안개나 스모그와 같은 악천후 조건에서는 촬영된 이미지가 흐릿하고 불분명해져 시야가 제한되고 사물 식별이 어려워져 매년 수많은 사고가 발생합니다. 따라서 악천후 속에서도 이미지 품질을 개선하고 시야를 확보할 수 있는 효과적인 솔루션 개발에 대한 수요가 높습니다. 이러한 배경에서 학생 그룹은 스마트 카메라 이미지에서 "안개"를 제거하는 하드웨어 설계 프로젝트를 구상하게 되었습니다.
대회에서 상을 받고 있는 학생들과 지도교수(맨 오른쪽)의 모습입니다.
타이푹
이 프로젝트는 호치민시 기술교육대학교 학생 4명(응우옌 후이 호앙, 판 민 낫, 쩐 뚜안 키엣, 팜 응우옌 호앙 하이)이 개발했습니다. 아이디어 구상 후, 이들은 약 6개월간 제품 완성도를 높이는 데 매진했습니다. 이 프로젝트는 2023년 제1회 "스마트 시티 마이크로칩 설계" 대회에서 2등상을 수상했습니다. 후이 호앙은 "이 제품은 객체 인식 분야의 AI 애플리케이션 처리 기반으로 활용될 수 있습니다. 안개 제거 기능은 데이터 정제, 이미지 품질 향상, 노이즈 제거에 기여하여 AI 모델의 정확도를 높여줍니다."라고 설명했습니다. 기존의 이미지 개선 방식은 밝기, 대비, 채도 등 기본 이미지 매개변수 조정에 의존하는 반면, 다크 채널 방식은 이미지 속 객체의 심도를 가정하고 재매핑함으로써 더욱 심층적인 이미지 보정을 가능하게 합니다. 따라서 머신러닝이나 딥러닝 기술을 사용하는 기존 방식보다 이미지 품질이 크게 향상되고 처리 성능도 효율적이며 전력 소비량 또한 합리적입니다.
제품 설계 및 시뮬레이션 결과
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구현 과정에 대해 Huy Hoang은 다음과 같이 설명했습니다. "먼저, 팀은 적합한 안개 제거 알고리즘을 찾았습니다. 실행 시간이 짧고 효율성이 높은 Dark Channel Prior를 선택했습니다. 그런 다음, Vitis HLS 라이브러리를 사용하여 코드를 완성하고, Xilinx의 Vitis HLS라는 타사 툴을 통해 Verilog로 변환했습니다. Xilinx의 기능은 테스트벤치를 생성하여 새로운 언어로 변환된 코드가 올바르게 실행되는지 확인하는 데에도 도움이 되었습니다. 마지막으로 Synopsys의 툴을 사용하여 칩 개발을 완료할 예정입니다. Sunedu와 ADT 회사 구성원들의 교육과 지도를 통해 이를 구현할 수 있었습니다." 프로젝트의 타당성을 평가하며, 호치민시 하이테크 파크 연구개발센터의 Truong Huu Ly 부소장은 현재 모델이 특히 Truong Hai 자동차 주식회사를 비롯한 여러 기업의 관심을 끌고 있다고 말했습니다. Ly 부소장은 또한 이 프로젝트가 더욱 발전될 경우 큰 잠재력을 가질 것이라고 덧붙였습니다. 예를 들어 안개가 낀 도로를 주행할 때, 외부 관찰 없이도 팀의 카메라 시스템이 안개를 인식하고 이미지를 캡처할 수 있습니다. 앞 유리에 이미지를 표시하는 소프트웨어를 개발하면 화면을 직접 보는 것보다 훨씬 쉽게 상황을 파악할 수 있습니다. 현재처럼 작은 화면에 표시하면 운전자의 주의를 산만하게 할 수 있습니다. 리 교수는 "전반적으로 이 프로젝트는 특히 자동차 기술 산업에서 발전 가능성이 매우 크다"고 강조했습니다. 후이 호앙 연구원은 팀이 곧 이 시스템을 ASIC 장치에 통합하여 차량용 카메라에 적용할 수 있도록 노력할 것이라고 덧붙였습니다. 이를 통해 운전자는 주행 중 이미지를 모니터링하고 안전을 확보할 수 있을 것입니다. 또한, 팀은 향후 악천후 조건에서 보안 카메라의 이미지를 필터링할 수 있는 하드웨어를 개발하여 사회 질서와 시민의 안전을 더욱 강화할 계획입니다.
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