유비쿼터스 스마트 홈 (ubiquitous smart home) 은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스 (Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 유비쿼터스 스마트 홀에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 유비쿼터스 스마트 홀에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커 (tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 우리는 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경이미지를 이용하였다 (이미지1 : 빈 방, 이미지2: 가구 및 가전, 이미지3: 이미지 2 와 거주자를 포함). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3 개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 우리는 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
스마트 홈(smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경 이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방 이미지, 이미지2: 거주자가 제외 된 가구 및 가전 이미지, 이미지3: 전체 이미지). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 실내에서 이동하는 사용자를 적외선에 기반을 둔 근접방법으로 추적하는 시스템인 ubiTrack을 제안한다. 현재까지 개발된 대부분의 실내 위치 추적 시스템들은 성능 및 정확도 향상을 위해 중앙 집중적인 방식으로 사용자를 추적하고 있다. 그러나 이와 같은 방식은 수많은 센서들이 환경에 편재되는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 프라이버시 문제를 야기할 수 있으며 다수의 사용자로 위치 추적을 확장하는 경우 연산의 부하가 크다는 문제점이 있다. 제안된 ubiTrack은 사용자의 모바일 기기에서 위치정보를 획득하는 passive mobile 구조로 설계되어 프라이버시 문제를 완화하며, 이동하는 사용자에 적합한 영역기반의 근접방법을 사용하여 위치 추적을 위한 연산의 효율을 높인다. 이를 위해 ubiTrack은 센싱 영역을 시분할 방식 (Time-Division Multiplexing)으로 중첩시켜 사용자에게 적합한 영역을 생성하며, 시분할 방식에 따른 성능 저하를 막기 위해 짧은 발신 주기를 가지는 적외선 통신 방식을 사용한다. 아울러 ubiTrack은 위치 추적의 정확도와 정밀도를 높이기 위해 하드웨어로 구현된 수신기와 소프트웨어로 구현된 활용 모듈에서 외부로부터의 충격이나 신호 강도 약화에 의해 발생하는 노이즈를 필터링하는 방법들을 각각 사용한다. ubiTrack은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서로 다른 어플리케이션들의 통신을 지원하는 네트워크 모듈과 연계되어 있어, 단순히 위치 정보에 의존적인 어플리케이션뿐만 아니라 사용자 컨텍스트 정보를 활용하는 어플리케이션 등의 다양한 서비스들에서 쉽게 응용될 수 있다.
비행체 탑재 레이다는 민군 겸용으로 기상에 관계없이 전천후로 비행체의 안전 항행, 임무 감시, 사격 통제, 충돌 회피, 이착륙 등 비행에 필수적인 항공 전자 장치이다. 본 논문에서는 헬기 탑재 다중 모드 X-밴드 펄스 도플러 레이다 시험 모델의 설계, 제작 및 비행 시험 결과를 제시한다. 레이다 시스템은 안테나부, 송수신부, 신호처리부와 전시부의 4개의 LRU로 구성되며, 개발 기술은 평판 슬롯 배열 안테나, TWTA 송신기, coherent I/Q detector, 디지털 펄스 압축, MTI, DSP 기반 도플러 FFT 필터, 적응 CFAR, 도플러 추정보상 기법, 비행 안정화 및 TWS 추적 처리기를 포함한다. 개발된 레이다 시스템의 설계 성능은 다양한 지상 고정 및 이동 시험과 헬기 탑재 비행 시험을 통하여 이동 비행체 이동 클러터 보상과 MTD 성능을 확인하였다.
데이터 전송률과 저장용량은 광학디스크드라이브 성능의 주요 척도이다. 데이터 전송률은 높을수록 좋으며, 저장용량은 되도록 큰 것이 바람직하다. 이와 같은 성능을 증가시키기 위해 광학디스크드라이브의 액추에이터는 높은 서보대역폭을 가져서 광학디스크의 진동을 보상할 수 있어야 한다. 하지만 서보대역폭은 액추에이터의 몇몇 유연모드들에 의해 제한되므로 액추에이터 유연모드의 고유진동수를 높이는 설계가 필수적이다. 이 논문은 높은 유연모드 주파수를 갖는 가동 자석형 액추에이터를 제안한다. 일반적으로 가동 자석형 액추에이터는 가동부의 형태가 단순하고, 가동부 자석이 높은 영률을 가지기 때문에 유연모드 주파수를 높이는데 유리하다. 반면 가동부의 질량이 크고 자기 회로의 효율이 좋지 않아 액추에이터의 구동감도가 나쁘다. 이와 같은 단점을 극복하는 방편으로 구동감도를 향상시키기 위해 트랙킹 방향 구동을 위한 자기회로가 폐자기회로인 모델을 설계하였다. 추가로 실험계획법을 이용한 자기회로 개선을 통해 구동감도를 향상시켰으며, 유연모드 주파수 또한 렌즈 홀더의 변경을 통해 향상시켰다.
본 연구는 혁신적 기업에서 감성에 대한 인식 및 활용에 대해 기업의 연차보고서의 내용분석을 통해 밝히고자 하였다. 연차보고서는 현재 기업이 제공하는 상품(제품 및 서비스)에 대한 설명과 기업의 성과 및 방향에 대해 기술하였기 때문에 기업의 감성에 대한 관심 및 활용을 파악하기 위한 내용분석에 적합한 데이터이다. 감성에 대해서는 그 용어가 국내외에서 혼재되어 사용되고 있어, 연관 단어인 '감각', '감성', '정서'와 해당 영단어인 'sensibility'와 'sense', 'emotion', 'feeling', 'affection'의 사전적 정의를 분석하여 서로의 관계를 분석하였고, 본 용어들을 모두 내용분석에 포함하였다. 혁신적 기업을 선정을 위해 경제 학술지 Fast company에서 발표하는 2009년과 2014년의 'The world's 50 most innovative companies'의 리스트에 포함된 기업으로 추출하였다. 그 기업의 연차보고서를 바탕으로 상호 비교하여 2009년과 2014년 사이의 감성의 인식 및 활용에 대한 기업의 변화를 추적하였다. 내용분석의 정량적인 결과에서는 혁신성과 감성의 관련성이 강하지 않다고 판단되나, 정성적인 결과에는 5년 사이에 '감각(sense)'과 '감정(feeling)'에 대한 관심이 증대되고 있음을 확인하였다. 결론적으로, 기업에서 전략적으로 추구하는 혁신성의 방향이 기술 선도 및 차별화에서 사용자 경험 만족으로 옮겨지고 있으며, 사용자의 감각 및 감정을 측정, 평가, 표현하고자 하는 기업의 수가 증대되고 있음을 밝혔다.
본 연구는 정서가를 가진 소리가 시각탐색만족현상에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 시각탐색만족현상은 목표자극이 여러 개 존재하는 상황에서 하나의 목표자극을 찾고 나면 나머지 목표자극을 찾을 가능성이 낮아지는 현상이다. 이러한 현상에 대한 원인 규명에 대한 연구들 중 정서정보를 가진 자극의 효과를 알아본 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 소리의 정서가가 시각탐색만족현상에 어떤 영향을 주는지 알아보기 위하여 실험을 진행하였다. 또한 시선추적을 통해 시각탐색만족현상이 일어나는 원인을 찾고자 하였다. 참가자들이 알파벳 T자를 탐색하는 과제 도중 긍정적, 부정적 소리를 제시하였다. 그 결과, 부정적 소리가 제시되었을 때 사전적 정의의 시각탐색만족현상이 가장 크게 나타났다. 하지만 이는 현저성이 낮은 단일 목표자극 시행의 정확도가 월등히 좋았기 때문에 나타난 것이다. 효율성의 지표인 반응 시간은 목표자극 조건과 관계없이 부정적 소리가 주어졌을 때 가장 빨랐다. 목표자극 위에 떨어지는 응시점을 분류해본 결과, 목표자극을 응시하지 않아서 생기는 주사 오류가 가장 많이 나타났다. 본 연구의 결과는 소리의 유인과 각성수준의 상호작용에 의해 인지적 수행이 영향을 받는다는 관점에서 이해될 수 있다.
본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
특징 추출 알고리즘은 영상 내에서 중요한 특징을 추출하기 위해 실시간 영상 처리 응용 분야에서 활용된다. 특히, 특징 추출 알고리즘은 추적 및 식별의 목적으로 다양한 영상처리 알고리즘에 특징 정보를 제공하기 위해서 활용되며, 주로 영상처리 전처리 단계에서 구현되고 있다. 광범위한 응용 분야에 이용되는 특징 추출 알고리즘의 처리 속도를 높인다면 혼합되어 사용될 다른 알고리즘 처리 소요 시간의 여유를 확보 할 수 있을 뿐만 아니라, 특징 추출 알고리즘이 적용된 영상 처리 응용 분야의 실시간 요건을 만족시키기 용이하기 때문에 중요하다. 본 논문에서는 특징 추출 기법을 고속으로 처리하기 위해 FPGA 기반의 하드웨어 가속기를 제안한다. 하드웨어 가속기 구현에 사용된 E. Rosten의 Feature from Accelerated Segment Test 알고리즘과 디지털 로직으로 구현한 하드웨어 가속기의 구조와 동작 절차에 대해 기술하였다. 설계한 하드웨어 가속기는 ModelSim을 이용해 동작 및 성능을 검증하였고, Xilinx Vertex IV FPGA 기반으로 로직을 합성해 구현 비용을 계산하였다. 제안한 하드웨어 가속기를 구현하기 위해 2,217개의 Flip Flop, 5,034개의 LUT, 2,833개의 Slice, 그리고 18개의 Block RAM을 사용하였으며, $640{\times}480$ 크기의 영상으로부터 954개의 특징을 추출하는데 3.06 ms의 시간이 소요되어 기존의 결과보다 구현 비용 면에서의 우월함이 확인되었다.
영상기반 보행인식 시스템에서 카메라와 객체가 이루는 각도(angle) 및 렌즈 왜곡과 같은 물리적 요인과 조명(illumination)과 같은 환경적 요인에 따라 인식률이 다르게 나타난다. 본 논문은 카메라에서 입력된 다양한 형태의 영상 왜곡을 보정하여 보행 인식 시스템의 성능 및 안정성을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 물리적, 환경적 왜곡 요인이 존재하는 입력 영상에서의 인간의 보행 인식률을 기존 방식과 실험적으로 비교한다. 보다 구체적으로는 투영 변환(projective transform)을 통해 입력 영상의 왜곡을 효과적으로 보정하는 알고리듬을 제안하고 입력 영상의 왜곡 보정 전, 후를 비교하여 알고리듬의 실효성을 확인한다. 제안된 방법은 카메라로부터의 거리 및 환경에 불변하는 보편적인 보행 데이터를 획득하였다. 그 결과 제안된 보편적인 보행 데이터를 이용하여 실내 영상에서는 평균적으로 41.5%, 실외 영상에서는 평균적으로 55.5%의 향상된 보행 인식률을 보였다. 이것은 특정 개체의 특징을 데이터베이스(DB)화 하고 DB에 저장된 특정 개체를 검색하고 추적하는 데 효과적으로 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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