사진을 찍을 때 카메라는 보기 좋은 사진을 얻을 수 있도록 많은 기능을 제공하고 있다. 대표적인 기능으로 자동 초점거리 조정(Auto Focus), 자동 색온도 보정(Auto White Balance), 자동 노출 조정(Auto Exposure)이 있다. 본 논문에서는 편리한 기능들 중 하나로서 새로운 자동 노출제어 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 자동 노출제어 시스템은 가변 시상수(Variable Time Constant)를 가지는 IIR Filter를 이용한다. 먼저 노출제어의 기준을 정하기 위해서 사진에서 밝기변화와 Zone System에서 보여주는 사물의 휘도정보를 비교하여 이상적인 휘도변화 특성 그래프를 얻는다. 얻어진 이상적인 휘도 변화 그래프와 현재의 노출설정을 비교하여 적정 노출의 설정을 찾는다. 제안하는 자동 노출제어 시스템은 적정 노출을 얻을 수 있는 설정으로 조정하기 위해 기존의 마이크로 콘트롤러 등을 이용하여 구현하는 방법과 달리 IIR Filter를 사용하므로 간단한 구성을 가지며 콤팩트 이미지 센서모듈(ISM)를 구성하기 위하여 사용할 수 있다.
휴대용 기기의 소비 전력을 낮추고 영상의 질을 개선하기 위해, 주변 밝기에 따라서 LCD 모듈의 백라이트를 조정하는 방법을 사용할 수 있다. 이를 효과적으로 구현하기 위해서 LCD 패널에 광 센서와 신호취득 회로를 집적하고자 했으며, LTPS TFT 공정을 이용하여 설계했다. 서로 다른 LCD 패널의 광 센서에 대한 특성 편차를 보정하기 위해 새로운 개념의 start-up 보정 방식을 제안하였다. 이와 더불어 광 전류 정보를 디지털 형태로 전달하기 위해 time-to-digital 방식을 사용하였으며, 이를 start-up 보정 방식과 효과적으로 결합하는 dual slope 보정 방법을 제안하였다. LTPS TFT 공정을 이용하여 최종적인 신호취득 회로를 구현하고자, 간단하고 안정적인 회로 구조와 타이밍을 제안하고 설계 및 검증을 진행했다. 설계한 신호취득 회로는 별도의 검사 설비 없이 광 센서 편차의 보정이 가능하며, 60dB 범위의 입력 광에 대해 10배수 구간 마다 4 단계의 디지털 데이터를 출력한다. 신호취득 속도는 100Hz이며, 디지털 변환의 선형 오차는 18% 미만이다.
전시 공간에서 전시 제공자는 자신의 마케팅 정보를 원활하게 제공하고 관람객의 반응을 실시간으로 확인하기를 원한다. 또한 전시 관람객은 자신이 가장 관심 있어 하는 분야의 부스를 관람하고 그 분야에 대한 정보를 얻고 싶어한다. 그런데 전시장을 방문하는 관람객들에게 상호 작용적 맞춤 개인화 마케팅 서비스를 관람객의 단말기를 통해 제공하게 된다면 전시 제공자와 관람객 모두의 요구를 충족하게 될 것이다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 의도를 인지할 수 있어야 하고 그 인지된 정보를 기준으로 해서 선별적인 서비스를 제공해야 한다. 본 논문에서는 전시 공간에서 관람객 개개인의 선호도와 상황을 인식하고 인식된 정보를 기본으로 해서 관람객 개인별로 가장 적합한 전시 참가 업체의 마케팅 정보나 부스 정보를 관람객이 소유한 스마트폰을 통해 제공하는 지능형 개인화 서비스 어플리케이션을 설계하였다.
CdTe 멀티에너지 X선 영상센서와 ROIC를 패키징 하기 위한 flip chip bump bonding, Au wire bonding 및 encapsulation 공정조건을 개발하였으며 성공적으로 모듈화 하였다. 최적 flip chip bonding 공정 조건은 접합온도 CdTe 센서 $150^{\circ}C$, ROIC $270^{\circ}C$, 접합압력 24.5N, 접합시간 30s일 때이다. ROIC에 형성된 SnAg bump의 bonding이 용이하도록 CdTe 센서에 비하여 상대적으로 높은 접합온도를 설정하였으며, CdTe센서가 실리콘 센서에 비하여 쉽게 파손되는 것을 고려하여 접합압력을 최소화하였다. 패키징 완료된 CdTe 멀티에너지 X선 모듈의 각각 픽셀들은 단락이나 합선 등의 전기적인 문제점이 없는 것을 X선 3D computed tomography를 통해 확인할 수 있었다. 또한 Flip chip bump bonding후 전단력은 $2.45kgf/mm^2$ 로 측정되었으며, 이는 기준치인 $2kgf/mm^2$ 이상으로 충분한 접합강도를 가짐을 확인하였다.
최근 비행시간 (Time-of-Flight, TOF) 원리에 기반한 깊이 카메라의 등장과 함께 저해상도 깊이 카메라와 고해상도 컬러 카메라로 이루어진 복합형 카메라 시스템 (Fusion Camera System) 이 각광을 받고 있다. 복합형 카메라 시스템에서 취득한 저해상도 깊이맵을 컬러 영상과 같은 영상 평면 (Image Plane) 에 위치시키고 같은 해상도를 가질 수 있게 하려면 카메라 보정 및 3차원 투영, 홀 (Hole) 채우기와 같은 일련의 전처리 과정이 필요하다. 그러나 전처리 과정을 거친 깊이맵은 깊이 카메라의 내부 특성, 카메라 보정의 부정확성 등에 의해 많은 오차를 가진다. 그러므로 본 논문에서는 오차가 많은 상황에서도 강건하게 동작하는 깊이맵 업샘플링 방법을 제안한다. 먼저, 전처리 과정을 통해 얻은 깊이 정보의 신뢰도를 컬러 영상과의 상관관계에 기반하여 측정한다. 그리고 낮은 신뢰도의 깊이 정보를 참조하지 않는 수정된 커널 회기법 (Kernel Regression)을 통해 깊이맵과 컬러 영상의 경계 정합을 수행하여 세밀한 깊이 표현이 가능한 고해상도 깊이맵을 형성한다. 제안하는 알고리즘은 깊이 정보의 신뢰도 정의와 그에 따른 참조를 통해 카메라 보정 결과가 부정확하더라도 높은 성능의 깊이맵 생성을 보장한다. 실험결과를 통해 기존의 깊이맵 업샘플링 기술보다 제안하는 방법이 더 정확한 깊이 정보를 제공하는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 초광각 무선 내시경을 제안하고 구현하였다. 내시경은 초광각 카메라 모듈과 무선전송 모듈로 구성된다. 162도의 초광광 렌즈와 이미지 센서 및 카메라 프로세서가 $3{\times}3{\times}9cm3$ 크기의 케이스에 함께 패키지 된다. 무선전송 모듈로 UWB 기반 및 WiFi 기반의 플랫폼을 각각 구현한다. UWB 기반 모듈은 의 고화질 영상을 MJPEG로 압축하여, $2048{\times}1536$ (QXGA)의 해상도에서 15 fps의 속도로 영상을 전송하며, 최대 데이터 전송속도는 41.2 Mbps에 달한다. 구현된 내시경은 의료용 내시경의 화각과 해상도 수준을 가지며, 상용 고성능 WiFi 내시경과 비교할 때 ~3X의 화각과 16X의 해상도를 갖는다. WiFi 기반의 모듈은 $640{\times}480$ (VGA)의 해상도에서 30 fps의 속도로 영상을 스마트 기기로 스트리밍 하며, 최대 1.5 Mbps의 데이터 전송속도를 보여준다. 구현된 모듈은 저가격의 의료용 무선 전자 내시경의 구현 가능성을 보여주며, U-헬스케어, 응급처치, 가정의료, 원격진료 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
원전 해체 및 사고 시 신속한 제염작업을 위해서는 감마선원에 대한 정확한 정보가 필수적이다. 제거해야할 감마선원의 위치를 보다 효율적으로 나타내기 위하여 실측영상을 기반으로 한 공간영역을 생성하고. 방사선원의 분포를 표현함으로써 보다 신속하게 감마선원의 제염작업을 수행할 수 있다. 기 개발된 감마선 영상화 장치는 감마선원에 대한 탐지 후 가시영상과 중첩하여 2차원 영상만을 제공하고 있지만 선원까지의 거리정보 등은 나타내지 못하고 있다. 본 논문에서는 보다 효율적인 제염작업을 위해 감마선원에 대한 분포정보와 함께 거리값을 기반으로 한 3차원 모델링 결과의 산출하고 사용자가 직접 확인할 수 있는 가시화 및 운용환경 개발에 대하여 연구하였다. 본 논문의 결과는 향후 스테레오기반의 감마선 탐지장치의 성능개선을 위해 활용될 것이다.
본 논문은 자동계류 장치에 설치하여 선박의 접안 상황을 검출할 수 있는 시각 센서의 개발에 대하여 논하고 있다. 선박의 접안 시 사고방지를 위해 선박의 속도를 통제하고 위치를 확인하고 있음에도 불구하고 부두에서의 선박 충돌사고는 매년 발생하고 있으며, 이로 인한 경제적, 환경적 피해가 매우 크다. 따라서 부두에 접안하는 선박에 대한 안전성 확보를 위해 선박의 위치 및 속도 정보를 신속하게 확보할 수 있는 시각 시스템의 개발은 중요하다. 이에 본 연구에서는 선박의 접안 시 사람과 유사하게 영상을 통해 접안하는 선박을 관찰하고, 주변 환경에 따른 선박의 접안 상태를 적절하게 확인할 수 있는 시각센서를 개발하였다. 먼저, 개발하고자 하는 시각 센서의 적정성을 확보하기 위해 기존 센서로부터 제공되는 정보, 감지 범위, 실시간성, 정확도 및 정밀도 측면에서 센서 특성을 분석하였다. 이러한 분석 자료를 바탕으로 LiDAR형태의 3D시각 시스템의 개념 설계, 구동메커니즘 설계 및 모션 구동부의 힘과 위치 제어기 설계 등을 수행하여 대상물의 정보를 실시간으로 획득할 수 있는 3D 시각 모듈을 개발하였다. 최종적으로 시스템 구동을 위한 제어 시스템의 성능평가와 스캔 속도에 대한 성능을 분석하였고, 실험을 통해 개발된 시스템의 유용성을 확인할 수 있었다.
이 연구는 사회 기반 구조물의 노후화에 대한 안전점검 기술분야에서 구조물 외관점검 기술의 효율적 대안에 관한 연구이다. 기존 육안점검 및 조사를 대신하여 산업용 드론과 딥 러닝기반의 이미지 분석 기법을 접목함으로써 막대한 인력과 시간소요 및 비용을 절감하고 높은 구역 및 돔 구조물의 접근 한계를 극복하고자 하였다. 구조물의 0.3mm 이상의 균열 손상을 검지할 수 있는 고 해상도 카메라와 라이다 센서, 임베디드 이미지 프로세서 모듈로 구성된 탑재체를 제작하여 산업용 드론에 탑재하였다. 이를 현장 시험에 적용하여 자동비행항법을 통해 시편의 손상 이미지를 촬영하였다. 또한 균열경을 이용하여 기존 육안 점검 방법으로 백태, 박리박락과 같은 면적형 손상과 선형 손상인 균열의 폭과 길이를 측정하여 최종 이미지 분석 검출 결과와 비교하고자 하였다. 촬영된 이미지 중 80장의 샘플을 골라 이미지 분석 기법을 적용하여 사전처리작업(pre-processing)-분리작업(segmentation)-특징점 추출작업(feature extraction)-분류 작업(Classification)-지도학습작업(supervised learning) 등의 과정을 거쳐 손상을 분리하고, 이를 딥러닝 기반 플랫폼으로 지도학습하여 분석 파라미터를 추출하였다. 지도학습을 수행하지 않은 임의의 이미지 샘플 60장을 신규로 추가하여 추출된 파라미터를 기반으로 이미지 분석을 수행한 결과, 손상 검출율의 90.5%로 나타났다.
캡슐 내시경은 인체 내부의 소화기관 병변을 조사할 수 있는 캡슐 모양의 전자장치로서 인체 내에 케이블을 삽입하는 기존 푸시 타입(push-type)내시경과는 달리 환자에게 공포와 고통을 주지 않는 시술로 인식되고 있어, 최근 환자와 의사 모두에게 큰 관심을 끌고 있다. 이 기술은 바이오 기술(BT), 정보통신 기술(IT), 나노 기술(NT) 등의 성숙과 융합으로 2000년에 들어와 처음으로 가능하게 되었으며, LED를 포함한 광학계와 이미지 센서, 통신 모듈, 파워 모듈 등으로 구성되어 있다. 캡슐 내시경은 첨단 기술의 총체로 유비쿼터스 시대에 다양한 기술 분야의 핵심 기술을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 캡슐 내시경의 구성에 관해 소개하고, 현재 데이터 전송을 위해 사용되고 있는 대표적인 RF 무선 통신 방식 및 인체 통신 시스템 방식에 대해 비교하였다. 아울러 현재 상용된 캡슐 내시경의 사양을 비교 분석하고, 미래의 캡슐 내시경의 진화 방향과 기술적 도전 과제를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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