본 논문에서는 H.264의 정수 변환 모듈, 양자화 모듈, 역양자화 모듈, 정수 역변환 모듈에 대한 하드웨어 구조를 제안한다. 새로운 동영상 압축기술인 H.264의 전체 구성 중에서 핵심 부분인 동영상 데이터의 영역 변환 및 양자화 기능들을 하드웨어로 설계할 수 있도록 알고리즘을 기술하고, 저전력 설계를 위하여 하드웨어 사이즈를 최소화하도록 구조를 정하였다. 구현된 전체 모듈들은 PCI 인터페이스를 통한 Altera APEX-II FPGA 구성과 삼성 STD130 0.18um CMOS Cell Library를 이용하여 각각 합성하고 검증하였다. 이렇게 검증된 구조의 성능은 ASIC으로 구현하였을 경우 최대 동작 주파수가 100MHz이며, QCIF의 사이즈 기준으로 초당 최대 1295 프레임의 계산을 수행할 수 있으며, 이는 하드웨어 기반의 H.264 실시간 부호화기를 설계하기에 적합한 구조임을 보여준다.
본 논문에서는 보다 강인하면서 화질의 열화를 최소화할 수 있는 워터 마크의 은닉을 위 해 9/7 쌍직교 웨이브릿 변환영역에서의 지각적 동조 (tuned)특성과 정상상태 일반화 가우시안 (stationary generalized Gaussian) 모델에서의 NVF (noise visibility function)를 적용하는 방법을 제안한다 이 방법은 웨이브릿 영역에서 각 부대역에 대한 문턱값을 결정한 다음 지각적 중요 계수를 찾은 후 이 지각적 중요계수에만 적응적인 삽입강도를 갖는 워터마크를 은닉한다. 워터마크는 3레벨로 분해된 웨이브릿 변환영역에서 영상의 인간시각 시스템에서 계산된 JND값과 통계적 다해상도 특성을 기반으로 정상상태 일반화 가우시안 모델에 따라 각 계수들의 값에 따라 은닉된다. 실험 결과 제안한 방법에서 WF를 이용함으로써 에지나 텍스쳐 영역에 더 강하게 삽입할 수 있고 각 부대역에 대한 지각특성을 이용할 수 있어 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.
본 논문에서는 매개변수 추종기법과 모델추종 적응제어기법을 이용하여 재형상 모델 추종 비행제어기법을 제안하였다. 기준 모델을 추종하기 위하여 모델의 신호와 입력, 오차를 이용하여 적응제어기를 구성하였다. 고장이 발생하는 경우 시스템에 발생하는 불확실성에 대처하기 위해 시스템 식별기법을 도입하였으며, 역변환 계산의 용이성을 위해 회귀적 재귀 푸리에 변환기법을 사용하였다. 회귀적 재귀 푸리에 변환을 이용한 적응제어기법을 통해 고장에 능동적으로 대처하는 비행제어시스템을 구성하였으며, 항공기 제어면 파손을 모사하기 위하여 안정미계수 및 조종미계수 기법을 이용하여 고장을 정식화 하였다. 수치 시뮬레이션을 통해 제안된 제어시스템의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 입력된 차량영상에서 번호판을 추출하여 인식하는 시스템을 제안하였다. 개선된 IAFC 퍼지 신경회로망을 사용하여 자동차 번호판의 후보영역을 추출하고, 형태학적 필터를 사용하여 잡음을 제거하였다. 추출한 자동차 번호판을 정형화하기 위하여 허프 변환과 기하학적 변환을 사용하였다. 투영기법을 사용하여 분리한 숫자를 오류역전파 신경회로망을 사용하여 인식하였다.
본 논문에서는 광대역 특성을 갖는 스트립라인 발룬을 설계 및 제작하였다. 제안된 스트립라인 발룬은 광대역 특성을 위하여 월킨슨 전력 분배기와 두 개의 광대역 위상 변환기로 구성된다. 광대역 발룬의 설계 주파수 대역은 $500{\sim}1500\;MHz$ 대역이고, 발룬 특성은 반사계수($S_{11}$) -10 dB 이하, 결합 손실이 -0.05 dB 이하가 되게 하기 위하여 세기차 ${\pm}0.5\;dB$ 이내, 위상차 $180{\pm}10$도 이내를 목표로 하였다. 제작된 광대역 스트립라인 발룬은 폭 12 mm, 길이 220 mm, 두께 2.3 mm로 크기를 가졌으며, 제작된 발룬 특설은 $500{\sim}1500\;MHz$ 대역에서 반사계수($S_{11}$) -10 dB 이하 위상차 약 $180{\pm}8$도 이내, 세기차 약 ${\pm}0.7\;dB$ 이내, 신호 손실 약 -2 dB를 보였다.
본 논문에서는 동영상 데이터의 효율적인 압축과 전송을 위하여 이산 웨이블렛 변환(Discrete Wavelet Transform)과 H.263 부호화[1] 방법을 이용한 영상 부호화 방법을 제안하였다. 이 방법은 웨이블렛 변환을 이용하여 영상을 여러 개의 주파수 영역별로 나누고 각각의 주파수특성에 따라 다른 부호화 방식을 취하게 된다. 제안된 방법은 정보량이 가장 많고 원본의 영상에 가장 가깝게 보존되는 저주파 영역은 H.263 부호화 방식을 사용하고, 나머지 고주파 영역은 산술부호화 방식을 사용함으로서 각각의 주파수 특성을 적절하게 고려한 압축을 하여 그 효율을 증대시키게 된다. 또한 웨이블렛 변환에 따른 저주파 영역의 크기는 실제 영상 크기의 4분의 1이 되는데, 이러한 사실은 H.263 부호화에서 움직임정보의 검출 단위인 매크로블럭(macro-block)의 개수를 줄여 웨이블렛 알고리즘 사용에 드는 추가적인 부호화 시간을 보상하게 한다. 저주파 영역의 H.263 부호화 방식으로 인한 양자화 오류로 나타나는 역 웨이블렛 변환에서의 화질열화를 최소화하기 위해 2단계 웨이블렛 변환을 사용했는데 실험결과 1단계 웨이블렛 변환을 사용한 영상에 비하여 화질이 개선됨을 알 수 있다.
지금까지 광학설계에서 사용되던 등가렌즈 변환은 렌즈가 공기중에 있다는 전제조건하에서 유도 되었기 때문에 접합렌즈계의 설계에서 부적절한 해를 얻는 경우가 있었다. 본 연구에서는 두꺼운 렌즈에서 등가렌즈로의 변환 및 이의 역변환과정을 어떠한 전제조건도 사용하지 않도록 일반화하였으며 일반화된 등가렌즈에 대한 3차수차식을 유도하였다. 일반화된 등가렌즈 변환을 2매 접합렌즈와 3매 접합렌즈의 변환에 적용시켜 본 결과, 일반화된 등가렌즈 변환이 두꺼운 렌즈의 3차수차를 잘 근사하고 있음을 확인하였다.
일반적으로 GPS 좌표변환은 3-10개의 변환요소에 의하여 3차원좌표로 이루어진다. 기존의 우리나라 삼각점의 성과는 수평위차결정과 수직위치의 측정이 각각 독립적(2D+1D)으로 관측 및 조정되었을 뿐만 아니라 이들에 대한 경중률도 정확하게 결정되어 있지 않다. 본 연구에서는 3차원(3D)방식의 결정방법과 수평위치와 연직위치의 분리(2D+1D)형태의 독립변환변수에 의한 변환방법을 서울의 강남지역과 용인의 구소삼각지역에 대하여 분석하였다. 연구결과 전통적인 3D변환방법보다는 2D+1D의 독립변환방식이 현재의 성과와 비교 분석한 결과 더 효율적이었다.
광대역 주파수 영역에서 동작하는 동축선을 이용한 임피던스 트랜스포머는 일반적으로 고정된 임피던스 비율 (1:n2 or n2:1, n은 케이블 수)의 값으로 임피던스 변환을 하는 회로에 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 임피던스 변환 비율이 가능한 동축선 임피던스 트랜스포머 구조를 제안하였다. 또한, 제안된 임피던스 변환 회로의 동작 특성을 확인하기 위하여 $50-{\Omega}$ to $25-{\Omega}$, $50-{\Omega}$ to $20-{\Omega}$, $50-{\Omega}$ to $9-{\Omega}$ 임피던스 트랜스포머를 제작하여 반사 특성을 살펴보았다. 제작된 트랜스포머는 $50-{\Omega}$ to $25-{\Omega}$와 $50-{\Omega}$ to $20-{\Omega}$ 임피던스 트랜스포머는 3-옥타브 이상의 주파수 영역에서, $50-{\Omega}$ to $9-{\Omega}$ 임피던스 트랜스포머는 한 옥타브 주파수 영역 이상에서 입력 반사 계수(S11)의 값이 -15dB 이하의 값을 가졌다.
본 논문에서는 광대역 종합 통신망 응용을 위한 8b 52 MHz CMOS 서브레인징 (subranging) A/D 변환기 (analog-to-digital converter : ADC)를 제안한다. 제안된 A/D 변환기는 새로운 방식의 동작 순서 기법을 사용하여 기존의 이중 채널 서브레인징 A/D 변환기 동작에 존재하는 홀딩 시간 (holding time)을 제거함으로써 신호 처리 속도 (throughput rate)를 50 % 향상시켰다. 또한, 하위 비트 A/D 변환기에서의 잔류 전압처리에 인터폴레이션 (interpolation) 기법을 이용하여 A/D 변환기의 비교기에 사용되는 프리앰프의 수를 50 % 수준으로 줄임으로써 면적을 감소시켰다. 시제품 A/D 변환기는 0.8 um n-well double-poly double-metal CMOS 공정으로 제작되었고, 측정 결과, 5 V 전원 전압과 52 MHz 샘플링 주파수에서는 230 mW, 3 V 전원 전압 및 40 MHz 샘플링 주파수에서는 60 mW의 전력을 각각 소모한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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