도시에 산재한 각종 시설물의 유지 관리는 대부분 측량지식이 부족한 일반 관리자에 의해 수행되므로, 기 구축된 GIS 도면만으로는 대상물의 정확한 위치를 신속히 찾아내기가 어렵다. 따라서 최근에는 GIS도면이 입력된 UMPC 또는 PDA 등의 단말기에 VRS-RTK 또는 SBAS DGPS 장비 등을 연결하여 대상물의 위치를 신속히 찾아가는 모바일현장시스템이 사용되고 있으나, 2~3층 규모의 주택이 밀집되어 있는 지역에서는 가시위성수의 부족과 위치보정신호의 단절 및 다중경로의 오차 등으로 인해 측위에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 가시 위성수 증강을 위해 GLONASS 신호 수신이 가능한 휴대용 DGPS 장비를 사용하고, 이에 수신율이 양호한 국토지리정보원의 네트워크 DGPS 보정신호를 적용하여 현장 실험을 실시하였다. 실험결과 네트워크 DGPS 장비는 주택가 밀집지역에서도 0.3~0.84m 이내의 높은 정확도로 측위가 가능하고 측위율도 매우 높게 나타나 향후 골목길에서의 각종시설물 관리에 널리 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 카메라로 촬영한 동영상에서 키 프레임을 추출하고 특징점을 기반으로 영상을 정합하는 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 다양한 동영상의 히스토그램, 에지 등의 정보를 이용해 강인한 키 프레임을 추출하고 추출된 다수의 키 프레임 영상에 실린더 투영 방법과 FAST(Feature from Accelerated Segment Test) 기법을 적용하여 자연스러운 정합 영상을 획득할 수 있다. 정합된 특징점의 오차율을 최소화하기 위해 RANSAC(Random Sample Consensus)을 사용하고 여러 장의 다른 시점 영상을 정합할 때 생길 수 있는 경계선을 제거하고 보정하기 위해 선형가중치 함수도 사용한다. 실험을 통해 제안하는 기법으로 자연스러운 파노라마 영상을 생성할 수 있었다.
위성 영상 촬영 후 지상국에 전송된 영상을 이용하여 최종 위성 영상을 획득하기 위해 많은 영상 전/후 처리 과정이 수반된다. 전/후처리 과정 중 레벨 1R 영상에서 레벨 1G 영상으로 변환 시 기하 보정은 필수적으로 요구된다. 기하 보정 알고리즘에서는 보간 기법을 필연적으로 사용하게 되며, 보간 기법의 정확도에 따라서 레벨 1G 영상의 품질이 결정된다. 또한, 레벨 프로세서에서 수행되는 보간 알고리즘의 고속화 역시 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 1R에서 레벨 1G로 변환 시 기하 보정에 필요한 경량화된 심층 컨볼루션 신경망 기반 보간 기법에 대해 제안하였다. 제안한 기법은 위성 영상의 해상도를 2배 향상하며, 빠른 처리 속도를 위해 경량화된 심층 컨볼루션 신경망으로 딥러닝 네트워크를 구성하였다. 또한, panchromatic (PAN) 밴드 정보를 활용하여 multispectral (MS) 밴드의 영상 품질 개선이 가능한 피처 맵 융합 방법을 제안하였다. 제안된 보간 기술을 통해 획득한 영상은 기존의 딥러닝 기반 보간 기법에 비해 정량적인 peak signal-to-noise ratio (PSNR) 지표에서 PAN 영상은 약 0.4 dB, MS 영상은 약 4.9 dB 개선된 결과를 보여주었으며, PAN 영상 크기 기준 36,500×36,500 입력 영상의 해상도를 2배 향상된 영상 획득 시 기존 딥러닝 기반 보간 기법 대비 처리 속도가 약 1.6배 향상됨을 확인하였다.
최근 고성능 모바일기기의 보급과 멀티미디어 콘텐츠의 활용이 커짐에 따라 저해상도 영상을 고해상도로 재구성하는 초해상도(super resolution) 기법이 중요하게 대두되고 있다. 모바일기기에서는 초해상도를 사용하기 위해서는 연산량과 메모리 등의 제한적인 자원의 사용을 고려한 초해상도 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 모바일기기에 적용하기 위해 단일영상을 통한 빠른 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 색채 왜곡을 방지하기 위해 RGB 컬러 도메인에서 HSV 컬러 도메인으로 변경하여 인간의 시각인지 특성이 가장 뚜렷한 밝기정보인 V만 처리한다. 먼저 잡음제거 및 속도향상을 고려하여 개선된 고속 back projection에 의해 영상을 확대 재구성한다. 이와 함께 2차 미분을 사용하는 LoG (laplacian of gaussian) 필터링을 이용하여 신뢰할 수 있는 에지 맵을 추출한다. 최종적으로 에지 정보와 개선된 back projection 결과를 이용하여 고해상도 영상을 재구성한다. 제안한 알고리즘을 사용하여 복원한 영상은 부자연스러운 인공물을 효과적으로 제거하고, blur현상을 최소화하여 에지 정보를 보정하고 강조해준다. 실험결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 보간법이나 전통적인 back projection 결과보다 주관적인 화질이 우수하고, 객관적으로 우수한 성능을 나타냄을 입증한다.
이 논문에서는 낮은 stand-by power 및 DLL의 재동작 후 fast relocking 구조를 가지는 저전력, 고속 VISI 칩용 DLL(지연 고정 루프) 기반의 다중 클락 발생기를 제안하였다. 제안된 구조는 주파수 곱셈기를 이용하여 주파수 체배가 가능하며 시스템 클락의 듀티비에 상관없이 항상 50:50 듀티비를 위한 Duty-Cycle Correction 구조를 가지고 있다. 또한 DAC를 이용한 디지털 컨트롤 구조를 클락 시스템이 standby-mode에서 operation-mode 전환 후 빠른 relocking 동작을 보장하고 아날로그 locking 정보를 레지스터에 디지털 코드로 저장하기 위해 사용하였다. 클락 multiplication을 위한 주파수 곱셈기 구조로는 multiphase를 이용한 feed-forward duty correction 구조를 이용하여 지연 시간 없이 phase mixing으로 출력 클락의 duty error를 보정하도록 설계하였다. 본 논문에서 제안된 DLL 기반 다중 클락 발생기는 I/O 데이터 통신을 위한 외부 클락의 동기 클락과 여러 IP들을 위한 고속 및 저속 동작의 다중 클락을 제공한다. 제안된 DLL기반의 다중 클락 발생기는 $0.35-{\mu}m$ CMOS 공정으로 $1796{\mu}m\times654{\mu}m$ 면적을 가지며 동작 전압 2.3v에서 $75MHz\~550MHz$ lock 범위와 800 MHz의 최대 multiplication 주파수를 가지고 20psec 이하의 static skew를 가지도록 설계되었다.
최근 자연스러운 3차원 영상의 재현을 위하여 깊이영상을 이용한 영상합성 방법이 널리 이용되고 있다. 깊이영상은 시청자의 눈에 보이지는 않지만 합성영상의 화질을 결정하는 중요한 정보이므로 정확한 깊이영상을 획득하는 것이 중요하다. 특히 적외선 센서를 이용한 깊이 카메라(time-of-flight camera)는 보다 정확한 깊이영상을 획득하는데 이용되고 있다. 깊이 카메라는 스테레오 정합(stereo matching)에 비해 정확하고 실시간으로 깊이정보를 추출할 수 있지만, 제공되는 해상도가 너무 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 단시점의 깊이영상을 두 시점의 깊이영상으로 확장하고, 이를 이용하여 여러 시점의 중간영상을 생성하는 시스템을 제안한다. 특히 복잡도를 낮춰 빠른 속도로 다시점 영상을 생성하는 시스템을 제안한다. 고해상도의 컬러 영상을 획득하기 위하여 두 대의 컬러 카메라를 설치하고 중간에 깊이 카메라를 획득한다. 그리고 깊이 카메라에서 획득한 깊이영상을 3차원 워핑을 이용하여 양쪽의 컬러 카메라의 위치로 시점 이동한다. 깊이영상과 컬러영상간의 객체 불일치 문제는 깊이값의 신뢰 도를 기반으로 한 조인트 양방향 필터(joint bilateral filter)를 이용하여 보정한다. 이러한 과정을 통해 얻은 깊이영상은 다시점 영상 합성 방법을 이용하여 다시점 영상을 획득한다. 이와 같은 과정은 다중 스레드를 이용하여 빠르게 처리할 수 있도록 구현했다. 실험을 통해 두 시점의 컬러영상과 두 시점의 깊이영상이 실시간으로 획득했고, 약 7 fps의 프레임율로 10시점의 중간시점을 동시에 생성했다.
CD4+ T-cell count determines the effectiveness for antiretroviral therapy (ART) in patients with human immunodeficiency virus (HIV). Although ART slows the progression of HIV to AIDS, rapid counting of CD4+ T lymphocytes with a drop of patient's blood sample is urgently needed to ensure timely ART treatment in rural areas. Recently point-of-care CD4 testing devices have been developed by using non-flow based imaging cytometer incorporated with a sample cartridge where CD4+ T cells are reacted with fluorescently tagged specific antibodies. Here we conducted an experimental study using a conventional fluorescence microscope-based imaging system to quantitate the interaction of CD4 antibodies with CD4+ T cells at different reaction conditions. We demonstrated that a fast and affordable point-of-care CD4 test is feasible with a far less amount of antibodies and a shorter incubation time compared with a conventional sample preparation protocol for flow cytometry. We also proposed a general method to evaluate and compare the detection limit across different CD4 counting platforms by using fluorescently labelled microbeads for intensity calibration.
국내 외에서 수 많은 범죄 및 재난 구조 상황이 증가되고 있는 실정이다. 특히 이러한 상황을 보다 효율적으로 대처하기 위해서는 높은 정확도를 나타내는 빠른 위치 정보 공유가 절실히 필요하다. 본 논문에서는 저가형 GPS나 AGPS를 활용하여 위치 정확도를 높일 수 있는 웹서비스 기반의 DGPS 프레임워크 및 성능평가를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 DGPS 서버에서 구동되는 DGPS 프레임워크, 기준점에 설치하여 DGPS서버에 보정값을 전송하기 위한 기준국 시스템, 현재 위치에서 가장 가까운 기준국에서 생성한 보정값을 DGPS 서버에서 수신 받아 최종 서비스를 위한 이동국 시스템으로 구성된다. 기본적으로 DGPS 프레임워크는 서비스 요청에 대해 XML 기반으로 응답하도록 설계한다. 또한 성능평가를 위하여 순천시에서 설치 운영중인 기준점 중 2급 도시기준점 3개소를 선택하여 사용하며, 이를 기반으로 성능 평가를 수행한 결과, 오차 개선율에 있어서는 타 연구에 비해 약 10%~15% 정도의 보정율 향상을 보였으며, XML 기반의 웹 서비스를 이용하여 스마트폰, 스마트 패드, 넷북 등의 이동형 단말기를 통해 보정값을 수신할 수 있어 다양한 서비스 확장이 가능하다는 장점이 있다.
한반도 지각속도 구조 규명을 위해 실시하고 있는 지각규모 탄성파 실험의 일환으로 한반도 지각구조 연구팀이 2004년도와 2008년도에 조사측선상의 각 4개소와 8개소에서 인공적으로 대규모 지진파 신호를 발생시켰으며, 이 지진파 신호들이 기상청 지진망의 고정관측소 지진계에 기록되었다. 43개 속도센서와 103개 가속도센서로 기록된 고정관측소 자료 중, 신호/잡음비가 양호한 진앙거리 120 km 이내의 156개 자료만을 대상으로 Pg 위상의 속도 이방성을 분석하였다. 상대고도보정은 KCRT-2004 자료분석을 통해 구한 지표부근 속도정보와 고정관측소와 측선상의 이동식 관측소 사이의 고도차이를 이용하여 구하였으며, -101.6 ${\sim}$ 105.3 ms의 범위를 갖는다. 부지효과를 제거하기 위한 관측소 잔여보정은 가용한 모든 방향의 발파자료를 대상으로, 고정관측소 주시와 이동관측소 주시의 차이를 발파점별로 평균한 값을 제거하는 방법으로 구하였으며, -89.6 ${\sim}$ 192.2 ms 범위를 갖는다. 추가령 지구대와 옥천계 구조선 방향으로 나타나는 빠른 속도 이상대와 영덕과 울산 부근 높은 지열대의 느린 속도 이상대를 제외하면, Pg 위상으로 구한 한반도 남부의 상부지각속도는 전반적으로 등방성임을 지시한다.
본 논문에서는 깊이 정보만을 이용하여 얼굴을 고속으로 추적하는 방법을 제안하다. 그 방법으로는 템플릿 매칭 방법을 사용하며, 템플릿 매칭 방법의 문제점인 과다한 수행시간의 문제를 해결하여 고속으로 얼굴을 추적하기 위하여 조기종료 기법과 sparse 탐색 기법을 적용하고, 그에 따른 추적오류를 보정하고자 주변 화소들을 대상으로 매칭보정을 수행한다. 얼굴의 움직임에 따른 깊이의 변화를 보정하기 위해 추적할 얼굴의 깊이 값을 추정하고 그 결과에 따라 템플릿의 크기를 조정한다. 또한 조정된 템플릿의 크기에 따라 템플릿 매칭을 수행할 탐색영역을 조정한다. 자체 제작한 테스트 시퀀스들을 사용하여 추적에 필요한 파리미터들을 결정하였으며, 또 다른 자체 제작한 테스트 시퀀스들과 MPEG에서 제공한 다시점 테스트 시퀀스를 제안한 방법에 적용하는 실험을 수행하였다. 실험결과 Kinect을 이용하여 자체제작($640{\times}480$) 시퀀스에서는 약 3%의 추적오류와 2.45ms의 수행시간을 보였으며, Lovebird1($1024{\times}768$) 시퀀스에서는 약 1%의 추적 오류와 7.46ms의 수행시간을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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