본 논문에서는 차량 ECU(Electronic Control Unit)에서 제한된 메모리 공간의 효율적인 사용과 추가적인 프로세싱 시간(메모리 할당과 해제)을 감소시키는 방안을 제안한다. 메모리 할당을 하고 사용이 된 이후 바로 해제하는 기존의 방식 대신, 버퍼에 넣어두고 이후에 메모리 할당하는 상황이 생기면 버퍼에 넣어둔 할당된 공간을 재사용하는 방법을 사용하여 네트워크 전환 과정에서의 데이터 처리시간 차이를 비교 및 분석하고자 한다.
딥 러닝 기술의 발전과 컴퓨팅 파워 등의 개선으로 인해 비디오 기반 연구는 최근 많은 관심을 얻고 있다. 비디오 데이터가 이미지 데이터와 비교하여 가장 큰 차이는 비디오 데이터에는 많은 양의 시간적, 공간적 정보가 포함되어 있다는 점이다. 이처럼 비디오에 포함된 많은 양의 데이터로 인해 컴퓨터 비전 연구에 있어서 행동 인식은 중요한 연구 과제 중 하나이지만, 비디오와 같이 움직임이 있는 환경에서 인간의 행동 인식은 매우 복잡하고 도전적인 과제이다. 인간에 대한 여러 연구를 바탕으로 인공지능에서는 인간과 유사한 주의(attention)메커니즘이 효율적인 인식 모델이라는 것을 알게 되었다. 이 효율적인 모델은 이미지 정보와 복잡한 연속 비디오 정보를 처리하는 데 이상적이다. 본 논문에서는 이러한 연구배경을 기반으로, 비디오에서 인간의 행동을 효율적으로 인식하기 위해 먼저 인간의 행동에 주목한 후 비디오 행동 인식에 주의메커니즘을 도입하고자 한다. 논문의 주요내용은 두 가지 주의 메카니즘을 기반으로 컨볼루션 신경망을 이용한 새로운 3D 잔류 주의 네트워크를 제안함으로써 비디오에서 인간의 행동을 식별하고자 한다. 제안 모델의 평가 결과 최대 90.7%정도의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 복잡한 삼차원 장면을 다시점 텍스처와 깊이맵을 이용해 표현하고 이를 부호화하는 기법을 제안한다. 이를 위해 입력 다시점 데이터를 압축된 텍스처 및 깊이맵쌍 포맷으로 변환하고 제안한 코덱인 X-Codec을 통해 손실을 최소화하면서 부호화 효율을 향상시킨다. 우선 제안한 부호화 시스템은 다시점 색상과 깊이영상을 입력으로 사용하므로 기존의 기하학 기반 렌더링 기법과 달리 렌더링 속도가 장면의 복잡도가 아닌 입력 영상의 해상도에 따라 좌우된다. 또한, 영상을 블록 단위로 나누어 부호화와 복호화를 수행하기 때문에 임의 영역 접근이 용이하고 그래픽스 프로세싱 유닛을 이용한 실시간 렌더링이 가능하다. 실험결과 제안한 방법은 다시점 데이터를 이용한 다시점 렌더링, 선택적 복호화, 깊이정보를 이용한 삼차원 장면의 조작 등 다양한 기능을 동시에 제공하므로 대용량 데이터로부터 삼차원 장면을 탐색하는 그래픽스 응용에 유용하다.
무선센서네트워크 환경의 웹기반(web-based) 교량모니터링시스템을 갖추기 위하여 무선통신을 기반으로 디지털 초소형센서와 마이크로 프로세싱, 데이터 취합 및 관리를 위한 데이터베이스, 각종 제어 프로그램, 인터넷 데이터 전송 프로세서를 기본적으로 구축하여 무선으로 수신된 데이터를 수집하고 분석하였다. 그리고 이러한 교량모니터링 시스템의 적용성을 검증을 위하여 동일조건에서 유선방식과 무선방식으로 실험을 병행 수행한 후 각각의 계측결과들을 비교하였다. 비교한 결과 유선으로 계측한 결과와 무선으로 계측한 값은 유사하지만 무선센서의 통신과정에서 데이터의 손실이 발생하는 것으로 나타났다. 또한 실내실험과 현장실험을 통하여 본 연구의 효율성과 적용성을 검증하였다.
데이터 주소의 계수를 위한 하드웨어 설계가 없는 본 노이만(von Neuman) 개념(SISD)의 컴퓨터에서 데이터의 주소지정은 소프트웨어적으로 수행된다. 그러므로 벡터 데이터 요소들의 주소지정은 인덱싱 기법에 의해 그 요소 수만큼 해당 변수들을 만들어서 사용해야 한다. 이것은 데이터 계수기 없이 명령어 계수기, 즉 PC(program counter)만 하드웨어로 설계되기 때문이다. 본 연구에서는 중앙처리장치 외부에 외형적 구조와 크기를 갖는 단위 벡터의 요소를 액세스하는 하드웨어 유닛의 설계를 제안한다. 벡터 처리는 고속처리가 전제되기 때문에 파이프라인 처리기법(SIMD)으로 설계되어야 한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통하여 성능 검증을 하였으며, 실험 결과 동일한 프로세싱 유닛을 가지는 벡터 머신 아키텍쳐보다 $12-30\%$ 정도 우수한 성능을 내는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 조영증강 초음파 진단시스템에서 유용성과 성능을 개선하기 위한 영상처리 기법을 제안한다. 의료초음파 영상에서 진단 파라미터 데이터를 가시화 하는 방법론으로서 연속적인 픽셀 값을 갖는 전이시간 데이터의 표현과, 4가지 유형의 값으로 분류되는 병변 진단 파라미터 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 또한 생성된 파라미터 영상에서 노이즈를 제거하기 위한 방법론으로서 MRF 모델을 이용한 영상개선 기법을 제안한다. 이러한 파라미터 영상 생성기법은 초음파 진단 데이터에서 조영증강 패턴의 동적인 변화에 대한 육안 판별의 한계를 극복할 수 있게 한다. 제안된 방법은 원영상에서 영역의 윤곽선을 명확하게 하며 4가지 색상을 통하여 병변의 특성에 관한 시각적 판단을 용이하게 한다. MRF기반 영상개선 과정에서 연속적인 픽셀 값에 대한 에너지함수를 정의하고 이를 최적화 하는 기법을 개발하였으며 실제 의료영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 유용성을 평가하였다.
본 논문은 가시광 통신을 이용한 사용자 인식 시스템의 구현 방법과 시스템 동작 결과를 소개하고 있다. 가시광 통신을 이용한 사용자 인식 시스템은 안드로이드 시스템 기반의 송신부와 오픈소스 컨트롤러 기반의 수신부로 나뉘어져 있다. 송신부 모듈에서는 사용자의 개인 인식 정보 데이터를 코드로 변환하고 이를 안드로이드 기반의 스마트폰 카메라 인터페이스를 사용하여 가시광으로 변환하여 수신부로 전송한다. 수신부에서는 포토다이오드 모듈을 통해 가시광을 수신하고 이를 전기신호로 변환한다. 수신 데이터에 대한 프로세싱 모듈역할은 오픈소스 컨트롤러가 맡게 되며, 본 시스템에서는 AVR 마이크로 컨트롤러 기반의 아두이노를 사용하였다. 버스트모드(burst mode) 방식의 통신이 가능하도록 0111의 비트 패턴을 스타트비트로 설정하고 이를 인식하도록 하였다. 실험 결과, 제안하는 시스템은 가시광을 매개로 맨체스터 데이터 인코딩 (Manchester data encoding)방식의 데이터 송신과 수신이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 피사계 심도(Depth of field, DoF) 영역을 효율적인 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 안정적으로 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.
센서 기술과 무선 통신 기술의 발달로 무선 센서 네트워크 환경에서 데이터 처리 중심의 미들웨어에 대한 연구가 크게 증가하고 있다. 무선 센서 네트워크에서 효율적인 데이터 처리와 신속한 전송을 위해 사용되는 미들웨어는 순간적인 데이터 밀집현상(burstness)으로 발생하는 중간 노드의 데이터 손실 문제를 해결하여야 하며, 이를 위해 폐기정책을 사용하거나 전송해야 할 데이터양을 최소화하는 압축 기법이 사용되고 있다. 그러나 폐기정책은 수집된 데이터의 정확성을 저하시키는 문제점이 있으며, 압축기법은 알고리즘 복잡도가 커서 추가적으로 프로세싱 오버헤드가 커지는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 계산 능력, 소비 전력 등 극히 한정된 자원만을 사용하여 데이터를 전달해야 하는 무선 센서 네트워크 환경에서 수집된 데이터의 효율성 및 정확성을 향상시킬 수 있는 Delta-Average 기법을 제시하였다. 제안된 기법을 통해 평균화 방식을 이용함으로써 순간적인 데이터 밀집현상으로부터 중복된 데이터에 대한 불필요한 전송을 방지하면서 정확성을 높이도록 하였다. 마지막으로 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 TinyDB에서 TOSSIM 시뮬레이션을 수행하였으며, 성능분석 결과를 통해 데이터 정확성이 향상되었음을 입증하였다.
물리적 모델링은 실제 악기음과 유사한 고음질의 음을 합성하는 방법으로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 물리적 모델링은 악기의 소리를 합성할 때 필요한 수많은 파라미터들을 동시에 계산해야 하기 때문에 동시 발음수가 높은 악기의 경우 실시간 처리에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 전통 현악기인 가야금의 음 합성 알고리즘을 실시간으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터(Single Instruction Multiple Data, SIMD) 방식의 멀티코어 프로세서를 제안한다. 제안하는 SIMD기반 멀티코어 프로세서는 가야금의 12개현을 제어하기 위해 12개의 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)로 구성되어 있다. 각각의 프로세싱 엘리먼트는 해당되는 가야금 현을 모델링하며, 각 현의 여기신호와 파라미터를 음 합성 병렬 알고리즘의 입력으로 받아 동시에 12개 현의 합성된 음을 실시간으로 생성할 수 있다. 표본화 비율을 44.1kHz로 설정하고 16비트 양자화 데이터의 음을 합성한 모의실험 결과, 제안한 SIMD기반 멀티코어 프로세서를 이용한 합성음은 원음과 매우 유사하였으며, 상용 프로세서(TI TMS320C6416, ARM926EJ-S, ARM1020E)보다 실행 시간에서 5.6~11.4배, 에너지 효율에서 553~1,424배의 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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