본 연구에서는 레이더 검지 시스템과 통합하여 적용하기 위해 도로 위를 이동하는 자동차의 영상을 입력 받아 자동차를 검출하는 방법을 제안한다. 입력 영상의 제약조건이 있다. 도로 위에서 아래 방향을 비스듬히 내려 보는 고정된 시야를 가져야한다는 점이다. 주어진 영상 중 도로 영역만을 이용하기 위해 도로 영역을 관심영역으로 검출해 적용한다. 서론에서는 도로 영역 내에서 차량 검출을 위해 사용한 모션 히스토리 이미지 추출 방법, SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘, 히스토그램 분석 등을 적용한 실험결과와 이에 대한 한계점을 제시했다. 이를 해결하기 위해서 가우시안 혼합 모델(GMM, Gaussian Mixture Model)의 응용을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 알고리즘을 응용한 차량 검출 GMM(VDGMM, Vehicle Detection GMM)과 이를 차량 검출에 더 최적화한 차량 검출 GMM 2.0을 설명하고, 차량 검출 GMM 2.0을 적용한 실험결과 및 결론을 제시한다. 도로 영역 검출 없이 GMM을 적용한 결과는 정확율, 재현율, F1이 각각 9%, 53%, 15%이었고, 도로 영역 검출 후 차량 검출 GMM 2.0을 적용한 결과는 각각 85%, 77%, 80%로 많은 차이를 보였다.
본 논문에서는 변형된 하우스더프 거리 (MDH: Modified Hausdorff Distance)를 이용한 눈 개폐 감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴 검출과 눈 개폐 감지로 크게 구분된다. 얼굴 영역의 검출을 위하여 고정 크기의 영역 내에서 픽셀 값을 이용하는 지역 구조특성의 MCT (Modified Census Transform)특징기반 방법을 사용하였다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD를 이용하여 눈의 위치 및 개폐를 판단한다. 얼굴 검출의 처리절차는 먼저, 오프라인에서 다양한 얼굴 영상에 대해 MCT 이미지를 생성하고, 이를 기반으로 PCA를 이용하여 기준이 되는 특징벡터들을 추출한다. 다음으로, 온라인에서는 입력되는 실험 영상 내에서 새롭게 추출된 특징벡터들과 기준이 되는 특징 벡터들 간의 유클리드 거리를 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 순서로 진행된다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD 기반의 눈 영역 검출과 템플릿 매칭을 수행하여 눈의 개폐를 감지한다. 제안하는 방법의 성능 검증을 위하여 그레이 스케일 영상 (30FPS, $320{\times}180$)을 입력으로 실험을 수행한 결과, 눈 계폐 검출율에서 평균 94.04%의 정확도를 달성하였다.
본 논문에서는 CCTV를 통해 실시간 범죄에 대응할 수 있도록 CCTV 카메라 간 협업이 가능한 기술과 이를 활용한 실시간 범죄대응 서비스에 대해 연구하였다. 본 연구에서 개발하고자 하는 CCTV 협업 기술은 한 곳의 CCTV에서 추출된 이동 객체(용의자)가 범위를 벗어나 다른 CCTV로 이동했을 때 객체의 유사도 정보를 관제자에게 전달하여 선택된 객체를 추적하는 프로그램 모델이다. 일련의 유사도 정보 획득 과정은 객체 감지(object detection), 사전 분류(pre-classification), 특징 추출(feature extraction), 분류(classification)의 4단계의 프로세스로 진행된다. 이는 주로 사후처리용으로 사용되던 CCTV 모니터링을 긴박한 실시간 범죄에 대응하도록 개선시켜 범죄발생 초기대응 체계를 강화 할 수 있다. 또한 관제요원의 모니터링에만 의존하는 CCTV 관제시스템을 부분 자동화하여 지자체 관제센터 운영효율성을 증대시킬 수 있다. 해당 기술 및 서비스는 안양시 테스트베드에 구축하여 시범운영할 예정으로, 서비스가 안정화가 되면 전국 지자체에 확산하여 상용화가 될 것으로 예상된다. 향후 CCTV 협업 뿐 아니라 실시간 개인 정밀위치결정, 스마트폰 연계 등 통합 방범서비스 연구가 진행되어 시민들이 보다 안전한 생활을 영위할 수 있기를 기대한다.
디지털 홀로그램(digital hologram, DH)은 2차원 데이터에 3차원의 정보를 포함하는 초고부가가치의 영상 콘텐츠이다. 따라서 이 콘텐츠의 유통을 위해서는 그 지적재산권이 반드시 보호되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해서 최초로 딥 뉴럴 네트워크를 이용한 DH의 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 워터마크(watermark, WM)가 의 비가시성, 공격에 대한 강인성, WM 추출 시 호스트 정보를 사용하지 않는 blind 워터마킹 방법이다. 제안하는 네트워크는 호스트와 워터마크 각각의 전처리, WM 삽입, WM 추출의 네 부-네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 고주파 성분이 강한 DH의 특성을 감안하여 호스트 데이터를 축소하지 않고 WM 데이터를 확장하여 호스트 데이터와 정합함으로써 WM를 삽입한다. 또한 이 네트워크의 학습에 있어서 DH의 데이터 분포특성에 따른 성능의 차이를 확인하고, 모든 종류의 DH에서 최고의 성능을 갖는 학습 데이터 세트를 선정하는 방법을 제시한다. 제안한 방법을 다양한 종류와 강도의 공격에 대해 실험을 수행하여 그 성능을 보인다. 또한 이 방법이 호스트 DH의 해상도와 WM 데이터에 독립적으로 동작하여 높은 실용성을 갖는다는 것을 보인다.
본 논문에서는 ASIC 설계 회로를 빠른 시간 내에 구현 및 검증할 수 있는 에뮬레이션 시스템 ACE(ASIC Emulator)를 제안한다 ACE는 EDIF 번역기, 라이브러리 변환기, 기술 맵퍼, 회로 분할기, LDF 생성기를 포함하는 에뮬레이션 소프트웨어와 에뮬레이션 보드, 논리 분석기를 포함하는 에뮬레이션 하드웨어로 구성된다. 기술 맵퍼는 회로 분할과 논리 함수식 추출, 논리 함수의 최소화, 논리 함수식의 그룹핑의 세 과정으로 이루어지며, 같은 기본 논리 블록에 할당되는 출력의 적항과 변수들을 많이 공유하게 하여 기본 논리 블록 수와 최대 레벨 수를 최소화한다. 에뮬레이션 보드의 배선 구조와 FPGA 칩이 갖는 제한 조건들을 만족시키면서 서로 다른 칩 사이에 연결된 신호선 뿐만 아니라 서로 다른 그룹 사이에 연결된 신호선 수의 최소화를 목적 함수로 하는 새로운 회로 분할 알고리듬을 제안한다 여러 FPGA 칩으로 구성된 에뮬레이션 보드는 완전 그래프와 부분 그래프를 결합한 새로운 배선 구조로 회로의 크기에 관계없이 칩 사이의 지연 시간을 최소화하도록 설계하였다. 논리 분석기를 이용하여 구현된 회로에서 검증을 원하는 내부신호에 대한 파형을 PC의 모니터로부터 관측할 수 있다. 제안한 에뮬레이션 시스템의 성능을 평가하기 위하여 상용 회로중 하나인 화면4분할기 회로를 에뮬레이션 보드상에 설계하여 동작 시간과 기능을 확인한 결과, 14.3MHz의 실시간 동작과 함께 기능이 완전함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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