본 논문에서는 실감 원격 영상회의를 위한 시선 맞춤 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 적외선 구조광을 사용하는 Kinect 깊이 카메라를 이용해서 색상 영상과 깊이 영상을 획득하고, 깊이 영상을 이용해서 사용자를 배경으로부터 분리한다. 깊이 카메라로부터 획득한 가공되지 않은 깊이 영상은 다양한 형태의 잡음을 가지고 있기 때문에, 첫번째 전처리 과정으로 결합형 양방향 필터를 사용해서 잡음을 제거한다. 그 다음, 깊이값의 불연속성에 적응적인 저역 필터를 적용한다. 색상 영상과 전처리 과정을 거친 깊이 영상을 이용해서 우리는 가상시점에서의 화자를 3차원 모델로 복원한다. 전체 시스템은 GPU 기반의 병렬 프로그래밍을 통해 실시간 처리가 가능하도록 했다. 최종적으로, 우리는 시선이 조정된 원격의 화자 영상을 얻을 수 있게 된다. 실험 결과를 통해 제안하는 시스템이 자연스러운 화자간 시선 맞춤을 실시간으로 가능하게 하는 것을 확인했다.
양방향 필터 (bilateral filter)는 선명도를 증가시키고 노이즈를 감소시키는 비선형 필터이다. 양방향 필터는 두개의 가우시안 필터 (Gaussian filter) 즉, 도메인 필터 (domain filter) 및 레인지 필터 (range filter)에 의해 동작한다. 양방향 필터를 소형 표적 탐지에 적용하기 위하여, 이들 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차 (standard deviation)는 배경 영역 및 표적 영역 사이에서 적응적으로 가변되어야 한다. 본 논문은 국부 창의 에지 성분 분석에 기초하여 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차가 적응적으로 가변되며, 또한 가변 필터 크기를 가지는 새로운 양방향 필터를 제안한다. 이러한 필터 구조의 양방향 필터는 소형 표적 탐지 분야에서 표적 검출을 용이하게 하며, 실험 결과에서 제안한 표적 검출 알고리즘이 기존 알고리즘보다 강인하고 효율적임을 확인하였다.
본 논문은 무선망 환경에서 패킷의 지연 제어를 위한 트래픽 관리 방안을 제시한다. 전송 노드의 버퍼에서 서비스 순서를 결정짓는 방안으로 EDD(Earliest Due Date) 스케쥴링 정책을 적용하여 각 패킷의 긴급성에 근거한 서비스 제어가 이루어지도록 하였다. 또한 채널 공유 제어를 위한 MAC 파라미터인 contention window 값은 MAC의 non-work conserving 특성을 최소화하여 지연을 감소시킬 수 있도록 시스템 상태에 따라 적응적으로 설정하는 방안을 제시하였다. 이 방안은 트래픽 클래스와는 무관하게 각 패킷별 지연 제어가 이루어지므로 클래스 단위의 파라미터 설정이 필요 없게 된다. 이러한 구현의 간편성 이외에 기능 및 성능의 타당성을 확인하기 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며, IEEE 802.11e와 같은 클래스 단위의 큐 운용 방식에 비해 지연 감소 및 지연 요구 충족률이 높은 것을 확인하였다.
음향 반향제거기에서의 동시통화 검출 오류는 근단화자의 음성신호를 왜곡시키거나 반향제거 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 정확한 동시통화 구간의 검출은 음향 반향제거기의 성능을 결정짓는 중요한 요소 중의 하나이다. 기존의 상호상관계수를 이용한 동시통화 검출 알고리듬은 적응필터의 초기 수렴구간과 배경잡음이 많은 환경에서는 근단화자의 음성신호가 존재하지 않더라도 상호상관계수 값이 증가하여 동시통화 검출 오류가 자주 발생할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 상호상관계수를 이용한 동시통화 검출 알고리듬의 문제점을 해결하기 위해 상호상관계수와 더불어 단일통화 구간에서의 적응필터의 정규화된 오차신호 전력을 이용하여 동시통화를 검출하는 알고리듬을 제안한다. 실험 결과, 제안한 동시통화 검출 알고리듬은 잡음환경에 강인할 뿐만 아니라 음향 반향제거기의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 LCD 모니터, LCD TV, PDP TY, OLED TV 등과 같은 평판 디스플레이 장비를 위한 적응형 칼라 영상 향상 알고리즘에 대해서 제안한다. 제안한 알고리즘은 칼라 영상에서 콘트라스트와 채도를 함께 향상 시키는 방법이다. 콘트라스트 향상을 위해서 사용하는 적응형 선형 추정 CDF(Cumulative Density Function) 기법은 콘트라스트 향상 시 밝기에 따른 조정이 가능하여 원 영상의 왜곡을 막아준다. 적응형 채도 향상 알고리즘은 채도 향상의 문제점인 Contour Artifact와 Over-Saturation이 발생하지 않는 범위내에서 제도를 향상시킨다. 또한 원 영상의 색상 분포에 따른 선택적 채도 향상 방법을 사용하여 고품질의 영상을 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘에 의한 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위해서 시각적 검증과 히스토그램 편차를 도입하였다.
본 논문은 iterative hyperplane projection 을 이용한 효율적인 APA(affine projection algorithm)을 소개한다. 다양한 적응 알고리즘들 중 APA는 랭크 부족 문제를 해결하며 고속 수렴의 특성 때문에 다양한 응용분야에 적용되고 있다. SIMO(Single-Input-Multiple-Output) 시스템을 위한 STDE(Space-Time Decision- directed Equalizer) 적용 시 흔히 단일 채널 환경에서 발생하는 "shifting invariance property"를 이용할 수 없으므로 인해 FTF(Fast Transversal Filter)와 같이 저 복잡도를 갖는 고속 적응 알고리즘을 사용할 수 없다. 따라서 APA 기반의 STDE 기능을 수행하는 과정에서 SMI(Sample Matrix Inversion) 처리가 불가피하며, 계산상의 복잡도가 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 APA 기법 고유의 우수한 추적 특성 및 고속 수렴 성질을 유지하면서, 낮은 복잡도를 갖는 IHP(Iterative Hyperplane Projection) 알고리즘 기반의 효율적인 수정 APA 기법을 소개한다. 제안된 IHP 기반 APA 기법의 성능을 확인하기 위하여, 무선 SIMO 채널 환경 하에서 제안된 IHP-APA 알고리즘을 적용한 STED에 대한 비트 에러 오률 (BER) 특성과 계산량 분석을 통해서 우수성을 입증하였다.
시각 장애인을 위한 실시간 보행보조 시스템의 안전한 보행안내와 편리한 서비스를 제공하기 위해 최신 하드웨어 기술과 소프트웨어 기술이 결합되고 있다. 이 시스템은 보행자가 원하는 목적지까지 보행할 수 있도록 장애물 검출 및 인지와 장소인식, 기호인식으로 구성된다. 본 논문에서는 보행보조 시스템의 중요한 요소 중 하나인 기호인식을 위해 지하철 역 내부에서의 기호 객체 검출 시스템을 개발하였다. 본 논문은 조명과 잡음이 존재하는 복잡한 환경으로부터 기호 객체 영역을 강건하게 검출할 수 있는 적응적인 특징맵을 제안하였다. 그리고 보행 시 객체의 이동, 회전 및 크기에 불변하도록 고속 제르니케 모멘트 특징을 이용하여 기호를 인식한다. 화살표, 화장실, 출구번호 3개의 기호를 대상으로 하며, 에이다부스트 분류기를 이용하여 기호를 학습 및 인식한다. 실험결과에서는 5000장의 기호영상 데이터 베이스의 3개의 기호에 대해 평균 87.16%의 검출율과 20 frame/sec의 처리속도를 통해 안정적이며 실시간 시스템에 적합함을 입증한다.
눈동자 추적 기술은 사용자의 의도를 이해하기 위해 눈 움직임을 탐지한다. 이 기술은 최근 점차적으로 발전하였으며 현재에는 여러 경우에 사용될 수 있다. 예를 들어, 장애인이 눈으로 컴퓨터를 사용하게 할 수 있다. 이 논문은 장애인을 위한 눈 추적 시스템 설계 원리, 구체적 적용 사항, 일반적으로 어떻게 적용되고 있는지에 대해 설명한다. 그리고 이를 구현하기 위한 눈동자 자동 추적 알고리즘을 제시한다. 자동 적용 알고리즘은 자동 초점으로 명확한 눈의 이미지를 잡기 위해 렌즈의 움직임을 조정하는 신호 피드백에 기반을 둔다. 이 CCD 카메라 자동 초점 기법은 외부 환경 빛의 강도 변화에 자동 적응하는 기능을 가진다. 이것은 수동 조절의 문제점을 피하고 조절의 정확성에 향상을 가져온다.
본 연구에서는 원격촉진 시스템을 위한 양방향 원격조작 제어 전략개발의 일환으로, 작업환경의 실시간 파라미터 추정기법을 제안한다. 명시적 환경모델과 파라미터 추정은 원격제어에 있어 투명성의 개선과 작업환경의 경도정보를 제공할 수 있다. 본 연구는 기존의 환경모델이 갖는 문제점들을 개선하고 빠르고 안정된 알고리즘을 개발하기 위해, 연속체 역학 기반의 유한요소 모델과 확장 칼만필터를 이용한 추정 알고리즘을 포함하는 원격제어 기법을 제안한다. 이를 통해 사용자는 실시간으로 구현되는 환경 모델과 상호작용하며, 조작성의 향상 과 진단 및 분석을 위한 재료의 고유한 물성정보를 획득할 수 있다.
스테레오 비젼 시스템은 사람의 눈 구조와 같이 좌,우 양방향에 위치한 두 대의 카메라로부터 영상이 입력되기 때문에 기존의 2차원 영상에 비해 보다 현실감 있는 입체 영상을 제공하는 특징을 갖고 있다. 그러나 스테레오 비젼 시스템에서 좌,우 영상의 시점이 일치하지 않을 경우 발생하는 스테레오 시차로 인해 오랜 시간동안 작업하는 관측자에게 눈의 피로감을 주고 물체의 입체감을 느끼지 못하기 때문에 스테레오 시차를 0으로 유지시키는 것이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스테레오 시차를 0으로 유지시키기 위한 새로운 접근방법으로 적응적 물체 추적이 가능한 광 JTC를 이용하여 좌,우 영상에 대한 상관 첨두치의 상대적 위치 변화를 측정하는 새로운 스테레오 시차추출 방법을 제시하고, 광학적 실험을 통해 배경 잡음에 강하고 주시각 시차의 실시간적 제어가 가능한 스테레오 비젼 시스템을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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