본 논문은 윤곽선 기반 메쉬 최적화를 이용한 스테레오 영상의 효율적인 데이터 표현 방법을 제안한다. 스테레오 영상에 대한 메쉬 기반 2차원 워핑은 주로 제어점 선택과 선택된 제어점들의 시차 정보 추정 성능에 의존한다. 따라서 제안된 방법은 제어점 선택을 위하여 강한 윤곽선과 객체의 경계선만으로 구성된 특징 지도를 생성하고 이를 기반으로 격자형 메쉬를 생성한다. 또한, 지역단위로 2차원 워핑을 수행하며 목적영상과의 오차를 최소로 하는 제어점의 위치를 반복적으로 추정하게 된다. 최적화된 제어점 위치를 찾기 위한 반복적 2차원 워핑 과정은 많은 계산 시간을 요구하기 때문에 이를 개선하기 위하여 입력된 스테레오 영상은 수평 시차만 존재하고 최적의 제어점 위치는 객체의 경계선을 포함한 윤곽선 위에 존재함을 가정한다. 따라서 제안한 윤곽선 기반 워핑 방법은 수평선 위에 윤곽선만을 따라 반복적으로 최적화된 제어점 위치를 탐색한다. 본 논문의 실험에서는 스테레오 영상에 대하여 제어점 수에 따른 신호에 대한 잡음비(PSNR)를 측정하여 기존 방법과 제안한 방법의 품질을 비교 하였다. 뿐만 아니라 최적의 메쉬 생성을 위한 수행시간을 비교하여 평가하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법은 적은 수의 제어점을 이용하여 품질의 저하를 줄이고 빠르게 최적의 메쉬를 생성함으로써 효율적인 스테레오 영상 표현 방법을 제공하였다.
Appropriate speed limits at a reasonable level in urban roads are highly important factors for efficient and safe movement. Thus, it is greatly necessary to develop the objective models or methodology based on engineering study considering factors such as traffic accident rates, roadside development levels, and roadway geometry characteristics etc. The purpose of this study is to develop the estimate model of appropriate speed limits at each road sections in urban roads using traffic information big data and field specific data and to review the effects of accident decrease. In this study, the estimate method of appropriate speed limits in directional two or more lanes of urban roads is reflecting features of actual variables in a form of adjustment factor on the basis of the maximum statutory speed limits. As a result of investigating and testing influential variables, the main variables to affect the operating speed are the function of road, the existence of median, the width of lane, the number of traffic entrance/exit path and the number of traffic signal or nonsignal at intersection and crosswalk. As a result of testing this model, when the differences are bigger between the real operating speed and the recommended speed limits using model developed in this study, the accident rate generally turns out to be higher. In case of using the model proposed in this study, it means accident rate can be lower. When the result of this study is applied, the speed limits of directional two or more lane roads in Seoul appears about 11km/h lower than the current speed limits. The decrease of average operating speed caused by the decrease of speed limits is 2.8km/h, and the decrease effect of whole accidents according to the decrease of speed is 18% at research road. In case that accident severity is considered, the accident decrease effects are expected to 17~24% in fatalities, 11~17% in seriously injured road user, 6~9% in slightly injured road user, 5~6% in property damage only accidents.
지능형 차량 네트워크(VANET)는 무선통신을 이용하여 차량 간 (V2V, Vehicle to Vehicle), 차량과 노변장치 간(V2I, Vehicle to Infrastructure)의 통신을 제공하는 네트워킹 기술이다. 현재 VANET통신은 자동차산업의 급속한 발전과 차량자동화로 인하여 산업계와 학계를 중심으로 연구가 활발히 진행되고 있다. VANET을 통해 유통되는 차량의 속도, 가속도, 도로 및 환경 모니터링정보는 운전자에게 안전운전과 관련된 서비스를 제공하는 분야로써 통신에서의 보안은 필수적인 요건이다. 지금까지 안전한 메시지 인증을 위한 많은 인증프로토콜들이 제시되어 왔다. 그 중에서도 Jung에 의해 제안된 VANET 알고리즘은 데이터베이스 검색 알고리즘인 블룸 필터를 RAISE 알고리즘에 적용하여 차량 밀집환경에서의 인증에 보다 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 하지만 RAISE에서 사용한 k-anonymity는 정확한 차량의 ID정보를 얻기 위해 모든 메시지에 대해 전수조사 연산을 수행해야 하므로 차량의 수가 증가함에 따라 해시연산량이 지수적으로 증가한다. 또한 핸드오버가 발생하는 경우 완벽한 키전달 알고리즘을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 RSSI기반 속도 및 거리 추정 알고리즘을 사용하여 사용자의 ID를 위치화하며 프로토콜의 핸드오버부분의 오류를 수정하여 안전하고 효율적인 알고리즘을 제공한다.
시간영역반사계(TDR)는 케이블의 물리적 결함을 검사하는 기법이며 누수 탐지 분야로의 응용영역을 확대하고 있다. 본 연구는 시간영역반사계 기법을 활용하여 선박 기관실 해수 배관의 누설 감지용 케이블형 센서를 개발하였다. 케이블 센서의 형상은 꼬임형상과 흡습부재를 이용하여 제작하였으며 개발된 센서의 누수 감지 여부와 위치 탐지 가능성을 확인하였다. 개발된 센서는 실제 배관 시험 장치에 부착하여 평가하였으며 해수 누설에 따른 다양한 TDR 신호를 취득하였다. 센서는 꼬임횟수, 피복 두께를 변수로 하여 제작하였으며 TDR 신호에 미치는 효과를 분석하였다. 실험 결과, 꼬임형 센서는 평행한 띠 형상의 센서에 비해 평활한 신호 취득이 가능하였으며 최적 꼬임 횟수는 단위길이 당 10회 이상인 것으로 나타났다. 절연 피복두께의 경우 적정 민감도 확보가 가능한 절연 피복부재의 두께는 도선직경의 80%~120%로 확인되었다. 누수 위치 추정을 위해 회귀분석 실시 결과, 결정계수는 0.9998로 실제 누설 위치와 높은 상관관계를 나타내었다. 결과적으로 제안된 TDR 기반의 누수 감지용 꼬임형 센서는 해수 배관 시스템의 누수 감시 센서로의 충분한 적용성을 확인하였다.
이 연구에서는 폐종양의 정량적 개선을 위하여 분자체를 이용하여 내부 움직임을 측정하고 평가된 데이터를 기반으로 소동물 PET 영상내의 폐종양을 국소화하고자 하였다. 소동물 폐 영역의 내부 움직임은 방사성물질을 흡착한 분자체를 이용하여 소동물 폐 영역에 부착함으로써 구현하였다. 폐 영역의 내부 움직임 표적으로 사용된 분자체는 약 37 kBq의 Cu-64를 흡착시켜 폐종양을 모사하였다. 소동물 PET 영상은 Siemens Inveon 스캐너를 이용하여 획득하였으며 외부 움직임 데이터는 트리거 생성 장치인 BioVet을 이용하였다. SD-Rat PET 영상은 $^{18}F$-FDG 37 MBq/0.2 mL을 미정맥으로 주사하고 60분 후 20분간 데이터를 획득하였다. 리스트모드 데이터의 각 선응답은 외부 트리거 장치에 의해 획득된 트리거신호를 이용하여 2 bin에서 16 bin으로 사이노그램을 획득하였다. 획득된 사이노그램 데이터는 OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 4회의 반복으로 재구성하였다. 종양의 정량적 분석을 위한 PET 영상은 종양을 묘사한 분자체 영역에 관심영역을 설정하고 계수와 SNR 그리고 FWHM을 이용하여 평가하였다. 움직임 표적으로 사용된 분자체의 크기는 $1.59{\times}2.50mm$이었으며, 기준 영상으로 획득한 체외 분자체 수직 및 수평 FWHM은 $2.91{\times}1.43mm$이었다. 정적영상과 4 bin 그리고 8 bin 영상에서의 수직 FWHM은 각각 3.90 mm, 3.74 mm, 3.16 mm이었으며 수평 FWHM은 각각 2.21 mm, 2.06 mm, 1.60 mm이었다. 정적영상, 4 bin, 8 bin, 12 bin 그리고 16 bin의 계수 값은 각각 4.10, 4.83, 5.59, 5.38, 5.31이었다. 정적영상, 4 bin, 8 bin, 12 bin 그리고 16 bin의 SNR은 4.18, 4.05, 4.22, 3.89, 3.58이었다. FWHM은 게이트 수의 증가에 따라 계속 향상됨을 확인하였다. 그러나 계수 값과 SNR은 게이트 수의 증가에 따라 계속 향상되지 않고 특정 bin 수에서 가장 높은 값을 보여 소동물 폐 영역에서의 종양 영상화시 SNR의 손실을 최소화하면서 향상된 계수 값을 얻을 수 있는 게이트 수를 획득하였다. 내부 움직임 측정은 최적화된 종양 국소화 영상을 획득할 수 있으며 외부 움직임 모니터링 시스템을 사용하지 않고 장기별 움직임 예측 모델링을 위한 유용한 방법이 될 것으로 기대된다.
목적: 자기공명 영상장치(MRI)의 송신 자기장 정보를 이용한 인체 내 도전율을 측정하는 기술이 최근 제안되었다. 송신 자기장 정보의 노이즈에 따른 도전율의 오차를 측정하고 도전율과 노이즈의 관계를 모델화 하였다. 대상과 방법: 송신 자기장의 분포는 원형 모델에 대해서 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션으로 생성된 송신 자기장의 분포에 가우시안 노이즈를 더해준 후 정량적인 도전율 측정에 어떤 영향을 주는지 공명 주파수, 물체의 크기, 송신 자기장의 신호 대 잡음 비에 대해서 수행하였다. 각 각의 변수에 따른 도전율 대 잡음 비를 측정하여 모델화 하였다. 결과: 시뮬레이션 결과 도전율 측정은 송신 주파수의 크기 오차보다 위상 오차에 더 큰 영향을 받는 것을 보였다. 또한, 송신 자기장의 신호 대 잡음 비, 공명 주파수, 도전율 값, 평균필터의 크기에 따라서 도전율 대 잡음비가 비례하는 경향성을 보였다. 하지만, 물체를 둘러싼 외부 물질의 크기는 도전율 측정에 큰 영향을 주지 않았다. 위의 시뮬레이션 결과는 3T 임상용 MRI에서 원형 모델 팬텀에 대해서 검증되었다. 결론: 시뮬레이션을 통해 얻어진 변수와 도전율 측정의 오차와의 관계를 통해서 정량적인 도전율 측정에서 발생되는 오차를 모델화 할 수 있었다. 또한 제시된 분석 방법을 통하여 자기공명 영상 장치를 이용한 도전율 측정의 필터링 및 재구성 알고리즘의 효과를 검증 할 수 있을 것으로 보인다.
연근해 소형 어선에 널리 탑재되어 있는 소형 레이더 장치에 radar target extractor를 인터페이스하여 레이더 선호를 수록, 처리 및 해석하기 위한 PC based radar system 을 구축하고, cell averaging CFAR 처리장치를 통해 실제의 레이더 echo 신호를 처리하여 오경보 확률의 설정치 변화에 따른 echo영상의 변화패턴을 레이더 스코프상에서 직접 비교, 분석한 결과 및 레이더 영상신호의 음영구역의 발생대역폭을 추정한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 레이더 선호의 해석을 통해 추출된 표적의 운동벡터 및 방위, 거리, 속력, CPA, TCPA 등과 같은 ARPA 정보를 실시간으로 이동 궤적과 함께 PC 모니터상에 구현하고 있기 때문에 소형 레이더 시스템에 이 장치를 부착하면 저가의 비용으로써 ARPA 정보의 취득이 기능하다. 2. ideal threshold 에 의한 표적검출성능을 개선시키기 위해 cell averaging CFAR processor 의 CUT전후에 각각 3 개의 guard cell과 이 cell의 좌$.$우측에 각각 20개씩, 총 40개의의 reference cell를 설치하여 레이더의 video 신호를 입벽한 후, 오경보 확률 10$\^$-0.25/∼10$\^$-1.0/의 범위에 대하여 설정치를 점차증가시켜 갈 때, 레이더 영상신호는 10$\^$-0.75/ 의 설정치에서 가장 양호한 clutter 제거효과를 나타내었다. 3. 레이더 스코프상에서 영상신호를 관찰하면서 cell averaging CFAR 의 오경보 확률을 적정하게 제어하면 지금까지의 ideal threshold level 에 의한 잡음억제기법에서 나타나는 선박영상의 과도한 레벨약화현상을 보완할 수 있을 것으로 판단한다. 4. 부산 용호만에 정박중인 예인선의 레이더 신호를 해석하여 영상의 음영패턴과 음영 대역폭을 추정한 결과, 예인선의 유효높이는 약 1.2 m 이었고, 이들 음영효과의 정량적 해석을 통한 해상표적의 형상정보는 향후 3차원 레이더 영상을 구현하는 데 그 기초자료가 될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 고속의 곱셈-누적 연산을 수행할 수 있는 새로운 MAC의 구조를 제안한다. 곱셈과 누적 덧셈 연산을 통합하고 하이브리드 형태의 CSA 구조를 고안하여 임계경로를 감소시키고 출력율을 개선하였다. 즉, 가장 큰 지연시간을 갖는 누적기 자체를 제거하고 누적기의 기능을 CSA에 포함시킴으로써 전체적인 성능을 향상시킨다. 제안된 CSA 트리는 1의 보수 기반의 MBA 알고리즘을 이용하고, 연산자의 밀도를 높이고자 부호비트를 위한 수정된 배열형태를 갖는다. 또한 최종 덧셈기의 비트수를 줄이기 위해서 CSA 트리 내에 2비트 CLA를 사용하여 하위 비트의 캐리를 전파하고 하위 비트들에 대한 출력을 미리 생성한다. 또한 파이프라인의 효율을 최적화시켜 출력율을 증가시키고자 최종 덧셈기의 출력이 아닌 합과 캐리 형태의 중간 연산결과들을 누적시킨다. 제안한 하드웨어를 설계한 후에 $250{\mu}m,\;180{\mu}m,\;130{\mu}m$, 그리고 90nm CMOS 라이브러리를 이용하여 합성하였다. 이론 및 실험적인 결과를 토대로 제안한 MAC의 하드웨어 자원, 지연시간, 그리고 파이프라인 등의 결과에 대해 분석하였다. 지연시간은 수정된 Sakurai의 alpha power low를 이용하였다. 결과를 살펴보면 제안한 MAC은 표준 설계에 대해서는 여러 측면에서 매우 우수한 특성을 보였고, 최근 연구와 비교할 때 클록속도는 거의 유사하면서 성능은 두 배로 우수하였다.
정보량이 많은 고화질의 동영상을 실시간으로 전송하기 위하여 압축 알고리즘을 필수적으로 사용하고 있으며, 시간적 중복성을 제거하는 동영상의 압축방법은 움직임 추정 알고리즘을 사용한다. 본 연구에서 설계하고자 하는 움직임 추정기는 블록정합 알고리즘이며, MPEG 부호기에서 사용되는 DCT 연산 결과인 DC 값을 이용하여 화면의 밝기를 판단한다. 움직임 추정기는 휘도 신호 8비트 모두를 사용하지 않고, 화면 밝기에 따른 비트 플레인(bit plane)에서 3비트만 선택하는 비교선택기를 이용한다. 본 연구에서 제안한 비교 선택기는 I-Picture만을 계산한다. I-Picture에 의해 계산된 선택 비트는 I, P와 B Picture의 움직임 추정 연산에 사용함으로서 움직임 추정기의 크기를 줄일 수 있는 구조를 제안하였다. 제안된 움직임 추정기의 고찰을 위하여 실험에 사용된 표준 동영상의 해상도는 352×288이며, DCT 연산의 처리 블록은 8×8이며, 탐색 영역은 23×23이다. 제안된 알고리즘은 C언어로 모델링하였으며, 기존 완전탐색방법과 PSNR을 비교한 결과 사람의 시각으로 거의 구별할 수 없는 작은 차이(0~0.83dB)가 나타남을 알 수 있었다. 본 연구에서 제안한 움직임 추정기의 하드웨어 크기는 기존 구조Ⅰ보다 38.3%, 기존 구조Ⅱ보다 30.7% 줄일 수 있었고, 메모리 크기는 기존 구조Ⅰ,Ⅱ보다 31.3% 줄일 수 있었다.
비디오 시퀀스의 현재 블록의 모션 벡터와 이전 블록의 모션 백터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 따라서 이전 프레임 블록들로부터 많은 정보를 얻을 수 있다면 현재 블록의 오션 추정에 대한 성능을 높일 수 있고 또한 탐색 횟수를 줄임으로써 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이전 프레임 블록과 주위 블록들의 모션 벡터로부터 예측된 모션 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 사용하지 않고, 탐색 구간에 따라 적응적으로 해당 초기점으로 탐색 원점을 이동시켜 고속 탐색 패턴을 이용하여 블록 정합을 수행하는 블록 정합 모션 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 예측 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.33~0.37[dB] 개선되고 영상에 따라 최고 1.05[dB] 정도 우수한 결과를 나타내었다. 또한 탐색 횟수에서는 기존의 탐색 알고리즘보다 29~97%를 줄일 수 있었고, 정확한 모션 벡터를 찾는 비교에 있어서도 월등히 우수한 결과를 나타내었다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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