해상에서 항법시스템의 고장이나 중단에도 불구하고 연속적인 항법 서비스의 제공이 가능하도록 하는 Fail-Safe Seaway 방안이 필요하다. 모든 위성 및 지상전파항법의 통합전파항법기술을 위해 본 논문에서는 소프트웨어 라디오 기술을 이용한 수신기 특히, GPS 수신기의신호처리 알고리즘 설계에 초점을 맞춘다. 현재 소프트웨어 GPS 수신기의 가장 큰 문제점은 실시간 구현의 어려움에 있다. GPS 신호와 같이 넓은 대역폭을 갖는 신호를 다중 상관기로 구현하는데 있어서, 상용 프로세서에서는 많은 연산량이 요구되어 실시간 구현이 어렵기 때문이다. 본 논문은 실시간 구현 시에 요구되는 많은 연산량을 해결하기 위해 소프트웨어 GPS 수신기 내부에서 생성하는 다중비트의 반송파 및 코드를 일정한 패턴으로 간소화시켜 연산량을 크게 감소시키는 방법을 제안한다.
장치간 색변환을 위한 색역사상은 영상의 현색을 향상시키거나 보존하기 위하여 장치사이에 색을 변환하기 위한 방법이다. 색 역사상은 본질적으로 색변환 오차를 발생시키며, 이때 색변환 오차는 색역사상 방법, 원시 및 목적 장치 , 그리고 색역 모델링을 위한 표본점에 의존한다. 모니터와 프린터사이의 색 변환의 경우 각 장치에 대한 모델링을 위해 표본의 측정값에 기초한 경험적인 표기법을 많이 사용한다. 색표본은 CMY 혹은 RGB와 같은 장치 색 공간에서 균일하게 분포된 색표본을 측정해서 사용한다. 그러나, 프린터 표본의 경우 이러한 표본들은 프린터 색역 내부에 균일하게 분포되지 않으므로 색변환 오차가 증가한다. 따라서 본 연구에서는 장치 독립적인 색공간인 CIELAB공간에서 균등하게 분포하는 색표본 생성법을 제안하고 3차원 보간법을 이용한 색변환 실험을 통해 제안된 색표본 생성 방법의 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 단층 촬영 영상(tomographic cross-section image)에 포함되어 있는 볼륨 정보를 표현하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법은 큐베릴 공간을 셀 공간으로 변환하고 경계셀들을 추출하여 볼륨을 재구성하는 방법이다 셀 경계 표현은 이러한 경계셀들과 이들의 지지 복셀들의 구조에 의해 표현되어 지는데, 항상 볼륨 정보를 정확하게 표현해낼 수 있다. 이 표현에서부터 가시화등의 작업에 필요한 표면모델을 추출하기 위해 19개의 모델링 원형을 제안하고 체적형, 표면형 그리고 선형으로 분류하였으며, 이들로부터 3차원 표면을 표 참조방식으로 빠르게 추출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 장점은 기존에 제안된 마칭 큐브나 PVP알고리즘 등에서 흔히 발생하는 표면생성시의 모호성문제가 전혀 발생하지 않으며, 마칭 큐브 알고리즘에서 발생하는 표면의 크랙문제도 완전히 해결된다는 장점이 있다. 또한 알고리즘이 표 참조방식을 취하므로 하드웨어화 하기가 매우 용이하여 고속의 모델링이 필요한 분야에 매우 적합한 방법이다.
본 논문은 DVB-S2 기반 고속 LDPC 복호를 하기 위한 효율적인 CNU(Check Node Update) 계산방식에 대해 분석하였다. LDPC의 복호 속도는 CNU 계산 과정에 의존한다. 기존의 CNU 계산방식에서 LUT를 고려한 SP(Sum-Product)방식은 속도가 늦어지는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 SC-NMS(Self-Corrected Normalized Min-Sum) 방식을 제안한다. LUT 연산을 제거한 MS(Min-Sum) 방식에 정규화 계수 '${\alpha}$'를 곱하는 Normalized Min-Sum(NMS) 방식은 MP 방식보다 성능은 약간 감소하지만 critical path를 없애고 클럭 주기를 줄일 수 있어 구현에 있어서 고속화를 위한 효율적인 CNU 계산방식이다. 또한, 복호과정에서 반복 시 이전 반복에서의 엣지 값과 현재 반복에서의 엣지 값을 비교하여 부호가 바뀌면 신뢰성이 없음을 간주하여 현재 엣지에 "0"을 할당하는 SC(Self-Corrected) 방식을 연구하였다. SC-NMS 방식을 적용하여 시뮬레이션 한 결과, SC-NMS 방식은 SP 방식에 비해 0.1dB의 성능열화를 보였지만, 계산의 복잡도와 복호 속도를 고려했을 때, SC-NMS 방식이 최적의 CNU 계산 방식이라는 것을 확인하였다.
본 논문은 자기적 비선형성과 상간의 토오크중첩을 고려하여 맥동토오크를 최소화시킬 수 있는 제어기법을 제시하고 이를 DSP를 이용하여 구현한 SRM의 구동시스템에 대하여 기술하였다. 이를 위해 먼저 몇 단계의 상전류 크기에 대한 회전자 위치별 인덕턴스값과 발생토오크의 크기를 실측한 후 이들 대표값으로부터 신경회로망을 사용하여 제어에 필요한 충분히 정밀한 값들을 추론한다. 또한 각 상간의 토오크중첩을 고려하여 총합 발생토오크의 맥동성분의 최소화되도록 상별 지령토오크 파형을 설정한다. 회전자위치와 상전류를 검출하고, 이 검출값과 추론된 토오크데이터를 이용하여 구한 토오크 값이 지령토오크를 추종하도록 델타변조기법에 의한 제어기를 구성한다. 이러한 제어방식을 실시간으로 처리하고, 제어기의 신뢰성을 높이기 위해 DSP를 사용하였다.
In this study, we report an effective k-domain linearization method with a pre-calibrated indexed look-up table. The method minimizes k-domain nonlinear characteristics of a swept source optical coherence tomography (SS-OCT) system by using two arrays, a sample position shift index and an intensity compensation array. Two arrays are generated from an interference pattern acquired by connecting a Fabry-Perot interferometer (FPI) and an optical spectrum analyzer (OSA) to the system. At real time imaging, the sample position is modified by location movement and intensity compensation with two arrays for linearity of wavenumber. As a result of evaluating point spread functions (PSFs), the signal to noise ratio (SNR) is increased by 9.7 dB. When applied to infrared (IR) sensing card imaging, the SNR is increased by 1.29 dB and the contrast noise ratio (CNR) value is increased by 1.44. The time required for the linearization and intensity compensation is 30 ms for a multi thread method using a central processing unit (CPU) compared to 0.8 ms for compute unified device architecture (CUDA) processing using a graphics processing unit (GPU). We verified that our linearization method is appropriate for applying real time imaging of SS-OCT.
본 논문은 두 대의 카메라로 찍은 영상을 이용하여 사물의 3D 정보를 계산하는 스테레오 매칭(Stereo Matching) 기법의 전처리 과정에 관한 연구이다. 본 논문에서는 카메라 내부의 왜곡 및 두 카메라간의 정렬 문제로 인해 생긴 영상의 수직시차(vertical parallax)를 제거하기 위한 실시간 편위교정(Rectification) 하드웨어 설계 구조를 제안한다. 이를 위한 사전 단계로 J.Y Bouguet이 설계한 Matlab 툴박스를 이용해 영상의 보정 매개변수(calibration parameter)를 구한 후 Heikkila 와 Silven의 알고리즘을 기반으로 하여 편위교정 하드웨어를 설계하였다. 이때 결과 이미지의 정밀도를 높이기 위하여 Xilinx의 Core 생성기를 이용해 부동소수점 연산기를 생성하여 사용하였으며, 이를 통하여 룩업 테이블(Look-Up Table) 등을 사용하여 설계된 타 편위교정 하드웨어에 비해 높은 정밀도를 가지면서도 실시간으로 작동하는 편위교정 하드웨어를 설계할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 CCD 센서의 스캔 이미지 향상을 위해 쉐이딩 보정 알고리듬을 이용한 FPGA 설계 및 구현에 관한 연구이다. 쉐이딩 보정 기법은 룩업테이블(LUT)을 적용한다. 향상된 이미지 스캔을 위하여 CCD 센서의 모든 픽셀에 대한 히스토그램 최대값 및 최소값을 구하고, 균일한 히스토그램 값을 갖도록 오프셋 데이터의 쉐이딩 보정 LUT를 생성한다. 스캔 과정에서 센서의 출력은 보정된 LUT값으로 변환되고 LUT 변환 처리는 FPGA로 구현하여 실시간처리가 가능하도록 한다. 구현 시스템을 사용하여 실험한 결과 2.4ms 이하의 스캔 타이밍을 충족 할 수 있다. 제안시스템은 낮은 성능의 프로세서 기반에서 저비용 및 실시간 향상된 이미지 스캔이 가능하다.
본 논문에서는 상용 스마트폰에서의 첨단운전자보조시스템(ADAS)을 위해 모바일 플랫폼에 최적화된 cascade 방식의 HOG 특징을 이용한 보행자 검출 방법을 제안한다. 제한된 모바일 플랫폼 자원을 효율적으로 사용하기 위해 OpenCL 병렬처리 라이브러리를 이용하였고 크게 두 가지 방법으로 수행속도를 향상시켰다. 첫째, 호스트 코드에서 OpenCL 프로그램 빌드 옵션을 특정하고 작업 그룹 크기를 조절하였다. 둘째, 커널 코드에서 지역 메모리와 LUT 등을 사용하여 가속화하였다. 성능 평가를 위하여 널리 알려진 영상처리 라이브러리인 OpenCV for Android 함수의 모바일 CPU 수행 결과와 비교하였으며 실험 결과, OpenCV의 hogcascade 함수보다 25% 향상된 처리속도를 보였다.
본 논문에서는 이종 입체 카메라 시스템의 광학적 특성을 일치화하여 동일한 품질의 입체영상을 생성하는 기술을 제안한다. 이종 입체 카메라의 광학적 특성에는 크게 줌, 심도, 초점이 있으며 이들의 차이는 결과적으로 입체영상의 품질에 영향을 주어 사람의 시각 피로를 발생시키는 요인이 된다. 본 논문에서 제안하는 광학 특성 일치화 기술은 이종 카메라의 줌 영상을 일치한 후 동일 피사체에 대해 초점을 맞추고 심도를 일치화하는 과정으로 이루어진다. 이를 위하여 이종 입체 카메라의 줌 영상의 비교 알고리즘을 통하여 줌 렌즈에 대한 룩업테이블(LUT)을 작성하였다. 그리고 입체 영상의 에지(edge)에서 초점 정보를 추출하여 심도를 일치화하였다. 광학적 특성 일치화 실험을 위하여 직교방식의 리그를 제작하고 서로 다른 사양의 HD급 카메라를 이용하여 입체 카메라 장치를 구성하였다. 줌 일치화 및 심도 일치화에 대한 실험 결과로 시각 피로를 줄일 수 있는 입체 영상 생성이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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