본 논문은 원격지간의 연결된 대규모 분산 환경에서 데이터 분석 작업의 실행을 위해 필수적으로 고려되는 데이터 전송 부하를 감소시키는 기법을 제안한다. 계산 노드들이 밀집된 지역 인근에 다수의 데이터 노드를 배치시킴으로서 계산 노드들이 단일 데이터센터가 아닌 자신과 인접한 데이터 노드에 접근하여 작업을 수행함으로서 전송부하를 감소시키고 확장성을 증가시키는 것이 가능하다. 따라서 본 논문은 지역적으로 분산된 데이터 노드들의 데이터 처리율을 기반으로 실시간 데이터 공급을 수행함으로서 전송 지연을 최소화 할 수 있는 이론적인 모델과 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행한다. 제안된 기법은 PRAGMA 그리드 테스트베드에서 실험을 통하여 성능의 우수성을 검증하였다.
본 논문에서는 주기와 비주기 실시간 태스크가 혼합된 태스크 집합에 대하여 이용율 요구 분석(utilization demand analysis)에 기반한 수락제어 기법을 제안한다. 이용율 요구는 혼합 태스크 집합의 모든 태스크가 종료시한 내에 수행을 마치기 위한 프로세서의 이용율로 정의된다. 본 논문에서는 비주기 태스크 집합과 주기 태스크 집합 각각의 이용율 요구를 정의하고 혼합 태스크 집합에 대한 이용율 요구 분석 기법을 제공한다. 제안된 기법은 비주기 태스크에 대한 이용율 요구를 재귀적으로 계산하여 태스크의 수락여부를 결정한다. 이러한 기법은 O(n)에 스케줄링 분석을 수행하고 복잡한 자료구조가 필요하지 않아서 실시간 수락제어를 가능하게 한다.
본 논문은 조명의 변화가 심한 연속영상에서 동적객체를 안정적으로 추출하기 위하여 색상강도 및 기울기 기반 배경모델을 구축하고 이를 이용하여 입력영상으로부터 동적 객체의 윤곽선을 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선, 동적객체가 포함되지 않은 배경 연속영상의 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도와 색상 기울기에 대한 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue)성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적객체의 윤곽선으로 판별한다. 제안 기법은 극심한 조명 변화에 강건하게 동적 객체의 윤곽정보를 실시간 추출하였다. 본 논문에서는 기존 RGB 기반 배경 모델링 기법을 적용한 경우와의 비교 실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다.
현재 많은 휴대통신은 지역적 제약에 벗어났다는 편리함을 사용자에게 제공하고 있다. 사용자는 지역적 제약을 벗어나 장점을 이용하여, 화상통신, 인터넷, FAX전송, 실시간 전자거래등과 같은 서비스를 요구하게 되었다. 그러나 무선통신 유선통신에 비하여 대역폭이 매우 작다. 이러한 작은 대역폭을 가지고 사용자들에게 좀도 질이 좋은 서비스를 제공하기 위해서는 실시간성을 요하면서 무선통신에 적은 대역폭을 최대로 활용할 수 있는 정책이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 요구를 만족하기 위한 새로운 스케줄링 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 스케줄링 기법은 데이터를 실시간과 비실시간으로 나눈 뒤 실시간데이터 전송에 사용되고 남은 나머지 대역폭에 가용성을 계산하여 비 실시간 대역폭을 전송하는 방법을 제시한다. 이러한 대역폭에 너머지 가용성을 최대로 활용함으로서 무선통신에 대역폭 낭비를 줄일 수 있다.
수직위치 정확도를 개선하기 위해 GPS와 기압고도계의 장점을 융합하여 사용하지만, 두 센서를 융합하기 위해서는 지오이드 고도를 보상해 주어야 한다. 본 논문에서는 드론이나 자율주행 차량에 적용되는 저가의 내장형 시스템에서도 실시간으로 지오이드 고도를 계산할 수 있는 기법을 제안하였다. 기준이 되는 EGM08은 2160차의 다항식으로 결정되기 때문에 내장형 시스템에서 실시간 계산이 불가능하다. 때문에 선형 보간 기법을 도입하여 계산량을 줄이고, 정수형 지오이드 고도를 격자점으로 사용하여 저장공간을 75%절감하였다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 정확도를 평가하였으며, 지오이드 변화가 급격한 지역에서도 최대 오차 -1.215 m의 정확도를 갖는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 영상 압축에 있어서 사용되는 새로운 고속 움직임 추정 기법에 대해 소개한다. 전역 탐색 블록 정합 알고리즘(FSBMA)은 최상의 PSNR을 갖는 화질로 움직임 벡터를 추정할 수 있지만 높은 계산량으로 인하여 실시간 구현에 부적합하다는 단점을 가지고 있다. 그러므로 계산량을 낮추면서 유사한 화질을 유지할 수 있는 많은 고속 탐색 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 잘 알려진 고속 블록 정합 알고리즘을 수정 보완한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 움직임 추정에서의 고속 블록 정합 알고리즘에 있어 변형된 다이아몬드(Diamond) 탐색 기법을 이용하여 영상이 갖는 서로 다른 움직임 패턴에 대해 움직임의 방향성에 따라 적응적으로 탐색 방향과 패턴을 달리하면서 움직임을 예측하여 다이아몬드(Diamond)탐색 알고리즘과 유사한 화질을 유지하면서 보다 적은 계산량을 가지고 움직임 벡터를 추정학 수 있다. 또한 이를 PMVFAST(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique)와 결합함으로서 보다 좋은 화질을 가질 수 있다.
본 논문에서는 소프트웨어 기반의 실시간 GPS L1 수신기에 대한 블록 상관기법을 제안한다. 최근 다양한 위성항법 환경에서 보다 효율적인 항법 수신기 개발을 위하여 소프트웨어 기반의 실시간 수신기 개발이 필요하다. 실시간 소프트웨어 수신기는 입력신호 처리부, 신호획득부, 신호추적부, 항법데이터 처리부, 항법해 계산부로 구성되고 각 처리부는 해당 기능을 수행하기 위한 단위 컴포넌트로 구성된다. 이러한 소프트웨어 환경에서의 수신기 개발을 용이하게 수행하기 위한 소프트웨어 기반의 수신기를 개발함으로써 다양한 모델을 적용하거나 새로운 컴포넌트 조합으로 다양한 시뮬레이션을 수행할 수 있다는 장점을 제공하고 있다. 본 논문에서는 이러한 소프트웨어 기반의 수신기가 실시간의 성능을 나타낼 수 있는 블록 상관기법을 제안하고 이에 대한 성능을 검증하였다.
영상 압축 분야에서는 데이터 압축이 필수적인데, 이때 가장 많은 데이터 중복성을 가지고 있는 시간적 중복성은 이전 프레임의 데이터를 이용하여 움직임 추정과 움직임 보상을 수행하고 추정된 움직임 벡터에 의해서 보상된 영상과 원 영상과의 차 신호를 부호화하여 데이터를 압축한다. 움직임 추정과 움직임 보상기법은 비디오 영상압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용이나 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 여러 가지 고속정합 알고리즘들과 하드웨어 기법들이 개발되었다. 특히 다이아몬드 탐색 기법은 계산량도 줄이고 안정된 복원 영상 화질을 유지하고 있다. 본 논문에서는 기존의 다이아몬드 탐색 기법의 문제점을 개선한 수정된 다이아몬드 탐색 기법을 제안하고 성능을 평가한다. 실험에 의하여 제안된 기법은 기존의 다이아몬드 탐색 기법과 비교하여 화질 면에서나 속도 면에서 모두 좋은 결과를 가져왔다.
현재 사용되고 있는 카트의 경우 물품들을 모아서 계산대에서 한번에 계산을 처리하기 위해 물품 계산 이전에 물품을 모아 놓는 역할을 한다. 이는 시간과 비효율성의 문제를 낳는다. 이를 극복하기 위해 카트에서 실시간으로 고객이 직접 바코드를 입력하는 방법을 연구하였으며, 영상처리 기법을 사용하여 좀 더 인간친화적인 방법으로 카트를 이용하는 방법을 고안하였다. 또한 무게 센서감지를 통해 상품목록의 보안성을 높이려고 하였다.
기술의 발전에 따라 다양한 응용을 위한 장치가 연구 및 개발되고 있으며 운전자 보조 시스템은 그 중 대표적인 기술이다. 운전자 보조 시스템 기술은 차량 주변의 정보를 인식하기 위해 영상인식 기법을 사용한다. 차량에 적용되는 운전자 보조 장치는 계산시간이 오래 걸리는 다수의 영상인식기법을 실시간으로 처리하는데 어려움이 존재한다. 이를 위해 제한된 하드웨어에서 영상인식 기법의 실시간 처리를 위한 동적 프레임 제외 기법을 제안한다. 기존의 연구에서 프레임 제외는 처리시간에 비례하여 정적으로 설정되었으며 처리 할 수 있는 영상인식기법의 수가 적음을 알 수 있다. 차량의 속도와 가속도를 통해 주행상태를 파악하여 동적으로 프레임 제외률을 설정하고 그에 맞게 영상인식 기법을 처리하여 그 수를 최대화시켰다. 실험을 통해 처리 수가 정적 기법에 비해 32.5% 상승함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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