사용자에게 편리한 인터페이스를 제공하는 IT 기기가 널리 보급되면서 직관적인 인터페이스 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이미지 센서로 입력된 사람의 손 모양이나 움직임을 이용하는 인터페이스가 그 중 하나이다. 한 편 이미지 센서 영상을 저장하기 위하여 H.264/AVC와 같은 영상 압축 기술이 사용된다. 영상을 압축하기 위해 부호기는 모든 Macroblock에서 움직임 추정을 수행한다. 추정된 움직임 정보는 손 움직임을 인식하는데 사용될 수 있고 이를 통해 전자 기기에 명령을 내리는 인터페이스 기술의 한 부분을 구현하는 것이 가능하다. 본 논문은 H.264/AVC 부호기의 Motion Vector를 이용하는 손 추적 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 손 움직임 추적의 정확도를 향상시키기 위하여 Motion Vector보다 신뢰도가 높은 Motion Density Map 정보를 사용한다. 이 정보를 이용하여 이동한 손을 포함하는 손 윈도우를 결정한다. 실험 결과를 통하여 제시된 알고리즘이 손의 움직임을 추적하는 것을 확인할 수 있다.
High-density image sensors have microlens array to improve photosensitivity. It is conventionally fabricated by reflow process. The reflow process has some weak points. UV imprinting process can be proposed as an alternative process to integrate microlens array on photodiodes. In this study, the UV imprionting process to integrate microlens array on image sensor was developed using W transparent flexible mold and simulated image sensor substrate. The UV transparent flexible mold was fabricated by replicating master pattern using siliconacrylate photopolymer. The releasing property and shape accuacy of siliconacrylate mold was analysed. After UV imprinting process, replication quality and align accuracy was analysed.
각종 시스템 및 시스템 제어 기술이 발달하면서 다양한 소자들의 소형 경량화가 빠르게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 소형 경량화 된 디스플레이 소자인 Microdisplay와 CMOS 이미지센서의 특성, 제어방식 및 적용에 대하여 연구하였다. 그리고 이를 SOPC(system on a programmable chip) 설계 기법을 적용하여 설계하였다.
돼지 호흡기 질병은 돈사에 막대한 경제적 손실을 초래하는 질병들 중 하나이다. 본 논문에서는 저비용으로도 구축이 가능한 소리 센서 기반의 돼지 호흡기 질병 탐지 시스템을 제안하며, 특히 잡음 환경에서도 강인한 시스템의 구성에 초점을 두었다. 제안하는 시스템은 먼저, 돈사 내의 소리 센서로부터 취득한 돼지 소리를 2차원 회색조 이미지로 변환한다. 이후, 잡음에 강인한 성능을 보이는 Dominant Neighborhood Structure(DNS) 알고리즘을 이용하여 질감정보를 추출한다. 마지막으로, 이미지 분류에서 그 성능이 이미 입증된 딥러닝의 대표적 모델인 Convolutional Neural Network(CNN)에 사용하여 돼지 호흡기 질병을 탐지 및 분류한다. 실제 국내 돈사에서 취득한 돼지 소리를 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 96%가 넘는 안정적인 시스템임을 확인하였다.
본 논문에서는 LED 패널의 신호를 받아 모바일 단말기에 장착된 이미지 센서를 통하여 임의의 위치에 있는 모바일 단말기의 위치를 추정하는 실내 측위 알고리즘을 제안하였다. 측위 성능평가를 위하여 실내에 존재하는 잡음 환경을 고려하였고, 제안한 알고리즘은 잡음환경에 무관하게 높은 측위 성능을 보임을 입증하였다.
본 논문에서는 이미지 센서의 Channel Spectral Sensitivity 특성과 CIE-Color Matching Function과의 관계를 고려하여, Color를 재구성함으로써 기존 영상의 색 정보를 그대로 복원하고, Color Error를 줄이는 방법을 제안한다. 특히 색변환 과정 중 Color Error를 줄일 때, 영상의 Edge와 Noise를 판별하여 Noise boost-up을 방지하고, 화질을 개선하는 방안을 제시한다.
최근 디지털 카메라, 영상관련 디지털 기기들의 증가와 DMB(Digital Multimedia Broadcasting)의 시작으로 영상 처리 분야의 중요성이 점차 높아지고 있으며, 적절히 교정하지 못한 영상은 너무 밝거나 또는 너무 어둡게 보일 수 있기 때문에 영상을 컴퓨터 스크린에 정확하게 표현하는 감마교정은 영상을 디스플레이 하는 장치에서 더 많은 비중을 차지하고 있다. 본 논문에서는 영상 입력 장치 또는 카메라 이미지 센서로부터 얻은 Bayer Data 가 전처리 과정에서 수행하는 감마교정에 대해 이해하고, ROM에 감마 값을 고정하여 수행하지 않았다. 구간 선형 알고리즘을 이용한 하드웨어적인 처리를 수행하는 감마 교정을 구현하고자 한다. 이를 위해서 Visual C++을 이용하여 소프트웨어적인 구현과 구간 선형법 알고리즘을 이용한 구현을 검증한 후, 구간 선형 알고리즘을 적용한 감마 교정을 하드웨어로 설계 후, Modelsim6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.
상황에 따라 조명의 밝기나 종류 등에 영향으로 CMOS 이미지 카메라 센서로부터 입력 받은 영상의 색상은 원색과 차이가 있다. 이러한 왜곡된 색상을 Red, Green, Blue와 휘도를 이용하여 원래의 색으로 표현하는 과정이 White Balance이다. 사람은 색이 눈으로 입사되는 물리적인 자극 외에 대뇌의 작용으로 광원이 바뀌어도 같은 색으로 인지하는 특징이 있다. 따라서 이러한 과정이 없을 시에는 우리의 눈으로 보는 것과 영상장치를 통해서 모니터에 표시되는 영상의 색상과 차이가 생긴다. 본 논문에서는 RGB와 휘도를 이용하는 방법과 논문에서 제안한 히스토그램을 이용하는 방법에 대해 소프트웨어를 사용하여 각각의 상황에 따라 알고리즘을 적용하여 WB를 수행한 결과에 대하여 PSNR을 구하여 비교 분석한 후 최적화된 알고리즘을 이용하여 하드웨어 설계 언어인 VHDL을 사용하여 구현하고, ModelSim6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.
카메라를 내장한 휴대용 단말기의 보급과 인터넷 및 무선 네트워크의 급속한 확산으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구체화한 새로운 서비스들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 4개 분야의 학제간 공동연구를 통해 기존 PC 기반의 인터넷 컴퓨팅 환경에서 적용하기 어려웠던 U-Campus 서비스를 제안한다. 이는 UTOPIA 프로젝트의 일부로서 휴대용 단말기와 이미지 기반 센서인 컬러코드를 이용한 유비쿼터스 컴퓨팅형 캠퍼스 서비스이다. 현재 테스트 베드를 구축하고 U-Profile. U-Messaging 및 U-Campus Tour Guide 서비스를 제공하고 있다. 학생. 교수. 교직원 및 학교 방문자들은 U-Campus환경 하에서 다양한 정보를 PDA, 휴대전화, 스마트폰 등 휴대용 단말기를 통해서 언제, 어디서나 자연스럽게 제공 받을 수 있다.
High-density image sensors rave microlens array to improve photosensitivity. It is conventionally fabricated by reflow process. The reflow process has some weak points. UV imprinting process can be proposed as an alternative process to integrate microlens array on photodiodes. In this study, the UV imprionting process to integrate microlens array on image sensor was developed using UV transparent flexible mold and simulated image sensor substrate. The UV transparent flexible mold was fabricated by replicating master pattern using siliconacrylate photopolymer. The releasing property and shape accuacy of siliconacrylate mold was analysed. After UV imprinting process, replication quality and align accuracy was analysed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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