본 논문에서는 디지털 홀로그램을 효율적으로 분해하기 위해서 다양한 웨이블릿 함수들을 이용한 프레넬릿 변환 방식을 제안하였다. 제안한 웨이블릿 함수 기반의 프레넬릿 변환들을 구현한 후에 디지털 홀로그램에 적용하고 계수들의 에너지에 대한 특성을 분석한다. 구현한 웨이블릿 함수 기반의 프레넬릿 변환은 광학적으로 획득되거나 혹은 컴퓨터 생성 홀로그램 기법으로 생성된 홀로그램의 복원과 처리에 매우 적합하다. 스플라인 함수의 특성을 분석한 이후에 이를 기반으로 하는 웨이블릿 다해상도 해석 방법에 대해서 살펴본다. 이러한 과정을 통해 광학적 간섭 현상을 통해 생성된 프린지 패턴을 효과적으로 분해할 수 있는 변환 도구를 제안하였다. 다양한 분해 특성을 갖는 웨이블릿 함수기반의 프레넬릿 변환을 구현하였고 이를 이용하여 프린지 패턴을 분해한 결과들을 보인다. 결과를 살펴보면 랜덤 위상의 포함여부에 따라 계수들의 에너지 분포가 크게 다르다는 것을 확인할 수 있다.
TV수상기의 보급으로 본격화된 화상처리 기술은 컴퓨터 및 반도체 기술의 눈부신 발전으로 단순한 화상전달 차원을 벗어나 새로운 응용분야로 발전을 거듭하고 있다. 본 고에서는 화상처리프로세서, 화상메모리, A/D 및 D/A 변환기등 디지털 화상 처리의 핵심 구성요소, 주변기술, 응용분야 등 고속 디지탈 화상처리를 위한 하드웨어 기술에 대하여 서술하고자 한다.
과표본화 이산 웨이브렛 변환의 가장 대표적으로 응용되는 분야는 디지털 영상에 존재하는 잡음을 제거하는 기술이다. 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환을 이중 트리 이산 웨이브렛 변환과 비교하면, 거의 유사한 특징을 가진다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 디지털 영상에 여러 이산 웨이브렛 변환들을 수행하고 생성된 부대역에 임계값 처리 기법을 적용하여 잡음을 제거한 다음 복원한 영상의 성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 적당한 임계값을 설정하여 효과적인 잡음제거가 가능하다. 본 논문에서는 여러 방법의 실험 결과에서 제안하는 3방향 분리처리 2차원 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환 방법이 우수하다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 최근 무선 통신 시스템에서 빠른 데이터전송 방식으로서 사용되고 있는 OFDM 통신방식의 저소비전력화 방안을 제안한다. 일반적으로 OFDM에서 주요 신호처리 방식은 디지털을 이용한 프리에 변환이다. 이런 디지털 프리에 변환은 많은 소비전력이 필요하며 이것은 무선통신 시스템에 있어서 커다란 제약이 되고 있다. 전류모드를 이용한 아날로그 프리에 변환(FFT) LSI는 이러한 소비전력의 문제를 해결할 수 있는 주요 대안으로 떠오르고 있다. 그러나 이러한 신호처리 방식을 사용하기 위해서는 전류모드를 이용한 직병렬/병직렬 변환기(Serial-to-Parallel/Parallel-to-Serial Converter)가 필수적으로 필요하다. 본 논문에서는 전류모드로 구성한 아날로그 프리에 변환(FFT) LSI를 이용해 수신단의 저소비전력을 실현하기 위해 필수적인 새로운 전류모드 직병렬/병직렬 변환기를 제시하였으며 설계된 칩의 측정결과가 시뮬레이션 결과와 일치하는 것을 확인하였다. 제안된 전류모드 직병렬/병직렬 변환기의 개발로 저소비전력에 큰 장점을 지니고 있는 아날로그 FFT LSI의 활용이 가능해졌으며 송수신단 시스템에서 큰 소비전력의 감소효과를 가져올 것으로 기대된다.
사물인터넷 등, ICT 기술을 활용하여 현실의 공간으로부터 수집된 정보를 초정밀 가상 공간정보 기술과 융복합하여 제공하는 디지털 트윈 기술이 대두되고 있다. 이러한 디지털 트윈 기술은 제조, 교통, 에너지, 환경, 의료 등 다양한 현실 세계의 문제를 분석하고 해결하기 위한 기술로 확장되고 있다. 본 논문은 재난 안전, 특히 화재 안전분야에서 디지털 트윈 시스템 적용방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 화재 안전과 관련하여 다양한 센서의 수집 및 융복합처리와 디지털 트윈을 위한 표준중개 변환 방법을 제안하였다. 또한, 센서객체 및 공간 객체 모델링을 통하여 디지털 트윈 공간을 구성하고 수집된 다양한 화재안전정보와 맵핑 및 분석을 수행하는 디지털 트윈 화재 안전시스템을 제안하고, 프로토타입을 개발하였다.
최근에 이르러, 고속의 3차원 그래픽 렌더링, 비디오 화일 포맷의 변환, 압축, 암호화 및 암호해독 처리를 위한 디지털 신호처리 시스템의 성능이 고도화가 요구된다. 현재 범용 컴퓨터 시스템을 구축할 때 성능을 높이기 위하여 멀티코어 프로세서가 널리 이용되고 있으므로, 디지털 신호처리 프로세서 역시 멀티코어 프로세서 구조를 채택하여 디지털 신호처리 시스템에서 높은 성능을 얻을 수가 있다. 본 논문에서는 코어의 유형 및 개수가 멀티코어 디지털 신호처리 프로세서의 성능에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 2 개에서 16 개로 구성되는 멀티코어 디지털 신호처리 프로세서에 대하여, UTDSP 벤치마크를 입력으로 하는 모의실험을 수행하였다. 이 때, 멀티코어 디지털 신호처리 프로세서를 구성하는 단위 코어로서, 단순한 RISC형부터 다양한 명령어 윈도우의 크기를 갖는 순차 및 비순차 실행 수퍼스칼라 코어에 걸쳐 광범위한 모의실험을 수행하여 그 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 멀티웨이브릿 변환영역에서 통계적 모델과 지각적 동조특성을 이용한 적응적 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크는 4레벨로 분해된 멀티웨이브릿 변환영역에서 최저주파 영역과 최고주파 대역들을 제외한 중간 및 고주파 영역에, 인간 시각 시스템(human visual model BWS)을 이용한 JND(just noticeable difference) 특성과 NVF(noise visibility function)를 이용한 통계적 특성을 기반으로 정상상태 가우시안 모델과 비정상상태 가우시안 모델에 따라 지각적 동조 특성을 이용하여 적응적으로 삽입된다. 실험 결과 제안한 방법에서 에지나 텍스쳐 영역에 더 강하게 삽입할 수 있었고, 평탄영역에서 보다 적응적으로 은닉할 수 있었으며 정상상태 가우시안 모델에서 지각적 동조특성을 이용한 방법이 더 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.
본 논문에서는 레이저 빔의 파면을 고속으로 정밀하게 측정하기 위한 신호처리 알고리즘을 연구하였다. 레이저 빔의 파면 정보는 Shack-Hartmann 센서 내부의 CCD 카메라에 획득되는 점영상으로부터 기울기 정보를 추출하여 구할 수 있다. 컴퓨터는 영상처리 보드를 이용하여 하트만 센서 내부의 카메라에 획득되는 영상을 양자화된 디지털 값으로 획득한 후 이를 컴퓨터 메모리에 저장한다. 하트만 센서 내부의 CCD 카메라에 촬상되는 레이저 빔 영상은 CCD 픽셀들에 의하여 이산 샘플링되고, 이 영상은 컴퓨터 내부에 장착된 영상처리 전용 보드에 의하여 양자화된 디지털 값으로 변환된다. (중략)
최근 e-러닝 산업 및 기술에서 큰 화두는 디지털 융합과 현상이라고 할 수 있으며, 이러한 융합화 시대를 향한 진화의 핵심적인 요구사항은 OSMU 이다. 현재까지 e-러닝 산업은 표준화 활동을 통해 디지털 융합화를 실현하고 있으며, 미국 ADL의 SCORM이 사실상의 표준으로 인식되고 있다. 하지만 기존 웹 기반의 e-러닝 환경은 학습을 할 때 컴퓨터에 의존함으로써 실질적인 디지털 격차를 극복하기에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 보다 실생활에 근접한 DiTV용 T-러닝 학습 환경에의 적용을 위하여 이미 작성된 SCORM 기반의 학습 콘텐츠 메타데이터를 DiTV용 TV-Anytime 메타데이터로 변환하여 상호운용성, 재사용성 및 고 이용성 등을 가능하게 하는 시스템의 설계를 제안하고자 한다. 이 시스템을 통하여 PC 에 익숙하지 못한 사람들을 DiTV 앞에서 더욱 편한 학습 기회를 제공할 수 있을 것이다.
모터의 정밀한 제어를 위해서 홀센서와 모터의 회전자 위치를 검출해내는 엔코더의 사용이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 BLAC모터의 회전자 위치검출 방법으로 자석과 디지털 신호처리 칩을 이용하여 엔코더와 홀센선의 기능을 구현하였다. 이러한 방법의 장점은 기구적인 구조가 단순하여 저가로 구현할 수 있다는 것이다. 단순 2극 자석이 칩의 중심점을 축으로 회전하면 칩 중심 부위의 통합적 홀소자가 칩 표면 자기장을 전압으로 변환한다. 이 신호를 받아 DSP의 아날로그/디지털 변환 기능을 이용하여 절대각도 위치 정보를 검출해내어 기존의 엔코더 성능을 대치하는 연구과정을 본 논문에서 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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