IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권3호
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pp.183-192
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2017
k-nearest neighbor (K-NN) is a well-known classification algorithm, being feature space-based on nearest-neighbor training examples in machine learning. However, K-NN, as we know, is a lazy learning method. Therefore, if a K-NN-based system very much depends on a huge amount of history data to achieve an accurate prediction result for a particular task, it gradually faces a processing-time performance-degradation problem. We have noticed that many researchers usually contemplate only classification accuracy. But estimation speed also plays an essential role in real-time prediction systems. To compensate for this weakness, this paper proposes correlation coefficient-based clustering (CCC) aimed at upgrading the performance of K-NN by leveraging processing-time speed and plurality rule-based density (PRD) to improve estimation accuracy. For experiments, we used real datasets (on breast cancer, breast tissue, heart, and the iris) from the University of California, Irvine (UCI) machine learning repository. Moreover, real traffic data collected from Ojana Junction, Route 58, Okinawa, Japan, was also utilized to lay bare the efficiency of this method. By using these datasets, we proved better processing-time performance with the new approach by comparing it with classical K-NN. Besides, via experiments on real-world datasets, we compared the prediction accuracy of our approach with density peaks clustering based on K-NN and principal component analysis (DPC-KNN-PCA).
A new signal processing system for real time displacement measurement in sinusoidal phase modulating interferometry is described. Although sinusoidal phase modulating interferometry is effective in measuring with high accuracy the displacement of an object, conventional signal processing takes a long time. In this method, detection of the object's displacement is easily achieved by sampling the interference signal at those times that satisfy certain conditions and by processing the sampled signals with electric circuits in real time. The delay time of this signal processing system is < 45${\mu}$s. Specially in this paper we describe all electronic circuit and optical system design
LiDAR 기술은 실제와 유사한 수준의 3차원 영상 정보를 제공하는 센싱 기술로, 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이 기술을 실제 활용하기 위해서는 복잡하고, 방대한 데이터 처리가 요구되며, 이에 급변하는 상황에서 빠른 대응이 필요한 군사 작전에서의 활용은 제한적이다. 본 논문에서는 무인기 플랫폼 기반의 실시간 LiDAR 데이터 처리구조를 제안하여 LiDAR 데이터 처리를 위해 무인기-고성능 데이터 처리영역 간 병렬처리와 오프로딩을 통해 실시간 수준의 탐지 정보를 제공하도록 제안한다. 또한, 제안 구조의 적용 가능성 검증을 위해 기존 처리 방식과 무인기 플랫폼의 처리환경과 유사한 ARM 클러스터에서의 병렬 처리 방식에서 실제 LiDAR 데이터의 보간 처리를 통해 처리시간, 용량을 확인하는 실험을 수행하였고, 기존 방식과 유사하거나 양호한 결과를 확인하였다. 향후 제안 구조를 기반으로 실시간성 보장이 요구되는 무인 침투자 감시 등 군사 작전에 활용될 수 있을 것이다.
This pc-vision system digitizes/displays 512*512*8 bit pixel image in real time and is capable of the various image processing. This system provides a versatile solution to those users pursuing high performance image processing system compatible with the VME bus, and is general purpose imaging system giving the optimal efficiency for machine vision, medical use and various task. In this paper, Image processing technique has classified image enhancement and image analysis in order to design and implement the pc-vision system. In order to improve processing speed, This system unilizing ROI processing performs point operation, local operation and global operation as well as common arithmetic/logic operation in real time.
네트워크 발전으로 인하여 제어시스템은 집중화에서 분산화 된 아키텍춰를 지향하고 있다. 그러나 이러한 제어시스템은 범용 운용 시스템을 기반으로 설계되어 공정처리에서 요구되는 실시간 성을 보장하기는 미흡한 점이 많아 플랜트의 제어설비로서 실시간 운영체제를 탑재한 제어시스템이 점차로 증가하고 있다. 본 논문에서는 분산제어 시스템의 기능을 위해 운영체제는 실시간 성을 보장하는 조건을 만족하도록 실시간 처리 능력, 실시간 응답의 신뢰성 및 멀티 프로세스의 기능구현에 중점을 두었으며, 이 운영체제의 바탕 위에 주요 공정처리의 기능인 루프, 로직의 가능한 처리 수를 분석하고, 이의 타당성을 검토하였다. 그리고 온라인 시 처리중인 데이터에 영향을 미치지 않는 시스템을 설계하고, 절체에 소비되는 시간을 측정 하였다.
영상 기반의 정밀한 내비게이션이나 증강현실을 구현하기 위해서 고정밀 영상 지오레퍼런싱의 실시간 수행이 필수적이다. 일반적으로 고정밀 영상 지오레퍼런싱은 일괄 번들 조정 알고리즘을 적용하여 성취될 수 있으나 처리시간으로 인해 후처리로만 가능하였다. 최근에 제안된 연속 번들 조정 알고리즘은 이와 유사한 정확도의 결과를 고속으로 산출하여 실시간 처리의 가능성을 열었다. 그러나 처리시간이 영상의 개수에 따라 점진적으로 증가하기 때문에 영상이 아주 많은 경우에 실시간 수행이 보장되지 못하는 한계가 있었다. 이러한 연속 번들 조정 알고리즘을 보완하여 본 연구는 실시간 처리를 위해 영상의 개수와 무관하게 처리시간을 항상 일정 범위로 한정시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 영상들 중에서 새롭게 취득된 영상과 통계적으로 관련성이 높은 영상들만 고려하기 때문에 처리시간을 일정 범위로 한정시키면서도 비교적 정확한 결과를 산출할 수 있다. 제안된 알고리즘을 1Hz로 취득된 영상에 적용한 결과, 평균적으로 영상을 취득할 때마다 0.02 초 이내의 처리시간을 소요하면서 기존의 일괄 번들 조정 알고리즘의 결과와 비교하여 지상점 좌표를 기준으로 ${\pm}5$ cm 이내의 정확도로 지오레퍼런싱을 수행할 수 있었다. 신뢰성 높은 고속의 영상 매칭 알고리즘과 결합된다면 스마트폰 또는 UAV 등으로 동영상을 취득하면서 함께 탑재된 위치/자세 센서의 성능을 보완하여 고정밀의 실시간 지오레퍼런싱이 가능할 것으로 판단된다.
유비쿼터스 환경에서 발생하는 실시간 데이터스트림의 처리 및 관리에 대한 요구사항이 증가되고 있다. 특히 인터넷 보안, 공장 자동화 기기설비 관리 등에서 발생하는 데이터스트림은 대용량 데이터가 실시간으로 발생하는 특징을 가지고 있어 이를 처리하기 위한 특화된 DSMS의 저장관리자의 개발이 요구된다. Coral8과 같은 기존의 DSMS의 경우 일반적인 데이터스트림의 처리가 가능 하지만 초당 10만 건 이상의 대용량의 실시간 데이터스트림이 발생하는 특수한 상황의 경우 이에 대한 처리 성능이 부족하며, 이에 대한 저장이 불가능하다. 관련 분야에서 일반적으로 사용되는 오라클10g의 경우 저장, 관리 성능은 우수하지만 실시간 데이터스트림 처리에 대한 고려가 되어 있지 않다. 본 논문에서는 삼성전자, 하이닉스, HP 등에 반도체, LCD 제조공장의 생산 기계에서 발생하는 대용량 데이터스트림을 실시간 압축 저장이 가능한 DSMS 저장관리자를 설계 및 구현하였다. 본 문에서는 시스템의 구조 및 주요 컴포넌트에 대해 설명하며, 관련시스템과 비교 평가를 통해 제안 시스템의 우수성을 보인다.
태블릿 PC의 경우 개발의 편의성 및 다양한 기능을 제공하기 위해 모바일 운영체제인 윈도우 8을 사용하는데 윈도우 계열의 경우 실시간 처리를 보장하지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 상용 솔루션과 RTiK 계열의 경우 윈도우와는 독립적인 타이머 인터럽트를 생성하기 위해 사용했던 로컬 APIC 타이머 카운트 값을 얻어 올 수 없기 때문에 실시간 처리 기능을 제공하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 태블릿 PC의 윈도우 8환경에 실시간 처리 기능을 제공하기 위해 MSR_FSB_FREQ 레지스터를 이용하여 로컬 APIC 초기 카운트 값을 설정하였다. 또한 윈도우의 저전력 기법인 C-State를 제어함으로써 생성한 타이머 인터럽트의 주기성을 보장하여 실시간 처리 기능을 제공하는 RTiK+를 설계 및 구현하였다. 구현한 RTiK+의 성능 검증 및 평가를 위해 CPU 클럭 틱의 수를 반환하는 RDTSC 명령어를 사용하여 생성된 실시간 쓰레드의 주기를 측정하였고, 1ms 주기에서 오차범위 내에서 정상 동작함을 확인하였다.
In this paper, a program for real time simulation of a vehicle is developed. The program uses relative coordinates and BEF(Backward Difference Formula) numerical integration method. Numerical tests showed that the proposed implicit method is more stable in carring out the numerical integration for vehicl dynamics than the explicit method. Hardware requirements for real time simulation are suggested. Algorithms of parallel processing is developed with DSP (digital signal processor).
An optimization-based real-time joint angle extraction method of human elbow is proposed by processing the biomedical signal of surface EMG (electromyogram) measured at the center point of biceps brachii. The EMG signal is known as non-stationary (time-varying) signal, but we assume that it is quasi-stationary because a physical or physiological system has limitations in the rate at which it can change its characteristics. Based on the assumption, a pre-processing method to obtain pre-angle values from raw EMG signal is firstly suggested, and then an optimization method to minimize the error between the pre-angle and real joint angle is proposed in this paper. Finally, we suggest the experimental results showing the effectiveness of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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