영상에 관련된 다양한 응용 시스템들을 구현하는 많은 연구들이 진행되어 왔지만, 그러한 영상 관련 응용 시스템을 구현함에 있어서 처리속도의 저하로 인하여 많은 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 대두된 여러 방법들 중에서 최근 하드웨어 접근 방법에 고려한 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 영상을 실시간으로 처리하기 위하여 하드웨어 구조를 갖는 병렬처리시스템을 기술하며, 또한 병렬처리시스템을 얼굴 검색 시스템에 적용한 후 처리속도 및 실험 결과를 기술한다. 병렬처리시스템은 SIMD와 MIMD가 결합된 구조를 갖고 있기 때문에 다양한 영상 응용시스템에 대해서 융통성과 효율성을 제공하며, 144개의 처리기와 12개의 다중접근기억장치, 외부 메모리 모듈을 위한 인터페이스와 외부 프로세서 장치(i960Kx)와의 통신을 위한 인터페이스로 구성되어있다. 다중접근기억장치는 메모리 모듈선택회로, 데이터 라이팅회로, 그리고, 주소계산 및 라우팅회로로 구성되어 있다. 또한 얼굴 검색 시스템을 병렬처리 시스템에 적합한 병렬화를 제공하기 위해 메쉬방법을 이용하여 전처리, 정규화, 4개 특징값 추출, 그리고 분류화로 구성하였다. 병렬처리시스템은 하드웨어 모의실험 패키지인 CADENCE사의 Verilog-XL로 모의실험을 수행하여 기능과 성능을 검증하였다.
DMB 서비스의 상용화 및 3D 게임, 휴대용 인터넷, 영화서비스 등의 멀티미디어 서비스를 위하여 최근 모바일용 기기에 VGA급 이상의 컬러 FPD의 채택이 본격화 하고 있다. VGA급 이상의 화면에 30fps의 실시간 동영상을 디스플레이 하려면 소프트웨어를 통한 구현방법은 프로세서의 성능이 이에 미치지 못하기 때문에 구현이 어렵고, 전용 하드웨어를 구성하여야만 풀 프레임의 동영상지원이 가능하다. 본 논문에서는 모바일 디스플레이 장치의 실시간 동영상 구현을 위한 flash memory controller, OLED interface로 이루어진 OLED 제어기를 제안하고 이를 FPGA로 구현하여 성능을 평가하고자 한다.
Image Signal Processor(ISP)의 한 블록인 Auto Exposure(AE)는 입력 영상의 밝기가 전체적으로 어둡거나 밝으면 적정 밝기로 조절하여 적당한 평균 밝기를 유지하는 기능을 한다. 하지만 AE는 영상의 전체 평균 밝기만 조절하기 때문에 영상의 명암대비 향상까지 기대하기는 어렵다. 특히 물체 인식이 필요한 분야에서는 ISP의 AE 만으론 명암대비가 낮은 영상에서는 물체 인식이 어려워져 명암대비 향상 기술이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 ISP의 AE를 대체할 방법으로 Histogram Equalization(HE)를 제안한다. 또한 기존의 HE 문제점을 간단한 연산만으로 보완하고 하드웨어 구현에도 적합한 방법을 제안한다.
본 논문에서 제안하고 있는 RT-WISN(Real Time-Wireless Image Sensor Network)는 과거의 무선이미지 전송 기술에 비해 적은 전력을 소모하고 빠른 전송이 가능하게 하는 기술이다. 제안된 RT-WISN은 IEEE802.15.4 표준을 따르고 있으며, 현재 본 연구실에서 개발하고 있는 UoC(Ubiquitous on Chip) 메모리 구조를 응용하여 사용하고 있다. 본 논문에서 제안하고 있는 RT-WISN은 전송하고자 하는 대상이 되는 영상정보의 움직임 변화를 영상 전송 임계값 값을 사용하여 데이터 전송 시기를 결정함으로써 기존의 시스템에 비해 노드의 에너지를 보다 효율적으로 관리할 수 있는 기법 이다. 또한 본 논문에서는 제안된 전용 프로세서를 사용하여 보다 넓은 대역폭에서 필요한 영상 데이터를 효율적으로 전송할 수 있어 전송 시간 제어에 보다 용이함을 제공 한다. 무선센서 네트워크에서 이런 점들은 각 노드들의 생존 시간을 향상하게 되고, 고속의 전송이 가능하게 하는 장점으로 작용하게 된다. 본 논문에서는 Peer-to-Peer 상에서 실제 설계된 메모리 구조를 사용하여 이미지를 무선으로 전송하고 그 전송 시간과 도달률을 측정하여 RT-WISN이 무선 센서 네트워크에서의 검출된 영상 정보의 전송에 적합함을 보인다.
능동형 감시 카메라를 이용한 감시 시스템은 기존의 소리나 센서를 이용하는 방법과 달리 거리의 제약이 없이 시스템을 구성할 수 있다는 장점을 가지지만 하드웨어 구현 시에 많은 연산량을 요구한다. 본 논문은 기존의 DSP나 임베디드 프로세서를 이용하는 방법과 달리 연속 영상의 차영상을 이용하는 방법을 통해서 간단하고 빠르게 객체의 움직임을 추출 및 추적할 수 있는 움직임 추적기를 제안하고 구현하였다. 제안하는 움직임 추적기는 하드웨어 크기가 작으면서도 시속 10km 이내의 사람 움직임을 효과적으로 감지할 수 있다. 차분의 절대값을 이용하는 방법을 사용하였기 때문에 동영상 압축 표준과 연동하여서 사용할 수 있다. 또한 화면 건너뛰기값을 조절함으로서 고속 물체와 저속 물체 모두를 효과적으로 감지할 수 있다. 차영상에 존재할 수 있는 잡음에 대해서 객체의 정보를 이용하는 방법을 통해서 잡음에 대한 내성을 강하게 하였다. 제안한 움직임 추적기는 NTSC급 영상을 충분히 처리할 수 있으며 약 13,000 게이트로 FPGA에서 구현되었으며 능동형 감시 카메라 시스템에 내장되어 실제로 원활히 동작하는 것을 확인하였다. 이를 바탕으로 기존에 개발한 움직임 추정기에 제안한 움직임 추적기를 내장하여 동영상 압축 코덱과 연동이 가능한 움직임 추적기 내장형 움직임 추정기를 구현하였다. 구현된 움직임 추정기는 $0.35{\mu}m$ 공정에서 약 17,000 게이트의 크기를 가진다.
본 연구는 무인 영상감시를 위한 이동물체의 실시간 탐지 및 추적을 다루고 있다. 고정 카메라로부터 획득한 영상을 사용하여 영상 내의 모든 이동물체를 검출하고 이동물체를 에워싸는 사각형 박스로 물체를 표시하여 추적한다. 추적방법은 TI DSK6455 키트와 키트 상에 연결된 FPGA 보드로 구성되는 임베디드 시스템에 구현하였다. DSP 키트에서는 이동물체의 검출과 추적을 위한 영상처리 알고리즘을 처리하며, 영상획득과 표시를 위해 설계된 FPGA 보드에서는 라인별로 영상을 읽고 DMA 데이터 전송 방식으로 DSP 프로세서로 영상 데이터를 보내며 또한 처리된 영상 데이터를 VGA 모니터로 보낸다. 실험결과에 의하면 이동물체의 추적은 만족스럽게 추적속도는 $320{\times}240$ 영상 해상도에서 초당 30 프레임의 속도로 수행하였다.
본 논문에서는 이차원 이산 웨이블릿 변환을 이용한 실시간 영상 압축 및 복원 프로세서의 구조를 제안하고 ASIC(Application specific integrated circuit) 라이브러리를 이용하여 최소의 하드웨어로 구현하였다. 구현된 하드웨어에서 데이터 패스부는 웨이블릿 변환과 역변환을 수행하는 DWT 커널(Kernel)부, 양자화기 및 역양자화기, 허프만 엔코더 및 디코더, 웨이블릿 역변환 시 계수의 덧셈을 수행하는 덧셈기 및 버퍼, 그리고 입출력을 위한 인터페이스와 버퍼로 구성하였다. 제어부는 프로그래밍 레지스터와 명령어를 디코딩하여 제어 신호를 생성하는 주 제어부, 그리고 상태를 외부로 알리는 상태 레지스터로 구성된다. 프로그래밍 조건에 따라서 영상을 압축할 때의 출력은 웨이블릿 계수, 양자화 계수 혹은 양자화 인덱스, 그리고 허프만 코드 중에서 선택하여 발생할 수 있고 영상을 복원할 때의 출력은 허프만 디코딩 결과, 복원된 양자화 계수 그리고 복원된 웨이블릿 계수 중에서 선택하여 발생할 수 있다. 프로그래밍 레지스터는 총 16개로 구성되어 있는데 각각이 한번의 수직 혹은 수평 방향의 웨이블릿 변환을 수행할 수 있고 각각의 레지스터들이 차례대로 동작하기 때문에 4 레벨의 웨이브릿 변환을 한번의 프로그래밍으로 수행가능하다. 구현된 하드웨어는 Hynix 0.35m CMOS 공정의 합성 라이브러리를 가지고 Synopsys 합성툴을 이용하여 게이트 레벨의 네트리스트(Netlist)를 추출하였고 이 네트리스트로부터 Vela 툴을 이용하여 타이밍정보를 추출하였다. 추출된 네트리스트와 타이밍정보(sdf 파일)를 입력으로 하여 NC-Verilog를 이용하여 타이밍 시뮬레이션을 수행하여 구현된 회로를 검증하였다. 또한 Apollo 툴을 이용하여 PNR(Place and route) 및 레이아웃을 수행하였다. 구현된 회로는 약 5만 게이트의 적은 하드웨어 자원을 가지고 최대 80MHz에서 동작 가능하였다.
초고속 인터넷 망의 발전과 함께 네트워크를 통한 전체 시스템의 통합관리 및 감시가 가능해지고 있다. 본 논문에서는 Windows CE 기반의 무선 인터넷 서비스를 이용한 감시 시스템을 구현하였다. 각각의 웨이블릿 인코더를 가진 원격지 카메라를 이용하여 압축한 데이터를 802.11b(Wi-Fi) 무선 랜 망을 사용하여 전송하고, 전송된 9 채널의 영상 데이터를 각 채널별로 웨이블릿 디코더를 이용하여 압축을 풀고, 고속 데이터 버스를 이용하여 동시에 화면에 디스플레이 하였다. 이러한 시스템을 구현하기 위하여 Geode GXl 프로세서 기반의 Windows CE 서버시스템을 구현하였고, FPGA를 이용하여 9 개의 웨이블릿 디코더를 통하여 입력된 영상 데이터를 제어하였고, 실시간 디스플레이가 가능하도록 하였다. 그리고, Windows CE 기반의 PCI 디바이스를 제어하기 위한 디바이스 드라이버 및 응용 소프트웨어를 작성하였다.
최근에 지능형 로봇분야에서 주위 카메라를 기반으로 실시간으로 환경인식 및 물체 추적 등 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 환경인식 및 물체 추적은 결국 배경과 관심물체를 분리하는 것이라고 볼 수 있는 데, 차 연산을 이용하여 물체의 움직임만을 배경으로 분리하는 방법과 물체인식을 통해 배경으로부터 분리하여 추적하는 방법에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배경과 물체 사이에서 변화하는 색상의 변화를 퍼지기법을 이용하여 물체를 배경과 분리하여 실시간으로 물체를 추적하고자 한다. 실시간 물체 추적을 위해 전체영상에 대한 전역적 탐색을 통해 여러 후보 물체 중 관심물체를 배경에서 추출 후, 추출된 물체의 크기에 따른 지역탐색을 통하여 물체를 추적하는 방법이다. 그리고 본 논문에서는 ARM프로세서를 이용한 카메라시스템을 제작하여 실시간 추적을 실험하였다.
본 논문에서는 최근 유선을 대치하기 위해 등장한 여러 가지 근거리 무선통신 방식 중 블루투스 기술과 시스템의 안정성 및 리소스의 효율적 사용을 위한 멀티태스킹이 가능한 RTOS(uC/OS)를 이용하여 투선 비디오 도어폰을 설계 및 구현해 본다. 송신기는 카메라, 비디오 디코더, 영상 압축칩 프로세서(ARM7TDMI), 메모리, 블루투스 모듈 등을 이용하여 임베디드 시스템을 구성하였고, 수신기는 블루투스 모듈을 통해 수신된 영상 데이터를 모니터에 디스플레이 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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