스테레오 비전 시스템에서 전통적인 매칭 알고리즘으로 SAD(Sum of Absolute Differences), SSD(Sum of Squared Differences), NCC(Normalized Cross Correlation) 등 다양한 알고리즘이 존재한다. 그러나 하드웨어로 실시간 처리를 위한 시스템을 구현하기 위해서는 리소스가 한정 되어있다는 제약 때문에 많은 연구에서 SAD 혹은 RT(Rank Transform), CT(Census Transform)를 많이 사용하게 된다. FPGA 내부에는 BRAM(Block RAM)과 MAC(multiply-accumulator)인 DSP슬라이스가 이미 존재한다. 본 논문에서는 BRAM과 DSP로직을 활용해서 전통적인 매칭 알고리즘 중에서 연산기 사용이 가장 많은 NCC를 FPGA로 실시간 처리 가능한 하드웨어 구조를 제안한다.
본 논문은 임베디드 환경에서 실시간으로 동작하기 위해 이미지에 ROI를 지정하고 PROSAC 알고리즘을 적용하여 구현한 파노라마 영상 정합을 제안한다. 기존의 방식은 SURF 알고리즘이나 SIFT 알고리즘과 같이 복잡한 연산과 많은 연산 데이터의 알고리즘을 화면 전체에 적용하여 탐색한다. 또한 outlier 제거 알고리즘으로 RANSAC을 적용하여 알고리즘이 가진 무작위성으로 추가적인 검증 시간을 필요로 한다. 본 논문은 파노라마 영상의 특성을 고려하여 ROI를 설정함으로써 불필요한 연산량을 줄이고 outlier 제거 알고리즘을 검증 시간을 줄인 PROSAC 알고리즘으로 채택하여 처리 속도를 개선하였다. 비교 실험은 ARM Cortex-A15가 내장된 ODROID-XU 환경에서 진행 하였다. 제안하는 방식은 기존의 방식보다 처리 시간이 약 54% 개선되었다.
컴퓨터의 성능향상으로 인하여 가상현실 및 시뮬레이션에 대한 관심이 급증하고 있다. 본 연구는 차량의 실시간 운전시뮬레이터 개발을 위한 인공위성영상의 적용에 관한 연구이다. 차량의 효율적인 성능테스트나 주행테스트를 위해서는 자동차공학과 토목공학의 접목이 필요하며, 그래픽 처리 분야에서는 가상 그래픽 주행 시뮬레이터 프로그램(Virtual Driving Simulator ; VDS) 개발, 실시간 그래픽 처리를 위한 알고리즘 개발, 효율적인 환경 및 차량 모델링 생성 및 관리 방법 개발, 인체 모델 시뮬레이션 및 설계 검증 기능부여, 가상현실 기법을 도입한 인간-컴퓨터 인터페이스를 구성 및 평가 등을 실시해야한다. 차량의 주행감각 등 가상 실험을 수행할 수 있는 독자적인 차량의 실시간 주행 시뮬레이터개발과 현실감을 부여할 수 있는 제어 알고리즘 개발, 주행 시뮬레이터의 개발을 위한 각종 인터페이스 구축에 이용되는 위성영상의 활용방안과 효용성에 관한 연구와 워크스테이션과 개인용PC에서의 실시간 시뮬레이션 구축에서의 렌더링의 상관관계 등을 분석하였다.
본 논문에서는 많은 양의 연산량을 요구하는 비디오 기반 4단계 화재감지 알고리즘의 실시간 처리를 위해 범용 그래픽 처리 장치 (general-purpose graphics processing unit, GPGPU)를 이용한 병렬 구현 방법을 제안한다. 또한 GPGPU 기반 화재감지 알고리즘의 효용성을 확인하기 위해 범용 고성능 CPU와의 성능을 비교하였다. SXGA($1400{\times}1050$) 해상도의 화재 비디오 5개를 이용해 모의실험 결과, GPGPU기반 화재감지 알고리즘은 CPU 구현보다 약 6.6배 더 높은 성능을 보였으며, 평균 프레임 당 30.53ms의 실행시간이 소요되어 실시간 처리(초당 30프레임)가 가능함을 보였다.
본 논문에서는 스마트팩토리의 대량 제조 산업 중심의 실시간 통합제어 시스템과 리소스 메니지먼트를 위한 알고리즘과 수치 해석을 고려한다. 사이버 물리 시스템(CPS)상에서 전송되어지는 다양한 데이터들이 실시간으로 제어되어야 각각의 주소체계를 가진 단말과 플랫폼, 서비스로 묶여 진정한 스마트제조업이 실현될 것으로 기대하며, 기존의 연구결과로부터 새롭게 제안되어지는 최적화운용 알고리즘을 반영하여 패러미터별 증명과 자코비 연산에 의한 수치해석을 덧붙이게 된다. 최적의 운용 알고리즘을 센싱데이터에 의하여 결정을 하게 되고 이를 통한 CPS상에서 전송되는 현상을 구체적으로 제시한다. 또한 실험을 통해서 기존의 연구결과와 비교 검토함으로서 제시된 실시간 통합제어 시스템의 우수성을 검증하였다.
분산 실시간 시스템에서 타스크들은 여러 개의 서브 타스크들로 분할되어지고 그들의 실시간 특성들에 따라 병렬로 실행되지만, 이러한 서브 타스크들의 마감시간 분실을 최소화하면서 타스크 마감시간을 서브 타스크에 할당하는 최적의 해를 얻기란 어렵다. 본 논문에서는 주기적 타스크들의 통신시간과 수행시간을 이용해서 각 서브 타스크들의 속성에 따라 마감시간을 할당하는 알고리즘을 제시한다. 또한, 처리기들간의 통신시간을 고려한 처리기 사상 알고리즘과 서브 타스크들간의 통신시간을 개선하기 위해 동일한 처리기에 할당하는 효율적인 중복 알고리즘을 제시한다 결과적으로 FUTD(Fully connected, Unbounded Task Duplication) 알고리즘에 효율적인 실시간 특성을 적용함으로써 IPC(Inter-Processor Communication) 시간을 줄이고 유휴 처리기를 이용해서 평균 처리기 이용률을 개선하였다
최근 핸드폰, PDA 등에서 가속도센서를 이용한 연구가 많이 증가하고 있다. 본 논문에서는 3축 가속도센서를 이용해 사람이 보행 시 발생하는 데이터를 취득하여 사람의 걸음 수를 계산해 내는 알고리즘과 활동량을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 UI 시스템을 개발하였다. 걷기, 제자리 걷기, 뛰기, 천천히 걷기 등의 각 상황별 걸음 수를 정밀하게 측정하기 위해 적응적인 임계값을 사용하는 보행 횟수 검출 알고리즘을 제안하였다. 또 이러한 알고리즘에 의해 얻은 보행 횟수를 이용해서 활동량으로 환산하고 UI화면에 실시간으로 보임으로써 정량화된 활동량으로 실시간 모니터링이 가능하도록 하였다. 실험결과 제안한 보행 횟수 검출 알고리즘이 에너지 기반의 기존의 고정 임계값을 이용하는 알고리즘 보다 $5{\sim}10%$ 정확도가 높은 결과 값을 얻을 수 있었으며 특히, 천천히 걷기에서 정확도가 높아진 것을 확인하였다.
무인 비행체의 실시간 경로계획 생성 시 최적의 경로를 찾기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 통한 무인비행체의 경로계획 생성을 수행하고, 이를 에이전트 기반 시뮬레이션 환경에서 구현 및 테스트가 가능함을 검증하였다. 이를 위해, Repast toolkit에 JGAP 패키지를 탑재하여 Java 기반의 유전 알고리즘 프로그래밍을 통한 무인 비행체의 경로 계획을 생성하였고, 해당 결과를 에이전트 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 에이전트 기반 시뮬레이션 소프트웨어를 소프트웨어 공학 개발 생명주기에 맞춰 문서화하여 설계 및 구현되었으며, 에이전트 모델링 설계는 자동화, 적응성 및 에이전트 간의 상호 작용에 초점을 맞추었다. 또한, 시뮬레이션을 통해 에이전트 기반 환경에서 설계한 모델 및 시나리오를 검증하여 다수의 비행 에이전트에 내재된 동적 경로계획 알고리즘이 실시간으로 자율적인 경로 생성이 가능함을 증명하였다.
경제급전 최적화 문제를 해결하는 결정론적인 알고리즘에 존재하지 않아 지금까지는 비결정론적인 휴리스틱 알고리즘들이 제안되고 있다. 이와 더불어 실시간 급전문제에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문은 발전정지 개념을 도입하여 실시간 급전의 최적화 문제를 풀 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 단위 발전량당 최대 비용이 소요되는 발전기는 발전을 중지시키는 기준을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 발전정지 기준은 발전비용함수에서 밸브효과에 따른 비선형 절대치 함수를 제외한 2차 함수만을 대상으로 하였다. 경제급전 문제의 시험사례로 빈번히 활용되고 있는 데이터에 대해 제안된 알고리즘을 적용한 결과 기존 알고리즘들의 해를 크게 감소시킬 수 있었다.
본 논문에서는 음성 인식과 음악 인식에서 뛰어난 성능을 보이는 Expectation-Maximization(EM) 알고리즘 기반의 패턴인식기법인 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model, GMM)을 이용하여 기존의 3GPP2 Selectable Mode Vocoder(SMV)의 실시간 음성/음악 분류 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다 SMV의 음성/음악 실시간 분류 알고리즘에서 사용된 특징벡터와 분류방법을 분석하고, 이를 기반으로 분류성능향상을 위해 패턴인식 알고리즘인 GMM을 도입한다. 구체적으로, SMV의 음성/음악 분류알고리즘에서 사용되어진 특징벡터만을 선택적으로 사용하여 효과적인 GMM을 구성한 실시간 분류기법이 제시되었다. SMV의 음성/음악 분류에 적용한 GMM의 성능 평가를 위해 SMV 원래의 분류알고리즘과 비교하였으며, 다양한 음악장르에 대해 시스템의 성능을 평가한 결과 GMM을 이용하였을 때 기존의 SMV의 방법보다 우수한 음성/음악 분류 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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