본 논문에서는 MPEG-2비디오 스트림에서 복호화 과정 없이 압축비디오에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 움직이는 객체를 추적하고 해석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 MPEG-2의 움직임 벡터로부터 근사적으로 움직임 플로우(motion new)를 구성하고, 전역 적인 움직임 플로우로부터 일반화된 Hough 변환을 이용 카메라의 기본적인 움직임인 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom)량 등을 계산하였다. 계산된 카메라 움직임은 국부적으로 일어나는 객체의 움직임을 보정하는데 사용하였다. 움직이는 객체의 추적은 사용자가 원하는 객체를 바운딩 박스 형태로 정의함으로 시동된다. 이후의 객체의 추적은 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 플로우를 한 GOP(Group of Pictures)단위로 면적 기여도에 따라 누적하여 추적하였다. 또한 추적오차의 누적을 막기 위해 매 GOP마다 DCT(Discrete Cosine Transform) 정보를 이용하여 초기 바운딩 박스와 매칭을 통해 객체의 영역을 재 설정하였다. 제안된 방법은 압축된 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상을 기할 수 있으나, 압축된 MPEG-2 비디오에서 얻을 수 있는 정보들이 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한되며, 이용한 수 있는 정보가 제한되어 있기 때문에 정확한 객체추적보다는 근사적인 객체추적에 적합하다.
본 논문에서는 컴퓨터 비전 기술 기반으로 사용자의 손 움직임과 가상객체 사이의 자연스러운 상호작용을 위한 증강현실 시스템을 제안한다. 기존의 증강현실 시스템은 마커를 이용하거나 트랙커 같은 센서를 직접 조작해야 했기 때문에 사용자에게 불편함을 제공한다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 손 움직임을 증강현실 시스템에 적용한다. 또한 가상객체의 움직임에 물리적 현상을 적용하여 현실감을 부여한다. 제안한 시스템은 마커를 이용하여 기하학적 정보를 얻어 가상의 공이 움직이는 가상공간, 벽돌 등의 시스템 환경을 구성하였으며, 사용자의 손 움직임은 테이핑을 통하여 특징점을 추출하여 정보를 얻는다. 이 특징점을 이용하여 손 위에 가상 평면을 안정적으로 정합한다. 가상의 공의 움직임은 포물선 방정식을 이용하여 기본적으로 포물선 움직임을 보이고, 평면 또는 벽돌에 충돌이 발생할 경우에는 가상 공의 위치와 평면의 법선벡터를 이용하여 가상 공의 움직임을 보였다. 실험을 통해 충돌 시 발생되는 잘못된 공의 위치에 대해 보정되는 과정을 보였고, 증강된 가상객체의 떨림과 수행속도에 대해 마커를 이용한 시스템과 비교하여 제안한 시스템으로 대체할 수 있다는 것을 확인하였다.
평판 디스플레이 제조 공정에서 대상물의 위치 결정을 위해 고정밀 평면 모션 스테이지를 사용한다. 이 유형의 스테이지는 일반적으로 마찰이 없는 선형 모터와 에어 베어링을 사용하며, 고정밀 위치 센서로 레이저 간섭계를 사용한다. 스테이지의 불가피한 기생 운동에 의해 야기되는 요 모션 오차는 위치 결정 대상체의 향 변화를 의미하므로, 스테이지의 성능과 공정 정밀도 향상을 위해 요 모션 오차의 실시간 동적 보정은 매우 중요하다. 요 모션 오차 보상에는 갠트리 제어가 일반적이며, 이 방법을 공기베어링 가이드를 사용하는 스테이지에 적용하기 위해서 회전 모션을 허용하는 유연기구가 스테이지에 적용된다. 본 논문은 공기베어링과 유연기구를 갖춘 H형 XY 스테이지의 정속 구동 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 유연기구를 포함한 스테이지의 갠트리 제어 시 선형 모터로부터 발생하는 상호 리플의 발생 원인을 분석하고, 이러한 상호 리플을 보상하는 방안으로 적응 학습 제어를 제시한다. 제시 방안의 검증을 위해 시뮬레이션을 수행하여, 보상 제어를 통해 속도 리플이 약 22 % 수준으로 감소함을 확인하였다. 그리고 요 모션 오차가 발생하는 스테이지 상태를 가정하여 리플 저감 효과를 검증하였다.
3D 입체영상 콘텐츠 부족현상에 따른 3D 산업시장의 성장정체는 콘텐츠 제작비용 절감을 위한 관련기술 개발의 촉진을 야기하고 있다. 3D 입체영상 제작에서 가장 많은 시간과 노력을 요구하는 부분은 촬영 과정에서 발생된 수직시차의 제거라 할 수 있으며, 이는 시장 경쟁력과 직접적으로 관계되는 사안이라 매우 중요한 작업으로 다루어지고 있다. 비 정렬된 스테레오 영상의 수직시차 보정 즉, 편위수정(Rectification)은 사진측량분야에서 오랫동안 다루어 오던 문제로 컴퓨터 비전방식이 빠른 처리속도와 자동화에 초점이 맞추어져 있다면, 사진측량방식에서는 정확도와 정밀도 확보에 목적을 두고 있다. 허나 입체영화 제작에 있어 사진측량학적 관점으로 문제를 해결하려 한 시도는 그 사례를 찾아보기가 매우 힘들다. 이에 본 논문에서는 사진측량방식의 기술을 도입하여 촬영 당시의 기하학적 관계를 복원하고 이를 통해 수직시차를 제거할 수 있는 정밀 편위수정 알고리즘을 제안하고자한다 알고리즘의 성능평가는 기존 컴퓨터비전 알고리즘 두 가지와 성능비교를 통해 수행되었으며, 에피폴라 제약조건 만족도와 에피폴라 라인의 추정정확도, 그리고 정합점 간의 수직시차 측정을 통한 에피폴라 리샘플링의 정확도 등이 분석되었다. 실험결과, 제안 알고리즘은 정확도 및 정밀도 측면에서 비교 알고리즘들 보다 우수한 성능을 나타내었으며, 정합점 위치오차에 대해서도 강인함을 보여주었다.
철도 소음의 환경영향평가 업무에 있어서 소음도에 대한 정확한 예측이 중요하지만, 국내에서는 overall 소음도의 거리별 측정을 통한 경험식이 근사적으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 소음원과 소음전파의 주파수 특성을 고려하여 철도 소음의 예측 정확도를 향상할 수 있는 예측 모델을 제안하였다. 먼저 철도 소음원을 궤도(레일 및 침목), 차륜, 동력, 공력 성분으로 구분하여 각각의 옥타브 밴드 주파수별 음향파워와 속도계수를 정의하고 음향 조도와 궤도/교량 특성을 반영할 수 있는 보정항을 도입하였다. 소음원에서 수음점까지의 전파 특성은 ISO 9613-2를 적용하여 기하학적 확산, 대기 흡음, 지면 효과, 장애물의 회절에 따른 감쇠 및 지향특성을 반영하여 계산하였다. 소음원 음향파워와 지향인자를 추정하기 위하여 전동 소음원 해석 모델 및 수치해석 결과와 통과 소음도 측정값을 이용하였다. 본 철도 소음 예측 모델을 이용하여 여러 철도 차량과 궤도 유형에 따라서 예측한 소음도를 측정값과 비교하여 정확도를 검증하였으며 기존 예측 모델보다 비교적 정확한 예측이 가능하였다. 따라서 본 결과는 철도 환경 소음의 정확한 영향 예측과 효율적인 소음 저감 대책 수립에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 빠른 운항 속도와 짧은 운용 시간을 요구하는 임무에 활용될 저가 소형 자율 무인잠수정에 고가 대형 관성 측정 장치를 대신하여 사용할 수 있는 저가 소형 자세 측정 장치 개발 및 성능 검증을 수행하였다. 저가 소형 자세 측정 장치 개발을 위해서 MEMS 기술을 적용한 gyro, accelerometer 및 magnetometer 채택하여 MEMS 기반 하드웨어를 제작하였으며, 좌표 변환 공식과 칼만 필터를 적용하여 자세 계산 알고리즘을 구현하였다. 또한 개발된 MEMS 기반 자세 측정 장치에 대한 기본 성능 검증을 위한 지자기센서 검증 시험, 정적 자세 시험, 차량 시험, 운동 모사 장치 시험을 수행하였으며, 각각 시험 결과를 제시하였다. 지자기센서 검증 시험 결과 외부 자기장 보정을 통하면 개발된 MEMS 기반 자세 측정 장치의 측정 결과가 외부 자기장에 강인함을 확인하였으며, 정적 자세 시험 및 차량 시험을 통하여 자세 변화가 크지 않는 환경에서 자세 측정 오차가 $0.5^{\circ}/hr$ 임을 확인하였다. 운동 모사 장치 시험을 통하여 5분 내외 자세 변화가 큰 운동 중에도 자세 측정 오차가 발산하지 않고 $1^{\circ}/hr$ 이내임을 확인하였다. 상기 시험 결과로부터 개발된 MEMS 기반 자세 측정 장치가 목표 성능인 $1^{\circ}/hr$이내 roll, pitch, yaw 오차를 보여주고 있음 확인하였으며, 이로부터 20분 내외 운용 시간 동안 정확한 자세 정보 제공 가능성을 확인할 수 있었다.
해저면 탄성파 겹반사는 발파점 모음자료와 겹쌓기 단면에서 모두 일차 반사파의 해석에 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 따라서, 해저면 겹반사는 자료처리를 통해 제거해야 한다. 전통적인 자료처리 과정에서 겹반사 제거는 예측오차 곱풀기와 라돈 필터링 등과 같은 모델-기반 기법과 지표관련-겹반사제거와 같은 데이터-기반 기법에 의해 이루어져 왔다. 그러나 대다수의 자료처리 과정들은 방대한 컴퓨터 자원과 전문적인 자료처리 기법뿐만 아니라 자료처리 변수들을 테스트하고 선택하는데 많은 시간을 필요로 한다. 이 논문에서는 머신러닝 시스템을 활용한 해저면 겹반사의 제거효과를 살펴보기 위해 Marmousi2 속도모델에 대한 수치모델링으로 겹반사가 포함된 입력데이터와 겹반사가 포함되지 않은 레이블데이터를 생성하였다. 수직시간차가 보정된 공통중간점 모음자료로 훈련데이터를 구성하였으며 인공신경망은 U-Net 모델을 적용하였다. 해저면 겹반사를 제거하기 위해 훈련된 모델은 레이블데이터에 거의 근접하는 예측 결과를 만들어내며, 현장자료에 대한 예측 테스트에서 해저면 겹반사를 효과적으로 제거하는 것으로 나타났다.
CFA(Color Filter Array)를 사용하는 이미지 센서에서는 컬러정보를 획득하기 위해 디모자이킹 과정을 거치게 된다. 이상적인 컬러특성을 갖는 이미지센서에 적용되는 디모자이킹 방식은 실제로 이미지센서에 바로 적용할 경우 올바른 동작을 장담할 수 없는데, 이는 센서마다 그 특성이 다르기 때문이다. 따라서 디모자이킹 알고리즘을 적용할 때에는 각 센서의 특성에 따라서 다르게 적용이 되어야만 한다. 본 논문에서는 Honeycomb CFA방식을 사용하는 CCD 이미지 센서에서 사용되는 디모자이킹 알고리즘을 제안하고, 실제 이미지 센서(CBN385B)의 컬러특성을 고려하여 필터의 계수를 보정함으로써 개선된 성능을 갖는 디모자이킹 알고리즘을 제안한다. 또한 디모자이킹 알고리즘을 하드웨어로 구현하여 그 성능을 비교한다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위한 방법으로 전체 ISP시스템을 구현 했으며, 성능을 확인할 지표로 알고리즘 자체성능은 PSNR로 이미지센서의 필터특성의 적용의 결과는 RGB분포도를 이용하였다. 결과적으로 기존의 방법에 비해 PSNR 값이 4~8dB 증가하였으며, 실제 이미지센서(CBN385B)에서 Red 성분으로 편중된 현상도 제거하였다. 또한 하드웨어 설계를 통해 소프트웨어적인 연산의 복잡성을 해결하였으며 검증을 위해 Spartan-3E FPGA가 사용되었다. 총 게이트 수는 45K개이며 25 frame/sec의 속도를 보였다.
무인 잠수정은 자율 무인잠수정(이하 'AUV' 또는 '자율무인잠수정'을 혼용)과 원격조정잠수정(이하 'ROV'로 지칭)으로 분류를 할 수 있다. ROV는 테더 게이블로 인한 작업 범위의 한계와 운동성능 효율이 떨어지는 단점을 지니고 있어, 테더 케이블이 필요 없는 AUV에 대한 필요성이 증대되고 있다. 추측 항법 시스템인 관성 항법 시스템(inertial navigation system, 이하 'INS'로 지칭)은 외부 도움없이 관성측정 장치(inertial measurement unit, 이하 'IMU'로 지칭)를 활용하여 구성된 시스템을 말한다. IMU는 자이로 스코프(gyroscope), 가속도계(accelerometer), 지자기(magnetic)센서로 구성된 측정 장치로 3개의 센서를 사용하여 상호 보정을 통한 기동 체의 위치, 속도 및 자세 정보를 제공한다. 복합항법시스템은 추측항법시스템이 가지는 누적오차와 측위 항법시스템이 가지는 외부환경에 대한 단점을 상호 보완하는 방법으로 연구가 진행 중이다. 하지만 심해서 또는 해양의 특성에 따라 측위 시스템이 사용되지 못하기 때문에 추측 항법시스템의 다양한 관성 센서를 활용한 상로 보완과 신호처리 방법을 통한 연구 개발이 진행 중이다. 다양한 센서 정보를 통합하는 목적으로 칼만 필터와 같은 최적 필터기법이 보편적으로 사용되고 있다. 칼만 필터는 확률 선형 시스템에 대하여 공정잡음 및 측정 잡음이 가우시안 확률 분포를 따를 때 최적의 추정자가 된다. 또한 가우시안 조건을 만족하지 않는 경우에도 선형 추정자 중에 추정 오차의 분산이 가장 작은 추정자이다. 칼만 필터가 최상의 성능을 발휘 하려면 공정잡음과 측정 잡음의 실제 값을 정확히 알아내는 것이 중요하다. 잡음 수준에 대한 정보가 부정확 할 경우 칼만 필터는 발산 할 수 있기 때문에 시스템에서 잡음 수준의 공산은 칼만 필터의 최적 이득을 결정하는 중요한 요소로 추정치에 큰 영향을 준다. 따라서 칼만 필터를 추측항법시스템에 적용 시킬 경우 실제 모텔의 잡음 공분산을 정확히 추정할 수 있는 기법이 요구된다. 추측항법시스템은 다양한 센서를 활용하기 때문에 움직이는 기동 표적에 적용시 잡음공분상이 변하기 때문에 항법시스템이 저하 될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 센서를 융합하여 해양 생체 로봇의 정밀 자세 제어가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 패널 내부 인터페이스의 하나인 2세대 AiPi+의 클록-데이터 복원 회로(Clock & Data Recovery)를 제안하였다. 제안하는 클록-데이터 복원 회로의 속도는 기존 AiPi+ 보다 빠른 1.25 Gbps 로 향상되었으며 다중 위상 클록을 생성하기 위하여 Delay-Locked Loop(DLL)를 사용하였다. 본 논문에서는 패널 내부 인터페이스의 저전력, 작은 면적의 이슈를 만족하는 클록-데이터 복원 회로를 설계하였다. 매우 간단한 방법으로 자동적으로 Harmonic-locking 문제를 해결할 수 있는 주파수 검출기 구조를 제안하여 기존 주파수 검출기(Frequency Detector)의 복잡도, 전류 소모, 그리고 외부 인가에 따른 문제를 개선하였으며, 전압 제어 지연 라인(Voltage Controlled Delay Line) 에서 상승/하강 시간 차이에 따른 에지의 사라짐 현상을 막기 위해서 펄스 폭의 최대치를 제한하는 펄스 폭 오류 보정 방법을 사용하였다. 제안하는 클록-데이터 복원 회로는 CMOS 0.18 ${\mu}m$ 공정으로 제작되었으며 면적은 $660\;{\mu}m\;{\times}\;250\;{\mu}m$이고, 공급 전압은 1.8 V이다. Peak-to-Peak 지터는 15 ps, 입력 버퍼, 이퀄라이저, 병렬화기를 제외한 클록-데이터 복원 회로의 소모 전력은 5.94 mW 이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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