• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.1039-1042
• /
• 1995

In real time application such as motion control, it is hard to find the application of non-causal filtering due to its need for future position data, even though it shows wide usage in off-line digital signal processing. Recently, some of motion control areas such as learning and repetitive control use non-causal filtering technique in their application. these kinds of zero-lag non-causal filter application are very usful not only to reduce the machine vibration, but also to increase control accuracy with comparatively less work. In this paper, genuine method to implement zero-lag non-causal filter in a CNC is introduced. Also the variation of this implementation for the learning operation is suggested to give the NC better control performance for a specific job. By adopting the new NC architecture call Soft-NC, all these implementions are made possible here, and especially large memory requirement which hinders their usage for many years is no longer barrier in their real world application.

• 한국측량학회지
• /
• 제31권6_2호
• /
• pp.559-565
• /
• 2013

Spatial resolution of land covers from remotely sensed images can be increased using super-resolution mapping techniques for soft-classified land cover proportions. A further development of super-resolution mapping technique is downscaling the original remotely sensed image using super-resolution mapping techniques with a forward model. In this paper, the model for increasing spatial resolution of remote sensing multispectral image is tested with real SPOT 5 imagery at 10m spatial resolution for an area in Bac Giang Province, Vietnam in order to evaluate the feasibility of application of this model to the real imagery. The soft-classified land cover proportions obtained using a fuzzy c-means classification are then used as input data for a Hopfield neural network (HNN) to predict the multispectral images at sub-pixel spatial resolution. The 10m SPOT multispectral image was improved to 5m, 3,3m and 2.5m and compared with SPOT Panchromatic image at 2.5m resolution for assessment.Visually, the resulted image is compared with a SPOT 5 panchromatic image acquired at the same time with the multispectral data. The predicted image is apparently sharper than the original coarse spatial resolution image.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
• /
• pp.297-298
• /
• 2010

• 한국통신학회논문지
• /
• 제30권4C호
• /
• pp.185-190
• /
• 2005

IS-95와 IMT-2000 시스템에서 사용되고 있는 여러 종류의 길쌈 부호기를 부호율 1/2, 구속장 3인 길쌈 부호기로 한정하여, 비터비 복호기에 복호길이 6인 Sliding-Window와 Neural Network의 LVQ(Learning Vector Quantization)및 PVSL(Prototype Vectors Selecting Logic)을 적용하여 순방향 실시간 복호기를 구현한다. 이론적으로 제한된 AWGN 채널환경에서의 심볼 전송전력 $S/(N_{0}/2)=1$을 성능비교 조건으로 하여 순방향 실시간 복호기와 기존의 비터비 복호기의 $강\cdot연판정$ BER 성능과 하드웨어 구성을 $비교\cdot분석$하여, 본 논문에서 제시된 순방향 실시간 복호기의 BER 성능의 우수성과 비화통신의 장점 및 하드웨어 구성의 단순합을 검증하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제10권6호
• /
• pp.363-372
• /
• 2015

Recent some SoC FPGA Releases that integrate ARM processor and FPGA fabric show better performance compared to the ASIC SoC used in typical embedded image processing system. In this study, using the above advantages, we implement a SoC FPGA-based Real-Time Object Recognition and Tracking System. In our system, the video input and output, image preprocessing process, and background subtraction processing were implemented in FPGA logics. And the object recognition and tracking processes were implemented in ARM processor-based programs. Our system provides the processing performance of 5.3 fps for the SVGA video input. This is about 79 times faster processing power than software approach based on the Nios II Soft-core processor, and about 4 times faster than approach based the HPS processor. Consequently, if the object recognition and tracking system takes a design structure combined with the FPGA logic and HPS processor-based processes of recent SoC FPGA Releases, then the real-time processing is possible because the processing speed is improved than the system that be handled only by the software approach.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제11권4호
• /
• pp.76-85
• /
• 2019

We introduce a vision-based object detection method for real-time video surveillance system in low-end edge computing environments. Recently, the accuracy of object detection has been improved due to the performance of approaches based on deep learning algorithm such as Region Convolutional Neural Network(R-CNN) which has two stage for inferencing. On the other hand, one stage detection algorithms such as single-shot detection (SSD) and you only look once (YOLO) have been developed at the expense of some accuracy and can be used for real-time systems. However, high-performance hardware such as General-Purpose computing on Graphics Processing Unit(GPGPU) is required to still achieve excellent object detection performance and speed. To address hardware requirement that is burdensome to low-end edge computing environments, We propose sub-frame analysis method for the object detection. In specific, We divide a whole image frame into smaller ones then inference them on Convolutional Neural Network (CNN) based image detection network, which is much faster than conventional network designed forfull frame image. We reduced its computationalrequirementsignificantly without losing throughput and object detection accuracy with the proposed method.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제29권5호
• /
• pp.245-256
• /
• 2002

컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 장면의 사실성을 높이기 위하여 매우 중요한 요소이다. 전경을 렌더링 할 때 그림자의 모양이나 위치를 정확하게 나타내는 것도 중요하지만, 실제 세계에서 흔히 볼 수 있는 면적을 가지는 광원에 의한 부드러운 그림자를 효과적으로 표현하는 것도 중요하다. 그러나 현존하는 대부분의 그림자 생성 기법들은 사실적인 그림자를 사실적인 실시간으로 생성해 내기에 어려움이 많다. 기존에 제안된 영상 기반 렌더링 기법을 이용하면 실시간으로 그림자를 생성해 내는데 유용하게 사용될 수가 있다. 하지만 이러한 방법에서는 일반적으로 그림자 지도의 크기가 지나치게 방대해지기 때문에, 텍스춰 메모리에 올리기에 무리가 따르게 되므로, 효율적인 압축기법이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 그림자 지도의 크기와 압축의 부담으로 인해, 다양한 물체의 움직임을 표현하거나, 부드러운 그림자로의 확장에 어려움이 있을 수 있다. 이러한 점을 해결하고자, 본 논문에서는 영상 기반 렌더링 기법을 적용한 방법에 이미지 와핑 기법을 응용하여 그림자 지도의 크기를 대폭 줄일 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이 방법에서는 물체가 움직이는 범위와 상관없이 매우 적은 개수의 그림자 지도만으로 그림자를 만들어 낼 수 있기 때문에, 부드러운 그림자를 만들기 위한 방법으로 쉽게 적용할 수 있다. 이 논문에서 개발한 기법은 3차원 게임이나 가상 현실 등 관련 분야에서 사실적인 영상을 실시간으로 생성해 내는 데 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.

• 대한정형외과 초음파학회지
• /
• 제1권2호
• /
• pp.94-111
• /
• 2008

전통적으로 슬관절 질병은 주로 방사선 촬영과 자기 공명 영상에 근거하여 진단과 치료를 하고 있다. 그러나 방사선 진단은 골 내부의 변화에는 좋은 영상을 가져다 주지만 연부 조직의 영상은 잘 볼 수 없는 단점이 있고 외래 진료실에서 실시간으로 할 수 없는 단점이 있다. 또 자기 공명 영상은 고가이고 역시 실시간으로 볼 수 없으며 정적인 정보만 제공한다. 초음파는 동적인 영상을 실시간으로 외래 진료실에서 즉시 볼 수 있고 비용이 저렴하며 동적 영상을 제공하고 연조직 영상을 잘 보여준다. 슬관절에서는 연조직 및 골 표면의 변화까지 관찰이 가능하므로 진단에 중요한 역할을 한다. 이 글에서는 정상적인 구조물의 초음파 영상과 병적 소견을 방사선 또는 자기 공명 영상 소견과 연계하여 소개하고 그 용도의 개략적인 것들을 설명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1001-1004
• /
• 2018

많은 양의 데이터가 수집되는 산업분야에서의 IoT 플렛폼 활용도가 높아지면서 IoT플랫폼의 성능과 이상 감지가 중요한 요소가 되고 있다. 본 논문에서는 IoT 플랫폼의 데이터 수집 성능을 저해하지 않으면서 산업분야에 활용되는 디바이스의 이상을 감지하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 Soft Real-time 서비스를 제공하기 위해 데이터 전송주기를 고려한 Micro Batch를 활용했으며, 실험에는 산업분야의 이상 상황에 대한 자료수집이 사전에 이루어지기 어려운 상황을 고려해 Hotelling's $T^2$를 활용한 분석모델을 적용하였고 Hotelling's $T^2$는 이상징후를 사전에 감지하였다.

• ETRI Journal
• /
• 제40권4호
• /
• pp.446-457
• /
• 2018

Robot navigation allows robot mobility. Therefore, mobility is an area of robotics that has been actively investigated since robots were first developed. In recent years, interest in personal service robots for homes and public facilities has increased. As a result, robot navigation within the home environment, which is an indoor environment, is being actively investigated. However, the problem with conventional navigation algorithms is that they require a large computation time for their building mapping and path planning processes. This problem makes it difficult to cope with an environment that changes in real-time. Therefore, we propose a humanoid robot navigation algorithm consisting of an image processing and optimization algorithm. This algorithm realizes navigation with less computation time than conventional navigation algorithms using map building and path planning processes, and can cope with an environment that changes in real-time.