본 논문에서는 UHD급 영상의 실시간 처리를 위한 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) SAO(Sample Adaptive Offset) 부호화기의 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. SAO는 HEVC에서 새롭게 채택된 루프 내 필터 기술 중 하나이다. 본 논문에서 제안하는 SAO 부호화기 하드웨어 구조는 메모리 접근 최소화 및 화소들의 처리를 간소화하기 위해 three-layered buffer를 사용한다. 또한 연산시간 및 연산량을 줄이기 위해서 4개의 화소들을 병렬적으로 에지 오프셋과 밴드 오프셋으로 분류하며, 화소들의 분류와 SAO 파라메터 적용을 2단계 파이프라인 구조로 구현하고, 하드웨어 면적을 줄이기 위해서 덧셈과 뺄셈, 쉬프트 연산, 그리고 재귀 비교기만을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 SAO 부호화기 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 결과 약 180k개의 게이트로 구현되었다. 또한, 110MHz의 동작주파수에서 4K UHD급 해상도인 $4096{\times}2160@30fps$의 실시간 처리가 가능하다.
기후 시스템에서 지구온난화는 세계적으로 매우 중요한 문제이고 이는 기후변화, 이상기온, 폭우, 가뭄 등의 문제를 초래한다. 특히 가뭄은 기후변화에 의해 여러 해 동안 진행되어온 사막화를 가속화시킨다. 본 연구의 목적은 중국과 몽골 사막주변의 식생수분상태를 탐지하는 것이다. 본 연구에서는 중국과 몽골 사막 주변의 식생수분지수를 산출하기 위해 1999년부터 2006년까지의 SPOT/VEGETATION 위성 이미지를 이용하여 정규수분지수(NDWI: Normalized Difference Water Index)를 산출하였다. 건조한 상태의 식생은 사막화되기 쉽기 때문에 식생 수분은 사막화의 중요한 지표이다. SPOT/VEGETATION 위성영상의 근적외밴드(NIR)와 단파적외밴드(SWIR)의 밴드간 연산을 통하여 NDWI를 구하여 식생의 수분입자를 측정하였다. 그 결과 1999년부터 2006년까지의 NDWI는 사막주변영역에서 감소하는 경향을 보였고, 그 영역은 몽골 고비사막 북동지역과 중국 타클라마칸 사막의 남동지역에 위치해 있었다.
올바른 운동량 조절을 위해선 운동중의 심박수 측정이 중요하다. 최근 스마트 디바이스가 활발하게 사용됨에 따라, 운동중의 실시간 심박수 측정에 대한 관심이 급격하게 증가하고 있다. 고강도 운동 중에는 동잡음으로 인하여 손목 밴드 유형의 광혈류 (PPG : photoplethysmography) 측정기 신호로부터 정확한 심박수를 추정하는 것이 매우 어렵다. 본 논문에서는 손목밴드 유형의 광혈류 측정기 신호로부터 정확한 심박수 추정을 위한 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 12개의 데이터 세트에 대하여 제안하는 알고리즘을 적용한 결과, 1.38의 분당심박수(BPM) 평균 절대 오차를 기록하였고, 0.9922의 추정 심박수와 실제 심박수간의 Pearson 상관계수를 얻었다. 제안하는 알고리즘은 웨어러블 디바이스에 적합한 빠른 연산속도와 정확한 추정을 가능케 한다.
본 논문에서는 MB-OFDM 기반 UWB 시스템을 위한 효율적인 주파수 옵셋 추정 기법을 제안한다. MB-OFDM 시스템에서 사용되는 시간-주파수 인터리빙 기법은 동일 서브 밴드 내에서 전송되는 두 OFDM 심볼간의 시간 간격을 늘어나게 한다. 이로 인해 주파수 옵셋의 추정 범위가 감소되어 시스템 성능이 열화될 뿐 아니라 저장해야 할 샘플 수가 증가하여 하드웨어 복잡도가 높아질 수 있다. 제안된 주파수 옵셋 추정 기법은 제안된 부호 검출 기법의 적용을 통하여 추정 범위를 확장시킨다. 모의실험 결과, 최대 추정 값이 기존 방식에 비해 약 30ppm 증가하는 것을 확인하였다. 또한, 세 개의 서브 밴드 중 하나에서만 주파수 옵셋을 추정하고 나머지는 관계식을 이용해 계산하는 방식으로 저장해야 할 샘플 수를 기존 방식의 약 1/3 정도로 감소시켰다. 제안된 기법이 적용된 주파수 옵셋 추정기는 하드웨어 오버 헤드를 최소화하기 위해 연산기와 메모리 유닛을 공유하는 구조로 설계되었으며 $0.13{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 약 47K 개의 논리 게이트로 합성되었다.
본 연구는 대용량 위성영상의 신속한 무감독 분류를 위해 k-means 군집화 알고리즘을 병렬처리하는 방법을 소개한다. K-means 군집화 알고리즘은 대표적인 무감독분류 알고리즘으로서 주로 감독분류의 전처리 단계로 활용되지만 연산 집약적이고 사용자의 개입이 적어 병렬처리의 효과를 분명하게 나타낼 수 있다. 병렬처리 코드는 OpenMP 기반의 멀티쓰레딩을 이용하여 구현하였다. 실험은 1대의 PC에서 시행하였으며 이 PC의 CPU에는 8개의 멀티코어가 집적되어 있다. 실험 영상으로는 7개 밴드로 구성한 30m 해상도의 LANDSAT 8 OLI 영상과 8개 밴드로 구성한 10m 해상도의 Sentinel-2A 영상을 사용하였다. 각각 10개 군집을 사용하여 순차처리 및 병렬처리를 수행한 결과 병렬처리가 순차처리에 비해 6배 내외의 속도를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과의 일치성 평가를 위해 각 군집의 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 분류 결과 영상간 차분을 수행하였고 결과로 모든 정보가 일치하였다. 본 연구는 병렬처리를 통해 대용량 위성영상의 처리 속도를 상당히 향상시킬 수 있음을 입증하고 있다는 점에서 의미가 있다고 판단된다. 아울러 OpenMP 기반의 멀티쓰레드를 이용하면 비교적 쉽게 병렬처리를 구현할 수 있지만 false sharing의 발생을 억제하도록 코드를 설계하는데 주의를 기울여야 함도 확인할 수 있었다.
비닐포장 하부에 위치한 콩의 생장 초기에 발생한 초엽을 인식하기 위한 연구를 수행중이다. 선행 연구에서 비닐포장에 접촉한 콩 초엽으로 인해 비닐포장 상부 표면의 열 반응 분포에 변화가 있음을 발견하였다. 현장에서 주행 중에 콩 초엽의 위치를 실시간으로 인식하고 연동된 선형 또는 회전형 엑츄에이터를 제어하여 정확한 위치에 천공을 수행하기 위해서는 계측 시스템과 제어 시스템간의 시간적 차이를 최소할 수 있는 실시간 신호 처리 기술이 필수적이다. 선행 연구에서 사용한 다중 IR 센서의 분해능은 $16{\times}4pixel$이며 주파수는 3 Hz로, 폭이 30cm 내외인 비닐포장 상부의 정밀 분석에 한계가 있음을 발견하였다. 이를 해결하기 위하여 분해능과 계측 주기를 개선할 수 있는 초소형 ($1cm{\times}1cm{\times}1cm$) 열화상 센서를 이용하였다. LWIR(Longwave infrared)영역에 해당하는 $8{\mu}m{\sim}14{\mu}m$의 영역에서 $0.05^{\circ}C$의 분해능을 보이는 $ Lepton^{TM}$ (500-0690-00, FLIR, Goleta, CA)모델을 사용하였다. 프레임당 $80{\times}60$ 픽셀의 정보가 2 Byte의 단위로 계측이 되며 9 Hz의 주파수로 대상면의 열 분포를 측정할 수 있다. 이론적으로 초당 정보 전송량은 86,400 Byte ($80{\times}60{\times}2{\times}9$)이며, 1 m를 진행하는 주행형 천공기에 적용할 경우 1 프레임당 10cm 정도의 면적을 측정하므로, 최대 위치 판정 분해능은 약 10 cm / 60 pixel = 0.17 cm/pixel로 상대적으로 정밀한 위치 판별이 가능하다. $80{\times}60{\times}2Byet$의 정보를 0.1초 이내에 분석해야 하는 기술적 과제를 해결하기 위하여 천공 작업기에 적합한 상용 SBC(Single board computer)의 클럭 속도(1 Ghz)로 처리 가능한 공간 분포 분석 알고리즘을 개발하였다. 전체 이미지 도메인을 한 번에 분석하는데 소요되는 시간을 최소화하기 위하여 공간정보 행렬을 균등히 배분하고 별도의 프로세서에서 Feature를 분석한 후 개별 프로세서의 결과를 경합식으로 판정하는 기술을 연구하였다. 오픈 소스인 MPICH(www.mpich.org) 라이브러리를 이용하여 개발한 신호 분석 프로그램을 클러스터링으로 연동된 개별 코어에 설치/수행 하였다. 2D 행렬인 열분포 정보를 공간적으로 균등 분배하여 개별 코어에서 행렬의 Spatial domain analysis를 수행하였다. $20{\times}20$의 클러스터링 단위를 이용할 경우 총 12개의 코어가 필요하였으며, 초당 10회의 연산이 가능함을 확인하였다. 병렬 클러스터링 기술을 이용하여 1m/s 내외의 주행 속도에 대응이 가능한 비닐포장 상부 열 분포 분석 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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