본 논문에서는 이동 로봇의 경로 추종 제어를 위해 웨이블릿 신경 회로망에 기반한 예측 제어기의 설계 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의해 설계된 제어기는 이동 로봇의 동특성을 예측하기 위한 웨이블릿 신경회로망 기반 예측기와 예측 제어기로 구성된다. 제안한 방법에서 모델링 및 제어기로 적용되는 신경 회로망의 장점과 우수한 해석 능력을 가진 웨이블릿 변환의 장점을 결합한 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 이동 로븟의 동특성을 모델링하여 예측 제어기에서의 비용 함수 최소화에 적용한다. 경로 추종 제어의 목적인 이동 로봇의 실제 출력과 예측기의 출력 오차를 최소화하기 위해 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 동정 및 예측 제어기는 경사 하강법을 이용하여 학습한다. 마지막으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 예측 제어 시스템의 적용가능성 및 효율성을 검증하고자 한다.
일반적인 동영상 압축 부호화 방법에서 시간적 중복 정보를 줄이기 위해 움직임 예측과 움직임 보상 방법을 이용한다. 웨이블릿 변환을 이용한 동영상 압축 부호화 기법 중에는 기존의 공간 영역에서의 움직임을 예측하는 대신에 웨이블릿 변환 영역에서 움직임을 예측하기도 한다. 이러한 방법은 움직임 예측 시간을 줄이는 장점이 있지만, 웨이블릿 변환에서 추림(Desimation)하는 과정에서 천이-변동 문제 (Shift-Variant Problem)를 일으켜 좋지 않은 성능을 나타낸다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서의 다중 해상도 움직임 예측에서 천이-변동 문제를 해결하기 위한 새로운 움직임 예측과 움직임 보상 방법을 제안한다. 제안된 방법은, 기존의 공간 영역에서의 블록 정합 방법과 비교하여, 더 높은 화질을 나타낼 뿐 아니라, 주관적 화질에도 개선된 결과를 보인다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.9C
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pp.868-875
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2003
In this paper, enhanced multiresolution motion estimation(MRME) using reduction of one-pixel shift in wavelet domain is proposed. Conventional multiresolution motion estimation using hierarchical relationship of wavelet coefficient has difficulty for accurate motion estimation due to shift-variant property by decimation process of the wavelet transform. Therefore, to overcome shift-variant property of wavelet coefficient, two level wavelet transform is performed. In order too reduce one-pixel shift on low band signal, S$_4$ band is interpolated by inserting average value. Secondly, one level wavelet transform is applied to the interpolated S$_4$ band. To estimate initial motion vector, block matching algorithm is applied to low band signal S$_{8}$. Multiresolution motion estimation is performed at the rest subbands in low level. According to the experimental results, proposed method showed 1-2dB improvement of PSNR performance at the same bit rate as well as subjective quality compared with the conventional multiresolution motion estimation(MRME) methods and full-search block matching in wavelet domain.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.4
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pp.457-466
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2005
In this paper, we propose a wavelet neural network(WNN) based predictive control method for path tracking of mobile robots with multi-input and multi-output. In our control method, we use a WNN as a state predictor which combines the capability of artificial neural networks in learning processes and the capability of wavelet decomposition. A WNN predictor is tuned to minimize errors between the WNN outputs and the states of mobile robot using the gradient descent rule. And control signals, linear velocity and angular velocity, are calculated to minimize the predefined cost function using errors between the reference states and the predicted states. Through a computer simulation for the tracking performance according to varied track, we demonstrate the efficiency and the feasibility of our predictive control system.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04d
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pp.187-189
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2003
웨이블릿 변환에 기반한 동영상 코덱에서의 움직임 예측 기법은 OCT 기반 코덱과 유사하게 이전 프레임과의 움직임 예측을 통하여 수행된다. 그러나, 현재 프레임이 이전 프레임을 참조하므로 네트워크상의 전송시 이전 프레임에 발생한 오류가 전달되는 오류 전파의 문제도 발생하게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환된 프레임의 특성을 이용하여 최상위 레벨의 LL 부대역만 이전 프레임과의 움직임 예측을 수행하고, 나머지 부대역에 대하여 프레임 내의 상위레벨의 부대역이 하위 부대역을 창조하여 예측 및 보상을 수행하여 오류전파의 가능성을 최소화하는 Inter-Intra ME 동영상 코덱을 제안한다 제안된 움직임 예측을 사용하여 MAD(Mean-Absolute Differences)를 측정한 결과, 프레임간 변화가 심한 경우에는 제안된 기법과 이전 프레임의 부대역을 참조한 기법 사이의 압축율은 유사하게 나타났으며, 변화가 적은 경우에는 이전 프레임을 참조하는 것의 압축율이 높게 나타났다. 그러나, 네트워크 전송시 발생하는 오류전파에는 제안된 기법의 성능이 우수한 것으로 나타났다.
In this paper, we propose a wavelet based fast motion estimation algorithm for video sequence encoding with very low bit-rate. By using one of properties oi wavelet transform, multi-resolution analysis(MRA) property and spatial Interpolation of an image, we are able to reduce both prediction error and computational complexity at the same time. Especially, by defining a significant block(SB) based on the differential information of wavelet coefficients between successive frames, the proposed algorithm makes up a defect of multi-resolution motion estimation(MRME) algorithm of increasing the number of motion vectors. As experimental results. we can reduce the computational load up to 70% but also improve PSNR up to about 0.1 ∼ 1.2 dB comparing with the MRME algorithm.
Park, Sang-Woo;Choi, Jong-Tae;Choi, Yoon-Ho;Park, Jin-Bae
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.1
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pp.24-30
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2003
In this paper, we propose a novel predictive control method, which uses a wavelet neural network as a predictor, for the control of chaotic systems. In our method, we use the gradient descent method for training the parameter of a wavelet neural network. The control signals are directly obtained by minimizing the difference between a reference signal and the output of a wavelet neural network. To verify the efficiency of our method, we apply it to the Doffing and the Henon system, which are a representative continuous and discrete time chaotic system respectively, and compare with the results of generalized predictive control using multi-layer perceptron.
Recently, power saving with high performance is one of the hot issues in the mobile systems. Various technologies are introduced to achieve low-power processors, which include sub-micron semiconductor fabrication, voltage scaling, speed scaling and etc. In this paper, we introduce a new method that reduces of energy loss at the data cache. Our methods take the benefits in terms of speed and energy loss using selective way precharging of way prediction with concurrent way selecting. By the simulation results, our method achieves 10.2% energy saving compared to the way prediction method, and 56.4% energy saving compared to the common data cache structure.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.05a
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pp.532-535
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2008
내장형 시스템에서 캐시 메모리는 시스템의 성능과 전력 소모에 매우 큰 비중을 차지한다. 일반적인 내장형 시스템에 적용되는 집합 연관 구조 캐시는 모든 웨이에 전력을 공급해야 하므로 전력 소모 효율성이 매우 낮다. 이러한 단점을 보완하기 위해 순차 접근 캐시는 데이터가 존재하는 하나의 캐시만 항상 전력을 공급하게 하는 구조를 제안하지만 모든 작업에 1사이클이 더 소모되는 단점을 갖는다. 캐시 웨이 예측 기법은 적중 시 1사이클의 시간에 1개의 웨이에 만 전력을 공급하게 하는 최상의 구조를 갖지만 적중 실패 시 일반적인 집합 연관 구조보다 1사이클이 더 소모되고 똑같은 전력 소비를 가져오는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 이 두 구조의 절충안을 통해 데이터 적중 시 웨이 예측 기법과 같은 성능을 가지며 실패 시에도 순차 접근 캐시와 동일한 성능을 보이는 새로운 내장형 시스템을 위한 저전력 캐시 구조를 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.11a
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pp.197-200
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2009
영상 압축은 멀티미디어 전송에 있어 핵심적인 기술이다. 동영상 압축 기술 중 움직임 예측부는 전체 동영상 압축 부호화에서 가장 복잡한 부분으로, 멀티미디어의 실시간 전송을 위하여 고속 알고리듬이 필요한 부분이다. 본 논문은 기존의 고속 움직임 예측 알고리듬의 하나인 이진 블록 정합 움직임 예측 알고리듬을 개선하여 더욱 빠른 속도의 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 웨이블릿 변환 후 고주파 대역의 정보값을 조기 움직임 예측 중지 조건으로 사용하여 기존의 알고리듬을 개선한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 알고리듬의 속도를 개선하는 동시에 화질을 유지시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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