멀티미디어 응용프로그램의 데이터는 주소 간격이 일정한 스트리밍 패턴으로 참조되는 특성이 있다. 이러한 특성을 선인출방법에 적용하여 멀티미디어 응용프로그램의 수행속도를 향상시킬 수 있다. 참조예측표에 의한 선인출방법은 메모리 참조명령어의 과거 기록을 이용하여 규칙적으로 참조되는 메모리주소를 예측한다. 이 논문은 참조예측표를 사용하는 하드웨어 기반의 규칙 선인출방법에서 효율적인 참조예측표 운영방법을 제안한다. 참조예측표에 입력되는 메모리 참조명령어는 스칼라데이터 참조명령어와 스트리밍데이터 참조명령어로 구성된다. 스칼라데이터 참조명령어는 선인출에 사용되지 않으므로 스칼라데이터 참조명령어를 우선적으로 교체함으로서, 참조예측표를 효과적으로 사용할 수 있다. 이방법은 기존 FIFO 방법과 비교할 때, 선인출에 사용되는 스트리밍데이터 참조명령어를 참조예측표에 더 오래 유지함으로써, 선인출 성능이 향상된다.
로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.
This paper suggests the algorihtm which extracts the classification parameter relative to the only feature of document patterns even though they are rotated or scaled, and also classifies them. With the complex logarithmic conformal mapping, the sample of the document pattern image makes the pattern image of the complex logarithmic plane. Because the power spectrum of this plane is invariant to the rotation, and scale of the pattern image, it is used as the characteristics parameter of the patten image. By using the coherence function, this method analyzes the standard and input power spectrum. additionally, it classifies the input pattern image. Even though input image is rotated, our algorithm can classify it without reference to the rotation, and this is possible when the scale is in the range of 0.5-1.5.
This paper presents concrete pattern recognition method to identify the strength of concrete by evidence accumulation with multiple parameters based on artificial intelligence techniques. At first, zero-crossing(ZCR), mean frequency(MEANF), median frequency(MEDF) and autoregressive model coefficient(ARC) are extracted as feature parameters from ultrasonic signal of concrete. Pattern recognition is carried out through the evidence accumulation procedure using distance measured with reference parameters. A fuzzy mapping function is designed to transform the distances for the application of the evidence accumulation method. Results are presented to support the feasibility of the suggested approach for concrete pattern recognition.
We developed a pattern drafting computer program using a popular CAD program for the purpose of the automatic manufacturing and education based on the concept of the easy -order-system which can easily reflect body characteristics and design favors of individuals to the ready-made clothing. The programs were written in Auto LISP which can utilise most of frictions of the Auto CAD, and the result of the design for an full-pleated skirt was shown. Also, we devised an easy way to set the location of reference points by inputting of tangential angle only for the use of the cubic spline curve which can represent body shape very well. Finally, by marking down all of symbols needed in manufacturing process, we completed the automatic pattern drafting program to make it useful as an industrial pattern without any amendment or correction in cutting and sewing operation.
최근 LED 어레이와 카메라간의 통신 (일명, 'Visual-MIMO') 연구가 활발히 진행되고 있으며, 차량 및 스마트폰 등으로의 응용이 극대화될 것으로 기대된다. LED 어레이에서 ISI 정도가 심해지면 비트 판정에 오류가 발생하므로 다중화에서 다이버시티로의 전환이 필요하다. 본 논문에서는 참조 어레이 패턴의 사용 유무에 따라 각각 다이버시티로의 전환시점을 결정하기 위한 방법을 제시하고 검증한다. 참조 어레이 패턴을 사용할 경우에는 수신 영상의 휘도 정보를 이용하여 다중화에서 다이버시티 모드로의 전환 시점 결정한다. 참조 어레이 패턴을 사용하지 않을 경우에는 거리에 따른 전체 영상 대비 LED 어레이 영상의 크기를 이용한다. ISI가 심해지는 거리에서의 LED 어레이의 크기를 파악하여 다이버시티로의 전환시점 결정에 이용한다. LED간 ISI 정도 및 거리의 변화에 따라 제안한 방법의 성능을 분석하고 시뮬레이션과 하드웨어 실험을 통해 타당성을 검증한다.
3상 PWM 정류기에 대한 공간벡터제어 기반 전압제어방식은 스위칭 구간에 대한 스위칭 패턴을 설계해야하기 때문에 최적한 스위칭 패턴을 설계하는데 많은 노력이 요구된다. 본 연구에서는 3상 6펄스 전압형 PWM 정류기를 위한 D-Q 제어에 기반 한 SPWM 출력전압 제어 알고리즘을 연구하였다. 출력전압제어 알고리즘에서 3상 기준신호들은 공간벡터 표시법에 기반 한 D-Q 변환으로부터 얻어지며 스위칭 패턴 대신에 SPWM 방식을 이용하여 정류기 스위칭 제어 신호들을 생성하도록 하였다. 다음으로, EMTP-RV를 이용하여 D-Q 제어기반 SPWM 방식을 가지는 3상 6펄스 전압형 PWM 정류기를 모델링하였다. 끝으로, EMTP-RV 시뮬레이션을 통해 얻어지는 출력전압파형을 기준 값과 비교, 출력전압이 기준전압을 정확하게 추종함을 확인함으로서 D-Q 제어기반 SPWM 전압제어 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다.
Self Organizing Map (SOM) was applied for pattern classification of hydrological and water quality data measured at Jangseong Reservoir on a monthly basis. The primary objective of the present study is to understand better data characteristics and relationship between the data. For the purpose, two SOMs were configured by a methodologically systematic approach with appropriate methods for data transformation, determination of map size and side lengths of the map. The SOMs constructed at the respective measurement stations for water quality data (JSD1 and JSD2) commonly classified the respective datasets into five clusters by Davies-Bouldin Index (DBI). The trained SOMs were fine-tuned by Ward's method of a hierarchical cluster analysis. On the one hand, the patterns with high values of standardized reference vectors for hydrological variables revealed the high possibility of eutrophication by TN or TP in the reservoir, in general. On the other hand, the clusters with low values of standardized reference vectors for hydrological variables showed the patterns with high COD concentration. In particular, Clsuter1 at JSD1 and Cluster5 at JSD2 represented the worst condition of water quality with high reference vectors for rainfall and storage in the reservoir. Consequently, SOM is applicable to identify the patterns of potential eutrophication in reservoirs according to the better understanding of data characteristics and their relationship.
추적 눈 운동 동안에 순간적으로 노출되는 표적의 위치는 표적 주위에 참조자극이 존재하지 않을 때에 일반적으로 눈 운동 방향으로 왜곡되어 지각된다. 본 연구는 안정적이고 정적인 참조자극이 존재하는 경우에 순간적으로 노출되는 표적의 참조자극에 대한 상대적인 위치가 얼마나 정확하게 지각되는지를 검증하였다. 참조자극에 대한 표적의 상대적인 위치가 왜곡되게 지각되었으며 상대적인 위치 지각 왜곡의 양상이 참조자극과 표적의 상대적인 위치에 따라서 체계적으로 변화하였다. 동일한 실험결과가 추적 눈 운동의 방향이 상이하거나 참조자극과 표적의 다양한 물리적인 거리 조건에서도 일관되게 관찰되었다. 본 연구의 실험결과가 위치지각에 관하여 제안된 기존의 이론에 의해 어떻게 설명될 수 있는지를 논의하였다.
본 연구는 지정맥 인식에 중요한 정맥 패턴 특징검출을 위한 알고리즘이다. 특징검출 알고리즘은 패턴인식 시 인식결과에 많은 영향을 끼치므로 중요하다. 인식률은 손가락 위치 변화에 따라 기준도 변화되므로 저하되는 특징을 가지고 있다. 또한, 손가락에 적외선 광을 조사하여 획득한 영상은 영상 배경과 혈관 패턴을 분리하기에 어렵고, 영상 전처리과정을 수행하므로 검출시간이 증대되는 특징을 가지고 있다. 이를 위해, 제시하는 알고리즘은 영상 전처리과정이 없이 수행되어 검출 시간을 줄일 수 있고, 지정맥 영상에 SWDA(Shifted Waveform Data Analysis) 알고리즘을 적용하여 손가락 마디 위치 및 정맥 패턴 검출이 가능한 특징을 가지고 있다. 적외선 투과율이 낮아 상대적으로 어두운 정맥 영상도 검출 오류 최소화가 가능한 특징을 보였다. 또한, 손가락 마디 위치는 분류 단계에서 기준으로 활용하면 인식률 저하를 보완할 수 있는 특징을 가지고 있다. 추후 손바닥, 손목 등 신체 여러 인식분야에 제안하는 알고리즘을 적용한다면 생체 특징 검출 정확도 향상 및 인식 수행 시간 감소에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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