In this paper, we propose an efficient traffic light detection (TLD) method as an advanced driver assistance system (ADAS) for elderly drivers. Since an increase in traffic accidents is associated with the aging population and an increase in elderly drivers causes a serious social problem, the provision of ADAS for older drivers via TLD is becoming a necessary(Ed: verify word choice: necessary?) public service. Therefore, we propose an economical TLD method that can be implemented with a simple black box (built in camera) and a smartphone in the near future. The system utilizes a color pre-processing method to differentiate between the stop and go signals. A mathematical morphology algorithm is used to further enhance the traffic light detection and a circular Hough transform is utilized to detect the traffic light correctly. From the simulation results of the computer vision and image processing based on a proposed algorithm on Matlab, we found that the proposed TLD method can detect the stop and go signals from the traffic lights not only in daytime, but also at night. In the future, it will be possible to reduce the traffic accident rate by recognizing the traffic signal and informing the elderly of how to drive by voice.
This paper focuses on the power-level control of nuclear power plants (NPPs) in the presence of lumped disturbances. An adaptive second-order nonsingular terminal sliding mode control (ASONTSMC) scheme is proposed by resorting to the second-order nonsingular terminal sliding mode. The pre-existing mathematical model of the nuclear reactor system is firstly described based on point-reactor kinetics equations with six delayed neutron groups. Then, a second-order sliding mode control approach is proposed by integrating a proportional-derivative sliding mode (PDSM) manifold with a nonsingular terminal sliding mode (NTSM) manifold. An adaptive mechanism is designed to estimate the unknown upper bound of a lumped uncertain term that is composed of lumped disturbances and system states real-timely. The estimated values are then added to the controller, resulting in the control system capable of compensating the adverse effects of the lumped disturbances efficiently. Since the sign function is contained in the first time derivative of the real control law, the continuous input signal is obtained after integration so that the chattering effects of the conventional sliding mode control are suppressed. The robust stability of the overall control system is demonstrated through Lyapunov stability theory. Finally, the proposed control scheme is validated through simulations and comparisons with a proportional-integral-derivative (PID) controller, a super twisting sliding mode controller (STSMC), and a disturbance observer-based adaptive sliding mode controller (DO-ASMC).
Infants express their physical and emotional needs to the outside world mainly through crying. However, most of parents find it challenging to understand the reason behind their babies' cries. Failure to correctly understand the cause of a baby' cry and take appropriate actions can affect the cognitive and motor development of newborns undergoing rapid brain development. In this paper, we propose an infant cry recognition system based on deep transfer learning to help parents identify crying babies' needs the same way a specialist would. The proposed system works by transforming the waveform of the cry signal into log-mel spectrogram, then uses the VGGish model pre-trained on AudioSet to extract a 128-dimensional feature vector from the spectrogram. Finally, a softmax function is used to classify the extracted feature vector and recognize the corresponding type of cry. The experimental results show that our method achieves a good performance exceeding 0.96 in precision and recall, and f1-score.
본 논문에서는 사상 의학에서 가장 중요한 사상 체질 분류에 대한 방법론을 제안하고자 한다. 기존에 사상 체질 분류를 위해 사용해 온 방법들은 대개 용모사기와 체형기상에 의한 방법이었다. 또한 QSCC, QSCCII라고 불리우는 설문지를 이용하거나 사람이 말하는 음성을 듣고 판별하는 법등과 최근에는 체질 침이나 약물 반응 등의 방법도 사상 체질 분류를 위해 사용되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 대개가 임상의들의 직관에 의지하는 방법들이 대부분으로 이와 같은 임상의들의 직관을 정량화하여 기기로 구현하는 것이 보다 정확하고 유용한 사상 체질 분류 방법이 되리라 사료된다. 이를 위해 본 논문에서는 음성 신호 분석에 의해 사상 체질을 분류하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 각 사상 체질별로 음성 특성을 분류하고 이를 통해 피치, 인텐서티, 포먼트 값의 특징을 체질별로 차이점과 유사성을 분류하여 사상 체질 분류를 행하고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
e-러닝 시스템에서 사용자가 원하는 교수-학습 기능의 지원 정도는 학습효과 향상을 위한 중요한 요소이다. 그러나 e-러닝의 기획, 개발, 운영, 평가 등에 있어서 시스템이 지원하는 기능에 기반 한 명세화된 참조 모델에 관한 연구는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 기반의 e-러닝 시스템에서 효과적인 교수-학습 기능 지원을 위한 명세화된 참조 모형을 제안한다 제안한 명세화된 참조 모형의 유효성은 e-러닝을 수강한 학생을 대상으로 설문조사에 의해서 검증한 결과, 이전의 e-러닝 시스템보다 $11%{\sim}23%$의 효율성 향상을 기대할 수 있다. 또한 제안 모델의 활용성 검증을 위해서 기존의 e-러닝 시스템을 참조 모형에서 제시된 교수-학습 기능의 지원 정도에 따라서 사전 평가한 결과, 실제 해당 사이트를 경험한 수요자들의 서비스 요구도에 의한 만족도와 부합하는 결과를 보였다.
본 논문에서는 디지털 카메라를 이용하여 사진을 촬영할 때 눈의 감긴 상태를 확인하여 이를 자동으로 보정하여 출력해주는 모듈의 구현에 관하여 연구하였다. 먼저 촬영된 영상에 대하여 얼굴 및 눈의 영역을 검출하고 눈의 상태를 인식한다. 만약 눈이 감긴 영상이 촬영되었을 때 버퍼에 임시로 저장된 이전 프레임 영상들에 대하여 눈의 상태를 인식한 후, 가장 눈의 상태가 만족스러운 영상을 이용하여 눈을 보정한 후에 사진을 출력한다. 얼굴 및 눈을 정확하게 인식하기 위해서 SURF 알고리즘과 호모그래피 방법을 적용하여 영상을 보정하는 전처리 과정을 수행한다. 얼굴 영역과 눈 영역을 검출하는 것은 Haar-like feature 알고리즘을 이용하였다. 눈을 뜨고 있는 상태인지 감은 상태인지를 눈의 영역에 대한 템플릿매칭을 이용한 유사도를 판단하여 확인한다. 본 연구에서 개발된 기능을 다양한 형태의 얼굴 환경에서 테스트한 결과 얼굴이 포함된 영상에 대하여 효과적으로 보정이 수행됨을 확인하였다.
데이타로부터 유효한 음성 데이타를 추출하는 것은 음성 인식분야에서 중요하다. 본 논문의 음성 추출 기술은 빠른 연산이 가능하며 음성의 전처리 과정에 적합한 이산 웨이브렛 변환을 사용하고 있으며, 이산 웨이브렛 변환의 복수 해상도 해석 특징을 이용한 머징 알고리즘으로 유효한 음성을 추출하고 노이즈 제거를 동시에 구현한다. 머징 알고리즘은 음성만으로도 처리 매개변수를 결정할 수 있고 또한 시스템 잡음에 대하여서도 독립적이기 때문에, 유효 음성을 추출하는데 매우 효과적이다. 그리고 머징 알고리즘은 시스템 잡음에 대한 적응 특성을 갖고 탁월한 노이즈 분리 특성을 갖는다.
디지털 영상 처리는 군사, 의료, 영상인식 시스템, 로봇, 산업 등의 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 그러나 디지털 영상은 영상을 획득, 전송하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 발생된다. 일반적으로 영상에 중첩되는 잡음에는 발생 원인과 형태에 따라 다양하며, AWGN 및 임펄스 잡음이 대표적이다. 영상처리에서 잡음 제거는 영상 분할, 영상 인식, 특징 추출 등의 전처리 과정에서 필수적이다. 따라서 본 논문은 영상에 첨가된 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 캐니 에지를 이용하여 비에지 영역과 에지 영역을 구분하여 각 영역에 따라 필터를 다르게 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, 확대 영상, 에지 영상 및 PSNR(peak signal to noise ratio)을 이용하여 기존의 방법들과 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 PID 제어기 응답을 보상하기위해 자기구성 신경망 보상기를 추가한 제어기를 제안한다. 기존의 PID 제어기는 제어기 설계가 간단하나 계수값을 설정하는데 많은 시행착오가 필요하다. 그리고, 신경망 제어 방식은 여러 파라미터들을 설계자의 임의에 따라 결정함으로써 최적의 구조를 갖지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기위해 역전파 알고리즘을 기본으로 하여 은닉계층 노드의 활성화 함수로 가우시안 포텐셜함수를 사용하는 자기구성 신경망을 사용해, PID 제어기의 출력을 보상하도록 하였다. 자기구성 신경망은 학습을 진행함에 따라 가우시안 함수의 위치와 모양, 갯수가 자동으로 조정 되도록 하였다. 자기구성 신경망 보상기를 추가한 PID 제어기의 성능을 확인하기 위해서 2차 플랜트에 적용하여 모의 실험하였으며 DSP 프로세서를 사용하여 제어기를 구현한 후 유압 서보시스템의 속도 제어에 적용하여 실험결과를 관찰하였다.
본 논문은 TV 출력 기능이 필요한 휴대용 디지털 기기를 위한 소형화된 비디오 프로세서의 구현에 관한 것이다. 설계된 비디오 프로세서는 ITU-R(International Telecommunication Union-Radiocomunication) BT.470 표준을 모두 지원한다. 또한 설계된 시스템의 하드웨어 부담을 줄여 다양한 디지털 기기에 적용하기 위해 하드웨어 사이즈를 소형화 하는데 설계에 중점을 두었다. ITU-R BT.470 표준은 크게 NTSC, PAL, SECAM의 3가지로 구분되는데, NTSC와 PAL은 색차 신호를 전송하기 위해서 구조진폭변조(QAM)를 사용하고, SECAM은 주파수변조(FM)를 사용한다. SECAM 표준은 변조를 위해 pre-emphasis 필터와 anti-cloche 필터가 필요한데, 표준(ITU-R BT.470)에서 권장하는 anti-cloche 필터의 특성이 아주 예리해서 디지털로 설계하기가 용이하지 않다. 이에 본 논문에서는 anti-cloche 필터의 특성을 설계하기 쉽도록 바꾸고, 표준에서 요구하는 결과와 동일하도록 수정된 변조 방법을 제안한다. 각종 휴대용 디지털 기기는 내장 배터리로 동작되므로 소비전력을 줄이기 위하여 출력모드에 따른 파워소비를 가변하도록 하였다. 제안된 비디오 프로세서는 Altera사의 FPGA APEX20K1000EBC652-3과 삼성 LCD-TV를 이용하여 실시간 검증을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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