Cho, Seong Yun;Ju, Ho Jin;Park, Chan Gook;Cho, Hyeonjin;Hwang, Junho
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제6권4호
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pp.167-179
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2017
In this paper, a simplified Cubature Kalman Filter (SCKF) is proposed to reduce the computation load of CKF, which is then used as a filter for transfer alignment of shipboard INS. CKF is an approximate Bayesian filter that can be applied to non-linear systems. When an initial estimation error is large, convergence characteristic of the CKF is more stable than that of the Extended Kalman Filter (EKF), and the reliability of the filter operation is more ensured than that of the Unscented Kalman Filter (UKF). However, when a system degree is large, the computation amount of CKF is also increased significantly, becoming a burden on real-time implementation in embedded systems. A simplified CKF is proposed to address this problem. This filter is applied to shipboard inertial navigation system (INS) transfer alignment. In the filter design for transfer alignment, measurement type and measurement update rate should be determined first, and if an application target is a ship, lever-arm problem, flexure of the hull, and asynchronous time problem between Master Inertial Navigation System (MINS) and Slave Inertial Navigation System (SINS) should be taken into consideration. In this paper, a transfer alignment filter based on SCKF is designed by considering these problems, and its performance is validated based on simulations.
본 논문은 Wavelet 변환을 이용한 실시간 얼굴 영역 검출을 제안하였으며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 제안하였다. 검출된 얼굴 영상은 주성분 분석을 통해 저차원 얼굴 심볼로 구성하여 얼굴을 인식한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법의 비해 많은 계산 량이 요구 되지 않고 최소한의 정보를 사용하고도 높은 인식률을 유지 할 수 있기에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다. 또한 얼굴 인식 시 발생하는 잘못된 인식이나 인식 오차를 줄이기 위해 고유 공간상에 투영된 모델 특징 값을 군집화 알고리즘을 통해 특정한 기호로 구성하여 은닉마르코프 모델의 입력 기호로 사용하였다. 이렇게 함으로써 임의의 입력 얼굴은 확률 값이 가장 높은 해당 얼굴 모델로 인식하게 된다. 실험 결과 기존의 방식인 Euclidean과 Mahananobis방법 보다 제안한 방법이 잘못된 매칭이나 매칭 실패에서 우수한 인식 성능을 보였다.
모바일 기술과 개인 휴대통신 서비스가 발달함에 따라, 휴대용기기에서 멀티미디어 데이터의 연산량은 점점 증가하고 있다. 따라서 배터리로부터 에너지를 얻는 모바일 기기에서의 에너지 관리는 더욱더 중요해지고 있다. 비디오 인코딩에 필수적으로 사용되는 움직임 추정기는 매우 많은 연산량을 갖고 있어, 비디오 인코더에서 가장 많은 에너지를 소모하고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 고속 탐색 알고리즘과 에너지 관리 알고리즘을 적용할 수 있는 저전력 움직임 추정기 구조를 제안한다. ECVH (Energy-constrained Vdd hopping)는 slack time과 주어진 에너지 여유분에 따라 수행신간에 사용하는 알고리즘과 동작 주파수, 공급 전압을 동적으로 바꾸어 에너지 소모를 줄이고 주어진 조건 내에서 성능을 최대화하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 ECVH를 제안한 구조에 적용했을 때 움직임 추정기의 에너지 소모가 효과적으로 줄어드는 것을 시뮬레이션을 통해 보여주고 있다. 또한 ECVH 알고리즘을 수행하는 전원관리부와 움직임 추정기의 설계 결과를 보여주고 있다.
본 논문은 주성분분석(PCA, Principle Component Analysis) 혹은 독립성분분석(ICA, Independent Principle Component Analysis)를 이용하여 HMM(Hidden Markov Model) 파라메타의 차수를 감소시킴으로써 MLLR(Maximum Likelihood Linear Regression) 화자 적응 알고리즘을 개선하였다. 데이터의 특징을 잘 나타내는 PCA와 ICA를 통해 모델 mixture component의 상관관계를 줄이고 상대적으로 데이터의 분포가 적은 축을 삭제함으로써 추정해야 하는 적응 파라메타의 수를 줄였다. 기존의 MLLR 알고리즘은 SI(Speaker Independent)모델 보다 좋은 인식성능을 나타내기 위해 30초 이상의 적응 데이터가 요구되었고, 반면 제안한 알고리즘은 적응 파라메타의 수를 감소시킴으로써 10초 이상의 적응데이터가 요구되었다. 또한, 36차의 HMM 파라메타는 기존의 MLLR 알고리즘과 비슷한 인식성능을 나다내는 10차의 주성분이나 독릭성분을 사용함으로써 MLLR 알고리즘에서 적응파라메타를 추정할 때 요구되는 연산량을 1/167로 감소시켰다.
최근에, 효율적인 상호작용을 지원하는 시스템 인 휴먼 머신 인터페이스(HMI)가 인기를 끌고있다. 본 논문에서는 차량 상호작용방법 중 하나로 새로운 실시간 저비용 손동작 제어 시스템을 제안한다. 계산 시간을 줄이기 위해 RGB 카메라를 사용하여 손 영역을 감지할 때 많은 계산이 필요하므로 TOF (Time-of-Flight) 카메라를 사용하여 깊이 정보를 취득한다. 또한, 푸리에 기술자를 사용하여 학습 모델을 줄였다. 푸리에 디스크립터는 전체 이미지에서 적은 수의 포인트만 사용하므로 학습 모델을 소형화 할 수 있다. 제안 된 기법의 성능을 평가하기 위해 데스크탑과 라즈베리 pi 2의 속도를 비교했다. 실험 결과에 따르면 소형 임베디드와 데스크탑의 성능 차이는 크지 않다. 제스처 인식 실험에서 95.16 %의 인식률이 확인되었다.
식변광성 WZ And에 대한 지금까지 관측 발표된 극심시각을 수집하여 이 별의 수기 변화를 분석하였다. 0-C도에 의한 이 별의 주변화는 JD2418000과 JD243500근처에서 각각 dp/p=$+4.24{\times}10^{-6}$과 dp/p=$-2.46{\times}10^{-6}$의 돌발적인 주기 변화를 보였다. WZ And의 주기변화의 모습을 분석하기 위하여 Biermann and Hall(1973)이 제시한 접촉 연섬계로부터 $7.42{\times}10^6M_0$가 온도가 높은 별(hotter component)로 교환됨을 산출하였다. 이러한 량의 질량교환으로 인한 주기감소를 계산하였다. 질량교환 모델에 의한 JD243500이후의 이론적인 주기로 $0^d.69565848$를 얻었으며, 관측에 의한 0-C도로부터 얻은 주기 $0^d.69566034$과 매우 잘 일치하고 있다. 한편, WZ And의 질량비에 의하면 이 별은 온도가 더 높은 별이 Roche lobe를 채우고 있음을 보여주며 이러한 WZ And는 Paczynski(1970)의 접촉연성계의 접화단계에서 Stage II에 있는 별이다.
This paper presents an efficient numerical method for the computation of eigenpair derivatives for a real symmetric eigenvalue problem with distinct and multiple eigenvalues. The method has a very simple algorithm and gives an exact solution. Furthermore, it saves computer sotrage and CPU time. The algorithm preserves not only the symmetricity but also the band width of the matrices, allowing efficient computer storage and solution techniques. Results from the proposed method for calculating the eigenpair derivatives are compared with those from Rudisill and Chu's method and Nelson's method which is known efficient one in the case of distinct natural frequencies. As an example to demonstrate the efficiency of the proposed method in the case of distinct eigenvalues, a cantilever plate is considered. The design parameter of the cantilever plate is its thickness. For the eigenvalue problem with multiple natural frequencies, the adjacent eigenvectors are used in the algebraic equation as side conditions, lying adjacent to the multiplicity of multiple natural frequency distinct eigenvalues, which appear when design parameter varies. A cantilever beam is used to demonstrate the efficiency of the proposed method in the case of multiple natural frequencies. Results form the proposed method for calculating the eigenpair derivatives are compared with those from Dailey's method(an amendation of Ojalvo's work) which finds the exact eigenvector derivatives. The design parameter of the cantilever beam is its height. Data is presented showing the amount of CPU time used to compute the first ten eigenpair derivatives by each method. It is important to note that the numerical stability of the proposed method is proved.
최근 자율 주행 자동차와 지능형 CCTV에 대한 관심이 높아지면서 효율적인 객체 검출의 중요성은 필수적인 요소이다. 본 논문의 기반이 되는 DPM(Deformable Part Models)은 객체에 대한 변형 가능한 부분의 혼합을 사용하여 가변적인 객체를 나타낼 수 있는 대표적인 검출기로 다양한 분야에서 많이 연구 되고 있다. 객체 모델의 파트 모양과 구성을 잡아내는 기법으로 높은 검출 성능을 보여주지만 복잡한 알고리즘으로 인해 실제 어플리케이션에서 사용하기에는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 DPM에서 많은 연산을 필요로 하는 이미지 특징 피라미드(feature pyramid)를 구성하는 과정 대신, 특정 스케일에서 구해진 소수의 특징(feature) 맵에 적응적인 쌍선형(bilinear) 보간법을 이용하여 이미지 특징 피라미드를 재구성해 연산 속도를 줄이는 방법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 방식의 DPM은 기존 DPM 방식 대비 검출 성능은 2.82%가 낮아졌지만 평균 연산 시간 10%를 향상시킴을 알 수 있었다.
H.264/AVC와 같은 영상압축표준에서 움직임 추정 및 보상은 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 영상 코덱에서 일반적으로 사용되는 전역 탐색 기법(Full Search)은 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량이 필요하다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘들이 제안되었다. 그 중 NPDS(Normaized Partial Distortion Search)는 개선된 블록 정합 오류 연산을 이용하여 계산량을 낮추면서도 전역 탐색 기법에 거의 근접한 화질을 얻어 낼 수 있었다. 본 논문에서는 움직임 예측 벡터를 이용하여 초기에 최소 정합에러를 결정하고, 새로운 탐색 순서를 적용한 알고리즘을 제안한다. 실험결과에 따르면 제안하는 알고리즘은 기존의 전역탐색 알고리즘에 비해 비교적 화질 열화가 없고 계산량이 평균적으로 약 95% 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
능동형 감시 카메라를 이용한 감시 시스템은 기존의 소리나 센서를 이용하는 방법과 달리 거리의 제약이 없이 시스템을 구성할 수 있다는 장점을 가지지만 하드웨어 구현 시에 많은 연산량을 요구한다. 본 논문은 기존의 DSP나 임베디드 프로세서를 이용하는 방법과 달리 연속 영상의 차영상을 이용하는 방법을 통해서 간단하고 빠르게 객체의 움직임을 추출 및 추적할 수 있는 움직임 추적기를 제안하고 구현하였다. 제안하는 움직임 추적기는 하드웨어 크기가 작으면서도 시속 10km 이내의 사람 움직임을 효과적으로 감지할 수 있다. 차분의 절대값을 이용하는 방법을 사용하였기 때문에 동영상 압축 표준과 연동하여서 사용할 수 있다. 또한 화면 건너뛰기값을 조절함으로서 고속 물체와 저속 물체 모두를 효과적으로 감지할 수 있다. 차영상에 존재할 수 있는 잡음에 대해서 객체의 정보를 이용하는 방법을 통해서 잡음에 대한 내성을 강하게 하였다. 제안한 움직임 추적기는 NTSC급 영상을 충분히 처리할 수 있으며 약 13,000 게이트로 FPGA에서 구현되었으며 능동형 감시 카메라 시스템에 내장되어 실제로 원활히 동작하는 것을 확인하였다. 이를 바탕으로 기존에 개발한 움직임 추정기에 제안한 움직임 추적기를 내장하여 동영상 압축 코덱과 연동이 가능한 움직임 추적기 내장형 움직임 추정기를 구현하였다. 구현된 움직임 추정기는 $0.35{\mu}m$ 공정에서 약 17,000 게이트의 크기를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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