When driving at night time environment, the whole body of transports does not visible to us. Due to lack of light conditions, there are only two options, which is clearly visible their taillights and break lights. To improve the recognition correctness of vehicle detection, we present an approach to vehicle detection and tracking using finding contour of the object on binary image at night time. Bilateral filtering is used to make more clearly on threshold part. To remove unexpected small noises used morphological opening. In verification stage, paired tail lights are tracked during their existence in the ROI. The accuracy of the test results for vehicle detection is about 93%.
근래에 DSP설계기술은 하루가 다르게 성장 해가고 있다. 기존에 많은 양의 소수점 연산이 필요한 기기에 자주 사용되어왔던 TMS320C3x DSP시리즈는 소수점연산에는 유리하지만 DSP를 사용하기 위해 외부메모리 및 A/D컨버터, PWM제너레이터, 엔코더 카운팅 회로 등 주변회로를 설계하는데 많은 시간과 비용이 소비되었다. TMS320LF2407은 기존에 사용하던 복잡한 주변회로가 모두 하나의 컨트롤러에 내장되어 있어 사용하기가 편리하며 고속의 연산능력이 있다. 본 논문에서는 자기부상시스템을 모델링하고 이산시간에서 처리 가능한 다이나믹필터와 상태궤환제어기를 설계한 뒤 DSP를 이용한 부상실험셋트를 구성하여 실험을 통해 DSP의 효용성을 검증하고자 한다.
SMART Highway 사업은 첨단 IT통신과 자동차 및 도로 기술이 접목된 세계 최고수준의 빠르고 편안한 지능형 녹색도로 실현을 목표로 하고 있다. SMART Highway의 도로-자동차 기반 교통운영에서 핵심기술인 VANET(Vehicular Ad-hoc Network)은 다수의 차량들이 무선통신을 이용하여 차량 간 통신 또는 차량과 RSU(Road Side Unit)사이의 통신을 제공하는 차세대 네트워킹 기술이다. 특히, 운전자의 안전에 직접적인 영향을 끼칠 수 있는 V2V 통신의 경우 차량 간의 안전한 통신을 위해 차량 간 상호인증이 반드시 고려되어야 한다. 이처럼 빠른 속도로 이동하는 차량 간 인증이 원활이 이루어지기 위해서는 기존의 네트워크에서 사용된 인증방식은 그대로 적용시키기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 다수의 차량 간 통신 시에 보다 효율적인 차량 인증을 위해 카운팅 블룸필터를 이용한 차량 인증 기법을 제안한다.
본 논문에서는 저전력 저비용 임베디드 환경에서 PCB 검사 기법을 제안한다. 특히, IC 미삽에 대한 검출 알고리즘을 제안하고 실험한다. 고사양의 컴퓨팅 시스템에서는 CNN과 같은 딥러닝 뉴럴 네트워크를 사용하여 특별한 알고리즘을 고려하지 않아도 대규모의 데이터를 입력함으로써 모델을 완성하고 이를 통해 PCB 검사를 수행할 수 있다. 그러나 데이터의 양이 충분하지 않거나 충분한 전력과 비용을 투입하지 못하는 임베디드 환경에서는 각 부품에 따른 컴퓨터 비전 알고리즘이 필요하다. IC의 경우 타부품에 비하여 형태가 직사각으로 정형화 되있으며 색상도 균일한 특징을 가지고 있기에 미삽에 대한 검출이 가능하다. 베어보드(Bare Board)의 색상과 IC 부품의 색상이 확연히 다를 경우에는 RGB 픽셀을 카운트 하는 히스토그램 카운팅 알고리즘만으로 검출이 가능하다. 베어보드의 색삭과 IC의 색상이 유사할 경우에는 베어보드의 핀 혹은 홀의 형태를 감지하여 검출이 가능하다. 본 논문에서는 베어보드의 색상와 IC의 색상이 같을 경우에 다를 경우를 나누어 미삽 검사를 수행하고 그 정확도를 확인한다.
얼굴인식 기술은 지능형 보안, 웹에서 콘텐츠 검색, 지능로봇의 시각부분, 머신인터페이스 등, 활용이 광범위 하다. 그러나 일반적으로 대상자의 표정과 포즈 변화, 주변의 조명 환경과 같은 문제가 있으며 이와 더불어 원거리에서 획득한 영상의 경우 저해상도를 비롯하여 블러와 잡음에 의한 영상의 열화 등의 여러 가지 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 포톤 카운팅(Photon-counting) 선형판별법(Linear Discriminant Analysis)을 이용한 다중 분류기(Classifier)에 의한 판정을 융합하여 얼굴 영상 인식을 수행한다. Fisher 선형판별법은 집단 간 분산을 최대로 하고 집단 내 분산을 최소로 하는 공간으로 선형 투영하는 방법으로, 학습영상의 수가 적을 경우 특이행렬 문제가 발생하지만 포톤카운팅 선형 판별법은 이러한 문제가 없으므로 차원축소를 위한 전 처리 과정이 필요 없다. 본 논문의 다중 분류기는 포톤 카운팅 선형판별법의 유클리드 거리(Euclidean Distance) 또는 정규화된 상관(Normalized Correlation)을 적용하는 판정규칙에 따라 구성된다. 다중분류기의 판정의 융합은 각 분류기 cost의 정규화(Normalization), 유효화(Validation), 그리고 융합규칙(Fusion Rule)으로 구성된다. 각 분류기에서 도출된 cost는 같은 범위로 정규화된 후 유효화 과정에서 선별되고 Minimum, 또는 Average, 또는 Majority-voting의 융합규칙에 의하여 융합된다. 실험에서는 원거리에서 획득한 효과를 구현하기 위하여 고해상도 데이터베이스 영상을 인위적으로 Unfocusing과 Motion 블러를 이용하여 열화하여 테스트하였다. 실험 결과는 다중분류기 융합결과의 인식률은 단일분류기보다 높다는 것을 보여준다.
According to the delivery condition, the breakage of a product occurs when it is delivered to the customers. Therefore product's makers evaluate the durability under the delivery process by accelerated life testing. In order to conduct this accelerated life testing accurately, it is very important to identify the acceleration-factor exactly between on-road and accelerated life test condition. In this paper, the acceleration-factor is identified by applying linear damage summation law, rain-flow cycle counting and Dirlik theory under the conditions of the random vibration. And approximated FEM model of the connecting-pipe to the compressor is developed for fatigue analysis. This model is finally verified by comparing the experiment results to the numerical analysis results.
본 연구에서는 실천 공학적 적용의 하나의 사례연구를 소개하고자 한다. 연구 주제는 약품 공급기이고, 이 장치는 PLC, DC 모터, 스위치, 포토 센서 등으로 구성 된다. 이 기기의 설계 및 제작을 위하여 대학에서 재학 기간 동안 학습한 많은 교과 내용들을 직접 실습하고 구성한다. 특히, 하드웨어와 소프트웨어의 모든 부분을 직접 구성해 봄으로써 단순히 내부 프로세스만이 아니라 자판기의 기계적 메커니즘까지 이해해 볼 수 있도록 한다. 기업의 다른 자판기 제품보다 공급 완성도를 높이기 위하여 사용자 맞춤 공급이나 정확한 카운팅 등 추가 아이디어를 제안한다. 일상 생활에서 편리하게 사용되어질 수 있는 약품 공급기를 간단하게 나마 실제로 구현해 봄으로써 학생들은 창의력과 적응성을 키울 수 있을 뿐만 아니라, 이 연구를 통하여 습득한 기술들이 필요 시에 관련 산업에 적용되어질 수 있다.
1960년도부터 컨테이너를 사용한 해상 물동량이 급격히 증가되어 부두에서 처리하여야할 컨테이너 양이 많이 증가되었다. 부두의 운용효율을 증가시키기 위하여 야드 크레인의 정확히 위치 검출이 상당히 중요한 과제이다. 본 논문에서는 엔코더 출력펄스와 적외선센서를 사용하여 정확하고 신속하게 크레인의 절대위치를 측정하는 기법을 제시하였다. 갠추리 바퀴에 직결된 엔코더 펄스를 카운팅하여 갠추리의 이동거리를 측정한 후, 바퀴의 슬립 통에 인하여 발생하는 측정오차를 보상하기 위하여 적외선센서를 사용하였다. 실제 크레인의 1/10 축소한 시뮬레이터로 실험을 수행하여 본 논문에서 제시한 기법의 타당성을 확인하였다.
멀티셋에서 중복을 제외한 서로 다른 원소의 수를 추정하는 것은 네트워크 트래픽 측정 분야에서 매우 잘 알려진 문제이며, 많은 알고리즘들이 제안되었다. 최근에는 선형 카운팅 기법(Linear Counting)에 기반해서 매우 작은 메모리만을 이용해서 멀티셋의 크기를 추정하는 알고리즘이 개발되었다. 너무 많은 데이터를 처리하기 어려운 경우 전체 데이터를 처리하지 않고, 패킷의 일부를 샘플링해서 사용하는데, 이 샘플링은 일반적으로 정확도에 부정적인 영향을 주는 것으로 알려져있다. 하지만, 이 논문에서는 멀티셋의 크기를 추정하는데 있어서 CSE를 이용하는 경우 샘플링이 정확도와 측정 범위의 측면에서 오히려 전수조사를 하는 MCSE보다 더 좋은 결과를 낼 수 있음을 보였다. 이를 입증하기 위해 수학적 분석, 실제 데이터를 이용한 실험을 수행하고, CSE, MCSE 그리고 CSES를 비교하였다.
인터넷을 통해 전송되는 트래픽의 양이 점점 더 많아지고 있고, 이에 따라 트래픽의 양을 알아내는 것이 중요해지고 있다. 트래픽을 측정하는 기법에 대한 많은 연구가 있었으며, 주로 적은 양의 메모리를 사용해서 측정의 정확도를 높이는 방향으로 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 기존 기법들에서는 제공하지 않는 플로우 라벨링 기법을 제안한다. 이 기법을 통해서 관리자는 특정 값 이상의 트래픽을 생성한 플로우의 라벨을 실시간으로 알아낼 수 있으며, 기존의 기법이 가지는 카운팅의 상한선을 확장시킬 수 있다. 가장 최근에 발표된 CSM (Counter Sharing Method)에 이 기법을 적용하고, CAIDA 데이터셋을 이용해서 성능을 분석해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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