본 논문에서 8mm 파장영역에서 획득한 수동형 밀리미터파 영상을 이용하여 위험물체를 은닉한 대상으로부터 금속표적(권총)을 자동으로 분할하고 식별하는 실시간 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface)를 구현한다. 은닉된 표적의 분할 방법은 다단계 영상 분할 방법을 이용한다. 다단계 영상 분할의 각 단계는 밀리미터파 영상의 히스토그램을 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)로 가정하고 LBG 양자화(Vector-Quantization)과 추정(Expectation)-최대화(Maximization) 알고리즘으로 구성된다. 첫 번째 단계에서 배경으로부터 몸체 영역을 분할하고 두 번째 단계에서 몸체로부터 은닉된 물체 영역을 순차적으로 분할한다. 실험 및 시뮬레이션에서는 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램을 이용하여 분석된 결과를 보여준다.
본 논문에서는 드론을 활용한 감시정찰 임무의 효율성을 향상하기 위해 드론 탑재장비에서 실시간으로 구동 가능한 딥러닝 기반의 객체 인식 모델을 개발하는 연구를 수행하였다. 드론 영상 내 객체 인식 성능을 높이는 목적으로 학습 단계에서 학습 데이터 전처리 및 증강, 전이 학습을 수행하였고 각 클래스 별 성능 편차를 줄이기 위해 가중 크로스 엔트로피 방법을 적용하였다. 추론 속도를 개선하기 위해 양자화 기법이 적용된 추론 가속화 엔진을 생성하여 실시간성을 높였다. 마지막으로 모델의 성능을 확인하기 위해 학습에 참여하지 않은 드론 영상 데이터에서 인식 성능 및 실시간성을 분석하였다.
정보전달에 있어서 멀티미디어 정보가 차지하는 비중이 점점 증대됨에 따라 멀티미디어 데이터 암호화의 필요성이 부각되고 있는 실정이다. 그러나 기존의 암호화에 일반적으로 적용되어온 DES(Data Encription Standard)와 같은 전통적인 암호화 알고리즘은 멀티미디어 데이터를 암호화하여 실시간으로 처리하기에는 충분히 신속하지 못한 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 디지털 이미지 프로세싱 기법중 압축기법과암호화 기법을 일련의 과정으로 통합하여 멀티미디어 정보의 중요부분을 차지하는 디지털 이미지의 실시간 암호화 처리기법을 연구하였다. 디지털 이미지의 저주파수 성분과 고주파수 성분을 다단계의 레벨로 분리하여 각 대역별로 성분을 집중시킨 후 임의의 배치 순서로 재배치하는 방법을 통해 DCT(Discrete Cosine Transform)과정 및 양자화과정을 거친 공간주파수 성분을 Zig-Zag순서가 아닌 임의의 배치 순서로 재배열할 때 발생되는 이미지의 크기가 상대적으로 커지는 점과 저주파수 성분이 주요 성분으로 구성된 이미지의 경우 해독이 비교적 용이하다는 점, 또한 약간의 응용으로 각 블록의 DC값만을 추출하여 이미지의 주요 내용을 파악할 수 있는 문제점을 해결하였다.
음성인식은 HCI(Human Computer Interface)분야에서 가장 활발히 연구되고 있는 분야로 음성을 이용하여 디지털 디바이스를 제어하는 것을 목적으로 하고 있으며 마우스는 GUI 컴퓨터 환경에서 가장 널리 사용하는 장치로서 높은 보급률을 자랑하는 컴퓨터 주변기기 중의 하나이다. 본 논문은 스마트폰 환경에서 실시간 모음 음성 인식을 이용한 마우스 제어 방법에 관하여 제안한다. 구현 방법은 스마트폰에서 실시간으로 일정크기의 음성 신호를 입력 받아 핵심 음성 신호를 추출하고 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 이용하여 특징을 추출하여 학습되어 있는 코드 북을 이용하여 양자화를 진행하고 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 해당 모음 단어를 인식한다. 그리고 각 모음에 해당하는 마우스 명령어로 변환하여 화면상의 가상의 마우스를 제어한다. 최종적으로, 우리는 구현된 스마트폰의 앱을 가지고 데스크톱 PC의 화면상에서 다양한 마우스의 동작을 보여준다.
본 논문에서는 MPEG2 부호화기내에서 워터마크 세기를 비트율과 움직임 벡터의 크기에 따라 적응적으로 조절하는 방법을 제안한다. I 프레임에 대하여는 양자화 스텝 크기에 따라 워터마크 세기를 가변적으로 조절하고, P, B 프레임은 고효율의 압축이 실현되므로 워터마크의 강인성을 유지하기 위해 비트율과 매크로 블록의 움직임 벡터의 크기에 따라 적응적으로 워터마크 세기를 조절한다. 워터마크 검출은 MPEG 동영상을 완전히 복호화하지 않고 MPEG 복호화시에 DCT 영역에서 실시간으로 검출한다. 실험 결과, 제안한 방법은 화질의 차이가 눈에 띄지 않고 GoP 변환후 동영상 재압축, 저주파 필터 공격과 프레임 삭제 등의 동영상 편집 공격에서도 강인함을 나타낸다.
본 논문에서는 다양한 멀티미디어 서비스를 위해 가변율 half rate 음성 부호화기를 설계하였다. 유, 무성음과 묵음의 구분을 위해 본 논문에서는 프레임 에너지와 음성 파라메터들을 이용한 효과적인 voicing 결정 알고리즘을 사용하였다. 유성음을 위한 half rate 음성 부호화기는 저속에서 좋은 특성을 보이는 generalized AbS구조를 이용하였다. LPC 계수는 LSP 계수로 변환한 후 predictive 2-stage VQ를 통해서 양자화하며, 여기 신호는 음질저하를 최소화하며 복잡도를 감소시킨 shift 방식의 대수적 고정 코드북 구조를 사용하고, 적응코드북과 여기코드북의 이득은 VQ로 양자화 하였다. 무성음을 위한 부호화기는 대부분이 유성음을 위한 부호화기와 동일하지만, 무성음에서는 피치간 상관도가 매우 낮으므로 피치 보간 방법을 사용하지 않고 개루프로 피치 lag를 찾은 후 전체 프레임에 사용한다. 1 kb/s 부호화기는 묵음 구간과 주변소음 구간에 사용되며 이 구간의 신호를 피치 성분이 미약한 주변소음들로 제한하고 이에 최적인 부음성 부호화기를 설계하였다. 최종적으로 완성된 가변율 half rate 부호화기는 voice activity factor(VAF)가 0.47인 시험음성에서 약 2.6 kb/s의 평균 전송률을 보였다. 주관적 음질 평가의 일환으로 IS-96 표준 코덱인 가변율 8 kb/s QCELP와 A-B preference 시험을 실시하였다. 시험 결과 평균전송률이 약 2배인 가변율 8 kb/s QCELP 보다 우수한 음질 성능을 보였다.
동영상에서의 배경제거는 다양한 실시간 머신 비젼 응용에서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 이러한 배경제거를 위한 육각화소 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 일반적으로 육각형 샘플링 영상은 양자화 오차가 적으며, 이웃화소의 연결성 정의를 크게 개선한다고 알려져 있는데, 제안된 방법은 비매개변수형 배경제거 방법의 하나인 지역적 이진패턴 기반 알고리즘에 이러한 육각 샘플링 영상을 적용하는 것을 특징으로 한다. 이를 통해, 지역적 이진패턴의 추출과정에서 필요한 쌍선형 보간을 없애고 계산량을 줄일 수 있었다. 실험을 통해 이러한 육각화소의 적용이 배경제거 분야에 매우 효율적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
대부분의 전력 관리 기법에 대한 연구는 동작 주파수나 동작 전압을 변화 시켜 시스템의 가용성을 증가시키는데 집중되었다. 이 방법은 전력소모를 줄이기 위해 구동 주파수를 수시로 변경하므로 실 시스템의 성능을 저하 시킨다. 소비 전력을 줄이기 위한 다른 방법은 구동 주파수의 개수를 제한하거나 실행 시간 동안 전체 주파수를 완만하게 관리하여 시스템의 성능을 높이는 것이다. 허나 기존 연구는 실시간 응용 프로그램에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 실시간 시스템에서 소비 전력의 손실을 줄이고 시스템의 성능을 향상시키기 위해 구동 주파수 레벨의 할당 방법과 주파수 평활화 기법을 이용한 전력 관리 기법을 제안한다. 이 기법은 연속적인 주파수 간격에서 알고리즘이 예측한 주파수를 양자화된 주파수로 매핑한다. 이러한 주파수 평활화 기법은 좁은 주파수 대역에서 잦은 주파수 변경으로 발생한 시스템의 오버헤드를 줄일 수 있다. 매핑된 주파수는 넓은 주파수 간격에서 주파수 불일치로 발생하는 전력소모를 줄일 수 있다. 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘이 기존의 CC RT-DVS 기법에 비해 최대 40%, 평균 15% 정도 소비 전력을 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 원격 의료 서비스를 위한 생체 신호 취득 및 전송 시스템의 실시간 신뢰성을 보장하기 위하여 ZigBee와 SIP/RTP를 기반으로 하는 실시간 생체 신호 전송 시스템의 성능 개선 방법을 제안하고 구현하였다. 기존의 시스템은 ZigBee기반의 유비쿼터스 센서 네트워크를 기반으로 사용자의 ECG 및 기타 생체 신호를 수집한다. 이 때 연속된 ECG 전송에 의하여 채널이 과다하게 점유되어 ECG 이외의 생체 신호를 전송할 때 패킷의 손실이 발생한다. 또한 하나의 RTP 세션을 통해 사용자의 음성과 ECG 및 기타 생체 신호를 순차적으로 전송하기 때문에 과중한 전송 스레드 부하와 지연이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 ECG 전송 모듈의 채널 점유 문제를 해결하기 위해 Bluetooth를 보조 전송 수단으로 사용하고 복수의 RTP 세션과 전송 스레드를 사용하여 전송지연을 감소시키는 방법을 사용하였다. 또한 이산 웨이블릿 리프팅과 다단계 벡터 양자화 기반의 압축 방법을 적용하여 전송 및 저장되는 ECG를 압축하여 관리하는 구조를 제안하고 구현하였다. ECG의 압축은 데이터의 전송량을 감소시켜 시스템의 실시간 신뢰성을 향상시키며 데이터베이스의 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있도록 한다. 결과적으로 기존의 시스템에 대하여 유비쿼터스 센서 네트워크의 안정성을 확보할 수 있었고 실시간 전송 모듈의 프로세스 점유율을 약 20% 감소시킬 수 있었으며 실제 측정한 ECG를 압축한 결과 25.6:1의 압축률에서 약 3.25%의 PRD를 가지는 효율적인 ECG 관리가 이루어질 수 있었다.
본 논문에서는 국제 통신 표준화기구인 ITU-T의 SG15에서 채택된 G.729 Annex A (이하G.729A)음성 부호화기를 ARM9 Thumb/sup R/ 프로세서 코어에 적용 가능하도록 전체 모듈을 다양한 최적화방법을 이용하여 어셈블리어로 실시간 구현하였다. G.729A는 8 kbit/s의 전송률을 갖는 ITU-T표준 음성 부호화기이며, 입력신호는 8 kHz로 샘플링되며 샘플당 16 비트로 양자화된 PCM신호이다. G.729A는 앞서 표준화된 G.729와 비트단위로 상호호환 가능하며 계산량을 대폭 감소시킨 버전이다. 구현된 G.729A음성 부호화기는 부호화기와 복호화기 부분이 각각 약 35 MIPS 및 8 MIPS의 복잡도를 나타내며, 사용된 메모리양은 프로그램 ROM 36.5 kBytes, RAM 6.3 kBytes이다 구현된 G.729A 음성 부호화기는 ITU-T에서 제공하는 9개의 테스트 벡터를 모두 통과하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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