웨이브가이드 초음파센서를 적용하여 소듐냉각 고속로 KALIMER-600의 원자로 노심과 내부구조물의 소듐내부가시화를 수행하는 이중회전 구동 C-스캔 시스템과 소프트웨어 프로그램 Under-Sodium MultiVIEW를 개발하였다. 이중회전 구동 C-스캔 시스템은 KALIMER-600 원자로 헤드의 이중회전 플러그를 모사하여 설계 제작하였으며 웨이브가이드 초음파센서에 초음파 펄스를 송수신할 수 있는 고출력 초음파 시스템과 스캐너 구동 제어 장치를 구축하였다. Under-Sodium MultiVIEW 프로그램은 이중회전 스캐너의 구동을 제어하면서 웨이브가이드 초음파센서에 초음파 신호를 송수신하여 영상 처리를 수행하는 소듐내부가시화 프로그램으로서 LabVIEW 그래픽 프로그램 언어를 기반으로 개발되었다. 이중회전 구동에 의한 수중 C-스캔 성능시험을 수행하여 Under-Sodium MultiVIEW 프로그램의 가시화 성능을 실험적으로 검증하였다.
본 논문에서는 USB(Universal Serial Bus) 인터페이스를 이용하여 Gray Mode Graphic STN LCD를 구동하는 구동회로를 제안한다. 제안된 구동회로는 사용자가 PC상에서 작업한 이미지 데이터를 USB 인터페이스를 이용하여 LCD로 전송할 수가 있다. 따라서 기존의 방식과는 달리 마이크로프로세서를 사용하지 않기 때문에 사용자가 손쉽게 LCD를 구동할 수 있는 장점이 있다. 제안한 LCD 구동회로 부분은 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)로 설계하여 시뮬레이션을 수행하고 ALTERA사의 EPF10K10TC144-3 FPGA를 사용하여 구현하였다. USB 인터페이스 부분은 MS-Visual C++ 6.0으로 프로그래밍하였다. 한편, 제안한 구동회로를 테스트 보드를 구성한 후에 하드웨어 동작 검증을 수행하여 그 효용성을 입증하였다. 본 논문에서 제안한 구동회로를 현재 시판중인 마이크로프로세서를 사용하는 타 업체의 구동회로와 비교한 결과는 구동회로의 작동 편이성, 제작시 소요되는 비용 등에서 우수함을 나타내었다.
본 논문에서는 OpenCL을 이용한 랜더링 노이즈 제거를 위한 가속기 구현을 제안한다. 렌더링 알고리즘 중에 고품질 그래픽스를 보장하는 레이트레이싱을 선택하였다. 레이 트레이싱은 레이를 사용하여 렌더링하는데 레이를 적게 사용하면 노이즈가 발생한다. 레이를 많이 사용하게 되면 고화질의 이미지를 생성할 수 있으나 연산 시간이 상대적으로 길어지게 된다. 레이를 적게 사용하면서 연산시간을 줄이기 위해 뉴럴 네트워크를 이용한 LBF(Learning Based Filtering) 알고리즘을 적용하였다. 뉴럴 네트워크를 사용한다고 해서 항상 최적의 결과가 나오지는 않는다. 본 논문에서는 성능향상을 위해 일반적인 행렬 곱셈을 기반으로 하는 새로운 기법의 행렬 곱셈 접근법을 제시하였다. 개발환경으로는 고속병렬 처리가 특화된 OpneCL을 사용하였다. 제안하는 구조는 Kintex UltraScale XKU690T-2FDFG1157C FPGA 보드에서 검증하였다. 하나의 픽셀에 사용되는 파라미터를 계산 시간은 Verilog-HDL 구조보다 약 1.12배 빠른 것으로 확인했다.
본 연구는 교육대학원에서의 인공지능 교육 과목의 운영사례이다. 교육 과정은 머신러닝의 이해와 실습, 데이터 분석, 엔트리를 이용한 인공지능의 실제, 인공지능과 피지컬 컴퓨팅 등으로 구성되었다. 교육효과에 대한 설문 조사 결과, 수강생들은 초등학교 현장으로의 적용 용이성과 수업 우선순위로 엔트리 인공지능 블록의 활용, 피지컬 컴퓨팅 도구로써 대장장이 보드의 활용을 선호하였다. 데이터 분석 영역은 수학교과의 데이터와 그래프 교육과의 연계 등에서 그 효과성이 있으며. 피지컬 컴퓨팅 도구로 허스키 렌즈는 고유의 이미지 처리 기능을 활용하면 자율주행차 메이커 교육에 유용한 것으로 나타났다. 바람직한 인공지능교육으로는 수준별 교육과정, 데이터 수집 및 분석 교육의 강화 등이 요구되었다.
최근 멀티콥터는 비행 안정성 향상을 위해 다양한 충돌회피 센서를 탑재하고 있다. LiDAR를 이용해 3차원 위치를 인식하거나 다수 카메라와 실시간 SLAM 기술을 이용해 장애물과의 상대 위치를 계산하기도 한다. 또한 소형 프로세스와 카메라로 구성된 3D 깊이 센서를 사용하기도 한다. 본 연구에서는 충돌회피 소프트웨어 기술 개발을 위한 플랫폼으로써 상용 부품을 활용해 실내 비행이 가능한 소형 충돌회피 멀티콥터 시스템을 개발하였다. 멀티콥터 시스템은 LiDAR, RealSense, GPU 보드를 탑재하였고, 비행시험을 통해 YOLO 알고리즘 기반의 사물 인식 및 충돌회피 기능을 검증하였다. 이 논문에서는 시스템 설계/제작 및 탑재 장비 선정과정, 비행시험 결과에 관해 기술하였다.
세계 자동차 기술의 발전과 시장 규모의 확대로 차량 수요가 증가하고 있으며 이로 인해 차량탑승 인원은 감소하고 도로의 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증의 원인이 되며 이러한 문제를 해결하기 위해 다인승 전용차로 제도를 시행하고 있으나 불법 이용 차량은 계속 증가하고 있다. 이러한 불법 행위를 단속하기 위한 다양한 기술이 연구되고 있다. 기존에 개발된 시스템은 트리거 장비를 이용하여 차량을 인식하고 적외선 카메라를 통해 차량을 촬영하여 차량 탑승 인원을 감지한다. 본 논문에서는 기존 시스템 적용된 트리거 장비를 이용하지 않고 딥러닝 모델 기술을 적용한 차량탑승 인원탐지 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 영상 내에 트리거를 설정하여 차량을 탐지하고 딥러닝 객체 인식모델을 적용하여 실시간 탑승 인원을 감지하는 시스템을 제안한다.
본 연구는 교육 대학원의 인공 지능 교육 과목의 운영사례이다. 주요 교육내용은 머신러닝의 이해와 실습, 데이터 분석, 엔트리를 이용한 인공지능의 실제, 인공지능과 피지컬 컴퓨팅 등으로 구성되었다. 교육과정 적용후 교육효과에 대한 설문 조사 결과, 수강생들은 초등교육 현장에 적용 용이성 등을 고려하여 우선순위로 엔트리 인공지능 블록의 활용, 피지컬 컴퓨팅 도구로써 대장장이 보드의 활용 등을 선호함을 알 수 있었다. 데이터 분석 영역은 수학교과의 데이터와 그래프 교육과의 연계 등에서 그 효과성이 있으며. 피지컬 컴퓨팅 도구로 허스키 렌즈는 고유의 이미지 처리 기능을 활용하면 자율주행차 메이커 교육에 유용하다고 하였다. 그 외의 바람직한 인공지능교육으로 수준별 교육과정, 데이터 수집 및 분석 교육의 강화 등의 필요성이 대두되었다.
오래된 영화 필름이나 비디오 테이프 등의 영상물에서 나타나는 대표적인 손상으로는 긁힘과 얼룩무늬 손상이 있으며, 본 논문은 긁힘 손상을 자동 탐지하고, 자기상관 (AR: autoregressive) 이미지 생성모델 (PAST-PRESENT 모델) 기반의 영상 인페인팅 모델을 사용하여 손상을 복원하는 시스템을 설계하고 구현하였다. AR 이미지 모델 생성을 위해, 지역성을 최대화할 수 있도록 인접 화소를 모으는 Sampling Pattern을 사용하였으며, 추출된 화소들을 필터링 (filtering)하는 단계, AR 모델 파라미터 계산 (model fitting)을 위한 Durbin-Levinson 알고리즘, 최종 파라미터를 통한 훼손된 화소의 예측 및 보간 단계로 구성된다. 구현된 시스템은(1) VHS 테이프를 통한 아날로그 영상물의 디지털화, (2) 긁힘 손상의 자동탐지와 자동손상복원, (3) 얼룩무늬의 수동탐지와 자동복원의 3단계 복원절차를 지원하도록 설계하였다. 단계 1과 단계 2는 영상복원 고속화를 위해 TIDSP 보드 (TMS320DM642 EVM)을 이용하여 구현하였으며, 단계 3은 사용자의 수동탐지를위해, PC 를 사용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안된 기법을 고전 한국영화 2편 (자유만세와 로보트 태권 V)에 대하여 실험하였으며, 본 논문에서 제안한 자기상관 기반의 복원 시스템은 Bertalmio 인페인팅 기법과 비교하였으며, 주관적 화질 (MOS 테스트) 및 객관적 화질 (PSNR), 특히, 숙련된 복원기술자에 의한 복원과의 차이를 정의하는 복구품질 (RR)에서 향상된 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 방법에 비해서 사용되는 메모리의 증가가 없이, 혹은 메모리의 증가를 최소화하는 영상 메모리의 회전 변환 기법을 개발하여 얼굴 회전 변화에 강인한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진 구조를 제안하였으며 FPGA 구현을 통하여 제안 구조의 타당성을 검증하였다. 고성능 얼굴 검출을 위해 기존에 사용하던 조명 변화에 강인한 MCT(Modified Census Transform) 변환 기법과 최적화된 학습데이터 생성을 위한 Adaboost 학습 기법 이외에 얼굴 회전 변환에 강인함을 위한 영상 회전 기법을 이용하였다. 제안한 하드웨어 구조는 색좌표 변환부, 잡음 제거부, 메모리 인터페이스부, 영상 회전부, 크기 조정부, MCT 생성부, 얼굴 후보 검출부/ 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 검증부, 검출 결과 표시부/컬러 기반 검출 결과 표시부로 구성되어있다. 구현 및 검증을 위해 Virtex5 LX330 FPGA 보드와 QVGA급 CMOS 카메라, LCD Display를 이용하였으며, 다양한 실생활 환경 및 얼굴 검출 표준 데이터베이스에 대해서 뛰어난 성능을 나타냄을 검증하였다. 결과적으로 실생활 환경에서 초당 60프레임 이상의 속도로 실시간 처리가 가능하며, 조명 변화 및 얼굴 회전 변화에 강인하고, 동시에 32개의 다양한 크기의 얼굴 검출이 가능한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진을 개발하였다.
1999년에 발사될 다목적실용위성1호의 주 탑재체인 전자광학카메라는 한반도의 디지털 지도(입체지도 포함) 작성을 위한 영상자료를 획득하는 것을 그 임무로 하고있다. 센서부와 전자부로 구성된 전자광학카메라는 파장 510∼730nm의 가시광선영역에서 6.6m의 지상해상도와 관측 폭 17km 이상의 흑백영상을 위성체 자세제어에 의한 조준과 푸쉬브룸 방식으로 촬영한다. 3년 이상의 임무수명을 가진 본 기기의 고해상도 흑백영상 촬영시간은, 98분인 위성궤도 당 2분간 연속 수집되어 그 지상영상의 길이는 800km에 이르며, 운용 중 프로그래밍이 가능한 이득률과 옵셋, 그리고 자체 내에 영상을 저장할 수 있는 기능을 갖고 있다. F수 8.3인 비차폐 3면 반사식 광학계에 의해 수집된 영상은 각각 8 bit 전자신호로 처리되어 25Mbps의 송신율을 가지고 지상국으로 보내진다. 제작된 전자광학카메라는 각종 시험을 통하여, 그 설계에서 요구되었던 기술사양을 만족하거나 능가할 정도로 높은 완성도를 보이고 있는데, 본 논문에서는 전자광학카메라로 획득된 영상자료의 최종 사용자들을 위하여 그 분광특성, MTF(Modulation Transfer function), 2592개 CCD 화소의 상대적 반응비등의 중요 성능특성 측정값을 설명하였다. 이득율을 변화시키며 측정한 분광특성 결과는 전자광학카메라의 영상자료 사용자가 더 정확한 흑백영상을 만드는데 이용되리라 본다. 영상품질을 가름하는 중요한 특성인 MTF는 시계각 전부에 걸쳐 Nyquist 진동수에서 측정값이 요구값 10%를 넘어 16% 이상을 보이므로써 이 전자광학카메라가 우수한 성능을 가진 것이 입증되었고, 각 CCD 화소들의 상대적 반응도를 측정한 결과에서도 상당히 고른 특성을 확인함과 함께, 차후 전자광학카메라의 영상자료 처리과정을 위하여 정밀한 상대 비교값을 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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