최근 들어 기존의 녹색 바탕의 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만, 아직 기존의 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체 되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있기 때문에 주차 관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 녹색 번호판과 흰색 번호판 모두를 추출하고 인식 할 수 있는 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 환경에서 획득한 차량 영상으로부터 번호판 영역을 추출하기 위하여 형태학적 특징을 이용하였고, 추출된 번호판 영역의 수평, 수직 히스토그램과 문자의 상대적 위치 정보를 이용하여, 문자를 분리하였다. 최종적으로, 분리된 문자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA : Linear Discriminant Analysis)을 적용하여 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과, 불규칙한 조명 상태에서도 상대적으로 높은 추출률과 문자 인식률을 나타내었다.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 직렬로 입력되는 데이터 열을 N개 (부반송파의 수)의 병렬 데이터 열로 변환하여 서로 다른 주파수를 가지는 N개의 직교 부반송파로 변조시켜서 동시에 전송하기 때문에 스펙트럼 효율이 높으며 고속의 데이터 전송이 가능하다. 그러나, 모든 부반송파에 대해 같은 변조 방식을 이용하는 OFDM 시스템의 경우 심하게 페이딩 된 부채널의 비트오류율 (BER: Bit Error Rate)에 의해서 전체 시스템의 비트오류율이 결정되는 문제점을 안고 있다. 이 문제를 해결하여 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 부채널 마다의 SNR (Signal to Noise power Ratio)을 추정하고 그 크기에 따라 부반송파의 변조 방식을 가변적으로 결정하는 적응 변조가 필요하다. 실제로 IEEE 802.11a의 경우 변조 방식에 따라 $6\sim54$ Mbps의 전송 속도를 가진다. SNR을 추정하기 위한 대표적인 방식인, 주파수 영역의 심볼을 이용하여 MSE (Mean Square Error)를 최소화하는 방법을 이용하는 직접추정 방식과 성상도상에서 수신된 복소값과 추정한 심볼값 사이의 RMS 에러를 이용하는 방식, 그리고 Viterbi 복호 과정에서 누적된 최소 거리 (Cumulative Minimum Distance)를 이용하는 방식에 대해서 비교 분석하고, 이를 통해 EVM 방식과 Viterbi 복호과정을 병행해서 사용하는 새로운 SNR 추정방법을 제안하며 이를 이용한 부반송파 적응 OFDM 시스템을 제안한다. 마지막으로, IEEE 802.11a의 기준에 근거하여 새로운 적응 OFDM 시스템의 성능향상을 확인하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다.
맥진은 한의 진단에 있어 중요한 요소이나 맥진 교육에 있어서 수련자와 교육자 간에 언어적 표현 외에는 적절한 교육 정보 소통의 도구가 없어 정량적이며 과학적 교육이 어려운 실정이다. 이에 본 논문에서는 맥진 시 한의사가 세 손가락을 통해 맥진 부위에 가하는 가압력 프로파일을 정량적으로 측정할 수 있는 하드웨어와 이를 기반으로 맥진 동작을 트레이닝할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 가압력 프로파일 측정 하드웨어는 인조 팔 속 맥진 위치에 놓인 3개의 로드셀과 맥진 가압력 신호를 증폭하는 증폭부 및 상용 A/D 변환 모듈인 NI-USB 6009로 구성하였으며, 3채널 가압력 신호는 200Hz로 샘플링하였다. 하드웨어 출력 신호를 질량 값으로 교정할 수 있도록 $50{\sim}500g$ 범위의 8개 추를 인조 팔에 올려놓았을 때의 질량 대비 출력전압 테이블을 작성하였다 또한, 이 시스템을 통해 한방 전문의 3명의 맥진 가압 프로파일을 각 3회씩 측정해 보았으며, 이를 통해 한의사의 맥진은 크게 3개의 구간으로 나눌 수 있고 최대 가압력이 약 $500g{\cdot}f$인 것 등을 알 수 있게 되었다. 맥진 가압트레이닝 프로그램은 LabView를 통해 구현하였으며, 수련자가 미리 저장된 목표 맥진 가압 프로파일과 유사하도록 인조 팔을 맥진할 때의 가압 프로파일이 목표 가압 프로파일과 유사한 정도를 평가하여 일정 범위를 벗어나면 경고하고, 실습이 끝나면 목표 프로파일과 유사도 점수를 화면에 표시하도록 하였다. 더 나아가 유사도 점수의 추이를 통해 숙련 추이를 관찰 할 수 있도록 하였다. 이 시스템을 맥진 교육에 활용한다면 보다 정량적이며 과학적인 교육이 가능해질 뿐만 아니라 교육의 효율도 크게 향상될 것으로 기대된다.
비냉각 열상장비의 핵심 부품으로 사용되는 InfraRed Focal Plane Array(IRFPA)용 CMOS ReadOut IC (ROIC)를 설계하였다. 설계된 ROIC는 64×64 배열의 Barium Strontium Titanate(BST) 적외선 검출기에서 검출되는 신호를 받아 이를 적절히 증폭하고 잡음제거 필터링을 거쳐 pixel 단위로 순차적으로 출력하는 기능을 수행하며, 검출기 소자와의 임피던스 매칭, 저잡음 및 저전력 소모, 검출기 소자의 pitch 등의 사양을 만족하도록 설계되었다. 검출기 소자와 전치 증폭기 사이의 임피던스 매칭을 위해 MOS 다이오드 구조를 기본으로 하는 새로운 회로를 고안하여 적용함으로써 표준 CMOS 공정으로 구현이 가능하도록 하였다. 또한, tunable 저역통과 필터를 채용하여 신호대역 이상의 고주파 잡음이 제거되도록 하였으며, 단위 셀 내부에 클램프 회로를 삽입하여 출력신호의 신호 대 잡음비가 개선되도록 하였다. 64×64 IREPA ROIC는 0.65-㎛ 2P3M (double poly, tripple metal) N-Well CMOS 공정으로 설계되었으며, 트랜지스터, 커패시터 및 저항을 포함하여 약 62,000여개의 소자로 구성되는 코어 부분의 면적은 약 6.3-{{{{ { mm}_{ } }}}}×6.7-{{{{ { mm}_{ } }}}}이다.
H.264/AVC는 각 매크로블록에 대해서 최적의 부호화 모드와 참조 프레임을 결정해 주는 RDO (Rate-Distortion Optimization) 기법을 사용하여 기존의 비디오 압축 표준보다 더 좋은 부호화 효율을 얻고 있다. 하지만, RDO 기법은 하나의 매크로블록 모드를 결정할 때마다, 다양한 블록 타입의 화면내 (Intra) 예측을 수행하고 화면간 (Inter) 예측에 대해서도 1/4 화소까지 고려하는 움직임 추정(Motion Estimation)을 수행한 후 발생되는 비트까지 고려하여 최적의 모드를 결정하기 때문에 부호화기의 복잡도가 매우 큰 문제점이 있다. 따라서 영상의 객관적 화질은 유지하면서 부호화기의 복잡도를 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘들이 제안되었고 연구 중에 있다. 본 논문에서는, 역 트리 구조의 경계 방향 예측 알고리즘을 이용한 고속 화면내 모드 결정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 $4{\times}4$ 블록의 지역 경계 정보를 이용하여 해당 블록의 DE (Dominant Edge)를 찾아내고 DE에 상응하는 화면내 모드를 이용하여 RDO를 수행한다 $8{\times}8$ 블록 (또는 $16{\times}16$ 블록)의 DE는 이전 단계 4개의 $4{\times}4$ 블록 (또는 $8{\times}8$ 블록) DE들로부터 계산되고, 이 단계에서의 RDO 또한 DE에 상응하는 화면내 모드를 이용한다. 실험결과 제안 방법은 화면내 부호화에 사용되는 후보 모드의 수를 줄임으로써 JM12.2와 비교하여 화면내 부호화 시간을 평균 64% 단축시킬 수 있었다.
다수의 대형 이동식 장비들이 운용되는 시추 작업장에는 장비 상호 간의 충돌을 방지하는 시스템이 필요하다. 장비들이 보내는 신호를 수신하여 상대적인 위치를 비교함으로써 충돌 가능성을 검사하고 필요할 때는 정지하도록 하여 사고를 방지하기 위함이다. 복수의 장비 사이에 일어나는 충돌을 검사하기 위해 장비의 형태를 단순화한 경계상자가 사용된다. 경계 상자들이 겹치는 공간을 점검하여 충돌을 파악하는 방식이다. 하지만, 시추 관련 핵심 장비 뿐 아니라, 충돌방지시스템도 소프트웨어를 수입하여 설치만 하였고, 이에 따라 기본 기술은 확보하지 못한 상태이다. 본 논문에서는 시추 작업에 사용되는 장비의 확장성과 연산속도를 고려한 충돌방지시스템의 프레임워크를 구성하여 장비와 충돌방지시스템 개발의 기반을 마련하였다. 각각의 시추 장비는 해당 소프트웨어에서 특정한 메시지 형식을 가진 오브젝트로 표현되고, 추가되는 장비나 데이터 형식에 유연하게 대처할 수 있도록 데이터를 직렬화/역직렬화 방식으로 구성하였다. 전체 시스템을 제어하는 네트워크로 부터 장비의 현 상태를 수신한 후 미리 규정된 약속에 따라 분류하고, 충돌을 검사하며, 바이패스 신호 등을 포함하여 움직임과 관련한 명령을 장비로 되돌려 보내는 데이터 처리 프로세스를 구현하였다. 상용가시화 소프트웨어를 사용하여 충돌 검사를 위한 경계 상자들이 장비와 함께 움직이며 충돌 발생 상황을 보이도록 하였다. 여러 대의 장비로 임의의 시추 작업장을 구성하고, 제시된 프레임워크가 정상적으로 작동하는 것을 확인하였다. 네트워크로부터 신호를 수신하여 처리한 후 관련 정보를 재송신 하는 데 걸리는 시간이 5ms 이하를 유지함으로써, 100ms의 장비 제어주기에 지장을 주지 않는 것을 확인하였다.
최근 방사선치료의 중추적 역할을 담당하고 있는 다엽콜리메이터는 사용의 편리성 때문에 기존의 납합 금 차폐물을 급속도로 대체하고 있다. 그러나 다엽콜리메이터는 엽간 누설선량이나 디지털 신호를 입출력 알고리즘에 따른 오류가 발생할 수 있다. 저자는 미국 Varian사에서 제공하는 다엽콜리메이터의 입력 방법에 따른 차이를 모의치료장치 프로그램(XimaVision)값을 기준으로 전자펜 정보 전송장치(MLC shaper)와 디지털 변환장치(film scanner)에서의 오차와 유효 조사야를 여러 형태의 차폐윤곽으로 비교하였다. 기준 값과 비교하여 기본적인 차폐 윤곽(test1-5)에서 전자펜 전송방식은 $0{\sim}0.29cm$, $0.23{\sim}3.59cm^2$, 디지털 변환장치 방식은 $0{\sim}0.20cm$, $0.72{\sim2.59cm^2$ 차이를 보였다. 임상에서 적용되는 차폐 윤곽에서 전자펜 전송방식은 $0{\sim}0.54cm$, $0.04{\sim}1.68cm^2$, 디지털 변환장치 방식은 $0{\sim}0.78cm$, $0.24{\sim}3.89cm^2$ 차이를 보였고, 대부분 선속 중심선에서 멀어질수록 조사야가 클수록 오차범위가 증가함을 알 수 있었다. 다엽콜리메이터의 임상적용을 위한 다양한 정보 입력과정에서 기준점으로부터 수 mm 이내에서 오차가 잇었다. 그리고 유효 조사야는 실제 면적에 대하여 수 $cm^2$이내에서 오차가 발생하여 기계적 선량(Monitor Unit)이나 조사야 내 선량변화에 관여하지 않았다. 그러나 임계장기를 차폐 할 경우 장기의 움직임으로 표적용적의 일부가 포함되지 않을 수 있기 때문에 문제의 여지가 있다. 그러므로 오류를 최소화하기 위한 다엽콜리메이터의 입력과정에 세심한 주의를 기울여야 한다.
HEVC (High Efficiency Video Coding) 비디오 국제표준 확장기술은 스크린 콘텐츠를 주요 부호화 대상 영상 중 하나로 고려하는 스크린 콘텐츠용 비디오 압축 기술을 포함하고 있다. 표준화가 완료된 HEVC 버전 1에 이미 포함되어 있는 변환생략 기술은 변환을 생략하고 양자화만을 수행하는 기술로 스크린 콘텐츠와 같이 고주파 에너지를 많이 포함하는 영상에서 큰 압축률 향상을 보인다. 하지만 변환생략이 가능한 모든 $4{\times}4$ 변환블록에 대하여 변환생략 모드까지 포함한 선택가능한 모드 중에서 최적의 모드를 결정하여야 하므로 부호화기의 복잡도가 증가한다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 부호화에 특히 효과적인 IBC(Intra block copy) 기술과 변환생략 기술간의 통계적 상관성을 이용한 고속 변환생략 모드 결정과, $4{\times}4$ 변환블록 마다 변환생략 여부를 나타내는 transform_skip_flag를 CU단에서 하나의 대표 플래그로 묶어 표현하는 변환생략 통합 시그널링 방법을 제안한다. 모의 실험을 통하여 제안 방법을 적용한 경우, $4{\times}4$ 변환 블록 부호화 시간을 약 32%를 절감할 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 의료영상 뿐만 아니라 비파괴검사 등에 활용되고 있는 CMOS x-ray 라인 스캔 센서를 설계하였다. x-ray 라인 스캔 센서는 512열${\times}$4행의 픽셀 어레이(pixel array)를 갖고 있으며, DC-DC 변환기(converter)를 내장하였다. Binning 모드를 이용하여 픽셀 사이즈가 $100{\mu}m$, $200{\mu}m$, $400{\mu}m$이 되도록 선택할 수 있도록 하기 위해 no binning 모드, $2{\times}2$ binning 모드와 $4{\times}4$ binning 모드를 지원하는 픽셀 회로를 새롭게 제안하였다. 그리고 power supply noise와 입력 common mode noise에 둔감한 이미지 신호인 fully differential 신호를 출력하도록 설계하였다. $0.18{\mu}m$ x-ray CMOS 이미지 센서 공정을 이용하여 설계된 라인 스캔 센서의 레이아웃 면적은 $51,304{\mu}m{\times}5,945{\mu}m$ 이다.
객체지향 분석-합성 부호화는 일련의 영상들을 여러 개의 동 객체로 분할한 후 각 객체의 움직임을 추정하고 보상한다. 그것은 각 객체에 있는 움직임 정보를 추정하기 위해 변환 파라미터 기법을 적용하는데 이때 변환 파라미터 기법은 그레디언트 연산자를 사용하기 때문에 매우 복잡한 계산이 요구된다. 본 논문의 목적은 객체지향 분석-합성 부호화에서 계층적 구조를 사용한 효율적인 변환파라미터 기법을 개발하는 것이다. 이러한 목표를 달성하기 위해 본 논문은 계층적 구조를 사용한 하이브리드 변환파라미터 추정 방법과 적응형 변환 파라미터 방법의 두 가지 알고리듬을 제안한다. 전자는 파라미터 검증 방법을 사용하는데 원 영상을 1/4로 축소한 저해상도 영상에서 파라미터 검증 처리 방법에 의해 6-파라미터 또는 8-파라미터로 추정한다. 후자는 동일한 계층적 방법을 적용한 다음 변환 파라미터를 적응적으로 추정하기 위해 temporal co-occurrence 행렬에 기반 한 움직임 량을 측정하는 움직임 판단기준을 사용한다. 이러한 방법은 고속이며, 병렬처리 기법을 사용할 경우 쉽게 하드웨어로 구현할 수 있는 이점이 있다. 이론 분석 및 모의시험 결과 제안한 방법이 기존 방법에 비해 약 1/4 정도로 월등한 계산량 감축을 얻을 수 있었으며, 아울러 제안한 방법들에 의해 복원된 신호대 잡음비는 6-파라미터와 8-파라미터 추정 방법에 의해 복원된 결과들 사이에 있음을 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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