근본적으로 방대한 양의 실시간 연산을 요구하는 영상 신호처리, 소나, 레이다와 같은 시스템에서는 시스템의 성능을 최대화하기 위해 병렬 신호처리 시스템의 사용이 불가피하다. 본 논문은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리할수 있는 병렬 신호처리보드를 설계 및 구현하였다. 이 보드는 DSP칩간의 통신과 보드간의 통신이 가능하며, DSP칩이 마스터가 되어 EMIF(External Memory Interface Port)포트를 통해 다른 DSP칩의 지역메모리를 액세스 할수 있다. 또한 외부의 호스트 프로세서가 보드 내의 DSP칩에 프로그램을 다운로딩 할수 있다. 보드간의 통신은 PCI 버스를 통하여 이루어지며, DSP칩간의 통신과 DSP칩과 그의 지역메모리와의 통신은 지역버스를 통해 직접적으로 이루어진다. 보드에서 가장 핵심인 DSP-to-PCI제어기는 하드웨어 언어인 VHDL로 설계하였으며, 시뮬레이션 환경은 Synopsys & ALTERA MaxplusⅡ를 사용하여 검증하였으며, 최종적으로 CPLD(Complex Programable Logic Device)칩을 사용하여 구현하였다.
정밀을 요하는 자동차 부품의 측정 시스템은 온도에 따라 보상이 필수적이다. 부품의 측정값의 신뢰도를 유지하기 위해서 단순히 제품의 합격 영역을 상온에서 51.786~51.819mm로 했을 때, 온도가 상온에서 따러져 있는 경우 그 부품의 측정영역을 신뢰하기가 어려워진다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해서 2개의 카메라를 사용하여 한쪽은 표준 제품을 두고, 다른 쪽은 실제 제품을 둠으로서 온도에 따라 달라지는 표준 제품의 측정값의 Offset를 실제 제품에 반영함으로써 측정값을 보상하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러 가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 측정에 어려움을 겪고 있는 에어콘 스윗치인 마그네트 코일 하우징을 대상으로 하였다. 특히 측정 대상이 크고, 카메라의 화소수가 40만 이하일 경우, 측정의 중요한 포인트는 화소수와 배경과 대상의 구별이다. 이를 정확히 알아내는데, FCM (Fuzzy C-means) 알고리듬이 좋은 결과를 주지만 속성 공간에서 유사성만을 고려하고, 공간영역에서 유사성은 고려되지 않기 때문에 FCM은 \"equal evidence\"와 \"ignorance\"를 구분하지 못한다. 이를 개선하기 위해서 FCM를 수정하여 먼저 FCM로 처리하고 이를 바탕으로 PCM (Possibilistic C-means)를 사용하였다. 결과를 모니터에 보여주고, RSC-232 포트를 통하여 신호를 마이크로 프로세서에 전달하여 제품의 양호(good), 불량(bad)을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.
이 논문에서는, 독립성분해석기법과 EM기법을 이용한 새로운 혼합영상분리 방법을 제안한다. 독립성분해석기법은 통계적으로 독립된 랜덤변수들의 선형조합으로 측정대상 랜덤신호를 표기하는 여러 통계신호처리 기법 중의 하나로, 정보의 분리, 특징 추출 통의 응용분야에 적용되고 있다. 기술적으로는, 독립성분기법은 주성분 분리기법의 확장이라 볼 수 있고, 근래에 혼합정보의 분리에 관련하여 많이 연구되고 있다. 현재까지의 연구 결과로는 혼합영상의 분리에 있어 독립성분해석기법만으로는 혼합영상분리의 해를 얻지 못하고 있다. 이러한 독립성분해석기법의 약점을 보완하는 방범으로, 최근에 이노베이션 프로세서를 전처리로 하는 독립성분해석기법을 혼합한 시스템을 이용한 혼합영상 분리가 시도되었다. 이노베이션 프로세서를 전처리로 첨가한 혼합영상분리의 과정도 독립성분해석기법만을 사용한 경우보다는 향상된 혼합영상분리를 하지만, 분류된 영상들이 원래의 혼합 전의 영상과 많이 다른 결과를 내고 있다. 기존의 방법들인 독립성분해석기법이나 이노베이션이 전처리로 적용된 경우에도 혼합이전의 영상간의 상관관계가 클 경우, 혼합영상의 분류가 잔 이루어지지 않는다. 본 논문에서는 이 약점을 보완하기 위하여. EM이론을 기존의 시스템에 전처리로 첨가하여 혼합 영상의 분리를 향상시키고자 하였다. 실험 결과에서는 최근에 연구된 이노베이션의 방법보다 EM을 적용시킨 경우가 향상된 혼합영상의 분리의 결과를 보여 주고 있다.
본 논문에서는 8K(7680x4320) UHD(Ultra High Definition) TV에서의 화질 향상을 위한 영상신호 처리용 프로그래머블 비디오 프로세싱 플랫폼을 세계 최초로 제안하였다. 8K 영상을 초당 60 프레임으로 처리하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 능력과 대용량의 메모리 대역폭이 지원되어야 한다. 제안한 아키텍처에서는 입력 영상의 병렬처리를 위한 멀티 클러스터 구조, 클러스터 간이 데이터 파이프라이닝을 위한 링 데이터 패스 구조 및 필터링 연산을 위한 하드웨어 가속기로 구성되었다. 재구성형 프로세서(Reconfigurable Processor) 기반의 제안된 플랫폼은 다양한 화질향상 알고리즘을 구동할 수 있으며, UHD 방송 표준 및 디스플레이 패널 변동성에 알고리즘의 업데이트만으로 대응이 가능한 큰 장점을 갖고 있다.
통신 기술이 발달하면서 유무선을 통한 네트워크 접속이 빈번해지고 고화질의 비디오/오디오 압축 방식의 출현으로 데이터의 교류는 더욱 활발해지고 있다. 데이터 교류의 증가로 개인 정보와 비디오/오디오 콘텐츠 등의 사업적 이윤을 목적으로 하는 유료정보에 대한 접근권한과 보호가 중요한 요소로 인식되고 있다. 따라서 본 논문에서는 타원 곡선 암호화 알고리즘을 이용한 디지털 미디어 저작권 보호 기술을 제안한다. 제안된 방식에서는 H.264 영상신호의 핵심 파라미터만을 암호화하여 암호 및 복호에 따른 부담을 줄이고 해당 정보를 복호하지 못할 경우 영상 재생이 안 되거나 매우 열악한 화질의 영상이 재생되도록 한다. 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 영상 재생 단말기에 암호 복호화 하드웨어가 필요하다. 제안된 시스템의 동작을 검증하기 위해 재구성 가능한 타원곡선 암호화 프로세서를 구현하고 H.264 영상 복호기에 적용하였다. 검증 결과 암호화된 데이터를 복호하지 못하는 경우 영상이 제대로 재생되지 않음을 확인하였다.
영상 신호 프로세서(Image Signal Processor, ISP)는 카메라 센서로부터 획득된 RAW 영상을 사람의 눈에 보기 좋은 sRGB 영상으로 변환한다. RAW 영상은 sRGB 영상에 비해 영상 처리에 도움이 되는 정보를 가지고 있지만 상대적으로 큰 용량으로 인해 주로 sRGB 영상만 저장되고 사용된다. 또한, 실제 카메라의 ISP 과정이 공개되어 있지 않아 그 역과정을 모사하는 것은 매우 어렵다. 이에 sRGB와 RAW 영상의 상호 변환을 위한 카메라 ISP 모델링 연구가 활발히 진행되고 있으며, 최근 기존의 단순한 ISP 신경망 구조를 고도화하고 실제 카메라 ISP의 동작과 유사하게 카메라 파라미터(노출 시간, 감도, 조리개 크기, 초점 거리)를 직접 반영하는 ParamISP[1] 모델이 제안되었다. 하지만 ParamISP[1]를 포함한 기존의 연구는 카메라 ISP를 모델링함에 있어 렌즈로 인해 발생하는 렌즈 쉐이딩(Lens Shading), 광학 수차(Optical Aberration), 렌즈 왜곡(Lens Distortion) 등을 고려하지 않아 복원 성능에 한계가 있다. 본 연구는 ISP 신경망이 렌즈로 인해 발생하는 열화를 보다 잘 다룰 수 있도록 위치 정보 인코딩(Positional Encoding)을 도입한다. 제안하는 위치 정보 인코딩 기법은 영상을 분할하여 패치(Patch) 단위로 학습하는 카메라 ISP 신경망에 적합하며 기존 모델에 비해 영상의 공간적 맥락을 반영할 수 있어 더욱 정교한 영상 복원을 가능하게 한다.
본 논문에서는 컬러 영상을 실시간 신호 처리 과정을 통해 보정하기 위한 낮은 복잡도의 배럴 왜곡 보정 프로세서의 구조를 제시하고, 이를 구현한 결과를 보인다. 제안하는 배럴 왜곡 보정 프로세서는 컬러 디모자이킹과 배럴 왜곡 보정 과정의 두 보간과정을 결합하여 하드웨어 복잡도를 낮추었다. 또한 배럴 왜곡 보정 과정의 공간적 지역성을 이용한 메모리 인터페이스를 설계하여 한 픽셀을 보정하는데 요구되는 메모리 대역폭을 크게 감소시켰다. 설계된 보정 프로세서는 $0.11-{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 35K의 논리 게이트로 구현되었고, $2048{\times}2048$ 크기의 컬러 영상을 최대 606 MHz의 동작 주파수로 150 Mpixels/s의 속도로 보정할 수 있으며, 요구되는 메모리 대역폭은 1 read/correction이다.
엑티브 셔터 안경 기반 3DTV와 페시브 편광 필터 안경 방식 3DTV의 화질 비교는 최근에 이슈로 대두되고 있다. 엑티브 셔터 안경 방식 기술이 Full-HD 3D영상 구현이 가능함에도 불구하고 스테레오 영상에 대한 동기 신호의 전송, 수신, 및 재구성 과정 중에 내부/외부 잡음 환경에 영향을 받아 3D안경에 탑재된 동기화 프로세서 칩의 오동작으로 영상 플리커가 자주 발생한다. 이러한 문제를 극복하기 위해 동기 신호에 실리는 잡음의 제거 및 오차 보정을 추가적으로 수행하는 과정이 필요하며 이로 인해 추가로 소모되는 전력이 증가하고 있다. 본 논문에서는 3DTV 엑티브 셔터 안경을 위한 동기 신호 처리 프로세서를 구현하는 저 전력 이산 사건 (Discrete-Event) 기반 SoC (DE-SoC)칩을 제안한다. 이를 위해 이벤트 적재기와 소수점 타이머 하드웨어를 구현한다. 제안한 기법을 통해 실시간으로 수신되는 동기 수신 회로 구동을 최대한 지연시킴으로써 전력을 소모하는 하드웨어를 부분을 최소화 하며 소수점 타이머를 이용하여 동기 신호 수신 부를 완전히 정지시킨 상태에서도 일정 시간 동기를 유지하는 특성을 이용하여 무선 동기 수신부의 전력소모를 줄이고 외부 잡음의 영향을 완벽하게 차단할 수 있다. 제안한 기법을 위해 약 15,000개의 로직 게이트와 1Kbytes SRAM 버퍼를 추가로 사용한다. 그럼에도 불구하고 전력 소모는 기존대비 약 20%이하로 떨어질 뿐만 아니라 TV로부터 오는 동기 신호 없이도 2시간동안 1%정도의 동기 오차를 보여준다.
정밀을 요하는 자동차 부품의 측정 시스템은 온도에 따른 보상이 필수적이다. 부품의 측정값의 신뢰도를 유지하기 위해서 단순히 제품의 합격 영역을 상온에서 51.786~51.819mm로 했을 때, 온도가 상온에서 떨어져 있는 경우 그 부품의 측정영역을 신뢰하기가 어려워진다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해서 2개의 카메라를 사용하여 한쪽은 표준 제품을 두고, 다른 쪽은 실제 제품을 두므로서 온도에 따라 달라지는 표준 제품의 측정값의 Offset를 실제 제품에 반영하므로 측정값을 보상하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러 가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 측정에 어려움을 겪고 있는 에어콘 스윗치인 마그네트 코일 하우징을 대상으로 하였다. 특히 측정 대상이 크고, 카메라의 화소수가 40만 이하일 경우, 측정의 중요한 포인트는 화소수이기 때문에 이를 정확히 알아 내는데, FCM(Fuzzy C-means) 알고리듬이 좋은 결과를 주지만 속성 공간에서 유사성만을 고려하고, 공간영역에서 유사성을 고려되지 않기 때문에 FCM은 \"equal evidence\"와 \"ignorance\"를 구분하지 못한다. 이를 개선하기 위해서 FCM를 수정하여 먼저 FCM로 처리하고 하고 이를 바탕으로 PCM(Possibilistic C-means)를 사용하였다. 결과를 모니터에 보여주고, RSC-232 포트를 통하여 신호를 마이크로프로세서에 전달하여 제품의 양호(good), 불량(bad)을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.
본 논문에서는 스페클 노이즈를 포함하는 SAR 영상에서 도로망과 같은 선형 구조를 검출하기 위하여 하이브리드 특징 검출 방법을 사용하였다. 먼저 국소적으로 이웃한 영역에 대하여 평균 밝기 비율 또는 통계적 특성을 고려하여 국소적 에지를 검출하였고, 도로에 대한 많은 정보를 위하여 양 검출기로부터 검출된 응답을 결합하였으며, 결합된 에지 세그먼트 중 도로에 일치하는 세그먼트를 결정하고, 연결하여 완전한 도로망을 검출하였다. 본 논문에서 도로망의 검출 방법으로 도로에 대한 일반적인 사전 지식을 MRF 모델로 정의하고, 제안한 세그먼트의 상호 작용 포인터 프로세서에 의한 에너지 함수를 최적화하여 도로망을 검출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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