자율주행자동차는 운전자의 조작 없이 목표지점까지 스스로 주행환경을 인식하여 운행하는 최첨단 자동차를 말하며 위성항법장치, 센서 등으로 위치를 측정하고 주행환경을 인식, 연산장치로 가감속 차선변경 등 자율주행을 제어한다. 최근, 자동차 산업은 기존 기계공학과 정보통신, 센서, 위성항법 등 첨단기술이 총 집약된 자율주행 자동차로 빠르게 진화중이다. 교통안전 정책과제 분석은 Issue-Tree를 활용하여 분석하였다. Issue-Tree 방법론은 복잡한 문제를 세분화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구로 자율주행자동차 도입에 따른 교통안전 관련 Issue의 해결을 위한 정책과제를 도출하기 위해 사용된다. 교통안전 정책과제를 분석하기 위해는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue-Tree 방법을 통해 체계화하였다.
본 논문에서는 스마트폰의 자이로센서를 이용하여 다양한 각도에서 촬영한 현실세계의 객체를 증강현실을 위한 자연 마커로 사용할 수 있도록 가상의 Frontal-View로 변환할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 제안한 알고리즘은 pitch, roll, yaw 3축에 대한 회전행렬을 획득하여 대상 이미지에 대한 yaw의 기준점을 설정하였다. 그 후 대상 이미지가 바닥, 벽면, 천장 중 어느 면인지 판단하여 그에 대한 회전 행렬을 보정하였다. 마지막으로 자이로 센서 좌표계와 영상 좌표계 사이의 차이를 고려해 Frontal-View를 얻기 위한 호모그래피 행렬을 획득하여 투영변환을 통해 촬영 영상으로부터 Frontal-View를 획득할 수 있도록 설계하였다. 구현된 Frontal-View 변환 프로그램을 평가하기 위해 바닥, 벽면, 천장에 대해 주변 환경을 스마트폰 환경에서 촬영한 영상을 Frontal-View로 변환하도록 테스트를 한 결과 본 논문에서 설계 및 구현한 변환 알고리즘이 여러 각도에서 촬영한 영상을 정상적으로 Frontal-View로 변환하는 것을 확인하였다.
다시점 비디오는 3차원 정보를 표현하기 위한 영상으로 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상이다. 영상들 사이에 존재하는 시간적 상관성과 화면간 상관성을 이용하는 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 늘어나기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다시점 비디오의 부호화 성능을 향상시키기 위한 효율적인 예측구조를 제안한다. 제안한 예측 구조는 다시점 비디오의 부호화 효율을 높이기 위하여 부호화되는 현재 화면과 현재 화면이 참조하는 참조 화면들과의 평균 거리, B계층 최대 인덱스 그리고 각 Bi 계층의 화면 수를 고려하였다. 제안한 예측 구조의 성능을 참조 예측 구조의 성능과 비교하였을 때 영상 화질 면에 있어서 제안한 예측 구조가 Fraunhofer-HHI의 계층적 B화면 구조보다 약 0.07~0.13 (dB) 성능 향상을 보였다. 발생되는 평균 초당 비트량에 있어서 제안한 예측 구조가 Fraunhofer-HHI의 계층적 B화면 구조보다 최대 6.5(Kbps) 감소하였다.
최근 멀티미디어 분야에서 다양한 입/출력 장치들이 개발됨에 따라 입/출력 장치와 사용자 사이의 향상된 상호작용(AUI : Advanced User Interaction)을 위한 방법들이 연구되고 있다. AUI에서 정의되는 데이터는 입/출력 장치와 다양한 객체(비디오, 오디오, 2D 그래픽 객체, 애니메이션 등)로 표현되는 Scene Description 사이에서 서로 정보를 주고받기 위한 매체이다. 따라서 다양한 입/출력 장치와 사용자 사이의 향상된 상호작용을 위해서는 AUI 데이터 형식이 공통적으로 정의되어야한다. 이를 위해 ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 Moving Picture Experts Group(MPEG)에서는 XML(Extensible Markup Language) 문서로 AUI 데이터 포맷을 표준화하기 위한 MPEG-U 프로젝트를 진행 중이다. 본 논문에서는 MPEG-U의 표준을 소개하고, 이의 타당성을 검증하기 위해서 MPEG-U 참조 소프트웨어를 설계하였다. MPEG-U 참조 소프트웨어는 크게 UID(User Interaction Device)의 데이터를 처리하는 사용자 인터페이스 입/출력부와 XML 문서를 처리하는 MPEG-U XML 생성/해석부로 구성된다. 사용자 인터페이스 입력부에서는 사용자의 손동작을 인식하여 AUI 파라미터로 저장하고, 이 파라미터를 MPEG-U XML 생성부에서 MPEG-U 표준 XML 스키마 구조로 서술하여 표준화된 AUI 데이터 포맷을 생성한다. 다시 표준화된 XML 문서를 읽어 MPEG-U XML 해석부에서 파라미터를 얻고, 사용자 인터페이스 출력부에서 GUI(Graphic User Interface)에서 그래픽 객체로 표현한다. 본 연구에서는 MPEG-U 참조 소프트웨어로 MPEG-U의 용용 예를 제시하고, 구현된 소프트웨어가 표준에 적합한지를 보였다.
Purpose : In a PACS(Picture Archiving Communications System) environment, which is a very important component in a digital medical environment, the compression of digital medical images is a necessary and effective feature. In a current system where JPEG is applied to the compression of medical images, this study is to examine effectiveness and suitability when the JPEG2000, a more advanced compression algorithm for still images, is applied to the compression of medical images. In this thesis, we attempt to address the compressibility for effective clinical usage when compressing medical images, applying the objectivization of clinical evaluation as a function of compressibility. In the experiment al method, the compression was applied at a fixed rate using JPEG2000, and the n the result was compared with compressed images by JPEG. Method : For the performance evaluation, we choose SNR(Signal to Noise Ratio) measurement of an objective evaluation of definition and analyze a subjective evaluation by the ROC(Receiver Operating Characteristic) method. The results of the experiment showed that in the case of JPEG2000 there is hardly any distortion of images, even at high compression ratio(100:1), while regarding noise, the SNR remains around about 40dB, which is also relatively high. Before reading by reference to evaluative materials concerning objective compressed images, it is impossible to apply high compression to images : however, after reading, this can be applied to images that have already existed for some time.
The purpose of this pilot study was to examine the feasibility of using digital pictures to assess individuals' nutrient intakes from school lunch. The subjects for the study were 29 male students and 40 female students from two classes in a middle school located in Daejeon Metropolitan City, Korea. The school lunch service was self-operated and the students were allowed to portion the foods by themselves. The teacher in charge of each class took digital pictures of every student's lunch plate that was tagged with an i.d. number, before and after eating for two consecutive days. The researchers estimated the amount of food, which an individual actually consumed by comparing pre- and post-pictures of their plate with reference food pictures for better visual estimation of the food amounts. Individual energy and nutrient intakes were calculated using CAN-Pro (ver 3.0) using the food intake data visually estimated from the digital pictures and school lunch recipes. The teachers in charge reported that about 10~15 additional minutes were needed to take the pictures used for the study and this additional time did not place much burden on the service process during the lunch period. The results showed that the students' actual energy and nutrient intakes from the same school lunch menus were quite varied as the serving portions were not regulated and left-overs were not prohibited. This pilot study suggests that examination of individual nutrient intake using digital picture is a feasible method in the context of school lunch service.
본 논문에서는 렌즈 배열에 의한 대용량의 3차원 집적 영상을 활용하기 위한 효율적인 압축 방법을 제안한다. 기존의 정지영상 압축 기법은 각 요소 영상간의 상관도를 적절하게 제거하지 못하여 압축 효율 및 화질 측면에서 낮은 성능을 보인다. 또한, 각 요소 영상을 1차원 스캔방법에 의해 분리하여 동영상 압축기법을 이용할 경우 요소 영상간 상관도를 효과적으로 제거하는 데 한계가 있다. 제안하는 방식에서는 2차원 참조기법에 의해 각 요소 영상을 분리하고, 이를 H.264/AVC의 다중 프레임 참조 기법을 이용하여 효과적으로 압축한다. 제안하는 2차원 참조 기법은 요소 영상의 수직, 수평 및 대각 방향의 상관도에 따라 최적의 참조 영상을 선택할 수 있어 가장 좋은 압축성능을 나타낸다. 실험 결과는 정지 영상 압축 방법에 비해 요소 영상을 분리하는 방법이 압축 성능을 향상시킴을 보이고, 제안하는 2차원 참조 기법이 1차원 스캔 방식에 비해 주관적 화질 및 객관적 성능에 있어 뛰어남을 보인다.
동영상 압축에 관한 국제 표준화 기구인 JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding) 에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 확장 표준으로 스크린 콘텐츠 영상의 부호화 기술을 위한 HEVC Screen Content Coding(HEVC SCC)표준을 제정하였다. 현재까지 개발된 HEVC SCC 기술들 중 가장 높은 부호화 성능을 보이는 화면 내 블록 카피(IBC, Intra Block Copy)기술은 현재 프레임 내에서 복원된 블록들 중 현재 블록과 가장 유사한 블록을 예측하는 과정이다. IBC에서는 전송되는 블록 벡터의 데이터양을 줄이기 위해 예측 블록 벡터 값과 그 차이 값을 부호화 한다. 본 논문에서는 HEVC SCC 참조 소프트웨어인 SCM-2.0과 SCM-4.0을 이용하여 IBC의 블록 벡터 예측 과정에 대해 분석하였다. 또한 분석한 내용을 바탕으로 HEVC SCC IBC의 IBC의 예측 성능 향상을 위해 예측 블록 벡터(BVP, Block Vector Predictor) 후보 선정 과정에서 기존의 공간적 BVP 후보 외에 인접한 BV에 대한 탐색 과정을 추가하여 개선된 BVP 후보 선정 방법을 제안한다. 제안 방법의 실험 결과는 부호화 속도 저하 없이 최소 0.2%부터 최대 1%의 BD-rate 감소를 보인다.
디지털 콘텐츠는 개인 사용자에 의한 콘텐츠 변형이 쉽게 이루어지고 있으며, 변형되거나 복제된 콘텐츠들은 초고속 인터넷 보급의 확산으로 콘텐츠 시장에 부정적인 파급 효과를 증가시키고 있다. 다양한 표준화 단체들과 콘텐츠 제공업체들은 불법적으로 유통되는 콘텐츠 및 저작자들의 저작권을 보호하기 위한 솔루션을 개발하고 있으며, 부분적인 상용화를 이루고 있는 상황이다. MPEG(Moving Picture Experts Group)은 디지털 콘텐츠를 보호하기 위한 방법으로 기존 MPEG 표준들에 적용되는 IPMP(Intellecture Property Management and Protection) 기술들을 개발하였다. 그러나 이러한 IPMP 기술들이 디지털 콘텐츠 보호에 대한 만족할 정도의 기능을 제시하지 못하면서 이에 대한 대안으로 DMP(Digital Media Project) 표준이 제안되었다. 이에 본 논문에서는 DRM(Digital Rights Management) 시스템의 상호운용성을 제공하기 위하여 DMP의 툴팩(TooIPack) 개념을 적용한 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문을 통하여 DMP 표준이 DRM 시장에서 갖는 활용성 및 가능성이 검증되고, 보다 체계적인 표준화 작업의 참고 모델로 제시될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 고성능 HEVC 부호기를 위한 Inter Prediction SAD연산 구조의 효율적인 알고리즘을 제안한다. HEVC Inter Prediction에서의 Motion Estimation(ME)은 시간적 중복성을 제거하기 위하여 보간 된 참조 픽처에서 현재 PU와 상관도가 높은 예측 블록을 탐색하는 과정이다. ME는 전역 탐색(full search, FS) 알고리즘과 고속 탐색(fast search) 알고리즘을 이용한다. 전역 탐색 기법은 주어진 탐색 영역내의 모든 후보 블록에 대하여 움직임을 예측하기 때문에 최적의 결과를 보장하지만 연산량 및 연산시간이 많은 단점을 지닌다. 그러므로 본 논문에서는 Inter Prediction의 연산량 및 연산시간을 줄이기 위해 전역탐색에서 SAD연산을 재사용하여 연산 복잡도를 줄이는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 HEVC 표준 소프트웨어 HM16.12에 적용하여 검증한 결과 기존 전역탐색 알고리즘보다 연산시간은 61%, BDBitrate는 11.81% 감소하였고, BDPSNR은 약0.5% 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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