본 논문은 서베일런스 네트워크에서 이동하는 객체 추적 시 영상 데이터의 전송량을 감소시키는 신경망 계산 시간의 단축 알고리즘을 제안한다. 객체 검출은 디지털화 연속된 영상으로부터 객체 존재 유무를 판단하고, 객체가 존재할 경우 영상 내 객체의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상 내의 객체는 위치, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 장애물 등의 환경적 변화로 인해 객체 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 사용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 객체 검출 방법을 제안한다. 검색 영역의 축소는 영상 내 색상 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 벡터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 실시간으로 입력되는 동영상에서 모두 실험하였으며, 색상 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 따른 검출 성공률의 차를 보였다. 실험 결과에서 보면 제안하는 방법으로써 객체의 움직임을 탐지하였을 때 기존의 방법보다 30% 정도 더 높은 인식 성능을 보여준다.
Consultation with the patient and doctor is very important in the examination. However, if the consultation cannot be done directly, such as corona virus, it is difficult for the doctor to determine the patient's condition more accurately. Recently, an image counseling system has been developed based on the Internet, but in the case of heart disease, remote medical counseling cannot be performed because it is not possible to stethoscope the heart sounds remotely. In order to solve this problem, it is necessary to develop an interactive mobile robot capable of remote medical consultation, and a doctor and a patient should be able to set a planting sound during consultation and transmit it in real time. In this paper, we developed a robot that can remotely control a medical counseling robot to move to a hospital room where patients are hospitalized, and to consult a patient in the room remotely from a doctor's office. A remote medical imaging stethoscope system for real-time heart sound transmission is presented. The proposed system is a kind of P2P communication that transmits video information, audio information, and control signal independently through webRTC platform, so that there is no data loss. Consults and sees doctors in real time and finds it more effective than traditional methods for patient security. The system implemented in this paper will be able to perform remote medical care in the place where the spread of diseases between humans like the recent corona 19 as well as the remote medical care of heart disease patients in the future.
오늘날 광통신 시스템은 거의 무한대의 대역폭을 지니게 되었으며 이를 통하여 다양한 멀티미디어 데이터들을 신속하게 전송하는데 사용되고 있다. 이러한 광통신 시스템 하에서 텍스트, 이미지 및 동영상 등 다양한 멀티미디어 데이터들을 송수신 하기 위해서는 통합된 통신서비스시스템의 사용이 필수적이다. 본 논문에서는 멀티 비디오데이타와 오디오 데이타를 한가닥의 광통신 라인으로 주고받을 수 있도록 해주는 광 MVAD(Multi-Video Audio Data)쌍방향 다채널 링크시스템을 개발하였다. 개발된 광링크 시스템은 오직 하나의 광케이블을 사용하여 광통신시스템을 구축 할 수 있으며 우수한 영상과 음향을 공급하는 광섬유 매개체로 인하여 다양한 분야에 적용이 가능하다.
최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.
영상전송에 있어서 주변 환경에 대한 영상인식은 대단히 중요하다. 최근 정보인프라의 대중화에 따라 모바일 환경에서까지 유, 무선을 통한 대상의 상태를 영상으로 확인하려는 사용자 중심적 욕구가 증가하였다. 하지만 기존의 모바일용 솔루션은 저대역폭을 가지는 모바일 단말기 기반의 네트웍 특성상 소프트웨어 코덱만을 지원하므로서 소프트웨어적인 처리의 한계로 인한 고화질의 영상은 기대할 수 없었다. 이러한 단점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 모바일 환경에서까지 고화질 지원과 실시간적 요소를 고려하여 높은 압축률을 가지는 국제 비디오 압축 표준인 MPEG-4에 기반을 두어 하드웨어 코덱 설계에 관하여 기술하였다. 이를 위한 하드웨어의 최적화된 설계를 위하여 임베디드용 전용 CPU 채용과 MPEG-4에 기반한 하드웨어 코덱을 설계하였다. 구현된 시스템은 모바일 환경에서도 전송속도 및 해상도 등에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 네트웍의 traffic이 원활하지 못해 프레임에 대한 데이터 전부를 전송 받지 못하더라도 데이터가 들어오는 순서에 따라 영상을 복원한 수 있는 스트림에 대하여 연구를 하였다. 우선 CCD 카메라로부터 초당 24프레임의 영상을 획득한다. 그리고 획득한 영상을 2차원 웨이블릿 변환하여 얻은 중요한 계수를 다시 웨이블릿 변환을 한다. 위와 같은 방식으로 웨이블릿 변환을 네 번 반복하여 중요한 계수를 가지고 있는 대역에서 중요하지 않은 대역순으로 부호화하여 스트림을 구성한다. 그리고 영상을 서비스 받기를 친하는 수신자에게 UDP/IP를 이용하여 전송한다. 네트웍이 원활하지 않아 스트림 전부를 받지 못하더라도 먼저 전송받은 중요한 계수들로 복원하기 때문에 영상을 끊기지 않고 점진적으로 복원할 수 있었다. 이와 같은 땅법을 인터넷 생방송이나 VOD 서비스, 화상 채팅 등에 이용하면 훨씬 나은 영상을 서비스를 할 수 있을 것이다.
본 논문은 MPEG2 다중화 방식을 이용한 고화질 이미지를 실시간으로 송수신하는 시스템을 제안한다. 송신 시스템은 카메라로부터 획득한 고화질 이미지와 GPS 장비로부터 획득한 위치정보를 MPEG2 TS 방식으로 변환하여 전송한다. 수신 시스템은 송신되는 MPEG2 TS data를 실시간으로 고화질 이미지와 위치정보로 추출한 후에 화면에 display한다. 본 논문에서는 오류 발생에 대한 회피 방법으로 고화질 이미지를 포함한 패킷을 단순히 중복적으로 전송하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 신호의 왜곡 혹은 패킷 손실에 의해 발생되었던 오류들을 현저하게 줄여주었으나 한 장의 고화질 이미지에 대한 평균 처리시간을 증가하였다. 평균 처리 시간을 줄이기 위해 송신 시스템은 스레드를 이용한 전송 방법을 사용하였으며 이러한 방법의 사용은 스레드 기법을 사용하지 않았을 때보다 빠른 평균 처리시간을 측정할 수 있었다.
이 논문에서는 임시 애드 혹 네트워크 기반 무선 영상 관측이 가능한 임베디드 시스템의 두 가지 설계 기법을 제안하고 구현한다. 첫 번째 방법은 실시간에 가까운 단기 관측 적용 서비스를 위한 임베디드 시스템 설계 기법에 기반을 둔 것으로 $160{\times}128$ 영상을 최대 1 fps(초당 프레임) 속도의 무선 영상 전송 능력을 가지며, 영상처리 기능이 내장된 특수한 원격 관측노드를 가진다. 두 번째 방법은 일반 무선 영상 장기 관측을 위한 임베디드 시스템을 사용하며, 1/3 fps 무선 영상 전송 능력을 가지고, 영상처리가 내장된 시스템 제어기, 주노드, 관측노드로 구성이 된다. 제안 시스템은 저전력 근거리 양방향 디지털 통신 방식으로 잘 알려진 애드 혹 무선 네트워크를 사용하며, 제안 시스템의 하드웨어는 일반 개발 보드, 소형 카메라, 그리고 시스템 제어를 위해 PC로 구성되며, 지그비 스택에 기반을 둔 임베디드 소프트웨어와 시스템 제어용 사용자 인터페이스 소프트웨어가 개발되고 구현된 하드웨어 모듈에 내장되어 동작된다. 또한 프로토콜 분석기를 사용해 무선 환경 분석을 수행한다.
TMO 구조는 시간 구동 메소드와 메시지 구동 메소드의 두 가지 형태의 메소드로 이루어져 있으며, 일정한 시간이 지남에 따라 자동적으로 수행되는 시간 구동 메소드와 객체 노드 사이의 실행 결과를 주고받을 수 있는 서비스 메시지 구동 메소드로 명확하게 구분된다. 시간 구동 메소드의 실행은 설계 시간을 설정하는 과정에 결정된 특정한 값에 의해 실시간 통신 클럭의 도착에 따라 이루어지고 반면에 서비스 구동 메소드 실행은 클라이언트로부터 메시지를 요구하는 서비스에 의해서만 실행된다. 본 논문에서는 이러한 TMO 구조를 이용하여 실시간 통신 시뮬레이션 프로그래밍을 하기 위해 환자 모니터 원격진료 시스템 응용 환경에 적용하였다. Central Monitor로부터 전송되어진 환자의 생체정보 Raw Data가 HIS의 데이터 수신 모듈을 통해 사용가능한 데이터로 재구성될 수 있도록 설계가 이루어져 있다. 환자 생체정보에 대한 실시간성과 생체정보에 대한 생체정보 데이터의 연속성을 부여함으로서 베드 사이트의 환자에게서 발생된 모든 생체정보에 의해 환자 관리가 이루어진다.
Currently NTSC, PAL, and SECOM are widely used for TV broadcasting systems. In Korea, NTSC has been used to reduce transmission bandwidth and broadband flickers using the Interlaced scanning method. Image data in the Interlaced scanning method require De-interlacing compensation for PC-based multimedia applications. The existing compensation algorithms such as ZOI, FOI, and ELA provieds simple computations and effective image compensation while the PSNR is low and horizontal and vertical edges are hardly detected. In this paper, the ADI(Adaptive De-Interlacing) algorithm that can increase PSNR and detect horizontal and vertical edges is proposed and a hardware system is implemented using three ACTEL 1020B FPGA chips. The system consists of the algorithm part implemented using two FPGAs and the memory control part implemented using rest one. Also the system operation is investigated for real time processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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