부호화 구경 카메라는 바늘구멍 카메라의 고분해능 특성을 유지하면서 신호대잡음비를 향상시키기 위해 개발되었다. 이 연구의 목적은 몬테칼로 모사방법을 이용하여 부호화 구경 카메라의 최적화 및 성능 분석을 통해 갑상선 영상의 가능성을 평가하는 것이다. GATE 코드를 이용하여 부호화 구경의 두께에 따른 부호화 구경 카메라의 Tc-99 m 선원에 대한 공간분해능, 신호대잡음비, 균일도를 평가하였다. 그리고 부호화 구경 카메라와 바늘구멍 카메라의 영상 획득 성능을 비교하였다. 연구 결과 부호화 구경 마스크 두께에 따른 분해능 차이는 거의 없었으나, 신호대잡음비는 구경 두께가 두꺼워질수록 향상되어 최고값을 보인 뒤 다시 감소하는 추세를 보였다. 이는 두께에 따른 마스크의 투과율과 관계가 있었다. 균일도는 구경 두께가 두꺼워질수록 성능이 향상하였다. 부호화 구경 카메라의 공간분해능은 바늘구멍 카메라와 거의 비슷하였으나, 신호대잡음비는 약 30배 정도 향상되는 것을 확인하였고, 이는 부호화 구경 카메라로 고분해능, 고 신호대잡음비의 갑상선 영상 획득이 가능함을 보여준다.
본 논문에서는 3차원 얼굴 인식기에서의 입력 데이터로 적합한 얼굴 데이터의 유클리디안 복원 시스템을 제안한다. 카메라 영상을 통한 유클리디안 복원을 위해서는 카메라의 보정정보와 복원할 특징 점의 대응 쌍 정보가 필요한데, 보정정보는 시스템의 변경이 없다면 불변한다. 따라서 고속의 유클리디안 복원을 위해서는 스테레오 영상간의 대응 쌍 정보 획득이 가장 중요하다. 시스템은 두 개의 카메라와 프로젝터 한 대로 구성하며, 피사체에 패턴을 투사하고 두 개의 카메라로부터 영상을 획득함으로써 동작한다. 사용 패턴은 단일 투사 줄무늬 패턴을 사용하며 줄무늬의 색도 정보와 채도 정보를 이용하여 '절대 코드 패턴'을 생성한다. 사용 시스템은 두 개의 카메라를 사용하기 때문에 색도 정보와 채도 정보가 비슷한 두 개의 영상을 얻을 수 있으며 이것은 획득한 두 개의 영상에 있는 줄무늬들에 대해 동일한 절대 라벨을 얻을 수 있게 한다. 절대 라벨링 된 줄무늬는 에피폴라 라인(epipolar line)상의 점들과 일대일 정합을 통해 고속의 3차원 데이터 복원을 가능하게 한다. 제안 방식은 얼굴 데이터에 적용되었으며 정확도와 총 소요 시간의 측정을 통해 제안 방식이 기존 방식에 비해 정확도 면에서 뒤지지 않으면서도 복원 속도 면에서 장점을 가짐을 확인할 수 있었다.
Recent increasing demand on the indoor localization requires more advanced and hybrid technology. This paper proposes an application of the hybrid indoor localization method based on a position-coded pattern that can be used with other existing indoor localization techniques such as vision, beacon, or landmark technique. To reduce the pattern-recognition error rate, the error detection and correction algorithm was applied based on Hamming code. The indoor localization experiments based on the proposed algorithm were performed by using a QCIF-grade CMOS sensor and a position-coded pattern with an area of $1.7{\times}1.7mm^2$. The experiments have shown that the position recognition error ratio was less than 0.9 % with 0.4 mm localization accuracy. The results suggest that the proposed method could be feasibly applied for the localization of the indoor mobile service robots.
이 논문에서는 다중 TCM (Multiple Trellis-Coded Modulation, MTCM)을 적용하여 변조 시스템의 성능 을 향상 시컨 트렐리스 부호화된 8DPSK를 구성하고 그 성능을 분석한다. 또한 BER(Bit Error Rate)의 향상 을 위해 다중 심볼 차동 검파 방식을 적용한다. 모탤링한 채덜은 디지틀 위성 이동 통신 채널인 라이시안 페이 딩(Rician fading) 채널이다. 디코딩 방볍은 비터비 알고리듬을 사용하며, 연집 에러에의한 비터비 디코더의 에러 전파를 막기위해 인터리빙을 사용한다. 컴퓨터 시율레이션올 통하여 다중 TCM파 다중 심벌 차동 겁파를 적용한 트렐리스 부호화된 8DPSK는 동일한 대역폭 효율을 갖는 부호화되지 않은 차동 변조 방식보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있다. 또한 페이딩 환경에서는 인터리빙 방법이 성능 향상에 중요함을 알 수 있다.
Many researchers have been considering genetic algorithms to system optimization problems. Especially, real-coded genetic algorithms are very effective techniques because they are simpler in coding procedures than binary-coded genetic algorithms and can reduce extra works that increase the length of chromosome for wide search space. Thus, this paper presents a fuzzy system design technique to improve the performance of the fuzzy system. The proposed system consists of two procedures. The primary tuning procedure coarsely tunes fuzzy sets of the system using the k-means clustering algorithm of which the structure is very simple, and then the secondary tuning procedure finely tunes the fuzzy sets using enhanced real-coded genetic algorithms based on the primary procedure. In addition, this paper constructs multiple fuzzy systems using a data preprocessing procedure which is contrived for reflecting various characteristics of nonlinear data. Finally, the proposed fuzzy system is applied to the field of time series prediction and the effectiveness of the proposed techniques are verified by simulations of typical time series examples.
본 논문은 Gray 부호화된 QAM (Quadrature Amplitude Modulation) 신호를 I 축 상에서 M개의 심벌을 갖는 M-PAM (Pulse Amplitude Modulation)과 Q 축 상에서 N개의 심벌을 갖는 N-PAM으로 분리한다. 수신된 심벌 신호를 비트 연판정 값으로 변환하기 위하여 Euclidean 거리를 이용한 근사화된 MAP (Maximum a Posteriori) 알고리듬을 제시한다. 기존의 Max-Log-MAP 방식은 일반 MAP 방식에서 사용하는 지수함수 혹은 로그함수 대신 심벌간 거리 비교를 통하여 구현 복잡도를 낮추었다. 그러나 심벌의 수가 증가 할수록 비교대상이 많아지므로 구현 복잡도가 증가하게 된다. 제안된 알고리듬은 사칙 연산에 의해 계산이 되기 때문에 직관적으로 구현복잡도가 낮아짐을 알 수 있다.
In this paper, reliability-based design optimization (RBDO) of structures is addressed. For this purpose, the global search and optimization capabilities of genetic algorithm (GA) are combined with the efficiency and reasonable accuracy of an advanced moment-based finite element reliability method. For performing RBDO, three variants of GA including a real-coded, a binary-coded and an improved binary-coded GA are developed. In these methods, GA performs (finite element) reliability analyses to evaluate reliability constraints. For truss structures which include finite element modeling, reliability constraints are evaluated using finite element reliability analysis. Response sensitivity required for finite element reliability analysis is obtained by direct differentiation method (DDM) rather than finite difference method (FDM). The proposed methods are examined within four standard test examples and real-world design problems. The results illustrate the superiority and efficiency of the improved binary-coded GA. Results also illustrate that DDM significantly reduces the computational cost and improves the efficiency of the optimization procedure.
An accurate approach for diagnosis of attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) is presented in this paper. The presented technique efficiently classifies three subtypes of ADHD (ADHD-C, ADHD-H, ADHD-I) and typically developing control (TDC) by using only structural magnetic resonance imaging (MRI). The research examines structural MRI of the hippocampus from the ADHD-200 database. Each available MRI has been processed by a region-of-interest (ROI) to build a set of features for further analysis. The presented ADHD diagnostic approach unifies feature selection and classification techniques. The feature selection technique based on the proposed binary-coded genetic algorithm searches for an optimal subset of features extracted from the hippocampus. The classification technique uses a chosen optimal subset of features for accurate classification of three subtypes of ADHD and TDC. In this study, the famous Extreme Learning Machine is used as a classification technique. Experimental results clearly indicate that the presented BCGA-ELM (binary-coded genetic algorithm coupled with Extreme Learning Machine) efficiently classifies TDC and three subtypes of ADHD and outperforms existing techniques.
Ultrasonic sensors are widely used in mobile robot applications to recognize external environments by virtue that they are cheap, easy to use, and robust under varying lighting conditions. In most cases, a single ultrasonic sensor is used to measure the distance to an object based on time-of-flight (TOF) information, whereas multiple sensors are used to recognize the shape of an object, such as a comer, plane, or edge. However, the conventional sequential driving technique involves a long measurement time. This problem can be resolved by pulse coding of ultrasonic signals, which allows multi-sensors to be emitted simultaneously and adjacent objects to be distinguished. Accordingly, this paper presents a new simultaneous coded driving system for an ultrasonic sensor array for object recognition in autonomous mobile robots. The proposed system is designed and implemented. A micro-controller unit is implemented using a DSP, Polaroid 6500 ranging modules are modified for firing the coded signals, and a 5-channel coded signal generating board is made using a FPGA. To verify the proposed method, experiments were conducted in an environment with overlapping signals, and the flight distances fur each sensor were obtained from the received overlapping signals using correlations and conversion to a bipolar PCM-NRZ signal.
전체 부호화 비트중 일부 비트이 수신만으로도 나은 양호한 영상을 재생할 수 있는 DCT 부화화 영상의 최적 비트 정열에 의한 점진적 전송을 제안하였다. 이는 한 비크 더 전송함으로서 재생 영상의 왜곡을 가장 많이 줄이는 비트부터 단계적으로 전송하는 것이다. 이를 위해서 Embedded 양자화기의 재생 레벨과 한비트 더 전송함으로서 얻어지는 새로운 재생 레벨과 차의 제곱을 의미하는 PTF를 정의하였으며 부호화 비트에대한 PTF를 순차 정렬함으로서 비트 전송 순서를 얻었다. 결과로 제안한 방법은 기존의 zig-zag주사에 의한 전송보다 동일 비트율에서 작은 왜곡과 보다 나은 화질을 갖는 영상을 재생할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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