동영상 표출이 가능한 회전 LED 전광판을 위한 FPGA 설계에 관한 연구 : 잔상을 이용한 회전 LED 디스플레이 장치 :A Study on FPGA design for Rotating LED Display avaiable Video Output

임영식

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 임영식 (한밭대학교, 한밭대학교 산업대학원)

지도교수: 이승호

발행연도: 2015

저작권: 한밭대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수12

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

동영상 표출이 가능한 회전 LED 전광판을 위한 FPGA 설계에 관한 연구

임영식 , 이승호 전기전자학회논문지 2015.06 학술저널

동영상 표출이 가능한 회전 LED 전광판을 위한 FPGA 설계에 관한 연구 : 잔상을 이용한 회전 LED 디스플레이 장치

임영식 전자공학과 2015.01 학위논문

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

본 논문은 시각적 인지체계의 특징 중에 하나인 잔상효과를 이용해서 동영상 표출이 가능한 회전형 LED 전광판을 위한 FPGA 설계 기법을 제안한다.
제안된 기법은 역감마 보정과 오차 확산 방식을 이용한 영상 데이터 보정 과정, 블록 인터리빙 과정, 영상 데이터 시리얼 출력 과정 등의 3가지 과정으로 구성된다.
역감마 보정과 오차 확산 방식을 이용한 영상 데이터 보정 과정은 동영상 재생장치로부터 수신된 영상 데이터를 선형 휘도 특성으로 변환하기 위한 역감마 보정과 역감마 보정에 의해 발생하는 저계조 휘도 감소 현상을 줄이기 위해 오차 확산 방식을 이용한 영상 데이터를 보정하는 단계이다. 영상 데이터 블록 인터리빙 과정은 Bar Type의 LED 표출을 위해 가로열로 입력되는 프레임의 영상 데이터를 입력순서에 맞추어 저장한 후, 세로열에 해당하는 영상 데이터만을 읽어내는 단계이다, 영상데이터 시리얼 출력 과정은 고속으로 회전하는 LED Bar에 표출해야 할 영상 데이터를 전송하기 위해서 회전 위치에 해당하는 병렬 영상 데이터를 시리얼로 변환하여 LED Driver IC에 전송하는 단계이다.
제안된 FPGA 설계 기법의 정확성을 평가하기 위해서 FPGA는 Xilinx 사의 Spartan 6 계열의 XC6SLX45-FG484를 사용하였고 설계 툴은 ISE 14.5를 사용하였다. 역감마 및 오차확산 보정 작업에 대한 정확한 동작, 블록 메모리 인터리빙 동작, 영상 데이터의 시리얼화 동작 등에 대하여 목표로 한 설정값과 시뮬레이션 결과값이 일치함을 확인 할 수 있었다.

#잔상 #LED 디스플레이 #FPGA

목 차
목 차 ⅰ
표 목 차 ⅲ
그림목차 ⅲ
기초 및 약어 ⅶ
국문요약 ⅷ
Ⅰ. 서 론 1
1. 연구의 목적 및 필요성 1
2. 관련 연구 동향 4
3. 본 논문의 내용 및 구성 7
Ⅱ. 동영상 표출이 가능한 회전 LED 전광판을 위한 FPGA 설계 8
1. 제안된 기법의 개요 8
2. 회전형 LED 전광판 장비 구조 10
1) 회전체 내부 10
2) 회전체 외부 14
3) 장비운용 프로그램 17
3. 역감마 보정과 오차 확산 방식을 이용한 영상 데이터 보정 20
4. 블록 인터리빙 36
5. 영상 데이터 시리얼 출력 41
Ⅲ. 실험결과 및 고찰 46
1. 실험 환경 46
2. 시뮬레이션 결과 및 고찰 48
1) 역감마 보정과 오차 확산 보정 과정에 대한 시뮬레이션 결과
분석 48
2) 블록 인터리빙 과정에 대한 시뮬레이션 결과 분석 51
3) 영상 데이터 시리얼화 과정에 대한 시뮬레이션 결과 분석 53
3. 제작된 시제품에 대한 동작 테스트 55
IV. 결 론 58
V. 참 고 문 헌 60
ABSTRACT 63

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)