현재 수기로 진행하는 오프라인 바둑 대국의 기보 입력 자동화를 위해서, 대국 현장에서 직접 사용할 전용 임베디드 보드를 이용한 시스템이 필요하다. 본 논문은 임베디드 보드의 영상처리 환경에서 조명에 강건한 처리를 위하여 물체의 형태 정보와 색상 정보를 통합하여 사용하며, 물체 추출을 위해서는 연결 성분 분석, 에지 정보, 색상 정보를 결합해서 사용하고, 영상 처리 각 단계에서 바둑판의 고유 정보를 이용하여 연산단계를 줄였다. 결과적으로 임베디드 환경에서 연산을 최소화하여 실제 실시간 대국 환경에서도 신뢰성 높은 기보를 자동으로 저장할 수 있도록 구현하였다.
In this paper, we have designed a Fingerprint Recognition System based on the Embedded LINUX. The fingerprint is captured using the AS-S2 semiconductor sensor. To extract a feature vector we transform the image of t10he fingerprint into a column vector. The image is row-wise filtered with the low-pass filter of the Haar wavelet. The feature vectors of the different fingerprints are compared by computing with the probabilistic neural network the distance between the target feature vector and the stored feature vectors in advance. The system implemented consists of a server PC based on the LINUX and a client based on the Embedded LINUX. The client is a Tynux box-x board using a PXA-255 CPU. The algorithm is simple and fast in computing and comparing the fingerprints.
In this paper, design of current and speed controller for DC motor drive system using Embedded Target for TI C2000DSP in Matlab/Simulink is introduced. Current and speed controller is designed and implemented using program simply and easily, and speed control response of DC motor can be advanced. Current and speed control of DC motor is carried in eZdsp F2812 control board using Embeded Target for TI C2000DSP in Matlab/Simulink. Speed feedback is processed through A/D converter using tacho generator as speed sensor, and current feedback is processed through A/D converter using hall sensor as current sensor. Controller is designed to PI current controller and PI speed controller. Current and speed response is verified through simulations and experiments.
최근 드론의 용도는 취미, 공연, 농업, 안전, 군사, 연구, 물자수송 등 다양한 분야와 목적으로 활용되고 있다. 더불어 드론의 불법적 활용으로 인한 안전 및 법적 문제 또한 빈번히 발생하고 있어, 이런 문제들을 예방하기 위한 드론의 탐지 기술이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 카메라로 촬영된 영상에서 조류와 같은 다른 객체와 구별하여 드론을 탐지하는 기술과 상공에서 바라본 객체들을 탐지하는 기술을 구현한다. 제안 방법은 딥러닝 기반의 YOLOv4를 사용하였다. UAV_123 데이터세트로 학습한 실험 결과, mAP는 85%, Recall은 85%, Precision은 81%의 정확도를 보였다. 제안 방법은 인명 구조, 배송, 건축 뿐만 아니라 안티 드론 시장에서도 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 8051 마이크로프로세서의 내부 코아 특성과 시스템 재사용에 대한 통합설계 방법을 사용하여 하나의 시스템을 제작하였다. 또한 이 시스템을 독립적으로 사용할 뿐만 아니라 다른 시스템의 모듈로서 사용할 수 있도록 시스템을 설계 및 구현한다. 제안된 방법에서 재사용이 가능하도록 시스템 자체를 객체형으로 구현하고, 시스템들 간의 연결을 위해 객체형이 구현된다. 이러한 객체형의 요구에 맞추어 시스템들이 자기정보를 가지고 다른 시스템들과 연결되었을 때 자신의 정보를 제공함으로써 자동 인식되고, 시스템 자체가 다른 시스템에 재 적용될 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안된 방법은 기존의 Z-80 계열의 교육용 제어보드와 비교 분석하여, 제안한 시스템이 확장성의 효율성을 제공할 뿐만 아니라, 대부분의 기능을 소프트웨어로 처리하여 개발 기간, 비용 및 보드 크기가 축소되는 등의 장점을 입증하였다. 또한 객체형 시스템 아키텍처로 설계하여 확장성과 이식성이 증대되는 특징을 보였다.
There are many accident risks in logging operation of forestry such as struck by felled trees and caught in, under, or between felled trees. These accidents are primarily occurred by not keeping a safe distance between workers. According to the forestry safety instruction, workers are not supposed to go into the safety zone which is a circle with a radius of more 2 times the height of felling tree. However, this rule does not keep because of poor safety consciousness, poor sight and extreme noise of logging operation machines. This problem causes many major accidents every year. To solve this problem, we made forestry safety helmets based on IoT technology. These helmets have functions to make a visual and an acoustic alarm signal when reach the distance between workers within 20 meters. We developed the algorithm to operate the helmet's functions and conducted tests to check the functions. As a result of tests, we assured the normal system operating conditions.
임베디드 시스템(Embedded System)은 프로세서, 메모리 장치, 각종 입출력장치와 같은 하드웨어와 그 하드웨어를 제어하기 위한 소프트웨어가 탑재되어 동작한다. 본 논문에서는 오픈 모바일 플랫폼인 안드로이드를 기반으로 하는 ARM Cortex-A8 Core를 사용한 SAMSUNG의 S5PV210 CPU를 장착한 임베디드 시스템을 개발함으로서 효율적인 산업용 제어를 가능하게 하는 MPU 모듈 및 Base 보드를 설계 제작하여 구현하였다. 안드로이드 OS기반의 리눅스 커널을 통해 안드로이드 응용 계층의 네이티브 앱과 HTML5를 적용한 온도 및 습도 센서 모니터링 응용프로그램을 구현함으로서 본 논문에서 개발한 임베디드 플랫폼 설계의 적합성 및 타당성을 검증한다.
이 논문은 매트랩/시뮬링크에서 도입한 TI 2000 DSP 라이브러리를 위한 임베디드 타켓을 사용하여 직류 모터 시스템에 대한 속도 제어기를 설계하고 구현하였다. 속도 제이기는 매트랩/시뮬링크 프로그램을 사용하여 쉽게 설계하고 구현할 수 있다. 모터 속도의 궤환은 속도 감지기로 엔코드와 펄스미터를 사용하여 eZdsp F2812 의 A/D 변환기를 통하여 처리하였다. 제어기의 실시간 프로그램은 시뮬링크를 사용하여 그렸고, P 제어기, PID 제어기 그리고 매개변수 추정 을 기반 적응제어기의 변환된 프로그램 코드는 Realsys eZdsp 2812 보드로 다운로드하였다. 그리고 실험을 통하여 구현된 제어기들의 속도응답을 확인하였다. 제어대상이 변경되었을 때에도 제어기를 쉽게 설계 및 구현하는 방법을 연구했다.
이 연구는 사회 기반 구조물의 노후화에 대한 안전점검 기술분야에서 구조물 외관점검 기술의 효율적 대안에 관한 연구이다. 기존 육안점검 및 조사를 대신하여 산업용 드론과 딥 러닝기반의 이미지 분석 기법을 접목함으로써 막대한 인력과 시간소요 및 비용을 절감하고 높은 구역 및 돔 구조물의 접근 한계를 극복하고자 하였다. 구조물의 0.3mm 이상의 균열 손상을 검지할 수 있는 고 해상도 카메라와 라이다 센서, 임베디드 이미지 프로세서 모듈로 구성된 탑재체를 제작하여 산업용 드론에 탑재하였다. 이를 현장 시험에 적용하여 자동비행항법을 통해 시편의 손상 이미지를 촬영하였다. 또한 균열경을 이용하여 기존 육안 점검 방법으로 백태, 박리박락과 같은 면적형 손상과 선형 손상인 균열의 폭과 길이를 측정하여 최종 이미지 분석 검출 결과와 비교하고자 하였다. 촬영된 이미지 중 80장의 샘플을 골라 이미지 분석 기법을 적용하여 사전처리작업(pre-processing)-분리작업(segmentation)-특징점 추출작업(feature extraction)-분류 작업(Classification)-지도학습작업(supervised learning) 등의 과정을 거쳐 손상을 분리하고, 이를 딥러닝 기반 플랫폼으로 지도학습하여 분석 파라미터를 추출하였다. 지도학습을 수행하지 않은 임의의 이미지 샘플 60장을 신규로 추가하여 추출된 파라미터를 기반으로 이미지 분석을 수행한 결과, 손상 검출율의 90.5%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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