초록 ▼

인간 망막의 기능을 모방하는 인공 망막칩을 구현하기 위하여 다음과 같은 시도들이 진행되었다. 첫째는 망막의 기능을 모방하기 위해 생물학적 정보를 바탕으로 망막의 각 세포들의 기능을 이해하는 연구를 수행하였다. 둘째는 분석된 망막의 세포들 중에서 물체의 윤곽검출에 관여하는 시세포, 수평세포, 쌍극세포의 전자회로적 모델을 제시하였으며, 망막과 동일한 메커니즘과 방사형 시세포 분포를 가지는 윤곽검출 인공망막칩을 설계·제작하였다. 셋째는 인공 망막칩의 신호처리와 인공 안구 운동시스템과의 인터페이스를 위해 주변회로들을 설계하고 이를 집적화할

인간 망막의 기능을 모방하는 인공 망막칩을 구현하기 위하여 다음과 같은 시도들이 진행되었다. 첫째는 망막의 기능을 모방하기 위해 생물학적 정보를 바탕으로 망막의 각 세포들의 기능을 이해하는 연구를 수행하였다. 둘째는 분석된 망막의 세포들 중에서 물체의 윤곽검출에 관여하는 시세포, 수평세포, 쌍극세포의 전자회로적 모델을 제시하였으며, 망막과 동일한 메커니즘과 방사형 시세포 분포를 가지는 윤곽검출 인공망막칩을 설계·제작하였다. 셋째는 인공 망막칩의 신호처리와 인공 안구 운동시스템과의 인터페이스를 위해 주변회로들을 설계하고 이를 집적화할 수 있도록 하였다. 마지막으로, Yonezu 교수팀과의 공동연구를 통하여, 인공 망막칩이 적응적 감광 기능을 가지게 하여 망막칩의 성능을 개선하는 연구를 행하였다. 공동연구를 수행함과 동시에 Yonezu 교수 팀은 물체의 움직임을 검출할 수 있는 인공 망막칩을 개발하였다본 연구를 통해서 인간의 안구운동을 모방하는 active vision system을 구현하기 위해 다음과 같은 시도들이 진행되었다. 첫째는 안구운동을 모방하기 위해 신경생리학적인 논문을 중심으로 인간의 안구운동의 특징들을 이해하는 연구를 수행하였다. 둘째는 분석된 인간의 다양한 안구운동들 중에서 평활성 추적안구운동(Smooth pursuit eye movement)에 대한 연구를 수행하여 이에 관여하는 뇌조직과 그 기관들의 역할을 분석하였다. 셋째는 평활성 추적안구운동에 관여하는 뇌조직 및 기관들의 특성을 바탕으로 신경망 알고리즘을 도입한 평활성 추적안구운동 모델을구현하였다. 마지막으로, 평활성 추적안구운동을 모방하기 위해 인공 망막칩을 탑재한 능동 시각 센서 시스템(active vision system)을 구현하였다. 인공 망막칩의 동작을 위한 액츄에이터로 인간의 안구 근육을 모방하는 형상기억합금 액츄에이터를 사용하였다

Abstract ▼

In digital image processing system, the inputs from a 2-D image sensor array are first scanned, quantized and subsequently processed by the pipelined parallel algorithms or multiprocess to obtain a fast throughput rate. In this processing system, the computational cost for machine vision implementat

In digital image processing system, the inputs from a 2-D image sensor array are first scanned, quantized and subsequently processed by the pipelined parallel algorithms or multiprocess to obtain a fast throughput rate. In this processing system, the computational cost for machine vision implementation by large-scale digital processors is quite high, and the processing speed is still not fast enough for real-time application The human retina performs photoinput sensing, edge extraction and motion detection of image. In the area of real-time imageprocessing, the retina is superior to the digital image processing systems because human retina uses parallel information processing method. For edge extraction, the functions of photoreceptors, horizontal cells and bipolar cells should betransformed to equivalent electrical circuits. Photoreceptors sense the photoinput and output a voltage corresponding to the photoinput. Horizontal cells spatially smooth the output of photoreceptors. Bipolar cells output the difference between the photoreceptor output and the horizontal cell output The spatial distribution of sensing pixels has very interesting properties for image processing. Using a space variant structure for the pixel distribution in a retina chip, the main advantage is the selective reduction of image data. This strategy gives good resolution in the center to perform the complex image processing, while keeping a wide view field, with still enough resolutionfor rough, but valuable, image processingA foveated(log-polar) CMOS retina chip for edge detection has been designed and fabricated. The pixel distribution follows thelog-polar transform having more resolution in the center than in the periphery. This kind of structure has been already employedin simple image sensors for normal cameras, but never in edge detection retina chip. The chip has been fabricated using0.6㎛ 2-poly 3-metal standard CMOS technology. The resolution of the foveated retina chip is 32×32(32 circumferences with 32pixels each). A minimum pixel size is 60㎛×60㎛ and the chip occupies an area of 8mm×8mmHuman vision systems have an appropriate ability to interpret nature scenes in real time, despite the limited speed of the biologicalarchitecture available for such tasks. The cerebral control system that directs eye towards an object for viewing is equallysignificant as the system that interprets the visual signals received from the eye. In an active vision system, the mostimportant role is also to direct an artificial visual receptor such as a retina chip toward an interest target object in the visual field like in ahuman vision system. The ability of the present active vision system for achieving this function is less powerful and inefficient thanthat of human vision system, which has motivated us to mimic the mechanism of human eye movements including saccade andsmooth pursuit. Specially, in various fields such as artificial intelligence, robotics, computer animation, artificial life, and virtualreality, more human like active vision system can make a man feel more comfortable when seeing an artificial scene or anatural one. In this research, we focus on modeling and developing an active vision system that mimics the smooth pursuit eyemovement of a human being using an artificial retina chip Smooth pursuit eye movement is an eye rotation that is used to maintain fixation on a slowly moving targe. Based on a function alscheme of the Grossberg's model, we proposed a new computational model that mimics the functional roles of our brainorgans for generating the smooth pursuit eye motion. In our model, a neuromorphic model for the MT cell generates motionenergy, and the MST cell is considered to generate an actuating signal so that the developed active vision system moves tothe target with similar dynamics to the motion of our eyeball during the smooth pursuit. Also, we used a shape memory actuator(SMA) for mimicking the roles of eye muscles to track a desired target. We implemented a new active vision system formimicking the smooth pursuit eye movement mechanism using the artificial retina chip and the shape memory actuator. Theexperimental results show that the proposed system successfully operates to follow an edge information of a moving object

목차 Contents

• 제 1 장. 서론...10
• 제 2 장. 국내외 기술개발 현황...12
• 제 3 장. 연구개발수행 내용 및 결과...14
• 1. 인공 망막칩...16
• 가. 이론적 배경...16
• 나. 물체의 윤곽검출을 위한 32*32구조 방사형 망막칩의 설계...41
• 다. 망막칩의 국소적응기능에 대한 연구...85
• 라. 물체의 움직임검출을 위한 망막칩의 설계...121
• 2. 인간의 안구운동을 모방한 Active vision system...132
• 가. 인간의 안구운동을 모방한 active vision system의 개념...132
• 나. Log-polar mapping 영상처리 알고리즘 구현...136
• 다. Saliency map model 구현...140
• 라. 안구 운동의 시각 경로 및 메커니즘의 이해...150
• 마. 평활 추적(Smooth pursuit) 안구운동...155
• 바. 개발한 인간모방 active vision system의 전 과정에 대한 시뮬레이션 결과...168
• 사. 형상기억 합금을 이용한 Active vision system...174
• 아. 인공망막 칩을 이용한 능동 시각 센서 시스템...180
• 자. 결론...184
• 제 4 장. 연구개발목표 달성도 및 대외기여도...185
• 제 5 장. 연구개발결과의 활용계획...189
• 제 6 장. 참고문헌...191