In this paper, we propose a pose estimation method using local map acquired from 2d laser range finder information. The proposed method uses extended kalman filter. The state equation is a navigation system equation of Nomad Super Scout II. The measurement equation is a map-based measurement equation using a SICK PLS 101-112 sensor. We describe a map consisting of geometric features such as plane, edge and corner. For pose estimation we scan external environments by laser rage finer. And then these data are fed to kalman filter to estimate robot pose and position. The proposed method enables very fast simultaneous map building and pose estimation.
In this paper, we propose a new selective scanning scheme based on hand-off path information, which can provide an efficient reducing of delay time. This scheme eliminates almost of the scanning delay time by using Selective Scan based on Experience Path Table(SSEPT) algorithm and also completed hand-off within few milliseconds by using the next candidate channel indexing mechanism. Our scheme reduces the total number of scanning channels as well as the delay time on each channel. From the simulation result, we show that the proposed scheme is advantageous over the legacy schemes in terms of the scanning channels and the total delay time.
Gastric trichobezoars are commonly observed in young women with trichotillomania and trichophagia. We encountered an 8-year-old girl who had trichotillomania and trichophagia with abdominal pain and a mass, which was diagnosed as a large gastric trichobezoar. On physical examination, a huge, firm nontender mobile mass was palpated in her epigastrium. An upper gastrointestinal series and abdominal computed tomography (CT) scan showed a large mass in the stomach. Endoscopic removal was tried but failed. Laparoscopic removal was therefore performed. The trichobezoar was successfully retrieved through a gastrotomy and removed through an extended umbilical trocar incision. This case demonstrates that laparoscopic removal of large gastric trichobezoars is feasible and safe without a large abdominal incision.
기존의 영상 스케일러(scaler)들은 연산량과 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 선형 보간과 같은 간단한 보간을 적용함으로써 화질을 희생시키거나, 고품질 영상을 얻기 위하여 복잡한 보간 기법을 적용함으로써 전력소모와 크기가 큰 하드웨어 구조를 적용하여 왔다. 그러나 영상기기들의 소형화와 고화질 영상에 대한 사용자들의 욕구 증대로 소형, 저전력이면서 결과 영상의 화질 또한 우수한 스케일러의 개발이 중요시되고 있다. 따라서 본 논문은 실시간, 고화질, 소형, 저전력의 목표를 모두 달성할 수 있는 래스터 스캔(raster scan) 방식의 스케일러 하드웨어 구조를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 스케일러는 기존의 3차 보간(cubic interpolation) 기법과 룩업테이블(look-up table) 구조를 개선하여 저전력화와 소형화를 달성하였다. 제안하는 스케일러 구조의 특징은 기존의 실시간 스케일러가 포함하던 버퍼를 라인메모리로 대체하여 메모리 접근 횟수를 줄임으로써 저전력을 달성할 수 있도록 했다는 것이며, 또한 기존의 룩업테이블 구조에서 사용하던 3차 보간 수식을 재정리하여 곱셈기 수와 룩업테이블의 크기를 줄임으로써 하드웨어를 소형화하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 사용되는 계수의 크기에 따른 결과를 분석하여 영상의 화질과 하드웨어 크기 간의 최적의 타협점을 제시하였다.
휴대용 단말기에서의 멀티미디어 정보의 이용이 일반화 되면서 동영상 압축 등의 데이터 처리를 위한 연산량이 크게 증가하고 있다. 특히, 휴대용 단말기에서의 소모 전력 감소와 실시간 처리를 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 H.264 인코더에서 67% 이상의 많은 연산량을 차지하는 움직임 추정기를 새로운 구조로 설계하였다. 근사적인 SAD를 사용하여 움직임을 예측하고 Alternative Row Scan (ARS) 방법을 개발하였으며, DAU, FDVS 알고리즘을 사용하여, JM8.2에 제시된 다중 프레임 움직임 추정보다 연산량을 평균적으로 75%이상 감소시켰다. 또한, 다중 프레임 움직임 추정에서의 적절한 참조 프레임 수와 참조 프레임 블록의 크기를 결정하여 연산량을 감소시키면서도 화질 열화가 거의 없도록 하였다. iPROVE 검증툴을 사용하여 하드웨어/소프트웨어 Co-Simulation을 수행하여 제안한 움직임 추정기가 정상 동작함을 확인하였으며, 50MHz에서 30 CIF frames/sec가 처리됨을 확인하였다.
컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography)을 통해 만들어진 3차원의 데이터를 온라인상으로 치과 의료에 사용하게 되면서 정보의 왜곡이나 손실 없이 3차원의 해부학적 정보를 얻을 수 있고, 치아 이식술이나 교정을 하기 전에 안전하게 치료계획을 세울 수 있다. CT 데이터를 이용한 정확한 진단을 위해서는 개별 치아를 분할 할 수 있어야 한다. 그러나 CT 데이터 상에서 치아 영역과 그 주변 영역은 밝기의 차이가 크기 않기 때문에 개별 치아를 분할하는 작업은 쉽지 않다. 특히 치아의 뿌리 부분으로 갈수록 치아 주변에 턱 뼈가 위치하기 때문에 더욱 구별이 힘들다. 본 논문에서는 자동으로 개별 치아를 분리하는 기존의 SRG(Seeded Region Growing) 알고리즘에 레벨-셋 방법을 추가하여 치아 뿌리 부분까지 더 정확하게 분할하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교한 결과 개별 치아의 종류에 따라 19.2%의 정확도 향상을 얻을 수 있다.
최근 비디오 데이타베이스, 시공간 데이타베이스, 모바일 데이타베이스와 같은 데이타베이스 응용 분야에서 이동 객체를 기반으로 하는 검색 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 시그니쳐-기반 색인 기법을 제안한다. 제안하는 시그니쳐-기반 색인 기법은 궤적 데이타를 토대로 궤적 시그니쳐를 생성하는 방법에 따라 중첩 시그니쳐-기반 색인 기법(Superimposed signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : SISR)과 합성 시그니쳐-기반색인 기법(Concatenated signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : CISR)으로 나뉜다. 생성된 궤적 시그니쳐 정보는 시그니쳐 파일에 저장되고, 검색시 주어진 사용자 질의 궤적 정보를 기반으로 데이타 파일을 직접 접근하기 전에 전체 궤적 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행한다. 이를 통해 데이타 파일의 검색 범위를 현저히 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 또한 검색된 궤적 데이터와의 유사성을 측정하기 위해 k-워핑 알고리즘을 적용시켜 검색의 효율성을 높인다. 마지막으로, 순차 색인 기법, SISR기법, 그리고 CISR 기법을 삽입시간, 검색 시간 그리고 부가 저장 공간측면에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 제안하는 두 가지 기법이 검색 성능 측면에서 순차 색인 기법에 비해 성능이 우수함을 나타내고, 아울러 SISR 기법이 CISR 기법에 비해 보다 우수한 성능을 보인다.
기존 NAND 플래시 메모리 기반 파일 시스템은 NAND 플래시 메모리 특성의 하나인 마모도로 인하여 삭제 횟수를 고려해야 하므로 특정 영역을 지속적으로 필요로 하는 정보는 파일 시스템에 저장될 수 없다. 이로 인하여 대부분의 NAND 플래시 메모리 파일 시스템은 마운트될 때 플래시 메모리 전체를 스캔하여 파일 시스템 구조를 파악한다. 따라서 마운트 시간은 NAND 플래시 메모리 크기에 따라 선형적으로 증가할 뿐만 아니라 NAND 플래시 메모리의 사용 형태에 따라 매우 달라 질 수 있다. 또한, NAND 플래시 메모리를 저장 장치로 많이 사용하는 모바일 기기는 특성상 안정적인 전원 공급을 보장받지 못하기 때문에 NAND 플래시 메모리 파일 시스템의 안정성 확보를 위한 대책이 요구 된다. 본 논문에서는 NAND 플래시 메모리 전용 파일 시스템의 마운트 시간을 향상시키고, 예기치 않은 정전과 같은 상황이 발생하여도 파일 시스템이 오동작하지 않고, 일관성 있게 복구가 가능하도록 설계하고 구현하였다. 구현된 파일 시스템은 기존의 NAND 플래시 메모리 기반 파일 시스템인 JFFS2에 비해 최대 19배, YAFFS와는 2배 정도 향상된 마운트 성능을 보였으며, 안정성 측면에서도 좋은 안정성을 가진 JFFS2와 같은 성능을 보였다.
본 논문에서는 모바일 3차원 그래픽스 시스템에 적용 가능한 SIMD 구조를 갖는 래스터라이저를 하드웨어로 구현하고 FPGA로 검증한 내용을 기술한다. 타일 기반의 스캔 컨버전 회로는 4개의 타일이 동시에 동작하는 SIMD 구조를 따르며 각 타일은 3단계의 계층적 탐색을 통해 타일 내의 방문횟수를 최소화 한다. 실험을 통해 $8{\times}8$ 크기의 타일이 가장 효율적인 것으로 판단되었으며, 계층적 탐색의 마지막 단계에는 $2{\times}2$ 크기의 서브타일을 탐색하게 된다. 플랫 쉐이딩과 고라우드 쉐이딩을 지원하며, 텍스쳐 매핑 회로는 어파인 매핑과 원근보정이 적용된 매핑을 지원한다. 또한 텍스쳐 매핑 회로의 필터링 모드는 포인트 샘플링 방식과 2차 선형 보간 방식을 지원하며, 두 가지의 wrap 모드와 다양한 블렌딩 모드를 지원하도록 설계되어 있다. Xilinx Vertex4 LX100 디바이스를 기준으로 약120Mhz의 동작 속도를 가지며 텍스쳐 메모리와 프레임 버퍼는 검증을 용이하게 하기위해 블록 램으로 설계되었다.
방사형 거리 센서는 측량 및 자율 주행에 널리 사용된다. 이러한 센서의 작동 원리 및 적용 방법의 교육이 필요하다. 상용 방사형 거리 센서의 저성능화를 통한 저가화가 계속되고 있지만, 교육 목적으로 사용하기에는 여전히 고가이다. 본 논문에서는 교육용 로봇에 활용할 수 있는 저가의 포토트랜지스터의 방사형 배열을 이용한 물체추적기능을 갖는 거리 센서 모듈을 제안한다. 제안하는 방법은 포토트랜지스터를 180도 범위의 배열로 배치하여 빠르게 움직이는 물체의 위치를 즉시 감지할 수 있으며 서보 모터를 사용한 센서 회전으로 감지 각도 범위를 향상하고 물체를 추적한다. 제안된 센서의 스캔 속도는 상업용 거리 센서보다 50~200배 빨라서 1ms의 제어 루프를 가지는 고성능의 교육용 모바일 로봇에 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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