무선 센서네트워크를 이용한 많은 응용 시스템이 연구되고 있는 가운데 무선 센서네트워크 시스템의 신뢰성 확보에 대한 문제점이 대두되고 있다. 이러한 문제점은 센서네트워크의 활용범위를 확장하는데 장애 요인으로 작용하고 있다. 본 연구에서는 초소형 카메라 모듈과 무선 센서네트워크 노드를 이용하여 무선 센서네트워크의 신뢰성 확보를 위한 시스템과 저속의 무선 센서네트워크 상에서 효율적으로 영상정보를 전송하는 방법을 제안하였다. 또한 이러한 기술을 이용하여 무선 이미지 센서네트워크 기반 화재 감시 모니터링 시스템을 구현하였다.
최근 무선통신, MEMS 소자, 센서 및 베터리 분야의 발전은 저가, 저전력 다기능 소형 센서 노드를 가능하게 한다. 다수의 소형 센서 노드는 무선 통신을 통해 센서 네트워크를 형성한다. 센서 네트워크는 전통적인 센서를 통해 중요한 개선을 나타내며 지그비 무선 이미지 전송에 대한 연구는 산업과 과학 분야에서 주요 연구 테마가 되고 있다. 본 논문에서는 지그비 무선 이미지 센서 노드와 멀티미디어 모니터링 서버 시스템을 디자인하였다. 구현된 시스템은 임베디드 프로세서, CMOS 이미지 센서, 이미지 획득 및 처리부, 지그비 RF 모듈, 전력공급 및 원격 모니터링 서버 시스템으로 구성된다. 앞으로 지그비 무선 이미지 센서 노드 및 모니터링 서버 시스템의 성능을 개선하고 에너지 효율적인 지그비 무선 이미지 전송 프로토콜과 모바일 네트워크와의 연동에 대한 연구를 진행할 예정이다.
무선 통신 기술과 하드웨어의 발전으로 인해 무선 센서 네트워크를 위한 센서 노드들은 저전력화 및 소형화되었고, 사용 목적에 따라 많은 연구가 진행되고 있다. 최근 들어서는 온도나 가속도 등의 간단한 정보뿐만 아니라 이미지를 센싱할 수 있는 초소형 카메라 등을 이용한 멀티미디어 센서 네트워크에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 이미지 센싱에 있어서는 CCD Sensor에 비해 적은 전력을 소모하고 빠른 전송에 적합한 CMOS Sensor가 최근의 연구에 이용되고 있다. 이러한 추세에서 실시간의 데이터 검출을 위한 센서와 네트워크의 기능이 통합된 프로세서 구조의 기능이 요구되고 있다. 기존의 무선 이미지 전송 기술을 살펴보면 범용성 제어의 사용으로 데이터의 전송 처리를 위한 대역폭이 제한되고, 내부 메모리 또한 적은 용량으로 제한되어 있다. 한 예로 JPEG으로 압축된 이미지라도 데이터의 크기가 수 Kbytes에 이르기 때문에 전체 데이터를 한 번에 전송받지 못해 전송 속도나 패킷 정확도에 있어 효율이 떨어지게 된다. 따라서 실시간의 데이터의 전송에는 부족한 면이 있다. 본 논문에서는 CMOS Sensor Module을 이용하여 RT-WISN을 구성하였다. 구성된 센서 네트워크를 통하여 Peer to Peer에서 이미지의 데이터 크기에 따른 전송 시간을 측정하고 RT-WISN이 실시간 전송에 적합함을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권7호
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pp.1706-1725
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2024
The unique U-shaped structure of U-Net network makes it achieve good performance in image segmentation. This network is a lightweight network with a small number of parameters for small image segmentation datasets. However, when the medical image to be segmented contains a lot of detailed information, the segmentation results cannot fully meet the actual requirements. In order to achieve higher accuracy of medical image segmentation, a novel improved U-Net network architecture called multi-scale encoder-decoder U-Net+ (MEDU-Net+) is proposed in this paper. We design the GoogLeNet for achieving more information at the encoder of the proposed MEDU-Net+, and present the multi-scale feature extraction for fusing semantic information of different scales in the encoder and decoder. Meanwhile, we also introduce the layer-by-layer skip connection to connect the information of each layer, so that there is no need to encode the last layer and return the information. The proposed MEDU-Net+ divides the unknown depth network into each part of deconvolution layer to replace the direct connection of the encoder and decoder in U-Net. In addition, a new combined loss function is proposed to extract more edge information by combining the advantages of the generalized dice and the focal loss functions. Finally, we validate our proposed MEDU-Net+ MEDU-Net+ and other classic medical image segmentation networks on three medical image datasets. The experimental results show that our proposed MEDU-Net+ has prominent superior performance compared with other medical image segmentation networks.
Islam, Amirul;Hossain, Mohammad Arif;Le, Nam-Tuan;Hong, Chang Hyun;Jang, Yeong Min
한국통신학회논문지
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제41권2호
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pp.215-221
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2016
Data failure in wireless communications considerably affects the reconstruction quality of transmitted data. Traditionally, fascinating trials have been conducted to overcome the data failure intensifying reliable reconstruction of a media. But, none of these efforts neither effective, computationally inexpensive nor simply configurable to reduce the problems of transmitting media or images. In practice, it is necessary to maintain the quality of transmitted image without sacrificing any data, content, or information. So, to deal with dynamic events such as sensor node participation and departure, during transmission, an efficient scheme is important. For this reason, a new robust scheme has been presented in this paper to minimize the limitation of traditional wireless networking. This scheme uses Software-Defined Image Sensor Network (SD-ISN) to ensure scalability and dependability of the sensor network of handling data losses. Finally, a comparison of our proposed SD-ISN with conventional wireless networking has been presented in simulation to test the robustness and effectiveness of our proposed SD-ISN approach.
최근 하드웨어와 무선 통신 기술의 발달로 무선 센서네트워크를 이용하여 멀티미디어 데이터를 수집하기 위한 무선 멀티미디어 센서네트워크에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 많은 데이터를 갖는 멀티미디어 데이터를 네트워크 대역폭이 극히 낮은 무선 센서 네트워크에서 처리하기 위해서는 네트워크 상태에 따른 효율적인 데이터 압축과 전송에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크에서 대표적인 멀티미디어 데이터인 이미지 데이터를 예측부호화를 통해 압축된 이미지를 우선순위에 기반하여 전송하기 위한 이미지 전송 기법(Priority based Image Transmission Technique With Wavelet Transform)을 제안한다. 제안하는 PIT 기법은 이미지의 웨이블릿 변환을 통하여 나누어진 영역별로 서로 다른 우선순위를 설정한다. PIT기법은 패킷의 우선순위에 따라 전달 여부를 결정하도록 하여 중요한 데이터일수록 전송이 성공할 가능성을 높인다. PIT기법은 웨이블릿 변환의 특성상 데이터의 일부가 손실되더라도 최대한 전체적인 내용을 파악할 수 있는 장점을 활용한다. PIT에서는 연속적인 이미지 사이의 유사성을 고려한 저주파수 영역에서의 예측부호화(DPCM)을 통하여 이미지 데이터가 우선순위별로 균등하게 분포시킴으로써 화질열화를 최소화한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 데이터가 손실되더라도 높은 화질을 보장함을 보인다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권8호
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pp.918-931
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2013
기존의 Pan-Tilt Zooming 카메라를 이용한 객체 추적은 카메라를 통해 획득한 영상을 분석하여 물체의 이동을 검출하였다. 그러나 이 방식은 영상처리를 위한 알고리즘과 이를 위한 하드웨어 비용이 소요되었다. 그리고 주변 환경의 변화나 영상 잡음 등으로 유효하지 않은 영상이 획득되는 경우나 사각지대가 존재하여 영상의 획득 자체가 불가능한 경우에는 대응이 어렵다. 본 논문에서는 영상 정보처리 기반의 객체 추적 기술이 가지는 한계를 극복하기 위해 무선 센서 네트워크 기반의 IEEE 802.15.4 표준을 적용한 GPS수신기가 장착된 센서노드를 시설물에 장착하여 센서노드의 가속도 센서가 장착된 시설물의 움직임을 인식하고 해당 센서노드의 GPS 정보를 이용하여 물체를 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 영상처리에 요구되는 연산량을 감소시킴과 동시에 넓은 지역의 이동 물체를 추적할 수 있도록 효율적인 PTZ 카메라 제어를 가능하게 한다. 또한 센서노드의 유동적 장착이 가능할 수 있도록 무선의 메쉬 네트워크를 구현하여 설치의 효율성을 올렸다.
저가형 이미지 센서 기술의 발전과 무선 센서 네트워크 기술의 발전으로 인해 WMSN(Wireless Multimedia Sensor Networks) 기술이 활발히 연구되고 있다. WMSN은 기존의 무선 센서 네트워크 기술에 멀티미디어 컨텐츠를 센싱하고 전송 및 처리하는 기반기술을 포함한다. 멀티미디어 컨텐츠는 많은 데이터량을 가지므로 이를 처리하기 위해서는 많은 컴퓨팅 자원과 높은 네트워크 대역폭을 필요로 한다. 저사양의 센서 노드에서 멀티미디어 컨텐츠를 수용하기 위해서는 컴퓨팅 자원을 고려한 압축 기법 및 효율적인 전송에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이미지를 효율적으로 압축하고 전송하기 위한 압축기법인 YWCE기법을 제안한다. YWCE는 웨이블릿의 Resolution Scalability 특성을 이용한 4가지 움직임 보상/예측 기법을 도입한다. 실험을 통하여 4가지 각 압축 기법들의 조합에 따라 매우 높은 성능을 나타냄을 보였다.
무선 멀티미디어 센서 네트워크는 이미지 센서나 마이크 센서에 의해 주기적으로 생성된 멀티미디어 데이터를 효율적으로 전송하기 위해서 가장 적합한 채널을 선택하는 것이 중요하다. 대부분의 기존 연구에서는 무선 센서 네트워크가 사용할 채널을 미리 고정하는 경우가 많았지만, 주파수 부족 문제가 심각한 현실에서는 특정 채널을 고정적으로 사용한다는 것이 다양한 환경을 지원하는데 큰 제약이 될 수 있다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해서 기존 무선 인지 라디오 네트워크(Cognitive radio network)에서 사용하는 공통 제어 채널 없이 두 노드가 서로 사용 가능한 채널을 찾기 위한 방식을 도입하였다. 또한 기존 방식의 문제점으로 사용하는 채널수가 늘어날수록 성능이 크게 저하됨을 보이고, 이를 개선하기 위해 새로운 방식을 제안하였다. 따라서 제안 방식은 네트워크의 노드 밀도가 증가할수록 다른 방식에 비해 30% 이상 빠르게 링크를 설정할 수 있다.
The technical development and practical applications of big-data for health is one hot topic under the banner of big-data. Big-data medical image fusion is one of key problems. A new fusion approach with coding based on Spherical Coordinate Domain (SCD) in Wireless Sensor Network (WSN) for big-data medical image is proposed in this paper. In this approach, the three high-frequency coefficients in wavelet domain of medical image are pre-processed. This pre-processing strategy can reduce the redundant ratio of big-data medical image. Firstly, the high-frequency coefficients are transformed to the spherical coordinate domain to reduce the correlation in the same scale. Then, a multi-scale model product (MSMP) is used to control the shrinkage function so as to make the small wavelet coefficients and some noise removed. The high-frequency parts in spherical coordinate domain are coded by improved SPIHT algorithm. Finally, based on the multi-scale edge of medical image, it can be fused and reconstructed. Experimental results indicate the novel approach is effective and very useful for transmission of big-data medical image(especially, in the wireless environment).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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