할 수 있고 통신망을 추가로 이용할 경우 8K UHD까지 수신가능하다. 그러나 현재 국내 지상파 UHD 방송의 할당된 비트율 내에서 4K UHD 콘텐츠를 전송하기 위해서는 압축율을 높여 전송하는 상황도 존재하여 일정 수준의 화질열화는 필연적으로 발생한다. 그럼에도 UHD 콘텐츠의 특성상, 화질은어떤 요소보다 최우선적으로 고려되어야 하므로 제한된 비트율 내에서도 화질을 최대한 보장할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 방송 시스템 내의 콘텐츠 생성기의 패킷 스케줄링이 필요하다. 콘텐츠 생성기는 방송망과 통신망을 이용한 8K UHD 방송 시스템내에서 인코딩된 미디어 데이터들을 패킷화하고 다중화기로 송출하는 기능을 수행한다. 다중화기는 콘텐츠 생성기로부터 전달받은 패킷 순서대로 송출하기 때문에 콘텐츠 생성기에서 다중화기로 전송하는 과정의 전송 시간과 전송률을 일정하고 정확하게 하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 일정 수준의 UHD 콘텐츠의 화질을 보장할 수 있도록 콘텐츠 생성기와 다중화기 간의 데이터 전송량 가변 전송 스케줄러를 제안한다. 이를 통해 UHD 방송 콘텐츠 종류에 관계없이 일정 수준의 화질을 보장하면서도 UHD 서비스의 끊김이나 지연을 최소화하여 사용자의 QoS(Quality of Service)를 향상시키고자 한다.
최근 방송통신의 발달로 사용자들은 언제, 어디서나 고품질의 다양한 방송 서비스를 원하는 추세이다. 이에 따라 지상파 방송의 경우, 동일한 콘텐츠를 서로 다른 주파수를 통해 FHD와 모바일 품질로 서비스 하고 있으며 최근 별도의 방송망을 확보해 초고화질 품질 서비스를 시험 방송하고 있다. 이는 사용자의 수신환경에 따라 적절한 비용으로 다양한 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있지만 지상파 방송 주파수의 사용 효율면에서는 비효율적이라고 볼 수 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 방송과 통신이 결합된 이기종망 환경에서 SHVC로 계층 부호화된 UHD 콘텐츠를 차세대 멀티미디어 전송 기술인 MMT를 기반으로 전송하기 위한 전송 시스템 모델과 서비스가 제안되었다. 그러나 이동 및 고정 환경 등 여러 환경에서 다양한 품질의 UHD 콘텐츠를 안정적으로 수신할 수 있는 수신 모델에 대한 연구는 아직 초기 단계이다. 따라서 본 논문에서는 MMT를 기반으로 SHVC로 계층 부호화된 UHD 콘텐츠를 안정적으로 수신할 수 있는 수신 버퍼 모델을 제안한다.
HEVC/H.265는 ITU-T SG 16 WP와 ISO/IEC JTC 1/SC29/WG 11에서 제안된 가장 최근의 비디오 코딩 표준안이다. H.265에서 영상은 연속된 코딩 트리 유닛(CTU)들로 나누어지고, CTU는 다양한 지역적 특성을 받아들이기 위해 다수의 코딩 유닛(CU)들로 나누어진다. H.265의 코딩 효율은 이전 표준인 H.264/AVC와 비교하면 약 2배 정도 우수하나 확장된 CU와 변환블록(Transform)의 크기가 증가함에 따라 인코더 내에서 예측 (Prediction), 모드결정 (Mode decision) 그리고 복원(Reconstruction) 블록의 하드웨어 크기가 이전 표준과 비교하여 4배 정도 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 인코더 내에서 복잡도가 가장 큰 Prediction/Mode Decision/Reconstruction (PMR) 블록에 대하여 코딩효율(PSNR)을 저하시키지 않는 범위 내에서 하드웨어 복잡도를 줄이기 위한 새로운 구조를 제안한다. 복잡도가 감소된 하드웨어를 이용하면 전체 비디오 인코더의 사이즈를 줄일 수 있으며, Full-HD 영상에 대하여 300 Mhz의 클록 주파수와 60 fps의 프레임율로 동작한다. 테스트 영상에 대하여 PMR 예측 블록에서 Bjøntegaard Delta (BD) 비트율의 증가는 평균 30 % 이며, PMR 블록의 전체 게이트 수는 약 1.8 M 이다.
유비쿼터스 시티(유시티)에서는 수많은 비디오 카메라들이 설치된다. 이렇게 설치된 많은 카메라로부터 대용량의 비디오 데이터가 실시간으로 끊임없이 발생하고 유시티의 관리 시스템으로 전달된다. 유시티의 다양한 서비스들을 뒷받침하기 위해서는 이러한 비디오 데이터를 저장하고, 이렇게 저장된 대용량의 비디오 데이터를 분석할 수 있는 방법과 관리 시스템이 요구된다. 그래서, 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 유시티 비디오 관리 시스템을 제안한다. 또한, 근래 주목받고 있는 데이터 병렬처리 프레임워크인 Hadoop MapReduce를 이용하여 이러한 빅데이터 비디오를 분석하는 방법을 제안하고, 이에 따른 우리의 성능 평가를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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