• 제목/요약/키워드: 사전에 정의 된 임계값

Search Result 2, Processing Time 0.023 seconds

PB/MC-CDMA 시스템에서 처리량 향상을 위한 효율적인 자원 할당 기법 (Efficient Resource Allocation Scheme for Improving the Throughput in the PB/MC-CDMA System)

  • 이규진;서효덕;한두희
    • 중소기업융합학회논문지
    • /
    • 제4권1호
    • /
    • pp.1-6
    • /
    • 2014
  • PB/MC-CDMA는 기존 MC-CDMA 시스템과는 달리 여러 개의 블록으로 전체 주파수 대역을 분할하는 효율적인 시스템이다. 다중 블록 PB/MC-CDMA에서 효율적인 자원 할당 방식을 제안한다. 이 시스템은 주파수 효율을 향상시키고 다양한 채널 조건을 통해 사전에 정의 된 임계값을 만족시키면서 전체 처리량을 극대화 하는 것을 목표로 하고 있다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 시스템의 성능 처리량 측면에서 더 효과적인 것을 확인한다.

  • PDF

저노출 카메라와 웨이블릿 기반 랜덤 포레스트를 이용한 야간 자동차 전조등 및 후미등 인식 (Vehicle Headlight and Taillight Recognition in Nighttime using Low-Exposure Camera and Wavelet-based Random Forest)

  • 허두영;김상준;곽충섭;남재열;고병철
    • 방송공학회논문지
    • /
    • 제22권3호
    • /
    • pp.282-294
    • /
    • 2017
  • 본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.