본 논문에서는 다중 사용자 간섭이 존재하는 환경에서 초광대역 (UWB: Ultra Wide Band) 기반의 전술이동통신 시스템의 성능을 분석하고 모의 실험을 통해 성능을 검증하였다. 본 논문에서 고려한 시스템은 채널에서 발생하는 오류를 정정하기 위해 이중 이진 터보 부호를 채널 부호로 채택한 시스템이다. 무선 채널은 수정된 SV (Saleh and Valenzuela) 모델로 모델링되었다. 또한 시스템 성능을 향상시키기 위해 시공간 블록 부호화 (STBC: Space Time Block Coding) 개념을 적용하였다. 시스템 성능은 비트 오류 확률 측면에서 분석되었다. 모의 실험 결과, 이중 이진 터보 부호로 부호화된 UWB 기반의 전술이동통신 시스템은 다중 사용자 간섭이 존재하는 환경에서 적절한 부호화 및 복호화 복잡도를 가지면서도 상당한 부호화 이득을 가질 수 있는 것을 확인하였다. 또한 고정된 부호화율에서 UWB 기반의 전술이동통신 시스템의 비트 오류 확률 성능은 반복 복호 횟수를 증가시킴에 따라 향상되는 것을 확인하였다. 그리고 이중 이진 터보 부호는 요구되는 비트 오류 확률을 유지하면서 동시 사용자 수를 증가시키는데 매우 효과적임이 검증되었다.
시각장애인이 다른 사람의 도움 없이 횡단보도를 건너는 것은 위험하다. 보도에서는 점자블록과 같은 시설물이 있지만, 자동차와 사고위험이 큰 횡단보도에는 시각장애인의 보행을 위한 유도 장치가 없기 때문이다. 본 연구에서는 영상 센서를 이용하여 보행자의 전방에 존재하는 횡단보도를 검출하고 횡단보도의 방향을 추정하는 기법을 제안한다. 이를 위해 횡단보도의 흰색 및 회색 영역이 일정한 면적과 간격을 가지고 교차하여 반복되는 특징을 이용하였다. 프레임마다 전방에 관심영역을 여러 구간으로 설정하고 구간마다 이진화를 수행한다. 그리고 각 구간의 이진 영상마다 색상의 변화 횟수와 흰색 영역이 차지하는 면적 비율을 기준으로 횡단보도를 판별하였다. 또한, 투영 데이터를 통해 횡단보도의 방향을 추정하였다. 실제 환경에서 획득한 실험영상을 이용하여 성능평가를 실시한 결과 80%의 정확도를 나타내었다.
얼굴검출은 얼굴인식과 비디오감시 시스템, HCI등 응용분야가 다양하므로 많은 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 실시간으로 얼굴을 검출하기 위하여 카메라에서 연속 얼굴 영상을 획득 한 후, 이 영상을 YCbCr 칼라 공간으로 변환하였다. 변환된 칼라 공간에서는 필터를 이용하여 피부색만을 분리하여 연결성분 분석으로 얼굴후보 블록을 결정하였다. 또한 외부 환경 변화에 영향을 받지 않기 위해 밝기 분포 평준화를 수행하였다. 밝기 분포를 평준화한 영상에서는 눈 영역이 다른 영역에 비해 뚜렷하게 구별되기 때문에 임의의 임계값을 적용하여 이진화 영상으로 변환 후 눈 검출을 할 수 있었다. 순차 임계값은 낮은 값에서부터 순차적으로 값을 증가시키면서 눈을 검출하고, 실패하였을 경우는 임계값이 조정되어 다시 눈을 검출한다. 순차 임계법에 의해 검출된 눈 영역은 정규화과정을 거친 후 역전파 알고리듬을 이용하여 눈 검증을 실시하고, 최종적으로 얼굴 검출을 수행하였다.
영상처리에서 많이 사용되고 있는 확대기법은 보간법을 이용하여 영상을 확대하고 있다. 이러한 보간법은 확대시 영상의 손실을 가져오는 블록화 현상이나 몽롱화현상이 발생한다. 본 논문에서는 경계선을 이용하여 기존의 영상확대기법을 개선하였다. 제안된 기법은 확대시 영상의 빈 공간을 채우는 기존의 보간법과 달리 입력영상의 부대역을 이용하여 영상을 확대하였다. 영상의 부대역은 각 대역별로 유사한 특징이었으므로 피라미드 분해기법에 의해 필요한 상위대역을 계산하여 확대하였다. 실험결과, 기존의 확대기법보다 영상손실을 제거하였으며, 처리시간을 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 확장되어가는 여가 시간에 간단한 사진 한장만으로 보다 쉽고 편한 손금을 분석하기 위한 손금 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용한다. 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 색상 분포 영상을 Red, Green, Blue에 해당되는 RGB 값을 밝기에 큰 영향을 받지 않는 YCbCr 컬러 모델로 변환한다. YCbCr 컬러 모델에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 임계치를 이용하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 손 영상에서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서 블록 이진화 기법을 이용하여 이진화한 후에 가로와 세로가 각각 10픽셀 이상이고 20픽셀 이하인 손금의 형태학적 정보를 이용하여 잡음 및 손의 윤곽선을 제외한 손금을 추출한다. 추출된 손금에서 Labeling 기법을 이용하여 개별 손금의 중요선을 추출한다. 핸드폰 카메라에서 획득한 손바닥 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 손금 추출에 효율적인 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 컬러 공간 및 형태학적 특징과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 번호판의 후보영역 중에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에서 번호판 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 각각 100장의 이미지를 대상으로 실험한 결과, 제시된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 감시 시스템에서 다중 물체를 감지하고 추적하기 위한 빠르고 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안된 시스템은 감지 모듈과 추적 모듈, 2개의 모듈로 구성된다. 이동 물체의 감지 모듈에서는 우리는 영상 이진화 기법과 프레임별 영상을 이용하여 움직이는 물체를 추출하고, 모폴로지 기법을 이용하여 각종 노이즈를 제거한다. 또한, 블록 기반 히스토그램기법을 사용하여 인간과 다른 물체를 구분하는 방법을 제안한다. 이동 물체의 추적 모듈에서는 색상 기반 추적 알고리즘과 칼만 필터가 이용된다. 먼저 RGB 영상을 HSV 영상으로 변환한 후, 다중 물체를 추적하기위해 색상 기반 추적 알고리즘을 사용한다. 이때 다른 물체와의 충돌시 물체를 추적하기 위해 칼만 필터를 사용한다. 마지막으로, 제안된 방법을 몇 가지 실험을 통해 그 효용성 및 응용 가능성을 보인다.
본 논문에서는 생체 정보를 이용한 사용자 인증분야에서 가장 널리 사용되는 지문의 특징점 추출기의 SoC(System-on-Chip) 구현을 보인다. 일반적인 지문 특징점 추출 방식은 이진화, 세선화 방법을 사용하는데, 저화질 지문 이미지의 경우 많은 오류가 발생하여 지문인식시스템 전체의 정확도를 떨어뜨리는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지문 이미지에서 융선을 직접 추적하여 특징점을 추출하는 알고리즘이 제안되었으나, 연산량이 많아 스마트카드와 같은 소규모 시스템에서 소프트웨어만으로 수행하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 융선추적 알고리즘을 스마트카드용 SoC에서 구현하기 위한 방법을 제안한다. 하드웨어의 효율성을 높이기 위하여 융선추적 알고리즘을 변형하였으며, 알고리즘의 각 기능 블록은 수행할 연산량, 하드웨어 비용과 활용도, 그리고 시스템 효율성 등이 고려되어 하드웨어와 소프트웨어로 분리 구현되었다. 구현된 용선추적을 이용한 지문 추출기는 SoC용 IP로 개발이 되어, 여러가지 스마트카드용 SoC에서 사용될 수 있다.
복잡한 도시 환경에서 횡단보도는 보행자의 안전한 이동을 위해 중요한 역할을 한다. 하지만 시각 장애인에게는 횡단보도가 큰 위험 요소가 될 수 있다. 안전한 보행을 위한 점자 블록이나 음향 신호등과 같은 보조 시설들이 존재하지만, 부실한 관리로 인하여 때로는 오히려 안전을 저해하는 요소로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 시각 장애인의 보행 보조를 위한 애플리케이션에 활용할 수 있는 딥러닝 기반 실시간 횡단보도 탐지 모델에 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 횡단보도 이미지의 흰색 줄이 도로 표면과 대조를 이루는 특성을 활용하여 이미지를 이진화하고, 이를 통해 횡단보도를 더 잘 인식할 수 있게 하고 횡단보도 전체와 중간 부분을 각각 학습한 두 가지 모델을 활용하여 횡단보도의 위치를 더 정확하게 파악할 수 있도록 하였다. 또한 횡단보도를 인식하는 경계 상자를 전체와 부분의 두 단계로 생성하여 정확도를 높이고자 하였다. 이러한 방법을 통해 횡단보도 횡단 영상에서 RGB 이미지 학습에서 탐지 모델이 탐지하지 못한 프레임들을 추가로 탐지할 수 있었다.
본 논문에서는 개선된 회로를 적용한 $256{\times}256$ 픽셀 저항형 지문센서를 제안하고 있다. 단위 픽셀 수준의 센싱 회로는 가변적인 전류를 전압으로 변환하여 이진 디지털 신호로 만든다. 정전기에 효과적으로 대처할 수 있는 인접 픽셀 간 전기적 차폐 레이아웃 구조를 제안하고 있다. 전체회로는 단위 센서 회로를 확장하여 ASIC 설계방식을 통하여 설계한 뒤 로직 및 회로에 대하여 모의실험을 하였다. 전체회로는 $0.35{\mu}m$ 표준 CMOS 공정규칙을 적용하여 센서블록은 전주문 방식을 적용하고 전체 칩은 자동배선 틀을 이용하여 반주문 방식으로 레이아웃을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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