모바일 GPU의 소비 전력이 전체 시스템 소모 전력에서 큰 비중을 차지하게 됨에 따라 스마트폰에서 중요한 전력 관리 대상 중 하나로 대두되었다. 그러나 모바일 GPU로써 널리 사용되는 ARM Mali-400MP의 장치 드라이버를 분석한 결과, 전력 관리 기법으로 사용되는 장치 사용률 기반 DVFS 알고리즘이 부하가 요구하는 성능보다 높은 주파수로 GPU를 동작하게 하여 비효율적인 전력 에너지 소모가 발생하였다. 따라서 본 논문은 장치 사용률뿐만 아니라 스마트폰 응용의 서비스 품질 요소로써 초 당 프레임 수와 배터리 시간을 함께 고려하여 기존 DVFS에서 발생한 비효율적인 주파수 상승을 방지할 수 있는 전력 에너지 최적화 기법을 제안한다. 제안한 에너지 최적화 기법을 적용하면 성능저하 없이 기존 장치 사용률 기반의 DVFS 대비 최대 23%의 에너지 이득을 보였으며, 배터리 시간 연장을 위하여 최대 10%의 성능 하락을 허용한 경우, 최대 33%의 에너지 효율 향상이 가능하였다.
최근 영상을 중심으로 여러 형태의 정보를 결합하여 저장하거나 전송하는 멀티미디어가 많은 관심을 받고 있다. 현재 카메라와 관련된 동영상 캡처기술은 Motion JPEG이 주류를 이루고 있으며, 텔레비전, DMB 등의 방송 분야 및 DVD, VCR 분야에서는 MPEG-2, MPEG-4, H.264 및 WMV9 등의 압축 코덱이 채용되고 사용되고 있다. 그러나 이러한 다양한 영상 표준방식은 디코딩시 호환성 문제가 발생하게 되고 이에 따라 통합 코덱 연구가 필요하다. 이에 본 논문은 일반적 스텝 양자화외에 데드존 양자화를 사용하고 "$4{\times}4$", "$4{\times}8$", "$8{\times}4$", "$8{\times}8$"의 다양한 블록크기의 변환을 지원하는 VC-1을 기반으로 한 ITIQ C언어를 통해 시뮬레이션하고 최적화된 결과를 VHDL로 구현하여 향후 통합코덱 연구에 응용 가능하도록 연구 및 분석평가 하였다. 설계결과 4:2:0의 YCbCr포맷의 최초 $16{\times}16$블록을 복원하는데 483~510클록이 소요되었고 Xilinx XCVPC100 FF1696-6 환경에서 93,128개의 게이트 수와 71.469MHz의 동작속도를 나타내었다. 이는 640*480 크기의 컬러영상을 디코딩 하는데 프레임 당 최대 0.0074초가 소요됨을 의미하며 초당 30프레임의 영상에서도 0.222초면 디코딩이 가능한 결과이다.
운전자에게 차량의 현재 위치 및 도로 주변 상황 인지는 안전하고 쾌적한 운전 환경 조성을 위해 반드시 필요한 정보들이다. 본 논문에서는 도로시설물 및 도로표지 등의 도로정보를 모니터링 하고 시각적으로 알리기 위해 도로주행영상 내 좌표정보 결합 및 시점변환 기법을 이용한 도로주행환경 자동인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 차량 내 탑재된 카메라와 GPS를 이용하여 공간정보가 반영된 도로주행영상을 생성한 후, 생성 영상의 시점 변환 및 정합, 도로정보 검출을 수행하여 사용자에게 도로정보를 시각적으로 제공할 수 있도록 한다. 제안한 방법을 도로 주행 영상에서 실험한 결과, 도로주행영상 내 GPS 좌표정보의 결합 시간은 66.5ms, 교통 표지판 검출율은 95.83%, 프레임당 표지판 검출 처리 시간은 평균 227.45ms 이었다. 따라서 15프레임/초 이하의 입력 동영상에 대하여 효과적으로 도로주행환경을 자동으로 인식하는 것이 가능함을 확인하였다.
비닐포장 하부에 위치한 콩의 생장 초기에 발생한 초엽을 인식하기 위한 연구를 수행중이다. 선행 연구에서 비닐포장에 접촉한 콩 초엽으로 인해 비닐포장 상부 표면의 열 반응 분포에 변화가 있음을 발견하였다. 현장에서 주행 중에 콩 초엽의 위치를 실시간으로 인식하고 연동된 선형 또는 회전형 엑츄에이터를 제어하여 정확한 위치에 천공을 수행하기 위해서는 계측 시스템과 제어 시스템간의 시간적 차이를 최소할 수 있는 실시간 신호 처리 기술이 필수적이다. 선행 연구에서 사용한 다중 IR 센서의 분해능은 $16{\times}4pixel$이며 주파수는 3 Hz로, 폭이 30cm 내외인 비닐포장 상부의 정밀 분석에 한계가 있음을 발견하였다. 이를 해결하기 위하여 분해능과 계측 주기를 개선할 수 있는 초소형 ($1cm{\times}1cm{\times}1cm$) 열화상 센서를 이용하였다. LWIR(Longwave infrared)영역에 해당하는 $8{\mu}m{\sim}14{\mu}m$의 영역에서 $0.05^{\circ}C$의 분해능을 보이는 $ Lepton^{TM}$ (500-0690-00, FLIR, Goleta, CA)모델을 사용하였다. 프레임당 $80{\times}60$ 픽셀의 정보가 2 Byte의 단위로 계측이 되며 9 Hz의 주파수로 대상면의 열 분포를 측정할 수 있다. 이론적으로 초당 정보 전송량은 86,400 Byte ($80{\times}60{\times}2{\times}9$)이며, 1 m를 진행하는 주행형 천공기에 적용할 경우 1 프레임당 10cm 정도의 면적을 측정하므로, 최대 위치 판정 분해능은 약 10 cm / 60 pixel = 0.17 cm/pixel로 상대적으로 정밀한 위치 판별이 가능하다. $80{\times}60{\times}2Byet$의 정보를 0.1초 이내에 분석해야 하는 기술적 과제를 해결하기 위하여 천공 작업기에 적합한 상용 SBC(Single board computer)의 클럭 속도(1 Ghz)로 처리 가능한 공간 분포 분석 알고리즘을 개발하였다. 전체 이미지 도메인을 한 번에 분석하는데 소요되는 시간을 최소화하기 위하여 공간정보 행렬을 균등히 배분하고 별도의 프로세서에서 Feature를 분석한 후 개별 프로세서의 결과를 경합식으로 판정하는 기술을 연구하였다. 오픈 소스인 MPICH(www.mpich.org) 라이브러리를 이용하여 개발한 신호 분석 프로그램을 클러스터링으로 연동된 개별 코어에 설치/수행 하였다. 2D 행렬인 열분포 정보를 공간적으로 균등 분배하여 개별 코어에서 행렬의 Spatial domain analysis를 수행하였다. $20{\times}20$의 클러스터링 단위를 이용할 경우 총 12개의 코어가 필요하였으며, 초당 10회의 연산이 가능함을 확인하였다. 병렬 클러스터링 기술을 이용하여 1m/s 내외의 주행 속도에 대응이 가능한 비닐포장 상부 열 분포 분석 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 도로안내표지판 내의 거리정보를 빠르고 정확하게 획득하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 표지판의 인식, 거리를 획득하기 용이한 전 처리 과정, 거리정보를 습득하는 것으로 구성된다. 표지판의 인식은 여러 가지 잡음을 해결하기 위해 감마 보정을 포함한 색상검출을 사용하였으며, 거리정보를 용이하게 획득하기 위해서 직선 인자를 이용한 기울기 보정과 고속 푸리에변환을 이용한 해상도 보정을 적용하였다. 거리정보를 습득하는 과정은 모폴로지 연산을 통해 영역을 부각하고 레이블링, 템플릿 매칭을 사용하였다. 이러한 과정을 통해 도로안내표지판의 거리정보를 습득하여 분기점까지 남은 거리를 출력하는 시스템을 제안하였다. 결과적으로 연산속도 개선에 중점을 두어 실시간으로 처리할 수 있는 시스템에 사용 가능하며, 그 결과 프레임 당 평균 0.46초의 속도를 가지며, 정확도에서도 유사도 0.65의 수치를 갖는다.
본 연구는 일련의 방법을 조합하여 차선의 라인모델을 추출하는 과정을 제안한다. 첫째로, 호모그래피(homography)에 기반한 영상와핑(warping)을 통하여 영상내에서 차선영역내에 존재하는 픽셀들을 검출하기 용이하도록 변환하는 것을 제안한다. 두 번째로, 에지검출과 HSL (Hue, Saturation, and Lightness) 변환을 이용하여 차선후보픽셀들을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 세 번째로, 선택영역을 활용하는 방법을 통하여 차선후보픽셀들 중에서 오류픽셀들을 제거하는 방법을 제안한다. 네 번째로, 차선픽셀들을 이차다항식 함수로 모델링하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 조명조건과 노이즈 하에서 취득한 차량용 블랙박스영상을 이용하였다. 실험결과는 제안한 방법은 색상이나 에지만을 기반으로 하는 방법들에서 나타나는 문제점들을 극복하고 비교적 저가의 컴퓨팅 환경하에서 다양한 조건의 영상에 대하여 프레임 당 약 0.6초 이내에 차선픽셀들을 추출하고 차선라인모델을 생성할 수 있음을 보여준다.
생력화를 위한 구기자의 수확 기계화는 열악한 수확작업환경을 쾌적한 작업환경으로 개선하고 노동력 감소, 생산비 절감을 할 수 있다. 관행 손 수확과 진동 고리형 수확기 방법보다 높은 작업 능률 향상으로 영농규모의 확대 촉진 및 안정적인 영농 구조를 구축하여 재배농가의 생산비를 절감하여 경쟁력을 높일 수 있으며, 기존 인력에 의존하였던 수확작업을 기계화함으로서 전업농 및 대단위 경작이 가능하게 함으로서 국내에서 생산한 양질의 구기자를 국민에게 안정적으로 제공할 수 있다. 따라서, 본 연구는 구기자 수확작업의 생력화를 위하여 개발 보급된 수목형의 재배법 특성을 분석하고 이를 토대로 타격장치를 적용한 보행형 구기자 수확기를 개발하는데 목적이 있다. 수목형 구기자나무의 분지에 착과되어 있는 숙과를 주행하면서 탈과 할 수 있는 탈과 장치를 제작하기 위하여 타격형 탈과 장치를 3D 모델링 작업(Inventor V.11, Autodesk, USA) 후 시작기를 제작, 구기자 수확 시작기는 주행부, 타격장치, 집과부, 분지유인부로 구성하였다. 구기자 수확 시작기의 최대 높이는 형태학적 특성을 토대로 타격봉의 높이를 900 mm 이하로 제한하였으며, 조향장치의 높이는 800 mm로 하였다. 주행부는 구기자 재식 조사결과를 이용하여 고랑 폭 1,500 mm 이하에서 자유롭게 전 후진 이동이 가능하고 경사로 등을 주행 시에도 안전성을 높이기 위해 자동브레이크 기능이 있으며 타격장치의 타격 봉은 알루미늄 재질로 지름 100 mm, 길이 400 mm로 설계 제작하였으며, 구기자 분지 타격 시 분지와 타격 봉이 수직 상태로 타격이 가능하도록 제작, 집과장치는 포장의 두둑, 고랑은 일괄 표준화가 되어 있지않아 청양구기자시험장에서 측정한 재배법을 바탕으로 설계된 수집부 프레임의 적용범위는 폭 450 mm, 길이 720 mm, 높이 1,500 mm를 집과 범위로 하여 설계 제작하였다. 타격 방식을 적용한 구기자 수확기 성능평가 결과 조숙기에 30초 이상의 탈과 시 87.5 % 이상 탈과는 어려울 것으로 판단되었으며, 성숙기에는 타격시간에 관계없이 92 %의 매우 우수한 탈과율이 나타났다. 성숙기의 주행속도 48 m/h 일 때 탈과율과 집과율은 89 %, 92 %로 나타났다.단위작업시간당 최대 수확 능력은 관행작업 2.9 kg/hr, 진동고리형 수확기 5.2 kg/hr, 타격방식을 적용한 구기자 수확기는 최소 7.6 kg/hr, 최대 24.1 kg/hr로 관행작업과 비교하여 주행속도와 시기별 최소 2.6배, 최대 8.3배의 작업 성능 차이가 나타났다. 재배양식에서는 기계화 수목형이 적합한 것으로 나타났고, 타격방식을 적용한 보행형 구기자 수확기를 이용하여 수형별 시간대별 수확성능을 시험한 결과 우수한 결과가 나타났다. 이에 따라 구기자 재배 농가에 기계화수목형 재배법을 보급하고 타격방식을 적용한 구기자 수확기를 이용하면 작업환경 개선과 노동력, 인건비 절감을 통한 영농규모의 확대 촉진 및 안정적인 영농 구조로 구기자 경쟁력 제고를 할 수 있을 것으로 판단되어진다.
차량 운전자 지원을 위한 연구에서 도로상에 위치한 교통 표지판은 운전자에게 아주 중요한 정보임에 틀림없다. 따라서 주행중인 차량에서 획득한 영상으로부터 실시간으로 교통 표지판을 검출하여 운전자에게 그 정보를 제공한다면 안전운전에 큰 도움이 될 것이다. 하지만 주행중인 차량으로부터 획득한 영상에는 차량과 노면의 진동에 의해 획득된 영상에 흐림 현상이 발생하고 또한 노이즈들이 포함되어 있어 정확한 표지판 검출이 어려운 문제점이 있다. 게다가 영상획득을 위한 촬영 각도나 날씨 등에 의해 교통 표지판의 고유한 색상과 모양이 서로 다르게 표현되는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 도로 환경과 같은 다양한 조도 변화가 포함된 교통 표지판 영상들로부터 고유색상 정보를 분석하고 HSI 고유칼라 모델을 생성하고 이를 이용하여 교통 표지판의 후보 영역을 검출한다. 그리고 모양정보 분석을 위해 교통 표지판의 고유한 형태학적 정보를 표현할 수 있는 불변 모멘트 특징정보를 추출하여 SVM을 통해 최종 교통 표지판 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 도로에서 획득한 영상에서 실험한 결과, 교통 표지판 검출율은 91%, 그리고 프레임당 처리 시간은 0.38초이며, 제안한 방법은 실시간 지능형 교통 안내 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.
본 논문에서는 주문형 케이크의 자동화 제작을 위해 필요한 일련의 영상 기반 식품 모양 인식 및 정밀 측위 방법을 제안한다. 초소형 카메라 모듈을 푸드 아트 프린터 내부의 비스듬한 위치에 장착 후 원근 변환을 적용하여 탑 뷰(top veiw) 이미지로 전환 후 에지 검출, 직선 및 원형 허프 변환 등을 수행하도록 하여 식품의 모양을 인식하고 무게 중심 좌표를 검출하도록 하였다. 본 알고리즘을 케이크 및 떡 모형에 적용하여 테스트를 수행하였으며 그 결과 180~250 lux 범위의 조명 환경에서 98.75% 의 높은 객체 인식률을 얻을 수 있었으며 50~120 lux 범위에서 0.87% 이내의 중심점 측위 오차율을 얻을 수 있었다. 이는 수요처의 요구 사항을 충분히 만족하는 수치이며 실시간 처리 성능도 프레임당 0.5초 이내로 나타나 상용화 가능성을 충분히 갖춘 것으로 판단된다.
근래에 고령운전자의 증가와 다양한 차량용 멀티미디어 기기의 등장으로 운전 중 운전자의 시각적 주의 결핍 및 분산되어 교통신호등 오인식으로 인해 교통사고가 증가하고 있는 상황이다. 이를 보완하기 위해 일반적인 교통신호등 검출연구들은 색상 임계치, 템플릿 매칭, 학습기 기반 등의 방안이 제시 되었으나 색상 임계치의 경우 시내 도로와 같이 복잡한 배경과 주위 환경변화에 강인하지 못하고, 야간 시간대의 경우 템플릿 및 학습기 기반의 검출방안의 경우 그 인식도가 떨어지는 문제점이 존재한다. 따라서 제안한 방안에서는 교통신호등의 구조적인 형태 정보(모양, 밝기, 대비, 색상 등)을 기반 한 시각적 주의 영역과 spot-lights 영역 검출을 통해 복잡한 시내 도로 환경에서 교통신호등을 검출하는 방안을 제안한다. 교통신호등은 운전자의 시인성을 높일 수 있는 위치에 설치되고 또한 구조적인 고유한 형태와 색상을 지니고 있는 특징들을 이용하여 교통신호등을 검출한다. 제안한 방안에서는 입력된 칼라영상에서 특징정보들 간의 다차원 가우시안 파라미드 영상들을 생성하고 각 영상들 간의 대비차이 계산하여 현저하게 두드러진 영역들을 검출하고, 밝기 영상에서 주위 영역과 현저하게 밝은 spot-lights 영역들을 검출한다. 그리고 검출된 두 영역들의 모양과 색상 분석을 통해 교통신호등을 검출한다. 제안한 방법을 다양한 시간대와 시내 도로에서 실험한 결과, 교통신호등 검출률은 83.2%이고 프레임 당 처리 시간은 0.68초이다. 이것을 통해 사후판독 기능이 차량 영상기록장치에 결합한 안전운전 지원시스템으로 제안한 방안이 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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