본 논문에서는 시공간 적응적인 예측에 기초한 다시점 위너-지브 비디오 부호화 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존 움직임 추정 방법을 보완하여 가중치를 부여한 결합 양방향 움직임 추정을 수행하고, 각 시점 영상의 에지 검출 및 합성을 통해 관심영역을 효과적으로 분류하여 움직임 벡터 분석을 통해 최종 참조 프레임을 선택하여 보간 한다. 제안하는 알고리즘은 단일 시점 내의 움직임 정보와 인접 카메라 프레임의 정보를 적응적으로 이용함으로써 영상 내 다양한 폐색, 반사 영역에 대해 효율적으로 처리하고 더 나은 성능을 갖는다. 다양한 다시점 영상 시퀀스에 대한 실험을 통하여, 제안하는 알고리즘은 보조정보 생성하는 기존 알고리즘에 비해 평균 비트율 감소와 더불어 우수한 객관적 화질 향상을 얻었다.
유 무성음의 음원을 이용한 음성부호화 시스템에서는 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하는 경우에 음질왜곡을 일으킬 수 있다. 따라서 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하지 않도록 하기 방법으로써 무성자음을 탐색하고 검출을 포함하는 천이 구간을 제안하였다. 본 연구는 최소 자승법과 주파수 대 역 분할법을 사용함으로써 TS 근사합성의 새로운 방식을 제시하였으며 결과적으로 이는 0.547KHz이하와 2.813kHz 이상에서의 주파수 정보를 이용함으로써 TS내에서 고품질의 근사합성 파형을 얻을 수 있었다. 보다 중요한 것은 최대 오류신호는 TS 내에 저 왜곡 근사 합성파형이 생길 수 있다는 것이다. 이 방식은 유성음/묵음/TS의 새로운 음성부호화, 음성해석 및 음성 합성에 적용할 수 있으리라 생각한다.
본 논문은 비디오의 효율적인 내용기반 검색을 지원하기 위해 움직임벡터의 특징을 검출하였다. 이를 위해 비디오의 현재 프레임을 일정한 크기의 블록으로 나누고 시간 축상 기준이 되는 프레임에서 각 블록의 움직임을 추정하는 블록정합 알고리즘을 이용하였다. 하지만 블록 정합법의 경우 여러 가지 제약 조건과 함께 블록 정합법에 의해 얻어지는 벡터가 실제 움직임과 상이한 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 전역탐색방식을 응용했으나 이 방법은 계산량이 많다는 단점이 있다. 그 대안으로 본 논문에서는 탐색범위를 $\pm$15로 제안하고 탐색은 정수화소로 제한하였다. 결과 본 논문에서는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용하여 좀 더 정확한 움직임 벡터의 예측을 행할 수 있었다. 하지만 참조되는 블록 벡터가 여러 개가 발생되기 때문에 이러한 부가 정보를 수신단에 전송해야 하는 부담을 안는다. 따라서, 각 블록의 움직임 특징을 예측하고 이에 알맞은 탐색 범위를 설정하는 문제도 고려하였다. 제시된 알고리즘을 바탕으로 움직임 보상을 위한 움직임 추정 기법을 고찰하고 이를 적용한 결과를 제시한다.
최근 내장형 시스템이 점점 많은 분야에 사용되며, 시스템에 특화된 운영체제 커널에 대한 필요성이 커지고 있다. 하지만, 커널 개발은 코드의 복잡성 등의 이유로 말미암아 테스팅에 큰 비용이 소요됨에도 불구하고, 높은 신뢰성을 달성하기가 어려운 실정이다. 이러한 커널 개발 및 테스팅의 어려움을 극복하기 위해, 운영체제 커널의 동시성 오류 검출을 지원하는 모델 기반의 커널 테스팅 (MOKERT) 프레임워크를 제안한다. MOKERT 프레임워크는 주어진 C 프로그램을 Promela 정형 명세 모델로 변환하고 나서 Spin 모델검증기를 사용하여 검증하고, 검증반례가 생성된 경우, 이 검증반례를 실제 커널 코드에서 실행을 시켜서 진위를 확인한다. 본 연구에서는 MOKERT 프레임워크를 리눅스 proc파일시스템에 적용하여, ChangeLog에 보고된 오류가 실제로 자원경쟁문제를 일으킴을 확인하였을 뿐만 아니라, 커널 패닉을 일으키는 새로운 오류도 발견하였다.
영상을 낮은 피사계 심도로 찍는 카메라 기법은 전통적으로 널리 이용되는 영상 취득 기술이다. 이 방법을 사용하면 사진사가 사진이나 동영상을 찍을 때 영상의 관심 영역에만 포커스를 두어 선명하게 표현하고 나머지는 흐릿하게 함으로써 자신의 의도를 보는 이에게의 분명하게 전달 할 수 있다. 본 논문은 이러한 피사계 심도가 낮은 동영상 입력에 대하여 사용자의 도움 없이 포커스 된 비디오 객체를 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 크게 두 모듈로 나뉜다. 첫 번째 모듈에서는 동영상의 첫 번째 프레임에 대해서 포커스 된 영역과 그렇지 않은 흐릿한 부분을 자동으로 구분하여 관심 물체만을 추출한다. 두 번째 모듈에서는 첫 번째 모듈에서 구한 관심 물체의 모델을 바탕으로 동영상 프레임에서의 관심 물체만을 실시간이나 실시간에 가깝게 추출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가상현실(VR)이나 실감 방송, 비디오 인덱싱 시스템과 같은 여러 응용 분야에 효과적으로 적용될 수 있고, 이러한 유용성은 실험 결과를 통해 보였다.
RFID는 각종 서비스 산업은 물론 물류, 산업 현장, 제조 공장과 국방 분야까지 물품의 흐름이 있는 곳이면 어디에서나 적용이 가능하여 사회 여러 분야로부터 큰 관심을 받고 있다. 그러나, 현재 900MHz 대역의 RFID에서 사용하는 ISO/IEC 18000-6의 프로토콜에서는 에러검출을 위한 CRC16만을 사용함으로써 낮은 수준의 보안과 양호한 채널 환경에서 대량의 물품을 빠른 시간 내에 인식하는 상황에서는 적합하나 데이터 양이 적고 놀은 수준의 보안이 요구되는 곳이나 채널 환경이 열악한 곳에서는 에러정정능력을 갖추지 못해 데이터의 신뢰성이 떨어질 것으로 예상된다. 돈 논문에서는 이와 같은 높은 수준의 보안이 요구되는 곳이나 잡음이 많은 채널 환경에서의 RFID 사용을 가정하여 ISO/IEC 18000-6 규격을 응용하여 적용하는 한 가지 방법으로서 콘벌루션 부호의 적용을 시도하였으며, 이를 구현하고 성능을 측정하였다. 신호의 제어와 전송을 위하여 마이크로프로세서와 RF부를 구현하였고, RFID 시스템의 신뢰성 향상을 위해 리더기에서 태그로의 명령어 및 데이터 전송 시에 FPGA를 이용하여 콘벌루션 부호를 구현하였다. 이러한 채널 부호를 적용했을 때와 적용하지 않았을 때의 프레임 오류율과 채널의 가시 성분이 있을 경우와 없을 경우를 나누어 프레임 오류율을 측정 비교하였다.
본 논문에서는 능동형 RFID 시스템에서 태그 수집 성능을 향상시키기 위해 빈 시간 슬롯을 활용하는 효율적인 태그 슬립 기법을 제안한다. 제안하는 태그 슬립 기법에서 리더는 프레임 슬롯 알로하 기반의 태그 수집 과정 동안 캐리어 신호의 감지를 통해 빈 시간 슬롯의 발생을 검출하고 낭비되는 빈 시간 슬롯을 수집된 태그들에게 슬립 명령어를 전송하는데 활용하여서 결과적으로 태그 수집에 소요되는 시간을 감소시킨다. 본 논문에서는 시뮬레이션 실험을 통해 제안하는 태그 슬립 기법을 적용한 태그 수집의 성능을 일반적인 태그 수집의 성능과 비교하여 평가하였다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 태그 슬립 기법을 적용한 태그 수집 방식이 128개와 256개의 고정시간 슬롯을 가지는 프레엄 슬롯 알로하 및 동적 프레엄 슬롯 알로하 충돌방지 프로토콜들이 사용되었을 때, 각각 12.28%, 12.30%, 13.31%의 평균 태그 수집 시간을 감소시킴을 보였다.
본 논문은 영구자석 매입형 브러시리스 직류 전동기를 회전자 위치 센서 없이 구동하는 센서리스 드라이브의 개발에 관한 연구이다. 영구자석 매입형 전동기는 회전자의 위치에 따라 각 상의 인덕턴스가 크게 변화한다. 회전자의 위치를 간접적으로 검출하기 위해 인덕턴스 변화에 따른 단자전압 파형의 특성을 분석하고 이에 적합한 회전자 위치 간접검출 방법을 제시하였다. 또한 87c196mc 원 칩 마이크로프로세서를 이용하여 실용적이고 경제성 있는 센서리스 드라이브를 제작하여 에어콘 콤프레서의 구동에 적용하였다. 제시된 실험 결과는 본 연구에서 제안한 간접검출 방법의 타당성과 개발된 드라이브의 유용성을 보여준다.
바이오 센서 응용 연구에 많이 사용되는 금(Au) 나노 입자를 이용한 국소 표면 플라즈몬 공명(Localized Surface Plasmon Resonance, LSPR)에 의한 산란광을 검출하는데 주로 이용되는 암시야(dark field) 현미경 검출 방식에 관한 전산모사를 통하여 입사광의 입사 방식에 따른 산란광 세기를 정량적으로 분석하였다. 전산모사 기법으로는 국소 표면 플라즈몬 공명의 동역학적인 현상을 모사할 수 있는 유한차분시간영역(Finite Difference Time Domain, FDTD) 기법을 이용하였는데, 이러한 기법이 암시야 현미경 전산 모사에 유효함을 우선적으로 검증하였다. 암시야 현미경 검출 방식의 모사에서 입사 광원의 반사 입사 방식과 투과 입사 방식을 비교하였고, 각각의 방식에 서 입사광의 입사각에 따른 산랑광 세기를 계산하였다. 이러한 전산모사를 통하여 프리즘을 통한 내부 전반사(Total Internal Reflection, TIR) 방식에서 입사 광원의 임계각 근처에서 많이 발생하는 에바네슨트 장(evanescent field)을 결합하는 경우 산란광 세기가 증가함을 관찰하였고, 이러한 세기의 변화를 프레넬(Fresnel) 방정식에 의해 계산된 에바네슨트 장의 세기 분포와 비교 분석하였다.
본 논문에서는 키보드나 마우스를 이용하지 않고 손 포즈나 동작으로 직관적인 사용자 인터 페이스를 제공하기 위한 실시간 손 포즈 인식 방법을 제안한다. 먼저 깊이 카메라 입력영상에서 왼손과 오른손의 영역을 분할 및 잡음 보정 후 각 손 영역에 대하여 손 회전각과 손 중심점을 계산한다. 그리고 손 중심점에서 일정간격으로 원을 확장해 나가면서 손 경계 교차점의 중간 지점을 구해 손가락 관절점과 끝점을 검출한다. 마지막으로 앞서 구한 손 정보와 이전 프레임의 손 모델간의 매칭을 수행하여 손 포즈를 인식한 후 다음 프레임을 위하여 손 모델을 갱신한다. 본 방법은 연속된 프레임간의 시간 일관성을 이용하여 이전 프레임의 손 모델 정보를 통하여 은닉된 손가락의 예측이 가능하다. 양손을 사용하여 은닉된 손가락을 가진 다양한 손 포즈에 대해 실험한 결과 제안 방법은 평균 95% 이상의 정확도로 32 fps 이상의 성능을 보였다. 제안 방법은 프리젠테이션, 광고, 교육, 게임 등의 응용분야에서 비접촉식 입력 인터페이스로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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