In this paper, an improved AE system for digital still camera is proposed. AE system is auto exposure system to maintain optimized brightness of output image. But there is limitation for mobile devices to get high quality image with the conventional AE algorithm, because of organizational restriction of system. The conventional research has been studied only electronic shutter and AGC on the AE algorithm. In this paper, we suggest new AE algorithm included target setting, frame delay, Gamma Correction as well as electronic shutter and AGC to get high quality image. The proposed algorithm show improved result at control speed and ability of luminance expression.
본 논문은 모바일 폰 카메라의 적용을 위한 자동노출 (AE, Auto Exposure)기능의 알고리즘 및 하드웨어 설계에 관한 것이다. 자동노출기능은 카메라로 촬영하기 위한 피사체의 밝기를 적절하게 하기 위해 자동으로 노출을 조정해 주는 기능이며 기존의 자동노출 기능은 마이크로 컨트롤러(MCU)에 의해 수행됨으로써 고비용과 느린동작속도 등의 문제점이 있었다. 본 논문에서는 마이크로 컨트롤러를 사용하지 않고 하드웨어로 구현 가능한 자동노출 기능의 알고리즘을 개발함으로써 시스템의 제작비용 및 동작 속도 등 기존 시스템에 대한 단점을 개선할 수 있도록 하였다. 하드웨어 자원사용의 효율성을 고려하여 알고리즘을 제안하였으며 제안된 알고리즘의 하드웨어 설계와 설계된 시스템을 실제 모바일 폰 카메라 센서에 적용하여 테스트함으로써 개발된 자동노출 기능을 확인하였다.
An on-line monitoring system of endmill failure such as weal, chipping, and fracture is developed using AE, cutting force Characteristic variations of AE and cutting force signals due to endmill failure are identified as follows. When endmill fracture occurs, AE count rate shows a rapid Increase in conjunction with a subsequent decrease while a standard deviation of the principal cutting force Increases significantly. The increase of AE count rate precedes the Increase of standard deviation of principal cutting force. Chipping results in relatively small increase and decrease of AE count rate without any significant variation of the cutting force Gradual increase of AE count rate and mean principal cutting force are Identified to be related with the wear of cutter. A cutter fracture detection algorithm is developed based on the present results. The signals me normalized to enhance the applicability of the algorithm to Wide those of fresh cutters, and qualitative characteristics of AE signals encountered at the moment of fracture are employed. It is demonstrated that the algorithm can detect the cutter fracture successfully.
AE-CORDIC은 CORDIC 연산의 회전 방향을 미리 계산하는 알고리즘을 이용해 CORDIC의 연산속도를 향상 시켜준다. 회전방향을 예측할 수 없는 부분은 Lookup-Table로 대체하고, 예측 가능 부분만을 CORDIC 으로 처리하였는데, 회전방향 예측은 별도의 추가 하드웨어 없이 간단하게 인코딩 할 수 있게 된다. 그리고, Unrolled CORDIC 구조에서는 Lookup-Table입력 비트 수가 크지 않으면 Lookup-Table의 하드웨어 증가보다 CORDIC 연산 단에서 감소되는 ADDER의 하드웨어가 더 크기 때문에 오히려 전체 하드웨어 크기가 줄어든다. 본 논문에서는 회전방향 예측 가능 구간 및 예측 방법을 제안하고, 최적화된 Lookup-Table의 크기를 결정하여 기존의 회전방향 예측 알고리즘인 P-CORDIC 과 비교하였다. 그리고, 입력 각이 16비트 경우를 삼성 0.18㎛ 공정을 이용해 논리 합성하여 하드웨어 크기, 성능, 정확성을 검증하였다.
An usual acoustic emission(AE) event has two widely characterized parameters in time domain, peak amplitude and event duration. But noise in AE measuring may disturb the signals with its parameters and aggrandize the signal incertitude. Experiment activity of detection of the nick inside of porcelain with AE was made and study on AE signal processing with statistic be presented in this paper in order to pick-up information expected from the signal with noise. Effort is concentrated on developing a novel arithmetic to improve extraction of the characteristic from stochastic signal and to enhance the voracity of detection. The main purpose discussed in this paper is to treat with signals on amplitudes with statistic mutuality and power density spectrum in frequency domain, and farther more to select samples for neural networks training by means of least-squares algorithm between real measuring signal and deterministic signals under laboratory condition. By seeking optimization with the algorithm, the parameters representing characteristic of the porcelain object are selected, while the stochastic interfere be weakened, then study for detection on neural networks is developed based on processing above.
자동노출은 피사체나 광원의 밝기 변화에 대응하여 카메라로부터 취득된 영상의 노출치를 일정하게 유지시켜주는 기능을 나타내며, CIS 기반 모바일 카메라의 핵심 구성 요소 중의 하나이다. 일반적으로 자동노출 알고리즘은 소프트웨어로 구현되어 CPU와 소프트웨어를 저장하기 위한 ROM을 내장하는 구조를 가지는데, 이는 유연성을 확보하는 대신 CPU와 메모리라는 비용증가로 이어지게 된다. 본 논문에서는 CIS 기반 모바일 카메라를 위하여 임의의 프레임율 가변기능과 아날로그 게인 조정이 가능한 자동 노출 알고리즘을 제안하고, FSM 기반으로 구성된 하드웨어 구조를 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1342-1359
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2021
The data deduplication technique identifies the duplicates and minimizes the redundant storage data in the backup server. The chunk level deduplication plays a significant role in detecting the appropriate chunk boundaries, which solves the challenges such as minimum throughput and maximum chunk size variance in the data stream. To provide the solution, we propose a new chunking algorithm called Dynamic Prime Chunking (DPC). The main goal of DPC is to dynamically change the window size within the prime value based on the minimum and maximum chunk size. According to the result, DPC provides high throughput and avoid significant chunk variance in the deduplication system. The implementation and experimental evaluation have been performed on the multimedia and operating system datasets. DPC has been compared with existing algorithms such as Rabin, TTTD, MAXP, and AE. Chunk Count, Chunking time, throughput, processing time, Bytes Saved per Second (BSPS) and Deduplication Elimination Ratio (DER) are the performance metrics analyzed in our work. Based on the analysis of the results, it is found that throughput and BSPS have improved. Firstly, DPC quantitatively improves throughput performance by more than 21% than AE. Secondly, BSPS increases a maximum of 11% than the existing AE algorithm. Due to the above reason, our algorithm minimizes the total processing time and achieves higher deduplication efficiency compared with the existing Content Defined Chunking (CDC) algorithms.
In this study, the leak detection technique of pressure vessel by using acoustic emission(AE) signal is suggested experimentally. The leak of pressure vessel is located at the welding line due to welding defects. we measured the AE signal using Rl5I sensor, and examined the AE parameters in leak condition. It is investigated that the mean value of AE signal is dependent on leak source location. So the absolute mean value of AE signal is adopted as dominant AE parameter. We proposed leak detection algorithm using AE signal mean value for monitoring the leak source location.
For the diagnosis of compressor abnormal condition in air-conditioner, AE signal which is derived from wear condition, compressed air and assembly error is analyzed experimentally. The burst and continuous type AE signal occurred by metal contact and compressed air and AE raw signal of compressors were directly acquired in production line. After extracting samples according to waveforms, Early Life Test(ELT) is conducted and classified to normal and abnormal waveform. The efficient parameters of waveform pattern are investigated in time and frequency domain and the diagnosis algorithm of air-conditioner by Neural Network estimation is suggested.
Steel-confined reinforced concrete (SCRC) columns feature highly complex and invisible mechanisms that make damage evaluation and pattern recognition difficult. In the present article, the prevailing acoustic emission (AE) technique was applied to monitor and evaluate the damage process of steel-confined RC columns in a quasi-static test. AE energy-based indicators, such as index of damage and relax ratio, were proposed to trace the damage progress and quantitatively evaluate the damage state. The fuzzy C-means algorithm successfully discriminated the AE data of different patterns, validity analysis guaranteed cluster accuracy, and principal component analysis simplified the datasets. A detailed statistical investigation on typical AE features was conducted to relate the clustered AE signals to micro mechanisms and the observed damage patterns, and differences between steel-confined and unconfined RC columns were compared and illustrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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