자동차가 IT 기술과 융합되면서 편의성과 안전성 그리고 성능이 좋아지고 있다. 이와 관련하여 최근 자동차의 주행시 안전 및 주변 환경과 관련된 정보를 제공하기 위한 많은 알고리즘이 연구되고 있으며 교통표지판 인식 또한 그 중 하나이다. 교통표지판 인식은 안전 운전에 필요한 중요한 정보를 제공해 준다. 본 논문에서는 연산 시간 감소에 중점을 두어 교통표지판을 탐지하고 판별하는 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 색상 임계값을 이용하여 교통표지판 후보를 분할하고 다각형 근사법을 이용하여 적절한 다각형을 찾는다. 이렇게 찾은 패턴에 대해 SURF와 ORB 알고리즘을 이용하여 데이터베이스와 비교하여 교통표지판을 식별한다.
본 논문에서 생체신호의 적응잡음을 제거하기 위해 개선된 비적적응필터(IMADF) 알고리즘을 제안한다. IMADF 구조는 DPCM과 Sign 알고리즘을 사용한 MADF에 1차 예측 필터를 사용한다. 그때 생체신호를 시험하기 위해서 MCG(심자도)에 기반한 심장팬텀 모델을 사용하고 신호를 분석한다. 심장팬텀의 기능들은 다극점 전류원으로부터 만들어진다. 이것은 인간의 심장과 똑같은 기능을 수행하는 역할을 한다 실험결과 IMADF 알고리즘은 곱셈동작이 없고 덧셈동작만 MADF 알고리즘보다 2개 더 늘어났으나, 훨씬 안전한 수렴특성을 나타냈고, 계산상을 복잡성도 줄이는 결과를 얻었다.
Autonomous vehicles must obey the traffic laws in order to drive actual roads. Traffic signs erected at the side of roads explain the road traffic information or regulations. Therefore, traffic sign recognition is necessary for the autonomous vehicles. In this paper, color characteristics are first considered to detect traffic sign candidates. Subsequently, we establish HOG (Histogram of Oriented Gradients) features from the detected candidate and recognize the traffic sign through a SVM (Support Vector Machine). However, owing to various circumstances, such as changes in weather and lighting, it is difficult to recognize the traffic signs robustly using only SVM. In order to solve this problem, we propose a tracking algorithm with RANSAC-based motion estimation. Using two-point motion estimation, inlier feature points within the traffic sign are selected and then the optimal motion is calculated with the inliers through a bundle adjustment. This approach greatly enhances the traffic sign recognition performance.
지구 온난화로 생활 환경이 급격히 변화하고 있으며, 대형 재난이 증가하고 있다. 이러한 재난 발생시 복구에 많은 자원을 투입하고 있지만, 재난의 예방 만큼 효과적인 대책은 없을 것이다. 재난전조 정보란 하인리히 법칙에 따라 예고되는 재난에 대한 전조이며, 이에 대한 정보를 자동으로 추출하여 대비할 수 있게 하는 것이 본 논문의 초점이다. 웹에 산재된 정보로부터 전조 정보를 정확히 추출하기 위한 기반이 되는 단어(명사)를 구축하고 이를 기반으로 정확한 데이터를 추출할 수 있는 알고리즘을 연구하였다. 본 연구의 결과물로 도출된 단어는 분석적인 연구결과이기 때문에 장기적으로 실제 데이터를 적용하면서 지속적으로 보완되어야 할 것이다.
An algorithm for MMADF(modified multiplication-free adaptive filter) which need not to multiplication arithmatic operation is proposed to improve the performance of FSE (fractionally spaced equalizer) which reduce the ISI(intersymbol interference) in signal transfer channel. The input signals are quantized using DPCM and the reference signals is processed using a first-order linear prediction filter. The convergence properties of Sign. MADF and M-MADF algorithm for updating of the coefficients of a FIR digital filter of the fractionally spaced equalizer (FSE) are investigated and compared with one another. The convergence properties are characterized by the steady state error and the convergence speed. It is shown that the convergence speed of M-MADF is almost same as Sign algorithm and is faster than MADF in the condition of same steady state error. Especially it is very useful for high correlated signals.
수화는 청각 장애인에게 있어 중요한 의사소통 수단이며, 청각 장애인들은 수화를 통해 대인관계를 넓히며 또한 불편함 없는 일상생활이 가능하다. 그러나 최근 인터넷 통신의 발전으로 증가하고 있는 많은 화상 채팅 및 화상 통화서비스에서는 건청인과 청각 장애인 사이에 통역을 하는 시스템이 없어 청각 장애인들이 불편을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수화 인식기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 화상 카메라를 통해 얻어진 영상에서 각각 RGB, YUV, HSI 색상 정보를 이용하여 두 손의 위치를 추적하여 잡음을 제거 한 후, 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 잡음과 훼손에 강한 ART2 알고리즘을 이용하여 학습한 후 인식한다. 본 논문에서 제안된 수화 인식 방법을 실험한 결과, 수화에 사용된 지 숫자 1부터 10을 효율적으로 인식하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 원격의료지원을 위한 Ubiquitous Sensor Network에서 생체신호를 효율적으로 전송하기 위하여 생체신호의 데이터 종류에 따라 전송 전력의 크기와 경로설정 빈도수를 변화시키는 새로운 라우팅 방안을 제안한다. 제안한 라우팅 알고리즘에서는 위급한 생체신호 트래픽에 대해서는 경로 설정 지연을 줄일 수 있도록 전송전력의 크기를 크게 설정하여 경유하는 흡수를 줄이고 경로 설정에 우선순위를 주며, 위급하지 않은 생체신호 트래픽에 대해서는 전송전력의 크기를 작게 설정하고, 경로설정 빈도수를 적응적으로 감소시킨다 따라서 위급한 생체신호 트래픽에 대해서는 평균 흡수 및 호 블로킹 확률을 줄일 수 있어서 기존의 획일적인 전송전력의 크기를 사용하는 방안에 비해 복잡한 USN에서 위급한 생체신호의 QoS를 만족할 수 있을 것이다.
WiMAX, WLAN 등의 무선통신 시스템에 사용되는 LDPC(low-density parity check) 복호기의 핵심 기능블록인 DFU(decoding function unit)의 회로 최적화를 제안한다. 최소합(min-sum) 복호 알고리듬 기반의 DFU는 2의 보수 값과 sign-magnitude 값 사이의 변환이 필요하여 회로가 복잡해진다. 본 논문에서는 sign-magnitude 연산 기반의 DFU를 설계하여 수체계 변환과정을 제거함으로써 회로를 간소화시키고 동작속도를 향상시켰다.
본 논문에서는 실제 도로환경의 신호등 및 속도표지판 영역 검출 및 인식 방법을 제안하였다. 밝기정보 및 HIS 컬러모델에기반한 색상정보를 이용하여 신호등을 인식하였다. 또한 HSI 컬러정보로부터 적색강도를 추정함으로써 속도 표지판을 검출하였다. 표지판의 경사여부를 판단하여 시계방향, 반시계방향으로 각각 표지판을 회전시켜 기울기를 보정한 후 인식을 행함으로써 인식률을 제고하였다. 도로환경의 동영상을 대상으로 인식을 행한 결과 신호등과 속도표지판이 혼합된 영상에서도 매우 강건한 인식 결과를 보인다.
For future autonomous cars, it is necessary to recognize various surrounding environments such as lanes, traffic lights, and vehicles. This paper presents a method of speed sign recognition from a single image in automatic driving assistance systems. The detection step with the proposed method emphasizes the color attributes in modified YUV color space because speed sign area is affected by color. The proposed method is further improved by extracting the digits from the highlighted circle region. A sequential cascade AdaBoost classifier is then used in the recognition step for real-time processing. Experimental results show the performance of the proposed algorithm is superior to that of conventional algorithms for various speed signs and real-world conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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