In this paper, we Implement a new arithmetic computation for MPEG audio data to overcome the limitations of real number processing in the fixed-point arithmetics, such as: overheads in processing time and power consumption. We aims at efficiently dealing with real numbers by extending the fixed-point arithmetic manipulation for floating-point numbers in MPEG audio data, and implementing the DSP libraries to support the manipulation and computation of real numbers with the fixed-point resources.
부동 소수점 연산기는 고성능 컴퓨터에서 필수적이며, 최근 대부분의 고성능의 컴퓨터에서는 고성능의 부동 소수점 연산기가 내장되고 있는 추세이다. 부동 소수점 연산이 고속화 되면서 부동 소수점 연산기에서 한개의 단계를 차지하는 반올림 단계가 전체 부동 소수점 연산에 큰 영향을 미친다. 반올림 단계에서는 별도의 고속 가산기를 필요로하여 많은 처리 시간과 칩 면적을 차지하기 때문이다. 본 연구는 고성능 부동 소수점 연산기의 근 간을 이루는 부동 소수점 덧셈/뺄셈기, 곱셈기, 나눗셈기의 처리 알고리즘을 살펴보고, 이를 분석하여 새로운 반올림 처리 알고리즘을 갖는 연산기를 제안하였다. 제안된 부동 소수점 연산기들은 반올림 처리를 위한 별도의 시간을 요하지 않고, 반올림단계를 위한 가산기나 증가기를 필요로 하지 않는다. 따라서, 제안하는 부동 소수점 연산기들은 성능면이나 차지 면적 면에서 모두 효율적이다.
Fixed-point optimization utility software that can aid scaling and wordlength determination of digital signal processign algorithms written in C or C$\^$++/ language is developed. This utility consists of two programs: the range estimator and the fixed-point simulator. The former estimates the ranges of floating-point variables for automatic scaling purpose, and the latter translates floating-point programs into fixed-point equivalents for evaluating te fixed-point performance by simulation. By exploiting the operator overloading characteristics of C$\^$++/ language, the range estimation and the fixed-point simulation can be conducted just by modifying the variable declaration of the original program. This utility is easily applicable to nearly all types of digital signal processing programs including non-linear, time-varying, multi-rate, and multi-dimensional signal processing algorithms. In addition, this software can be used for comparing the fixed-point characteristics of different implementation architectures.
일반적으로 신경망은 비선형성 문제를 해결하기 위해서 소프트웨어로 많이 구현되었지만, 영상처리 및 패턴인식과 같은 실시간 처리가 요구되는 응용에서는 빠른 처리가 가능한 하드웨어로 구현되고 있다. 다양한 종류의 신경망 중에서 다층 신경망(MLP: multi-layer perceptron)의 하드웨어 설계는 빠른 처리속도와 적은 면적 그리고 구현의 용이성으로 고정소수점 연산을 많이 사용하였다. 하지만 고정소수점 연산을 사용하는 하드웨어 설계는 높은 정확도의 부동소수점 연산을 많이 사용하는 소프트웨어 MLP를 쉽게 적용할 수 없는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 높은 정확도와 높은 유연성을 가지는 부동소수점 연산을 사용하면서도 은닉층 뉴런수를 주기(cycle)로 빠르게 수행하는 MLP의 완전 파이프라이닝(fully-pipelining) 설계방법을 제안한다. MLP는 주어진 문제에 의해서 자연스럽게 입력층과 출력층의 구조가 결정되지만, 은닉층 구조는 사용자에 의해서 결정된다. 그러므로 제안된 설계방법은 많은 반복수행이 요구되는 영상처리 및 패턴인식 등의 분야에서 은닉층 뉴런수를 최적화 하여 쉽게 성능 향상을 이룰 수 있다.
Research on object detection algorithms using 2D data has already progressed to the level of commercialization and is being applied to various manufacturing industries. Object detection technology using 2D data has an effective advantage, there are technical limitations to accurate data generation and analysis. Since 2D data is two-axis data without a sense of depth, ambiguity arises when approached from a practical point of view. Advanced countries such as the United States are leading 3D data collection and research using 3D laser scanners. Existing processing and detection algorithms such as ICP and RANSAC show high accuracy, but are used as a processing speed problem in the processing of large-scale point cloud data. In this study, PointNet a representative technique for detecting objects using widely used 3D point cloud data is analyzed and described. And RandLA-Net, which overcomes the limitations of PointNet's performance and object prediction accuracy, is described a review of detection technology using point cloud data was conducted.
본 논문에서는 3차원 그래픽의 처리 과정 중 부동 소수점 연산이 많은 소요되는 geometry 프로세싱 처리 방법과 계산량을 단계별로 분석하였다. 그리고, 그래픽 프로세싱의 수행 특성을 추출하여, 이에 맞는 기능 유닛을 설계하고, 데이터 처리 방안과 제안하는 geometry 프로세서의 구조를 설명한 다음, 성능을 분석하였다. 제안하는 geometry 프로세서는 부동 소수점 덧셈, 곱셈, 나눗셈 연산을 동시에 수행 가능하며, geometry 프로세싱 전 단계를 수행하는데 23.5%의 성능 향상이 있었다. 그리고, 나눗셈/제곱근 연산을 위해서 면적대 성능비가 우수한 SRT 나눗셈 연산기를 추가하여 곱셈 연산기를 이용하는 연산기보다 약 23%의 성능 향상을 이루었다.
Three-dimensional (3D) object classification tasks using point clouds are widely used in 3D modeling, face recognition, and robotic missions. However, processing raw point clouds directly is problematic for a traditional convolutional network due to the irregular data format of point clouds. This paper proposes a pointwise convolution neural network (CNN) structure that can process point cloud data directly without preprocessing. First, a 2D convolutional layer is introduced to percept coordinate information of each point. Then, multiple 2D convolutional layers and a global max pooling layer are applied to extract global features. Finally, based on the extracted features, fully connected layers predict the class labels of objects. We evaluated the proposed pointwise CNN structure on the ModelNet10 dataset. The proposed structure obtained higher accuracy compared to the existing methods. Experiments using the ModelNet10 dataset also prove that the difference in the point number of point clouds does not significantly influence on the proposed pointwise CNN structure.
This study selected and analyzed filter media that can be applied in non-point pollution reduction devices aimed at processing the source of pollution on site for road runoff that increases rapidly in rainfall-runoff in order to improve the water quality of urban areas. First, the factors that affect the quality of runoff caused by sources of non-point pollution include physical and social factors such as the usage of land around the area of water collection, type of pavement and movement of cars and people, as well as rainfall characteristics such as frequency, intensity, amount and duration of rainfall. Second, the purification tests of the filter media were processed for pH, BOD, COD and T-P, and the filter media showed to have initial purification effect at that items. However, the filter media showed to be very effective for the processing of SS, T-N, Zn and Cd from the beginning to the end. Third, for filter media, zeolite and vermiculite showed to be effective for processing SS, T-N, Zn and CD constantly, and composite filter media including zeolite showed to have strong processing effects. The authors conclude that this study can be applied to technical areas and policies aimed at reducing non-point pollution in urban areas and can also contribute to allowing eco-friendly management of rainfall as well as improvement of water quality.
In this study, we proposed a new approach to segment ground and nonground points gained from a 3D laser range sensor. The primary aim of this research was to provide a fast and effective method for ground segmentation. In each frame, we divide the point cloud into small groups. All threshold points and start-ground points in each group are then analyzed. To determine threshold points we depend on three features: gradient, lost threshold points, and abnormalities in the distance between the sensor and a particular threshold point. After a threshold point is determined, a start-ground point is then identified by considering the height difference between two consecutive points. All points from a start-ground point to the next threshold point are ground points. Other points are nonground. This process is then repeated until all points are labelled.
디지털 신호처리 알고리즘들은 실제 시스템에 적용할 때 임베디드 시스템 등 하드웨어의 성능과 소비전력 및 비용에 제약이 있을 경우 연산 정밀도가 높은 floating-point 연산 대신 제한된 정밀도와 적은 연산 비용을 요구하는 fixed-point 연산을 사용하여 구현한다. 시스템의 개발단계에서는 적용할 알고리즘을 floating-point 연산을 이용한 코드를 먼저 작성한 후 이를 fixed-point 연산으로 대체하는 과정을 거치게 되는데, 이는 숙련된 개발자와 상당한 양의 개발기간을 요하는 까다로운 작업이다. 이에 본 연구에는 코드작성 편의를 높이고 개발기간을 단축하기 위해 C++ template 기반의 fixed-point 연산 라이브러리를 개발하였다. 이는 floating-point 연산 코드와 fixed-point 연산 코드를 별도로 개발할 필요 없이 하나의 코드를 이용하여 자유로이 연산 정밀도를 지정할 수 있으며 개발자는 기존의 floating-point 연산을 이용하는 코드를 작성하는 것처럼 쉽게 코드를 작성할 수 있도록 한다. 또한, template 기반으로 작성되어 기존의 연구들과 달리 추가적인 작업도구 없이도 범용 C++ 컴파일러가 최적화된 코드를 생성할 수 있도록 되어있는 것이 특징이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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