동영상에서의 움직이는 객체 검출과 추적은 객체 식별, 상황인식, 지능형 영상 감시 시스템 등 많은 시각 기반 응용 시스템에서 기본적이고 필수적인 전처리 작업이다. 본 논문에서는 배경과 조명이 실시간으로 변화하는 상황에서 움직이는 객체를 빠르고 정확하게 추출하고 움직이는 객체가 다른 물체에 가려지는 경우에도 강인하게 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체의 효과적인 검출을 위해서 효과적인 고유 공간과 Fuzzy C-means(FCM) 를 결합하여 사용하고 검출된 객체를 강인하게 추적하기 위해 Conditional Density Propagation (CONDENSATION) 알고리즘을 사용한다. 먼저 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분(Principal component)으로 선형변환 한다. 주성분들의 고유 특성에 대한 해석을 통하여 객체와 배경에 대하여 판별 능력이 우수한 주성분을 선별하여 고유 배경을 구성한다. 다음으로 이전단계에서 구성된 고유 벡터와 입력 영상을 결합한 연산 결과를 FCM의 입력 값으로 사용해서 객체를 검출한다. 최종적으로 검출된 객체의 좌표를 CONDENSATION의 입력으로 사용해서 객체를 추적한다. 고정된 카메라에서 조명변화와 배경변화에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위해 고정된 카메라에서 움직이는 다양한 객체가 포함된 영상을 수집하여 학습데이터로 구성하여 사용하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방법이 조명변화와 배경변화 그리고 객체의 부분적 움직임에 모두 강인하게 객체를 검출하고 다른 물체나 배경에 의해 객체가 일부 가려지더라도 객체를 추적함을 보여준다.
최근 정부 기관을 사칭한 가짜 QR(Quick Response)코드를 이용하여 개인정보와 금융정보를 탈취하는 QR코드와 스미싱을 결합한 '큐싱(Qshing)' 공격이 증가하는 추세이다. 특히, 이 공격 방식은 사용자가 단지 QR코드를 인식하는 것만으로 스미싱 페이지에 연결되거나 악성 소프트웨어를 다운로드하게 만들어 피해자가 자신이 공격당했는지조차 인지하기 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 활용해 QR 코드 내 URL의 악성도를 파악하는 분류 기술을 개발하고, 기존의 QR 코드 리더기와 결합하는 방식에 관해 연구를 진행하였다. 이를 위해 QR코드 내 악성 URL 128,587개, 정상 URL 428,102개로부터 프로토콜, 파라미터 등 각종 특징 35개를 추출하여 데이터셋을 구축한 후, AutoML을 이용하여 최적의 알고리즘과 하이퍼파라미터를 도출한 결과, 약 87.37%의 정확도를 보였다. 이후 기존 QR코드 리더기와 학습한 분류 모델의 결합을 설계하여 큐싱 공격에 대응할 수 있는 서비스를 구현하였다. 결론적으로, QR코드 내 악성 URL 분류 모델에 최적화된 알고리즘을 도출하고, 기존 QR코드 리더기에 결합하는 방식이 큐싱 공격의 대응 방안 중 하나임을 확인하였다.
유비쿼터스 헬스케어 환경의 실현을 위해 실시간의 생체 정보 모니터링은 매우 중요한 요소이다. 이러한 생체 정보 모니터링을 위한 장치는 대부분 PPG 신호를 얻어 피측정자의 상태 모니터링에 활용하고 있다. PPG 신호를 얻기 위해서는 핑거프로브를 손가락에 착용해야 하기 때문에 일상생활을 하기에 불편할 뿐만 아니라, 핑거 프로브 착용자의 움직임에 의한 동잡음으로 인하여 정확한 PPG신호를 얻기가 매우 힘들다. 본 논문에서는 핑거프로브를 없앤 U-헬스케어를 위한 손목형 생체 정보 모니터링 시스템을 개발하고, 생체 정보 모니터링 시스템의 감시 요소 중 하나인 PPG 신호의 동잡음 제거를 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 개발한 시스템은 핑거프로브를 없앤 대신 밴드스트립에 LED와 포토센서를 장착하여 손목의 동맥혈관의 혈류 변화량으로부터 PPG를 얻도록 설계하였다. 그러나 밴드스트립에 위치한 센서는 핑거프로브에 위치한 센서에 비해 많은 동잡음에 노출되어 있으므로, 그 동잡음들을 제거하기 위하여 최근 제기된 PPG 신호의 유사 주기성을 이용한 PMAF(Periodic Moving Average Filter) 방법을 개선한 새로운 동잡음 제거 방법을 제안한다.
자율주행차량의 상용화를 앞당기기 위해서는 현재 자율주행자동차의 주행안전성을 저하시키는 원인을 정확히 파악하고 이를 개선하는 노력이 필요하다. 본 연구는 우리나라에서 자율 주행을 연구하는 전문가를 대상으로 중요도-만족도(IPA)와 포커스그룹 인터뷰(FGI)를 수행하여 자율주행차량의 주행안전성에 문제가 발생하는 원인과 국내의 자율주행 기술 수준 등을 파악하였다. 설문 결과 현재 자율주행 핸디캡 중에 공사 구간, 폭우/폭설 상황, 미세먼지 상황, 포트홀 존재 상황이 중요도보다 현재 기술 수준에 대한 만족도가 낮아 우선적인 연구개발이 요구되는 것으로 나타났다. 이 중 공사 구간과 포트홀은 도로/도로 시설물의 불량과 센서 자체의 성능이, 날씨와 연결된 상황은 센서의 성능과 알고리즘 부재 등이 가장 큰 원인으로 분석되었다. 안전한 자율주행의 조속한 실현을 위해서는 자율주행차량의 주행안전성을 저해하는 원인에 대한 명확한 파악과 해결이 지속해서 수행되어야 할 것이다.
자동문에 있어서 적외선과 마이크로파 센서는 물체인식 입력신호를 통해 모터 개폐동작 제어를 담당하는 핵심부품으로 많이 사용하고 있다. 적외선과 마이크로파 기반의 센서를 자동문에 적용한 기존 시스템 경우, 대부분 건물외부로 노출하여 설치하기 때문에 태양의 적외선 또는 가시광선에 의해 오동작이 발생하게 된다. 또한 실내 외의 온도 차로 인한 환경변화는 물체인식 검출신호에 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 이러한 문제점과 더불어 빠르게 이동하는 물체를 감지센서가 검출영역에 대한 처리속도를 따라가지 못하는 하드웨어 결함이 감지 사각지대를 만들게 된다. 이는 자동문을 이용하는 통행자의 안전문제에 직접적인 영향을 주고 있기 때문에 빠른 개선방안이 필요한 시점이다. 본 논문은 기존의 감지센서 외에 초음파 센서를 추가 설치하여 검출영역을 개선하기 위한 실험을 진행하였다. 초음파 신호의 검출특성과 장점을 자동문에 적용하여 빠르게 이동하는 물체의 접근경로와 고정 장애물의 위치영역을 정확하고 신속하게 처리하는 연산회로와 검출 알고리즘을 구현하였다. 이를 통해 초음파 센서를 적용한 자동문이 사각지대를 감지하는 검출영역에서 성능개선으로 이어지는 결과를 현장실험을 통해서 확인하고 개선방안을 제안하였다.
본 논문은 저비트율을 갖는 고품질의 HDTV용 멀티채녈 오디오 코덱을 구현에 대해 기술한다. 이 코덱은 저주파수 효과 채널을 포함한 최대 3/2 스테레오 채널 구성, 최대 채널 구성보다 낮은 채널 구성과의 호환성, 기존 2채널 스테레오 시스템과의 호환성(MPEG-1 오디오), 그리고 다중 대화 채널 등을 제공하는 특징을 갖는다. 구현한 멀티채널 오디오 코덱의 인코더는 3개의 DSP(TI의 TMS320C40)로 구성되었고, 최대 48KHz 샘플링율과 16비트의 부호화를 갖는 5.1 채널의 아날로그 및 AES/EBU, IEC 958등의 포맷을 갖는 스테레오 2채널의 디지털 오디오를 이력으로 받아 지각 심리음향 모델을 사용하여 압축한후 384Kbps의 빛 스트림으로 전송하는 특징을 가지며, 디코더는 2개의 DSP로 구성되어 있고, 384Kbps로 입력되는 비트 스트림을 받아 최대 5.1 채널의 아날로그 및 2개의 2채널 스테레오의 디지털 오디오 신호로 출력시키는 특징을 갖는다. DSP를 이용한 다중처리는 DMA를 통한 통신포트를 이용한 DSP들간의 고속 데이터 전송에 의해 이루어진다. 끝으로, 멀티 채널 오디오 코덱의 구현을 통하여 나타난 실시간 처리는 위해 고려해야할 기술적 사항을 제안한다.
USB(Universal Serial Bus)는 최근 컴퓨터시스템에서 가장 인기 있는 인터페이스 중의 하나인데 이를 보다 확대하여 사용 시 즉, 다수의 디바이스들이 서로 연결되는 댁내망을 구성할 때는 버스대역을 시분할 다중화(TDM, Time Division Multiplexing) 방식으로 사용하는 USB의 특징상 버스대역의 병목현상을 초래하게 되는 데 이러한 상황을 보다 효율적으로 대처할 수 있는 버스 대역 사용방안을 제안 한다. 기본적으로 USB 통신방식으로 디지털 정보가전 간 실시간 동영상 정보 전송을 위한 시스템을 구현함에 있어 보다 효율적인 데이터 전송을 위한 USB 데이터 전송타입과 디바이스 간 정보 교환을 위한 정의된 포맷을 가지는 데이터 구조인 각 디스크립터(Descriptor)들을 분석하여 동영상 전송을 위한 등시성(Isochronous)전송 방식의 세부 성능 향상 방법을 제안한다. 하나의 디바이스 설정(Configuration)이 2개의 대안적 설정(AlternateSetting)을 가지는 인터페이스(Interface)를 가정할 경우 버스 트래픽 과다에 의한 Isochronous 전송이 원활하지 않을 경우에 인터페이스의 AlternateSetting을 변경하고 설정요청(SetInterface() Request)하여 충분한 버스대역을 할당받지 못 하는 디바이스에 있어서도 최소한의 데이터 프레임률을 보장하고자 한다. 그리고 버스 트래픽이 정상인 경우 원래의 AlternateSetting으로 복귀하는 알고리즘을 제안한다. 이 제안 방법으로 다수의 디바이스들이 연결되어지는 홈 네트워크 댁내망에서의 동영상 데이터 전송 시 발생할 수 있는 병목현상을 해결한다.
발전소 유닛마스터제어(UMC)용 시뮬레이터는 국내 및 해외에서 운전원 훈련 목적으로 개발되어 왔다. 일반적으로 UMC 시뮬레이터는 발전소 건설 마지막에 구축되는데, UMC 로직은 발전설비 내에 있는 많은 신호들 간의 간섭사항들을 사전에 확인하기 위해 시뮬레이션이 필수적으로 필요하지만 공정 일정 차이로 인하여 플랜트 로직 설계자나 시운전 엔지니어들이 UMC 로직을 시뮬레이션 하기는 쉽지 않다. 이러한 배경으로 본 논문에서는 발전소 로직 설계자와 운전원들이 매틀랩에서 제공하는 시뮬링크 환경에서 손쉽게 구현할 수 있는 시뮬레이션 방법을 제안한다. UMC의 핵심기능이 수학적 분석과 기능 블록 조합이 기본으로 구성된 독특한 시뮬레이션 알고리즘을 통해 구현된다. 또한, 로직 내 설비 목표값 제어를 위해 정수기반 구성도가 제안된다. 이러한 시뮬레이션 기법들을 통해 부하 분배, 상 하한치 제한, 주파수 보상 등의 기능들이 시뮬링크 내에서 성공적으로 구현될 수 있음을 보이고, 결과적으로 우리는 UMC 로직을 플랜트 시뮬레이터 없이도 시뮬링크에서 구현할 수 있음을 보인다. 본 논문에서 제시한 다양한 시뮬레이션 기법들은 발전소 건설 기간 중 플랜트 로직 설계자 또는 시운전 엔지니어들을 위한 시뮬링크 기반의 시뮬레이션 설계 관련한 양질의 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
광 버스트 교환(OBS : Optical Burst Switching)은 광 지연선(FDL: Fiber Delay Line) 사용의 감소와 차세대 전광 네트워크에서의 광 스위칭 패러다임을 실현하기 위해 제안되고 있다. OBS는 버스트를 시분할 다중화함으로써 파장 라우팅보다 대역폭의 효율성을 제공하고 코어 네트워크에 대한 확장성을 제공한다. 최근, 광 버스트 교환망에서 어떻게 QoS(Quality of Service)를 제공할 것인가가 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 혼잡 발생시 우회 라우팅(deflection routing) 경로로 우선순위 0, 1, 2의 버스트를 우회시켜 QoS를 제공하는 우회 라우팅 방법에 대해 제안한다. 제안된 방법의 큰 장점은 QoS를 간단히 제공할 수 있다는 것이고, 이는 QoS 보장 알고리즘으로부터 제공된다. 또한, 제안한 QoS 제공방식은 각 코어 라우터에서 광 지연선의 사용을 최소로 하면서 트래픽을 공평하게 분배함으로써 효율적인 네트워크를 구현하게 한다. 제안 QoS 제공 방식의 우선순위 0, 1, 2 버스트의 QoS 보장과 효율적인 네트워크 사용에 대하여 OPNET을 사용한 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 이에 따른 결과로써, 높은 우선 순위 버스트의 종단간 지연은 향상되었으며, 또한 효율적인 네트워크 이용이 확인되었다.
휴대용 인공 전자 후각 시스템 (E-nose)의 가스 측정 환경은 실험실 내의 정교하게 제어되는 환경과 달리 온도, 농도, 기체 시료의 유속 등의 외부 요인의 변동이 매우 심하다. 이런 환경에서도 사용 가능한 단순하고 강인하고 정확한 가스 패턴 인식 알고리듬의 개발은 마이크로 바이오 센서의 발달과 함께 확대되고 있는 휴대용 및 소형 측정 진단 시스템에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 PDA 기반의 휴대용 전자 후각 시스템을 활용해 실제 변화하는 환경에서 다채널 마이크로 센서로부터 감지되는 가스 신호를 수집하고, 여기에 영상 정합 기법을 적용하여 알고리듬의 강인성과 향상된 정확도를 검증하는 것을 목표로 하였다. 제안된 방법을 6종류의 가스 시료에 대한 7채널 마이크로 센서의 휴대 환경 측정 데이터에 적용하고, 기존의 최대 민감도 특징 추출 기법과 비교한 결과, 외부 환경의 변동에 영향 받지 않는 안정된 인식 성능 뿐 아니라 기존의 방법으로 구별하기 어렵던 2 종의 유사한 가스 시료에 대해서도 정확한 구분이 가능함을 보였다. 제안된 방법은 다양한 환경 변화에 노출되는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN)의 데이터 처리에도 쉽게 응용될 수 있을 것이며, 응용 현장에서 높은 안정성과 정확성을 요구하는 휴대용 의료 진단, 환경 감지 기술의 실용화에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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