International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.193-198
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2022
Face Detection is one of the most important aspects of image processing, it considers a time-consuming problem in real-time applications such as surveillance systems, face recognition systems, attendance system and many. At present, commodity hardware is getting more and more heterogeneity in terms of architectures such as GPU and MIC co-processors. Utilizing those co-processors along with the existing traditional CPUs gives the algorithm a better chance to make use of both architectures to achieve faster implementations. This paper presents a hybrid implementation of the face detection based on the local binary pattern (LBP) algorithm that is deployed on both traditional CPU and MIC co-processor to enhance the speed of the LBP algorithm. The experimental results show that the proposed implementation achieved improvement in speed by 3X when compared to a single architecture individually.
1024비트 이상의 고비도 RSA 프로세서에서는 몽고메리 알고리즘을 효율적으로 처리하기 위하여 전체 키 스트림을 정해진 블록 단위로 처리한다. 본 논문에서 기본으로 하는 RSA 프로세서는 기본 워드를 128비트로 하고 곱셈 결과의 누적기로는 256비트의 레지스터를 사용한다. 128 비트 곱셈을 효율적으로 수행하기 위하여 32비트 * 32비트 곱셈기를 사용하며 각 연산 결과는 128비트 크기의 8개 레지스터에 필요에 따라 저장되어 몽고메리 알고리즘을 수행하는데 사용된다. 본 논문에서는 128 비트 곱셈에 필요한 누적곱셈 (MAC; multiply-and-aCcumultaion)을 효율적으로 계산하기 위하여 모든 연산 단계를 미리 분석하여 불필요한 연산단계를 수행하지 않고 곱셈 횟수를 줄여 효율적인 누적곱셈 연산기를 구현하였다. 구현된 누적곱셈 연산기는 자동으로 합성하였고, 본 논문 작성에서 기준이 되는 RSA 프로세서의 동작 주파수인 20MHz에서 정상적으로 동작하였다.
컴퓨팅 기술의 발달 및 보편화로 인해 사용자들의 양질의 정보에 대한 요구가 증가하였고, 이러한 요구를 충족시키기 위해서는 단순 텍스트 형태의 데이터가 아닌 복잡한 멀티미디어 데이터, ?히 비디오 데이터에 대한 저장, 관리 및 검색하는 기능을 가진 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 비디오데이터베이스에서 비디오 데이터에 대한 효과적인 내용기반 검색을 지원하기 위한 메타데이터 모델을 제안하고, 사용자가 비디오 자료를 효율적으로 검색할 수 있도록 질의 입력 기능과 검색 결과 브라우징 기능을 통합한 사용자 통합 인터페이스와 사용자의 다양한 내용기반 검색 요구를 처리할 수 있는 질의처리기 및 브라우저를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 질의처리기 및 브라우저는 이미지 특징, 시공간 특징, 그리고 주석을 이용한 질의를 통합하여 지원함으로써 매우 다양한 사용자 질의를 지원할 수 있고, 검색된 결과에 대한 구조 브라우징 기능을 지원하여 사용자가 원하는 정보에 보다 정확하고 효율적으로 접근할 수 있다. 또한 브라우저에 스토리보드 기능을 추가함으로써 비디오 전체를 보지 않고도 내용을 파악할 수 있다.
최근 인공위성 SAR를 이용한 기술은 해풍, 파랑, 해류 등과 같은 해양에서 발생되는 다양한 현상을 관측하고 연구하는데 필수적인 기술로 대두되고 있다. CMOD4, CMOD-IFR2 모델은 해상풍의 크기를 구할 수 있으며, wave-SAR 변환 기법과 inter-look cross-spectra 기법은 파랑의 크기, 방향과 같은 물리적 값을 추출할 수 있다. 또한 Doppler shift 기법을 적용하여 해류속도를 구할 수 있다. 본 연구에서는 위의 기법들을 종합적으로 적용하여 SOP (SAR Ocean Processor) 프로세서를 개발하였다. 이 프로세서를 한반도 연안지역에 적용하여 RADARSAT-1 영상자료로부터 바람, 파랑, 해류의 물리적 정보를 추출하였으며, 이를 현장자료와 비교한 결과 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있었다.
최근 인공위성 SAR를 이용한 기술은 해풍, 파랑, 해류 등과 같은 해양에서 발생되는 다양한 현상을 관측하고 연구하는데 필수적인 기술로 대두되고 있다. CMOD4, CMOD-IFR2 모델은 해상풍의 크기를 구할 수 있으며, wave-SAR 변환 기법과 inter-look cross-spectra 기법은 파랑의 크기, 방향과 같은 물리적 값을 추출할 수 있다. 또한 Doppler shift 기법을 적용하여 해류속도를 구할 수 있다. 본 연구에서는 위의 기법들을 종합적으로 적용하여 SOP(SAR Ocean Processor) 프로세서를 개발하였다. 이 프로세서를 한반도 연안 지역에 적용하여 RADARSAT-1 영상자료로부터 해풍, 파랑, 해류의 물리적 정보를 추출하였으며, 이를 현장 관련 자료와 비교하여 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있었다.
Recently, the high performance of tactical situation display console and tactical data links are used to integrate the operational situations in accordance with information age and NCW (Network Centric Warfare). The tendency to maximize the efficiency of task execution has been developed by sharing information and the state of the battle quickly through complex and diverse information exchange. Tactical data link is a communication system that shares the platform with core components of weapons systems and battlefield situation between the command and control systems to perform a Network Centric Warfare and provides a wide range of tactical data required for decision-making and implementation.It provides the tactical information such as tactical information such as operational information, the identification of the peer, and the target location in real time or near real time in the battlefield situation, and it is operated for the exchange of mass tactical information between the intellectuals by providing common situation recognition and cooperation with joint operations. In this study, still image management, audio file management, tactical screen recording and playback using the storage and playback, NITF (National Imagery Transmission Format) message received from the displayer integrates the tactical situation in three dimensions according to multiple data link operation to suggest ways to ensure data integrity between the data link processor during the entire operation time.
Radarsat-1 위성으로부터 수신된 신호자료를 처리하여 영상을 생성하기 위해서는 도플러 정보(도플러 중심주파수(f$_{dc}$) 및 주파수 변화율 (f$_{r}$)를 정확하게 추정하는 것이 중요하다. 일반적으로 이들 정보들은 신호자료를 기반으로 하는 clutterlock 및 auto-focusing 기법이 사용되고 있으나 이들은 수신 신호만을 사용하여 추정하므로 SAR 프로세서 개발시 구현하기가 어려우며 계산 시간도 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 주어진 위성의 궤도 및 자세정보를 최대한 이용하며 수신신호 처리는 최소한이 되도록 하여 구현이 쉽고 계산상 이점이 있는 새로운 기법을 제안하였다. 실제 Radarsat-1 신호자료를 이용한 실험적용 결과, 본 기법이 실제 SAR 신호자료로부터 도플러 정보를 추출하는데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 Full HD TV를 위한 화질 개선 VDP( Video Display Processor)의 SoC( System on a Chip) 구현을 위한 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. 제안한 구조는 SoC 설계의 한 방법으로써 효율적인 버스 구조와 유연성 있는 인터페이스를 지원하여 실시간 비디오 처리를 가능하게 한다. VDP를 구성 하고 있는 비디오 IP 들은 고화질 영상 제공 및 화질 개선을 위한 목적으로 설계 되었고, 각각의 IP는 실시간성 보장 및 SoC의 하드웨어 통합을 위해서 Avalon 인터페이스가 사용되었다. 이는 설계시간을 단축하고, IP 검증과 특히 SoC를 구성하는데 있어서 IP 추가 삭제 및 변경 등이 용이함으로써 사용자의 편리성을 높여준다. 또한 SoC의 임베디드 소프트웨어는 실시간으로 비디오 세부 항목 설정 및 데이터 전송 방식 설정 등을 제어할 수 있음으로써 유연성 있는 실시간 처리 시스템을 구현할 수 있다. VDP의 SoC 구현은 CyclonIII SoPC(System on a Programmable Chip) 플랫폼 상에서 구현되었으며, 실험 결과 SD 해상도의 입력 영상을 Full HD 해상도로 변환시킴으로써 고화질 영상을 획득 할 수 있다.
모바일 통신 단말기의 급속한 발전과 다양한 사용자들의 요구로 인하여, 이미지 정보를 포함한 멀티미디어 정보가 모바일 통신에서 컨텐츠의 기반을 이루고 있다. 전송 지연시간과 경비를 고려할 경우에 비트맵 방식 보다 유리한 벡터 그래픽스 방식의 이미지 정보를 효율적으로 이용하기 위해서는 효율적인 벡터 그래픽스 지원 시스템이 필요하다. 따라서, 많은 벡터 그래픽스 커널 시스템들이 제안되고 있으며, 호환성을 높이기 위하여 벡터 그래픽스 커널에 대한 표준화 작업이 진행되고 있다. 본 논문에서는 자원 제한적인 모바일 단말기에 적합한 벡터 그래픽스 커널의 요구 사항을 살펴보고, 표준으로 제안된 Khronos Group의 OpenVG 기반 벡터 그래픽스 커널을 설계 구현한다. 또한, 구현된 그래픽스 커널을 검증하기 위하여 PC 에뮬레이터 환경과 ARM 탑재 개발보드 환경에서 각각 포팅 한 후, 성능을 측정한다.
본 논문에서는 스테레오 영상정합을 위하여 개선된 영역기반, 에너지 기반 알고리즘, 학습기반 구조의 정합 오류율을 비교하였다. 영역기반으로 census transform(CT), 에너지 기반으로 belief propagation(BP) 알고리즘을 선정하였다. 기존 알고리즘을 개선하고 모바일 시스템에서 스테레오 영상정합에 활용가능 하도록 임베디드 프로세서 환경에서 구현하였다. 비교 대상이 되는 학습기반의 경우에 도 적은 규모의 파라메터를 활용하는 신경망 구조를 채택하였다. 세 가지 정합방법의 오류율 비교를 위해 테스트 이미지로 Middlebury 데이터 세트 가운데 Tsukuba를 선정하고 정합 성능의 정확한 비교를 위해 비폐색, 불연속, 시차 오류율 등으로 세분화하였다. 실험 결과 CT 매칭의 오차율은 기존 알고리즘과 수정된 알고리즘으로 비교하였을 때 약 11% 성능 개선되었다. BP 매칭은 오류율에서 기존 CT 에 비하여 약 87% 우수하였다. 신경망을 이용한 학습기반과 비교 하였을 때 BP 매칭이 약 31% 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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