AQM은 라우터에서 사용되고 있으며 큐의 순간적 길이나 평균길이를 관찰하여 혼잡을 예측하고 탐지하는 알고리즘이며, 평균 큐길이가 임계 값을 초과하면 혼잡이 발생하였다고 추론하고 라우터로 유입되는 패킷을 미리 폐기시키거나 패킷 전송 노드에게 혼잡을 미리 알림으로써 전송노드에서 전송률을 줄여 혼잡을 피하도록 한다. AQM 알고리즘의 하나인 RED (random early detection)는 패킷을 무작위로 폐기시켜 혼잡제어를 하는 큐 기반의 혼잡 제어기술이다. RED는 TCP의 시간경과 및 큐 지연을 줄이며 링크 활용도를 높이고 버스트한 트래픽이 유입되는 것을 관리하는 기술로써 널리 사용되어지고 있으며 혼잡도의 정도를 큐의 평균 길이로 추정한다. 그러나 파라미터($P_{max}$, $TH_{min}$)값들이 고정되어 있어서 특정한 네트워크 환경에서는 동작을 잘 못한다. 본 논문에서는 네트워크 상태를 지속적으로 감지함으로써 $P_{max}$와 $TH_{min}$의 값을 네트워크 상태에 적합한 값으로 자동적으로 바꾸어줌으로서 다양한 환경에서도 동작을 잘할 수 있는 확장 RED를 제안한다.
본 논문은 자동으로 보안스티커를 부착시키기 위해 스마트폰 카메라를 검출하는 방법과 보안 스티커 탈부착 여부를 인식을 위한 보안 스티커 검출 방법을 제안한다. 이것은 출퇴근시간 때 사람이 보안스티커를 직접 부착하거나 탈부착 여부를 검사하는데 소요되는 시간을 줄이기 위함이다. 스마트폰 카메라 검출 시 LED 조명의 플리커현상에 의해 영상의 질이 나쁜 경우 검출률이 현저하게 낮다. 따라서 본 논문에서는 적응적 임계값을 적용한 뒤 빈번도를 검사해서 카메라 검출 방법을 구현하였다. 또한 보안 스티커 탈부착 여부를 인식하기 위해 색 필터링을 이용한 스티커 영역 검출 방법을 구현하였다. 제안 방법을 LED 조명의 플리커 현상이 있는 경우 스마트폰 카메라 검출에 적용해본 결과 기존 알고리즘보다 검출률이 향상되었음을 확인하였다. 또한 보안 스티커 검출률도 높았다.
본 논문은 사용자의 입력, 색상 및 깊이 정보를 이용한 의미론적 물체 분할 방법을 제안한다. 의미있는 영역을 깊이영상에서 유사한 깊이 정보와 사용자 스트로크 입력의 중심에 위치한다고 가정한다. 제안된 방법은 스트로크 입력을 이용하여 관심 영역을 설정하고, 색상과 깊이 정보를 이용하여 의미있는 영역을 검출한다. 구체적으로 제안방법은 관심영역에 대해 색상과 깊이 정보를 이용한 과분할 과정과 과분할 영역에 대해 깊이 정보를 이용한 의미론적 물체 추출과정으로 구성되어 있다. 과분할 과정에서 적응적 임계값 적용 및 형태학적 기울기에 대한 적응적인 가중치 적용을 통한 마커 추출 방법을 제안하였다. 의미론적 물체 추출과정에서는 관심영역의 가장자리 영역에서 내부 영역으로의 순서대로 전체 깊이의 평균과 차이를 이용하여 추출하고자 하는 물체 영역인지 아닌지를 결정하도록 하였다. 실험 결과에서 제안한 방법이 효과적으로 의미있는 물체 추출 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
고차 QAM 시스템에 대한 자기적응 등화에서 눈 모형이 완전히 닫힌 등화 초기에 적용하여 눈 모형을 빠르게 열뿐만 아니라 정상상태 오차 레벨을 크게 낮추는 새로운 SDD 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 M-QAM 응용에서, 관찰에 가장 인접한 두 심볼을 추정의 기반으로 함으로써 기존 SDD의 계산 복잡성을 최소화하고, QAM 차수에 무관하게 연판정을 크게 단순화하였다. 아울러 심볼 추정에 임계 함수에 비해 오판정 회피가 우수한 시그모이드 함수를 적용, 추정의 신뢰도를 높였다. 또한 등화기 갱신을 위한 오차 발생 시 임계 함수에 의한 심볼 판정 값을 오차에 가중하여 오차 변동 범위를 확장함으로써 제안한 자기적응 등화기의 초기화 성능을 개선하였다. 결과적으로 제안 방법은 기존 SDD의 계산 복잡성과 초기화 및 수렴 특성을 현저히 개선하였다. 부가 잡음이 존재하는 다중경로 채널 조건에서 64-QAM 및 256-QAM에 대한 모의실험을 통해 CMA와 제안한 2-SDD 및 가중된 2-SDD의 두 가지 형태의 성능을 비교하고 제안 방법의 유용성을 확인하였다.
본 외곽선 탐지는 모양 판별 및 객체 인식과 같은 많은 컴퓨터 시각 분야에 있어서 중요한 문제이다. 대부분의 경우에 지역적인 휘도 변화가 객체 윤곽선에서 보다는 무늬 영역에서 보다 강하게 나타나는 것으로 판명되고 있다. 따라서 각 화소의 가까운 인접된 부분에서만 볼 수 있는 지역적인 에지 특징들은 하나의 윤곽선 존재의 믿을만한 정보가 될 수 없기 때문에 전체적인 분석이 요구되고 있다. 본 연구에서는 형태심리학적 원리를 바탕으로 가상 연산자의 변형된 형태로서 적응성을 갖는 확대 연산자에 의한 지역적인 윤곽선 탐지 기법을 제안한다. 제안 방식의 새로운 점은 확대 방식에 있어서 각 윤곽선 화소에 관해 계산 기하학의 관점에서 Delaunary 다이어그램을 사용한다는 것이다. 윤곽선 그룹화와 관련하여 다중 임계 알고리즘이 도입되고, 각 임계 단계에서 작은 크기의 윤곽선 그룹들은 삭제되며, 자연 3차 스플라인 보간법을 통해 재구축되는 방식의 외형을 나타낸다. 또한, 상이한 임계들의 학습을 통해 입력 인자들의 값에 제안된 알고리즘이 민감하지 않은 견고한 성질을 유지하도록 한다. 본 연구의 구현에서는 기존 접근방식과의 비교를 통해 제안된 외형 결정 방식이 이미지에서 제거된 많은 텍스처들이 있음에도 불구하고 견고하고, 낮은 대비의 외형을 쉽게 감지하는데 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 움직임 보상을 이용한 움직임 기반의 적응형 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 정확한 움직임 추정을 위해 전처리로서 EBMF(Edge Based Median Filter)를 사용하며 2 개의 같은 위상을 갖는 필드와 1 개의 다른 위상을 갖는 필드를 이용한 새로운 BMA(Block Matching Algorithm) 움직임 보상 방법을 제안한다. 시간축 필터로서 움직임 정보 손실 오류를 제거하기 위해 입력 영상의 움직임 영역에 따라 각각 다른 임계 값을 적용하는 AMPDF(Adaptive Minimum Pixel Difference Filter)를 적용하였으며 MMD(Maximum Motion Detection)와 SAD(Sum of Difference)를 이용하여 빠른 움직임 영역에서의 화질을 향상시켰다. 최종적으로 잘못된 움직임 보상에 기인하는 화질의 열화를 방지하기 위한 후처리로서 움직임 보정 필터를 제안한다. 모의 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 갖는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.
최근 들어 인터넷 사용의 증가와 더불어 디지털 비디오의 수요 또한 급격히 증가하고 있는 추세이다. 따라서 디지털 비디오 데이타베이스의 인덱싱을 위한 자동화된 도구가 필요하게 되었다. 디지털비디오 영상에 인위적으로 삽입되어진 문자와 배경에 자연적으로 포함되어진 배경문자 등의 문자 정보는 이러한 비디오 인덱싱을 위한 중요한 단서가 되어질 수 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫 번째 전처리 단계에서는 입력된 컬러 영상을 명도 영상으로 변환하고, 히스토그램 스트레칭을 적용하여 영상의 수준을 향상시킨다. 이 영상에 적응적 임계값 추출에 의한 분할 방법을 수정 적용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서는 적응적 이진화가 적용된 결과 영상에 모폴로지 연산을 적절하게 사용하여, 우선 문자 영역은 아니면서 문자로 판단되기 쉬운 양의 오류(false-positive) 요소들이 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 또한, 변형된 이진화 결과 영상에 모폴로지 연산과 본 논문에서 제안한 기하학적 보정(Geo-corrertion) 필터링 방법을 적용하여 문자와 문자로 판단되기 쉬운 요소들이 모두 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 이 두 영상의 차를 구함으로서 찾고자 하는 문자 요소들이 주로 남고, 문자가 아닌 문자처럼 보이는 오류 요소들은 대부분 제거된 결과 영상을 만든다. 문자로 판단되는 양의 오류 영역들을 남기는데 사용된 모폴로지 연산은 3$\times$3 크기의 구조 요소를 갖는 열림과 (열림닫힘+닫힘열림)/2 이며, 문자 및 문자와 유사한 요소들을 남기는데 사용된 연산은 (열림닫힘+닫힘열림)/2와 기하학적 보정이다. 세 번째 검증 단계에서는 전체 영상 화소수 대비 각 후보 문자 영역의 화소수 비율, 각 후보 문자 영역의 전체 화소수 대비 외곽선의 화소수 비율, 각 외곽 사각형의 폭 대 높이간의 비율 등을 고려하여 비문자로 판단되는 요소들을 제거한다. 임의의 300개의 국내 뉴스 영상을 대상으로 실험한 결과 93.6%의 문자 추출률을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서 제안한 방법으로 국외 뉴스, 영화 비디오 등의 영상에서도 좋은 추출을 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 기준신호를 나타내는 하나의 파일럿채널과 다수의 트래픽채널을 갖는 DS/CDMA용 송수신기구조를 제안한다. 파일럿채널은 데이타 변조가 되지 않은 순수 PN 부호성분을 전송하며 수신단에서 PN 동기 및 동기복조의 기준신호로 이용한다. 또한 이러한 구조는 순방향뿐만 아니라 역방향 링크에도 적용된다. 제안된 DS/CDMA 방식의 특징은 다음과 같다. 첫째, 트래픽채널의 확산 방식은 I-phase 및 Q-phase의 확산부호를 파일럿채널의 그것과 교차하게 배치한 interlaced quardrature-spreading(IQS) 구조를 갖는데 이는 기존의 확산방식에 비해 데이타 신호의 영교차율을 줄여 송신단 출력신호 레벨의 변화를 작게한다. 둘째, PN부호의 초기동기 및 동기초적시 임계값을 적응적으로 자동설정하며, 초기동기시 PN 부호를 한 칩씩 이동하게 하여, 기존의 방식에 비해 초기동기 시간을 절반으로 줄이게 했으며, 수신부에서 PN 부호 발생기를 하나만 사용하여 초기동기 및 동기추적이 되게했다. 또한 state machine을 이용하여 재동기 timing을 자동설정 하도록 설계했다. 셋째, 본 방식에서는 자동주파수조절(automatic frequency control: AFC)기능, 입력신호의 크기에 따라 능동적으로 유효한 출력 레벨을 조절하는 자동 레벨조절(automatic level control: ALC)기능, bit-error-rate(BER)을 자동계산하는 기능, 인접 채널과의 간섭을 최소화하기 위한 스펙트럼 성형기능 등을 도입하여 사용자 편의를 도모했다. 넷째, 데이타 전송속도를 16Kbps~1.024Mbps로 가변이 되게함으로써 다양한 응용에 대처할 수 있게 설계했다. 한편, 본 논문에서 제안한 DS/CDMA 모뎀구조는 다양한 simulation을 통하여, 알고리즘 검증 과정을 거쳤으며, 제안된 DS/CDMA 모뎀 구조는 VHDL을 이용하여 ASIC으로 구현하였다. DS/CDMA용 ASIC은 송신부 ASIC과 수신부 ASIC으로 나누어 개발 하였으며, 한개의 ASIC당 3개의 채널을 동시에 수용할 수 있으며, 다수의 ASIC을 사용하여 여러 채널의 다중접속이 가능하다. 제작완료된 ASIC은 기능시험을 완료했으며 실제 line-of-sight(LOS) 시스템 구현에 적용중이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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