• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.27 no.5
• /
• pp.812-815
• /
• 2022

Images displayed on a digital devices under the sunlight are generally perceived to be darker than the original images, which leads to a decrease in visibility. For better visibility, global luminance compensation or tone mapping adaptive to ambient lighting is required. However, the existing methods have limitations in chrominance compensation and are difficult to use in real world due to their heavy computational cost. To solve these problems, this paper propose a piece-wise linear curves (PLECs)-based image enhancement method to improve both luminance and chrominance. At this time, PLECs are regressed through deep learning and implemented in the form of a lookup table to real-time operation. Experimental results show that the proposed method has better visibility compared to the original image with low computational cost.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.9B no.2
• /
• pp.199-204
• /
• 2002

Since motion estimation and motion compensation methods remove the redundant data to employ the temporal redundancy in images, it plays an important role in digital video compression. Because of its high computational complexity, however, it is difficult to apply to high-resolution applications in real time environments. If we have information about the motion of an image block before the motion estimation, the location of a better starting point for the search of an exact motion vector can be determined to expedite the searching process. In this paper, we present an adaptive motion estimation approach bated on temporal correlations of consecutive image frames that defines the search pattern and determines the location of the initial search point adaptively. Through experiments, compared with DS(Diamond Search) algorithm, the proposed algorithm is about 0.1∼0.5(dB) better than DS in terms of PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) and improves as high as 50% compared with DS in terms of average number of search point per motion vector estimation.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• autumn
• /
• pp.45-48
• /
• 1999

인터넷에서 전송 지연에 의해 발생한 패킷 손실은 인터넷이라는 공유망을 사용함으로써 불가피하게 발생하게 된다. 이러한 패킷 손실은 음성과 같이 실시간 처리가 필요한 미디어를 전송할 경우 매우 심각한 문제를 야기시킨다. 본 논문에서는 인터넷을 통한 음성통신에서 전송 지연으로 인해 발생한 패킷 손실을 time scale modification(TSM)기번을 이동하여 복원하는 방법들을 검토하였다. 청취평가 결과, 송수신단 양쪽에서 TSM을 적용할 경우 기존의 가장 우수한 접근방식인 재생성(regeneration) 방식과 거의 대등한 음질을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• spring
• /
• pp.27-30
• /
• 2000

본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후 처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후 처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 $4.5\%$, $1.3\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2004.11c
• /
• pp.82-85
• /
• 2004

This paper proposes the development of delay compensator to minimize performance degradation caused by time delays in network-based real-time control systems. The delay compensator uses the time-stamp method as a direct delay measuring method to measure time delays generated between network nodes. The delay compensator predicts the network time delays of next period in the views point of time delays and minimizes performance degradation from network through considering predicted time delays. Control output considering network time delays is generated by the defuzzification of probable time delays of next period. The time delays considered in the delay compensator are modeled by using a timed Petri net model. The proposed delay prediction mechanism for the delay compensator is evaluated through some simulation tests by measuring deviation of the predicted delays from simulated delays.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.5 no.6
• /
• pp.1122-1127
• /
• 2001

This paper proposed a speed adaptive control system with load torque observer and feed-forward compensation using neural network for air compressor system driven an induction motor. The motor receive impact load change under the influence of piston movement of up and down, and so it difficult to obtain good speed control characteristics. With real-time adjusting control gain estimated in neural network, control characteristics of motor is improved. The validity of the proposed system is confirmed through the theoretical analysis and computer simulation.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2009.07a
• /
• pp.2039_2040
• /
• 2009

본 논문은 리세트(reset) 제어이론과 상태궤환 안정성 기법을 이용하여 회전식 역진자 시스템의 강인제어시스템을 제안한다. 우선 복잡한 비선형 역진자 시스템을 평형점에서 선형화한 후 상태궤환기법을 이용하여 안정한 모델을 구성한다. 이 선형시스템 모델에서 발생할 수 있는 시스템 섭동으로 인한 실시간 제어오차를 보상하기 위한 리세트 제어알고리즘을 보조제어시스템으로 추가한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 제어 알고리즘의 타당성 및 성능의 개선정도를 분석한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2009.07a
• /
• pp.1829_1830
• /
• 2009

본 논문은 로봇이 처한 환경의 실시간 상황 인식을 위한 지능형 센서 인터페이스를 연구 개발하여 다양한 환경에서의 안정되고 유연한 이족 보행 로봇의 동적 보행 제어를 수행하였다. 자이로 및 가속도 센서를 적용한 실험을 통하여 간단한 보상만으로도 로봇의 안정도가 확연히 개선되는 사실을 알 수 있었다. 미지의 외력이 가해져 로봇이 불안정한 상태가 계속될 때 상체의 기울기 보정이 무게중심을 보다 안정된 영역쪽으로 이동시켜 곧바로 균형을 잡아준다. 또한 압력센서를 이용한 ZMP 측정과 이를 통한 균형 제어 실험 결과 뛰어난 보행을 구현할 수 있었다. 불규칙적인 지면에서도 발바닥에 가해지는 압력 분포가 변화하는 것을 이용하여 ZMP가 항상 로봇의 발바닥 지지 영역 안으로 오도록 제어하였다. 이것을 통해 로봇은 경사면을 보행하거나 기울기가 변하는 바닥에서 쓰러지지 않고 안정한 상태를 유지하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06d
• /
• pp.459-461
• /
• 2012

본 논문에서는 식물재배기에 유입되는 조도 정보를 자동 센싱하여 대상 식물의 생육에 적합한 목표조도와 비교과정을 거쳐 LED의 밝기를 지능적으로 제어하기 위한 상황인식기반의 식물재배용 LED 제어 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 식물 생육 환경 모니터링을 위해 조도, 온도, 습도, CO2 등의 이기종 센서들을 ZigBee 기반의 통합센서 형태로 설계 및 제작하고, GUI기반의 모니터링 시스템을 구현하여 실시간으로 식물 생육 환경 정보를 수집한다. 데이터베이스에 저장되어 있는 재배대상식물의 표본데이터 중 광보상과 광포화 정보를 기준으로 상황에 따라 변화하는 외부 조도정보와 비교하여 LED 인공광의 밝기를 시스템에 의한 자율 처리에 의해 지능적으로 제어함으로써 불필요한 조명 에너지 소비를 절감하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
• /
• 1998.03a
• /
• pp.148-153
• /
• 1998

In order to control thermal deformation of machine origin of machine tools due to internal and external heat sources, the real-time compensation system has been developed. First, GMDH models were constructed to estimate thermal deformation of machine origin for a vertical machining center through the measurement of deformation data and temperature data of specific points on the machine tool. Thermocouples and gap sensors are used respectively for measurement. These models are nonlinear equations with high-order polynomials and implemented in a multilayered perceptron type network structure. Secondly, work origin shift method were developed by implementing digital I/O interface board between CNC controller and IBM-PC. The work origin shift method is to shift the work origin by the compensation amounts which is calculated by pre-established GMDH model. From the experimental result, thermal deformation of machine origin was reduced to below $\pm$5${\mu}{\textrm}{m}$.