KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.321-340
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2016
The Compressive Video Sensing (CVS) is a useful technology for wireless systems requiring simple encoders but handling more complex decoders, and its rate-distortion performance is highly affected by the quantization of measurements and reconstruction of video frame, which motivates us to presents the Space-Time Quantization (ST-Q) and Motion-Aligned Reconstruction (MA-R) in this paper to both improve the performance of CVS system. The ST-Q removes the space-time redundancy in the measurement vector to reduce the amount of bits required to encode the video frame, and it also guarantees a low quantization error due to the fact that the high frequency of small values close to zero in the predictive residuals limits the intensity of quantizing noise. The MA-R constructs the Multi-Hypothesis (MH) matrix by selecting the temporal neighbors along the motion trajectory of current to-be-reconstructed block to improve the accuracy of prediction, and besides it reduces the computational complexity of motion estimation by the extraction of static area and 3-D Recursive Search (3DRS). Extensive experiments validate that the significant improvements is achieved by ST-Q in the rate-distortion as compared with the existing quantization methods, and the MA-R improves both the objective and the subjective quality of the reconstructed video frame. Combined with ST-Q and MA-R, the CVS system obtains a significant rate-distortion performance gain when compared with the existing CS-based video codecs.
본 논문은 회전안정성을 갖는 탄도수정탄의 대기속도 추정을 위한 필터 설계에 대하여 설명한다. 대상 시스템은 운용상의 제약(공간, 파워)으로 인하여, 대기속도 측정을 위한 센서를 사용할 수 없다. 따라서 한정된 센서를 이용한 대기속도 추정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 IMU(가속도계, 자이로)에서 측정하는 3축 가속도와 각속도 데이터만 이용하여, 대기속도 추정을 위한 필터를 설계하였다. 대상 시스템의 경우, 넓은 속도, 고도의 운용범위를 커버하기 위한 추정 필터가 필요하므로 본 연구에서는 확장 칼만필터를 설계하여 기존의 연구와의 차별성을 두었다. 확장 칼만필터 설계를 위한 자코비안 행렬은 NRF(No-roll frame)에서의 간략화된 선형모델을 이용하여 구성하였다. 최종적으로 센서 오차와 바람 모델을 포함한 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검토하였다. 이때, 시뮬레이션은 설계한 대기속도와 각속도 모델 오차의 영향을 분석하기 위하여 네 가지 경우의 프로세스 공분산 행렬 값에 대한 영향을 분석하였다.
저가형 GNSS (global navigation satellite system) 수신 모듈에 DGNSS (differential GNSS) 서비스를 적용하기 위한 방안으로 거리 영역의 보정정보를 위치 영역으로 투영한 후, stand-alone으로 산출한 위치에 적용하는 DGNSS-CP 방식이 제안된 바 있다. DGNSS-CP 를 상용 수신기 또는 휴대폰에 적용하기 위해서는 항법 방정식의 관측행렬을 이용하여 위치영역 투영 방정식을 구성하므로, 각 위성의 시선벡터를 산출하여야 한다. GNSS 항법 메시지, 배치 정보 등이 시선벡터 산출을 위하여 사용되는데, 각 방법에 따라 정확도와 연산량 등의 성능에 차이가 발생한다. 본 연구에서는 제시된 두 가지 시선벡터 산출 방식에 따라 DGNSS-CP의 성능에 어떠한 영향을 끼치는지 확인하기 위하여, Septentrio PolaRx4 Pro 수신기에서 stand-alone mode 로 저장된 데이터에 해당 알고리즘을 적용하였고, 배치 정보를 사용하는 방법이 궤도정보를 사용하는 방법에 비해 정확도 면에서는 그 성능이 RMS (root mean square) 0.1 m 가량 저하되는 반면, 연산량은 약 1/15수준으로 줄일 수 있음을 확인하였다.
The new field of learning control develops controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this task. The simplest forms of learning control are based on the same concept as integral control, but operating in the domain of the repetitions of the task. In the previous paper, I had studied the use of such controllers in a decentralized system, such as a robot with the controller for each link acting independently. The basic result of the paper is to show that stability of the learning controllers for all subsystems when the coupling between subsystems is turned off, assures stability of the decentralized learning in the coupled system, provided that the sample time in the digital learning controller is sufficiently short. In this paper, we present two examples. The first illustrates the effect of coupling between subsystems in the system dynamics, and the second studies the application of decentralized learning control to robot problems. The latter example illustrates the application of decentralized learning control to nonlinear systems, and also studies the effect of the coupling between subsystems introduced in the input matrix by the discretization of the system equations. The conclusion is that for sufficiently small learning gain, and sufficiently small sample time, the simple learning control law based on integral control applied to each robot axis will produce zero tracking error in spite o the dynamic coupling in the robot equations. Of course, the results of this paper have much more general application than just to the robotics tracking problem. Convergence in decentralized systems is seen to depend only on the input and output matrices, provided the sample time is suffiently small.
After emerging of Microsoft Kinect, the interest in three-dimensional (3D) depth image was significantly increased. Depth image data of an object can be converted to 3D coordinates by simple arithmetic calculation and then can be reconstructed as a 3D model on computer. However, because the surface coordinates can be acquired only from the front area facing Kinect, total solid which has a closed surface cannot be reconstructed. In this paper, 3D registration method for multiple Kinects was suggested, in which surface information from each Kinect was simultaneously collected and registered in real time to build 3D total solid. To unify relative coordinate system used by each Kinect, 3D perspective transform was adopted. Also, to detect control points which are necessary to generate transformation matrix, 3D randomized Hough transform was used. Once transform matrices were generated, real time 3D reconstruction of various objects was possible. To verify the usefulness of suggested method, human arms were 3D reconstructed and the volumes of them were measured by using four Kinects. This volume measuring system was developed to monitor the level of lymphedema of patients after cancer treatment and the measurement difference with medical CT was lower than 5%, expected CT reconstruction error.
영상에 포함된 잡음은 영상의 화질 및 압축효율을 저하시킨다. 이러한 잡음을 영상의 에지 성분을 보존하면서 제거하기 위해 다양한 비정적(nonstationary) 영상 모델에 근거한 잡음제거 알고리듬이 제안되었다. 하지만, 기존의 비정적 영상 모델에서는 연산량의 부담을 덜기 위해 각 화소들 사이에 상관관계(correlation)가 없다고 가정하여 영상의 미세한 정보들이 필터링에 의하여 훼손된다. 본 논문에서는 영상의 비정적 상관관계를 고려하면서도 계산적으로 효율적인 적응적 잡음제거 알고리듬을 제안한다. 이를 위해 영상신호는 비정적 평균을 가지며, 각기 다른 형태의 정적(stationary) 상관관계를 가지는 부분 영상으로 분리된다고 가정된다. 제안된 영상 모델에서 유도되는 공분산(covariance) 행렬의 특수한 구조를 이용하여 계산적으로 효율적인 FFT에 기반한 적응적 선형최소자승오차 필터를 유도한다. 제안된 영상 모델의 정당성과 알고리듬의 효율성을 실험적으로 확인한다.
일반적으로 공간적 상관도가 존재하는 채널에서 다중 안테나 시스템은 그 성능이 열화되는 것으로 알려져 있다. 이를 극복하기 위한 방안으로 안테나 선택을 통해 공간적 상관도를 극복하고 다이버시티와 공간 다중화의 스위칭을 통해서 시스템의 에러 확률을 개선하는 안테나 선택 및 스위칭 시스템 방식을 들 수 있다. 그러나 이러한 시스템의 경우 채널의 공간적 상관도에 대한 모델링의 어려움으로 인해 이론적인 분석이 미비한 실정이다. 본 논문에서는 채널의 Frobenius norm과 최소 고유치들의 통계적인 특성을 이용하여 안테나 선택 및 스위칭 시스템의 성능을 이론적으로 분석하고, 모의 실험 결과와의 비교를 통해 유사한 성능을 보이고 있음을 확인한다.
본 논문은 선형예측부호의 개선을 위한 새로운 과정을 제안한다. 코딩에 따른 오차를 줄이기 위하여, 신호에 윈도우를 적용하는 과정과 선형예측 과정의 순서를 바꾸었다. 이 처방은 윈도우를 적용한 자기상관을 이용하여 선형예측부호를 추출하는 것에 해당한다. 기존의 방법에서는 보다 적은 파라미터에 대해 레빈슨-더빈의 재귀적 계산법을 적용하는 것이 가능한 반면, 본 논문에서 제안된 방법에서는 더 많은 작업 파라미터에 대한 역행렬 계산이 필요하므로, 보다 긴 계산 시간이 요구된다. 하지만, 여러 음성 음소에 대해 테스트한 결과, 제안된 방법에 의하면 기존의 기술에 비해 약 5 % 적은 파워 왜곡이 얻어짐이 밝혀졌다. 따라서 부호화의 신뢰성에 관한 한, 기존의 기술에 비해 본 논문에서 제안된 방법이 더 나은 것으로 사료된다. 40명에 의해 발성된 50 고립단어에 대한 화자종속 음성인식 시험에서도 제안된 방법이 보다 우수한 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 RAM에서 발생하는 모든 PSF(Pattern Sensitive Fault)를 검사하기 위한알고리즘과 테스트회로를 제안하였다. 기존의 테스트회로와 사용된 알고리즘은 RAM셀들을 연속적으로 테스트하거나 메모리의 2차원적 구조를 사용하지 못했기 때문에 많은 테스트 시간이 소요되었다. 본 논문에서는 기존의 RAM회로에 테스트를 위한 부가적인 회로를 첨가하여 병렬적으로 RAM을 테스트 하는 방법을 제안하였다. 부가적으로 첨가된 회로로는 병렬 비교기와 오류 검출기, 그룹 선택회로 이고 병렬 테스팅 위해서 수정된 디코더를 사용하였다. 또한, 효과적인 테스트 패턴을 구하기 위해 Eulerian경로의 구성방법에 대해서도 연구를 수행하였다. 결과적으로, 본 논문에서 사용한 알고리즘을 사용하면 b x w=n의 매트릭스 형태로 표현되는 RAM을 테스트하는데 325*워드라인 수 만큼의 동작이 필요하게 된다. 구현한 각 회로에 대해서 회로 시뮬레이션을 수행한 후 10 bit*32 word Testable RAM을 설계하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.11-20
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2017
시간의 변화뿐만 아니라 공간 위치의 변화를 함께 고려한 자료를 공간 시계열 자료라고 한다. 공간 시계열 자기회귀 이동평균 모형과 공간 시계열 중선형 모형에 대해 소개하고 각각의 Kalman Filter 방법에 의한 모수 추정의 과정을 거쳐 최종 선택된 모형의 예측력을 비교하였다. 또한 공간 시계열 자료의 모형에 포함되는 가중행렬에 대하여 기존의 방법인 동일한 가중치와 더불어 거리에 비례한 가중치와 인구수에 비례한 가중치를 제안하였다. 실증분석을 위해 한국질병관리본부에서 수집한 유행성 이하 선염 자료를 활용하여 가중치를 달리한 공간 시계열 모형을 적합시키고 예측하였다. 예측 오차 제곱합을 활용하여 어느 모형이 가장 효과적인 모형인지 판정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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