Modern superscalar processors exploit Instruction Level Parallelism to achieve high performance by speculative techniques such as branch prediction. The indirect branch target prediction is very difficult compared to the prediction of direct branch target and branch direction, since it has dynamically polymorphic target. We present a accurate and hardware-efficient indirect branch target predictor. It can reduce the tags which has to be stored in the Indirect Branch Target Cache without a sacrifice of the prediction accuracy. We implement the proposed scheme on SimpleScalar and show the efficiency running SPEC95 benchmarks.
Performance-based seismic design allows a structure to develop inelastic response during earthquakes. This modern seismic design requires more clearly defined levels of inelastic response. The ultimate deformation of a structure without total collapse (target displacement) is used to obtain the inelastic deformation capacity (inelastic performance). The inelastic performance of a structure indicates its performance under excitation. In this study, a new energy-based method to obtain the target displacement for reinforced concrete frames under cyclic loading is proposed. Concrete structures were analyzed using nonlinear static (pushover) analysis and cyclic loading. Failure of structures under cyclic loading was controlled and the new method was tested to obtain target displacement. In this method, the capacity energy absorption of the structures for both pushover and cyclic analyses were considered to be equal. The results were compared with FEMA-356, which confirmed the accuracy of the proposed method.
To get the robust and reliable input command, we designed shaping function for target tracking system with commander's handle. Input signals of the commander's handle are generated by human operator. It is response of the human to reduce the error between target and gun. But, tracking error while operator aim a moving target manually gives poor system performance. Input noise, particularly, affects hit accuracy as the system performance. We proposed the design method of input command shaping to reduce the Input noise and to improve the operation ability and convenience. We performed the experiments with combat vehicle, example of Target Tracking System, to show the proposed method is efficient and practical.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.1
no.1
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pp.38-42
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1995
This paper presents a target scoring method using shock wave signals, which are generated from the supersonic speed of a projectile. The shock wave is detected from three acoustic sensors located in the target plane and the difference of the delay times are measured. The target coordinates are calculated from the effective propagation of velocity (EPV) and the delay times of the shock wave; and the EPV is from the projectile velocity and the delay time. With a comparison between the measurement result and the known coordinates, the accuracy and the usefulness of the proposed scheme is validated.
Based on multiple measurements of ionization loss, the Time Projection Chamber (TPC) combines strong tracking ability with particle identification ability in a large momentum range, which is an important advantage of TPC detection technology over traditional ionization measurement technology. According to these two characteristics of TPC, applying it to the measurement of fission cross-section can greatly improve the measurement accuracy. During the measurement of the fission cross-section, the number of target nuclei is required to be accurately measured. So this paper introduces a method for measuring the number of 235U target nuclei using a fission TPC system. The measurement result agrees with the reference value, and relative error is around 1 %.
This study was to examine how visual angle of matrix corresponding to the physical properties of P300 speller and eye gaze corresponding to the user's personal characteristics influence on the accuracy of P300. Visual angle of the matrix was operated as the distance between the user and the matrix and three groups were composed: 60 cm group, 100 cm groups, and 150 cm group. Eye gaze methods was consisted three conditions. Head moving condition was putting eye gaze using head, pupil moving condition was moving pupil with the head fixed, while the eye fixed condition is to fix the eye gaze at the center of the matrix. The results showed that there was significant difference in the accuracy of P300 speller according to the eye gaze method. The accuracy of the head moving condition was higher than the accuracy of pupil moving conditions, accuracy of pupil moving conditions was higher than the accuracy of the eye fixed conditions. However, the effect of visual angle of matrix and interaction effect were not significant. When P300 amplitude of target character was measured depending on how you stare at the target character, P300 amplitude of the head moving condition was greater than P300 amplitude of the pupil moving condition. There was no significant difference in the error distribution in head moving condition and pupil moving condition, while there was a significant difference between two eye gaze conditions and fixed gaze condition. The error was located at the neighboring characters of the target character in head moving condition and pupil moving condition, while the error was relatively distributed widely in fixed eye condition, error was occurred with high rate in characters far away from the center of matrix.
In this paper, characteristics of the motions of a human arm are investigated experimentally. When the conditions of the target point are restricted, human adjusts its trajectory and velocity pattern of the arm to fit the conditions skillfully. The purpose of this work is to examine the characteristics of the trajectory, velocity pattern, and the size of the duration in the following cases. First, we examine the case of point-to-point motion. The results are consistent with the minimum jerk theory. However, individual differences in the length of the duration can be observed in the experiment. Second, we examine the case which requires accuracy of positioning at the target point. It is found that the velocity pattern differs from the bell shaped pattern explained by the minimum jerk theory, and has its peak in the first half of the duration. When higher accuracy of the positioning is required, learning effects can be observed. Finally, to examine the case which requires constraint of the arm posture at the target point, we conduct experiments of a human trying to grasp a cup. It is considered that this motion consists of two steps : one is the positioning motion of the person in order to start the grasping motion, the other is the grasping motion of the human's hand approaching toward the cup and grasping it. In addition, two representative velocity patterns are observed : one is the similar velocity pattern explained in the above experiment, the other is the velocity pattern which has its relative maximum in the latter half of the duration.
In teleoperating, as seeing the monitor screen obtained from a camera instituted in the working environment, human operator generally controls the slave arm. Because we can see only 2-D image in a monitor, human operator does not know the depth information and can not work with high accuracy. In this paper, we proposed a traded control method using an visual sensor for the purpose of solving this problem. We can control a teleoperation system with precision when we use the proposed algorithm. Not only a human operator command but also an autonomous visual sensor feedback command is given to a slave arm for the purpose of coincidence current image features and target image features. When the slave arm place in a distant place from the target position, human operator can know very well the difference between the desired image features and the current image features, but calculated visual sensor command have big errors. And when the slave arm is near the target position, the state of affairs is changed conversely. With this visual sensor feedback, human does not need coincide the detail difference between the desired image features and the current image features and proposed method can work with higher accuracy than other method without, sensor feedback. The effectiveness of the proposed control method is verified through series of experiments.
The high-order Laplacian-type filter, which is capable of providing isotropic and sharp cut-off filtering on the spherical domain, is essential in processing geophysical data. In this study, a spherical high-order filter was designed by combining the Fourier method with finite difference-method in the longitude and latitude, respectively. The regular grid system was employed in the filter, which has uniform angular spacing including the poles. The singularity at poles was eliminated by incorporating variable transforms and continuity-matching boundary conditions across poles. The high-order filter was assessed using the Rossby-Haurwitz wave, the observed geopotential, and observed wind field. The performance of the filter was found comparable to the filter based on the Galerkin procedure. The filter, employing the finite difference method, can be designed to give any target order of accuracy, which is an important advantage being unavailable in other methods. The computational complexity is represented with 2n-1 diagonal matrices solver with n being the target order of accuracy. Along with the availability of arbitrary target-order, it is also advantageous that the filter can adopt the reduced grid to increase computational efficiency.
Park, Sung-Jun;Islam, Md. Mahbubul;Baek, Joong-Hwan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.3
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pp.1121-1141
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2020
We propose a robust visual object tracking algorithm fusing a convolutional neural network tracker trained offline from a large number of video repositories and a color histogram based tracker to track objects for mixing immersive audio. Our algorithm addresses the problem of occlusion and large movements of the CNN based GOTURN generic object tracker. The key idea is the offline training of a binary classifier with the color histogram similarity values estimated via both trackers used in this method to opt appropriate tracker for target tracking and update both trackers with the predicted bounding box position of the target to continue tracking. Furthermore, a histogram similarity constraint is applied before updating the trackers to maximize the tracking accuracy. Finally, we compute the depth(z) of the target object by one of the prominent unsupervised monocular depth estimation algorithms to ensure the necessary 3D position of the tracked object to mix the immersive audio into that object. Our proposed algorithm demonstrates about 2% improved accuracy over the outperforming GOTURN algorithm in the existing VOT2014 tracking benchmark. Additionally, our tracker also works well to track multiple objects utilizing the concept of single object tracker but no demonstrations on any MOT benchmark.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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