본 논문은 임베디드 GPU에서 실시간 동작하는 딥 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 기반의 보행자 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 영상 내 보행자 크기에 대한 통계적 분석을 통해서 최적의 컨볼루션 층의 개수를 결정한다. 또한, 본 논문에서는 다중 스케일 CNN 학습 기법을 적용하여 영상 내의 보행자 크기 변화에 강인한 탐지 기법을 개발한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘이 임베디드 GPU에서 실시간 동작하면서도 기존의 기법과 비교하여 평균적으로 높은 정확도를 보임을 확인한다.
Ho-Chul Kim;Ho-Seong Hwang;Kwon-Hee Lee;Min-Hee Kim
PNF and Movement
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제22권1호
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pp.43-54
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2024
Purpose: Falls among persons older than 65 years are a significant concern due to their frequency and severity. This study aimed to develop a vest-type embedded artificial intelligence (AI) system capable of detecting and predicting falls in various scenarios. Methods: In this study, we established and developed a vest-type embedded AI system to judge and predict falls in various directions and situations. To train the AI, we collected data using acceleration and gyroscope values from a six-axis sensor attached to the seventh cervical and the second sacral vertebrae of the user, considering accurate motion analysis of the human body. The model was constructed using a neural network-based AI prediction algorithm to anticipate the direction of falls using the collected pedestrian data. Results: We focused on developing a lightweight and efficient fall prediction model for integration into an embedded AI algorithm system, ensuring real-time network optimization. Our results showed that the accuracy of fall occurrence and direction prediction using the trained fall prediction model was 89.0% and 78.8%, respectively. Furthermore, the fall occurrence and direction prediction accuracy of the model quantized for embedded porting was 87.0 % and 75.5 %, respectively. Conclusion: The developed fall detection and prediction system, designed as a vest-type with an embedded AI algorithm, offers the potential to provide real-time feedback to pedestrians in clinical settings and proactively prepare for accidents.
고기동 유도탄들은 다양한 탄내 인터페이스와 빠른 유도 조종 루프를 가진다. 그러므로 Hardware-in-the-Loop(HWIL) 시뮬레이션 제어 시스템은 고성능의 연산기능 및 하드웨어 인터페이스 기능을 가져야 하며, 실시간 운영체제, 임베디드 시스템, 자료 통신, 실시간 하드웨어 제어와 같이 다양한 IT 분야를 융합하여 개발되어야 한다. 이 논문은 고기동 유도탄의 HWIL 시뮬레이션을 수행하기 위한 제어 시스템 설계 기법으로 시스템 하드웨어 구성, 고성능의 다중 프로세서를 사용하기 위한 업무 할당 알고리즘, HWIL 시뮬레이션 실시간 연산 및 제어 기법, 프로세서 통신 기법, 실시간 자료 획득 기법을 제시한다.
Recent advances in electronics have enabled various conventional products to incorporate with numerous powerful microcontroller. Generally, an embedded system is a computer system designed for specific control functions within a larger system, often with real-time computing constraints. The growing performance and reliability of hardware components and the possibilities brought by various design method enabled implementing complex functions that improve the comport of the system's occupant as well as their safety. A cyber physical system (CPS) is a system featuring a tight combination of, and coordination between, the system's computational and physical elements. The concept of cyber physical system, including physical elements, cyber elements, and shared networks, has been introduced due to two general reasons: design flexibility and reliability. This paper presents a cyber physical system where system components are connected to a shared network, and control functions are divided into small tasks that are distributed over a number of embedded controllers with limited computing capacity. In order to demonstrate the effectiveness of cyber physical system, an unmanned forklift with autonomous obstacle avoidance ability is implemented and its performance is experimentally evaluated.
다양한 산업 자동화 분야에 활용되고 있는 모션 제어 시스템의 핵심 요소인 모션 제어기는 모션 명령의 전송의 주기성과 각 모터 드라이브 간 동작시점의 편차 최소화 등 실시간 성능 요구사항을 가진다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위해 모션 제어기는 전통적으로 하드웨어 중심의 전용기 형태로 구현되어 왔으나 시스템 간 호환성과 확장성의 한계로 소프트웨어 중심의 범용 모션 제어기로 대체되는 추세이다. 한편 최근에는 저비용, 고성능의 범용 임베디드 플랫폼을 이용한 모션 제어기에 대한 관심도 커지고 있다. 본 논문에서는 고정밀 모션 제어 응용을 위해 ARM 기반 범용 임베디드 보드 상에서 Xenomai 기반 임베디드 제어기를 오픈소스 소프트웨어로 구현한 결과를 제시한다. 구현된 임베디드 제어기의 성능 평가를 위해 실제 응용 상황에서 측정 실험을 수행하였으며, 실험 결과 구현된 제어기는 드라이브 3개를 2 ms 제어주기로 동시 구동하는 환경에서도 안정적인 성능을 보임을 알 수 있었다.
임베디드 하드웨어 유전자 알고리즘을 위한 실시간 처리 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템은 유전자 알고리즘의 기본 모듈인 selection, crossover, 및 mutation과 evaluation을 병행적으로 동작시키기 위해서 이중 프로세서로 구현하였다. 구현된 시스템은 두개의 Xscale 프로세서와 진화 하드웨어가 내장된 FPGA 로 구성되었다. 또한 본 시스템은 유전자 알고리즘의 기본 모듈 수행이 두 개의 프로세서에 자동으로 균등 배분되는 구조를 지니고 있어, 유전자 알고리즘 처리의 효율성을 극대화 할 수 있다. 제안된 임베디드 하드웨어 유전자 알고리즘 처리 시스템은 임베디드 리눅스 운영체제에서 수행되며 진화 하드웨어에서 실시간으로 처리된다. 또한 제안된 이중 프로세서의 각 프로세서 모듈은 동일한 구조로 가지고 있으므로 여러 개의 모듈을 직렬 연결하여 빠른 하드웨어 유전자 알고리즘 실시간 처리에 그대로 사용될 수 있다.
전세계적으로 건강에 대한 관심이 증가되어 기존 의료 장비보다 편리하고 정밀한 비접촉, 실시간 헬스 모니터링 시스템 개발이 요구되고 있다. 그러므로 우리는 UWB(Ultra Wide Band) 레이더를 통해서 인체에 비접촉, 연속적으로 혈관의 운동 신호를 수집하고 이 수집된 데이터를 실시간적으로 신호처리해서 맥박, 수축기 혈압, 이완기 혈압을 측정할 수 있는 임베디드 기반의 전파를 이용한 혈압 모니터링 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 임베디드 기반 GUI(Graphic User Interface)의 프로그램을 통해서 UWB 레이더 및 제어 시스템을 모니터링하면서 정확한 정보를 실시간으로 LCD(Liquid Crystal Display)에 표시한다. 임베디드 시스템은 소형화를 위해 제한된 자원을 사용해야 하기 때문에 기존의 PC GUI 설계 모드는 상대적으로 더 큰 메모리를 사용하므로 임베디드 시스템에 적합하지 않을 뿐 만 아니라 더 많은 CPU(Central Processing Unit) 처리시간을 요구한다.
다빈치 프로세서는 임베디드 멀티미디어 응용 구현 프로세서로 많이 사용된다. ARM 9 코어 및 DSP 코어의 듀얼 코어로 되어 있어 ARM 코어 에서는 주변 장치 제어, 비디오 입출력 제어, 네트워킹 등을 지원하며, DSP 코어는 보다 효율적인 디지털 신호 처리 연산을 지원한다. 본 논문에서는 본 저자들의 연구실에서 만들고 있는 다빈치 프로세서 기반의 스마트 카메라에 있어서 객체 추적 알고리즘의 최적 구현 방안 노력을 기술한다. 본 논문의 스마트 카메라는 입력 영상에서 관심 객체를 검출하고 이를 추적하며, 분류하고 감시구역에 침입한 경우 이를 IP 프로토콜로 원격 클라이언트에게 통보하는 기능을 보유한다. 객체 추적은 전방 마스크 추출, 전방 마스크 교정, 연결 요소 레이블링, 블롭 지역 계산 등 계산량이 많은 절차들로 구성되어 효율적으로 구현되지 않으면 실시간 처리가 힘들다.
본 논문은 인간이 인지할 수 있는 감각들 중 인체의 회전, 방향 변화 및 움직임의 정도를 알 수 있는 근감각에서 시각 및 청각 요소로의 변환 알고리즘을 이용하여 ARM Cortex-M4에 기반한 실시간 임베디드시스템으로 구현한 방법에 초점을 맞추었다. 근감각의 입력 방식으로는 자세측정장치(AHRS : Attitude Heading Reference System)를 이용해 롤(Roll), 피치(Pitch) 및 요(Yaw) 값을 실시간 획득하고, 이들 각각의 색을 표현하는 HSI 컬러 모델의 명도(Intensity), 색상(Hue) 및 채도(Saturation)에 대응하여 변환하였다. 최종 컬러신호는 HSI 에서 RGB 컬러모델로 변환하여 획득하였다. 또한, 근감각의 세 가지 입력 값들을 음을 표현하는 요소인 옥타브(Octave), 음계(Scale) 및 음의 세기(Velocity)에 대응하여 변환한 값을 MIDI(Musical Instrument Digital Interface)를 이용해 사운드를 합성하여 출력하였다. 출력 컬러신호 및 사운드를 분석한 결과, 근감각 입력 신호가 제안한 변환 방식에 따라 실시간으로 정확하게 색과 음으로 변환, 출력됨을 확인하였다.
In this paper, an elderly assistance system is developed based on Xenomai, a real-time development framework cooperating with the Linux kernel. A Kinect sensor is used to recognize the behavior of the elderly and A-star search algorithm is implemented to find the shortest path to the person. The mobile robot also generates a trajectory using a digital convolution operator which is based on a Bezier curve for smooth driving. In order to follow the generated trajectory within the control period, we developed real-time tasks and compared the performance of the tracking trajectory with that of non real-time tasks. The real-time task has a better result on following the trajectory within the physical constraints which means that it is more appropriate to apply to an elderly assistant system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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