카메라를 통하여 입력되는 객체의 움직임은 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확하게 추출하고 추적하는 것이 어렵다. 실시간으로 입력되는 영상에서 객체를 추출하고 움직임을 추적하기 위해서는 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 정확한 객체의 움직임을 추출하고 고속 추적을 위하여 배경화면의 변화에 강인한 배경영상 갱신 방법과 가변적인 탐색영역을 이용한 정확하고 빠른 알고리즘을 제안한다. 배경영상 갱신 방법은 임계값이 실험적 기준치 보다 작은 경우에는 배경영상을 갱신하고, 큰 경우에는 객체가 유입된 시점으로 판단하여 픽셀검사를 통해 객체의 윤곽점을 추출한다. 추출된 윤곽점은 객체 최소블록의 생성과 일정한 거리를 유지하는 탐색블록을 생성하여 정확하고 빠른 객체의 움직임을 추적한다. 실험결과, 제안한 방법은 95% 이상의 높은 정확도를 보였다.
본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색영역인 도메인 블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클라스와 분산에 의한 클라스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클라스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인 블럭 탐색시 1차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 퀴드트리 분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환($W_i$)의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며, 이러한 영상기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 컬러 RGB영상에 같은 부호화 방법을 사용 하였을 때 그레이레벨 영상과 같은 압축률이나 화질 면에서 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색 영역인 도메인블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클래스와 분산에 의한 클래스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클래스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인블럭 탐색시 1 차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 쿼드트리분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환( w i )의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며 이러한 영상 기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 먼저 RGB표색계를 휘도신호와 채도신호를 가지는 YIQ표색계로 변환한 후 영상 정보의 일부분만 차지하고 있는 색의 정보를 나타내는 I,Q신호는 공간평균을 취하여 1/4로 축소하여 부호화하고 복원시에 선형 보간법을 이용하여 다시 원 영상으로 확대하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 서로 독립성이 강한 RGB영상에 같은 부호화 방법을 사용하였을 때 보다 압축률이나 화질면 에서 우수한 성능을 나타내었다.
By the voltage threshold (Vt) close-curve measurement method, the changes in the discharge characteristics such as a firing voltage and IR emission among the three electrodes were examined relative to the low or high panel temperature ranging from -10 to $80^{\circ}$. The variation in the panel temperature was found significantly influence the surface discharge between the MgO surfaces rather than the plate gap discharge between the MgO and phosphor layers. Based on this experimental observation, a modified reset waveform that alleviates the surface discharge during a ramp-up and -down period was deeloped. By adopting the proposed reset waveform, a stable address discharge could be obtained irrespective of the panel temperature variation.
무선 센서 네트워크에서의 혼잡은 데이터 손실 비율을 증가시키고, 전송 지연이 길어지는 문제점을 야기한다. 기존의 무선 센서 네트워크를 위한 혼잡 제어 방법들은 혼잡을 판단하고, 혼잡에 연관된 센서노드들을 선택하여 샘플링 주기를 조절함으로써 전송량을 줄이는 방법을 사용한다. 그러나 샘플링 주기 조절 기법은 시간적 데이터 손실에 민감한 응용에 사용하기 어려운 문제점이 있다. 본 연구에서는 무선 센서 네트워크에서의 혼잡을 해결하는 새로운 혼잡 제어 기법인 ACT를 제안한다. 제안하는 ACT기법에서는 큐 감시를 통해 다중 큐 임계값을 사용하여 네트워크의 상태를 판단한다. ACT는 혼잡 발생시 패킷 전송 간격을 조절하는 적응적 흐름 제어 기법을 통해 네트워크의 효율성을 높이며 패킷판단 기법을 통하여 노드간의 공평성을 보장한다. 또한 압축을 이용하여 센서노드 간 전송량을 조절하도록 하여 이용가능한 데이터양을 증가시킨다. 실험을 통하여 제안된 ACT기법이 기존 프로토콜에 비해 네트워크의 패킷 전송 효율성을 향상시키며 센서노드들에게 공평성있는 데이터전송을 제공함을 보인다.
심전도(ECG) 신호에서 R-피크를 추출하는 기법에 대하여 많은 연구가 진행 되어 왔으며, 다양한 방법으로 구현되어 왔다. 그러나 이러한 검출 방법 대부분은 실시간 휴대용 심전도 장치에서 구현하기가 복잡하고 어려운 단점이 있다. R-피크 검출을 위해서는 심전도 데이터에 대하여 베이스라인 드리프트 및 상용전원 잡음 제거 등의 적절한 전처리 및 후가공이 필요하며, 특히 적응형 필터를 활용한 기법에서는 적절한 임계값을 선택하는 것이 중요하다. 적응형 필터의 임계값을 추출하는 방식에서는 고정형(Fixed) 및 적응형(adaptive)으로 구분할 수 있다. 고정 임계 값 추출 방식은 고정된 임계값 보다 낮은 값의 입력이 들어오는 경우에 R-피크 값을 감지하지 못하는 경우가 있으며, 적응 임계값 추출 방식은 때때로 잡음에 의한 잘못된 임계값을 도출하여, 다른 파형(P혹은 T파)의 피크를 감지하는 경우도 나타난다. 본 논문에서는 계산상의 복잡성이 적고, 코드 구현이 단순하면서도 잡음에 강인한 R-피크 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 앞서 설명한 임계값 추출 문제를 해결하기 위해서, 적응형 필터를 사용해, 심전도 신호에서 베이스 라인 드리프트 제거를 하여 적절한 임계값을 계산하도록 한다. 그리고 필터 처리된 심전도 신호의 최소 값과 최대 값을 사용하여 적절한 임계값이 자동으로 추출 되도록 한다. 그런 다음 심전도 신호로부터 R-피크를 검출하기 위해 임계값 아래에서 'neighborhood searching' 기법이 적용된다. 제안된 방법은 R-피크 검출의 정확도를 향상시키고, 계산 량을 줄여 검출 속도가 보다 빨라지도록 하였다. 다음으로 R-피크 값이 검출 되면, R-R interval 등의 값을 이용해 심박 수를 계산할 수 있도록 한다. 실험결과 심박 수 검출 정확도와 감도가 약 100%로 매우 높았음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 연 최저 유입량과 연 최대 부족량 자료를 이용하여 수문학적 가뭄을 평가하였고, 수자원 시설의 계획 및 관리에 이용할 수 있도록 물 부족량-지속기간-빈도 곡선을 제안하였다. 연 최저 유입량 분석결과, 대부분의 지속기간에서 1989년, 1996년 수문학적 가뭄의 재현기간이 가장 길었다. 연 최대 부족량 분석결과, 비교적 짧은 지속기간인 60일, 90일 부족량의 재현기간은 1982년에서 약 35년으로 가장 길게 나타났으며, 길게 지속되었던 수문학적 가뭄은 1995년으로 재현기간은 약 20년이었다. 가뭄은 크기와 함께 지속기간도 주요한 변수이지만 연 최저 유입량을 이용한 방법은 지속기간을 구분하지 못한다는 단점이 확인되었다.
본 논문에서는 ADPCM을 이용하여 보다 효율적인 음성전송을 위한 4배속 가변임계값을 갖는 음성 부호화법을 제안하였으며 TMS320C6711-DSP를 사용하여 제안된 알고리즘의 실시간 음성 처리 구현을 다루었다. 본 논문에서는 ADPCM 알고리즘을 개선하여 입력 신호 및 주변 환경에 따라 변환율을 16[kbps], 24[kbps], 32[kbps], 40[kbps]로 가변하는 음성부호화 방법을 제시하고 이를 DSP를 이용하여 Encoding과 Decoding을 실시간으로 구현하여 좋은 음질의 음성 신호를 보다 적은 비트 수로 전송하고자 하였다. 이를 위하여 영교차율(Zero Crossing Rate)을 이용하여 소음의 우세한 정도를 구분하여, 임계값을 가변 시키도록 하였으며 소음이 우세한 환경에서는 4가지 변환율 가운데 낮은 변환율을 사용하도록 하여 전송 비트 수를 줄이도록 하였으며, 소음이 열세한 환경에서는 높은 변환율을 사용하도록 하여 좋은 음질을 갖도록 하였다. 음성 대화의 많은 구간이 거의 묵음인 구간이 많으므로, 음질은 40[kbps] 수준의 음질을 유지하면서 이 보다 낮은 데이터 비트수를 유지할 수 있음을 시뮬레이션과 실험으로 보였다. 구현에 사용된 TMS320C6711-DSK board는 128[K]의 플래쉬 메모리를 가지고 있고 1333MIPS의 처리속도를 가지므로 제안된 알고리즘을 실시간 구현하기에 충분한 조건을 가지고 있다.
본 논문에서는 OFDMA 하향링크 시스템에서 PAPR를 저감할 수 있는 두 가지 새로운 첨두 윈도윙(peak windowing) 기법을 제안한다. 제안한 첨두 윈도윙 기법들은 기존의 첨두 윈도윙 기법에서 매우 인접한 여러 개의 첨두들 또는 주변 신호에 비해 상대적으로 큰 첨두에 의해 발생하는 과도한 신호 왜곡 효과를 완화시킨다. 여러 단계의 임계치를 이용한 다단계 첨두 윈도윙(multi-stage peak windowing) 기법은 인접 신호에 비해 상대적으로 매우 큰 첨두들을 우선적으로 제거함으로써, 윈도우가 과도하게 인접 신호를 억제할 수 있는 경우를 방지한다. 다음으로 가변적인 윈도우 길이를 이용하는 가변길이 첨두치 윈도윙(variable-length peak windowing) 기법은 연속적인 첨두가 매우 인접하여 발생하였을 경우 여러 첨두에 적용되는 윈도우들이 중첩되지 않도록 윈도우 길이를 줄여서 과도하게 인접 신호가 억제되는 경우를 줄이게 된다. 제안한 첨두 윈도윙 기법들은 인접하여 발생하는 연속적인 첨두치나 상대적으로 큰 첨두에 의한 과도한 신호 억제를 미연에 방지함으로써 기존의 첨두 윈도윙 기법에 비해서 우수한 성능을 나타낸다. 기존의 첨두 윈도윙 기법 및 제안한 첨두 윈도윙 기법의 수신비트 오율(BER), 스펙트럼 특성은 OFDMA를 적용한 WiBro 하향링크 모의 실험 환경을 통해서 평가되며, 이를 통해 제안한 첨두 윈도윙 기법이 월등한 성능을 나타냄을 검증한다.
A driver assistance system is critical to improve a convenience and stability of vehicle driving. Several systems have been already commercialized such as adaptive cruise control system and forward collision warning system. Efficient vehicle detection is very important to improve such driver assistance systems. Most existing vehicle detection systems are based on a radar system, which measures distance between a host and leading (or oncoming) vehicles under various weather conditions. However, it requires high deployment cost and complexity overload when there are many vehicles. A camera based vehicle detection technique is also good alternative method because of low cost and simple implementation. In general, night time vehicle detection is more complicated than day time vehicle detection, because it is much more difficult to distinguish the vehicle's features such as outline and color under the dim environment. This paper proposes a method to detect vehicles at night time using analysis of a captured color space with reduction of reflection and other light sources in images. Four colors spaces, namely RGB, YCbCr, normalized RGB and Ruta-RGB, are compared each other and evaluated. A suboptimal threshold value is determined by Otsu algorithm and applied to extract candidates of taillights of leading vehicles. Statistical features such as mean, variance, skewness, kurtosis, and entropy are extracted from the candidate regions and used as feature vector for SVM(Support Vector Machine) classifier. According to our simulation results, the proposed statistical feature based SVM provides relatively high performances of leading vehicle detection with various distances in variable nighttime environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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