• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.542-558
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• 2023

A digital focus index (DFI) is a value used to determine image focus in scientific apparatus and smart devices. Automatic focus (AF) is an iterative and time-consuming procedure; however, its processing time can be reduced using a general processing unit (GPU) and a multi-core processor (MCP). In this study, parallel architectures of a minimax search algorithm (MSA) are applied to two DFIs: range algorithm (RA) and image contrast (CT). The DFIs are based on a histogram; however, the parallel computation of the histogram is conventionally inefficient because of the bank conflict in shared memory. The parallel architectures of RA and CT are constructed using parallel reduction for MSA, which is performed through parallel relative rating of the image pixel pairs and halved the rating in every step. The array size is then decreased to one, and the minimax is determined at the final reduction. Kernels for the architectures are constructed using open source software to make it relatively platform independent. The kernels are tested in a hexa-core PC and an embedded device using Lenna images of various sizes based on the resolutions of industrial cameras. The performance of the kernels for the DFIs was investigated in terms of processing speed and computational acceleration; the maximum acceleration was 32.6× in the best case and the MCP exhibited a higher performance.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.283-297
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• 2014

미래 인간의 삶은 사회, 경제, 정치와 개인 등 삶의 전 영역에 걸쳐 다학제적 기술의 파급효과 증대에 의해 혁신될 것이다. 특히 로봇 분야와 로봇을 이용한 차세대 게임 분야에서는 다학제적 기여와 상호작용에 의해 더욱 더 기술간 융합화가 가속화 될 것으로 전망된다. 본 연구는 지금까지의 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 기술적인 한계 및 시공간적 제약을 뛰어넘는 새로운 인터페이스 모델로, 기존 인간-로봇 인터페이스 기술에서 가질 수 없는 다양한 모달리티(modality)들의 융합을 통해 보다 신뢰성 있으며 편하고 자유로운 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 연구이다. 이족보행의 휴먼로봇과 모바일 기기 화면의 3D 콘텐츠(contents) 로봇(가상로봇)의 동작과 위치 값을 실시간적으로 연동하는 동기화(Synchronization) 엔진을 개발하고, 상호간의 정보를 주고받기 위한 무선 프로토콜(Protocol) 및 효율적인 티칭(Teaching)을 위한 학습에 의한, 다이렉트 티칭앤플레이(Direct Teaching & Play)의 티칭 프로그램 개발과, 이를 이용한 로봇 게임 시스템을 연구한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권3호
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• pp.64-69
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• 2007

시스템의 자세 제어는 사용되는 모터의 위치 제어로 대응되며, 이러한 시스템은 운용환경 시에 충격 진동이 발생하게 된다. 이러한 충격 진동 외란을 제거해야 요구하는 위치 제어를 수행할 수 있다. 로봇 제어 분야에서 불확실한 외란에 의한 로봇의 자세 제어는 가장 기본적이면서 중요한 분야중의 하나이다. 이러한 문제를 다루기 위하여 계산 토크 방식에 기초한 선형 제어기법이나 적응 제어 기법, 강인 제어 기법 등을 이용한 연구 결과들이 발표되고 있다. 그러나 그러한 기법은 일반적으로 로봇의 정확한 동력학적 특성을 알아야 하며, 구현하기가 복잡하다. 따라서 본 논문에서는 적응 규칙에 의하여 모델의 불확실성, 시스템의 변화, 외란으로 인해 발생하는 공칭 플랜트와의 오차를 보상하도록 제어 입력을 생성하는 내부 루프 부분과 공칭 플랜트 모델의 명령을 추종하도록 하여 제어 입력을 생성하는 외부 루프 부분으로 구성되는 방법인 외란관측기(Disturbance OBserver : DOB) 제어 알고리즘을 제안한다. 또한 프로세서의 신뢰성과 수치 연산 및 알고리즘의 빠른 처리를 위해 현재 사용 빈도가 높은 TI사의 DSP시리즈 중에서 부동 소수점 연산 기능을 가지면서 모터 제어에 적합한 TMS320C2000계열의 TMS320F2812을 사용하여, 운용 시 발생되는 진동 등에 대한 외란 제거를 목적으로 한다. 본 논문은 규명된 시스템 모델식을 바탕으로 DOB 제어 시뮬레이션을 수행하고 시뮬레이션으로 검증된 DOB 모터 자세 제어 알고리즘을 DSP에 적용하기 위해 코드변환하고 PMSM 모터 모델 시뮬링크 블록을 구성하여 외란 관측기 제어 알고리즘을 모터 실험 시스템에 적용함으로써 타당성을 검증하고 상용 제어기로 실제 현장에 적용 가능함을 입증한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.63-70
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• 2022

2D 객체 감지 시스템은 최근 몇 년 동안 심층 신경망과 대규모 이미지 데이터세트의 사용으로 크게 개선되었지만, 아직도 범주 내에서 데이터 부족, 다양한 외관 및 객체 형상 때문에 자율 탐색 등과 같은 로봇 공학과 관련된 응용에서 2D 물체 감지 시스템은 적절하지 않다. 최근에 소개되고 있는 구글 Objectron 또한 증강 현실 세션 데이터를 사용하는 새로운 데이터 파이프라인이라는 점에서 도약이라 할 수 있지만, 3D 공간에서 2D 객체 이해라는 측면에서 마찬가지로 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 더 성숙한 2D 물체 감지 방법을 Objectron에 도입하는 3D 물체 감지 시스템을 나타낸다. 대부분의 객체 감지 방법은 경계 상자를 사용하여 객체 모양과 위치를 인코딩한다. 본 작업에서는 가우스 분포를 사용하여 객체 영역의 확률적 표현을 탐색하는데, 일종의 확률적 IoU라 할 수 있는 Hellinger 거리를 기반으로 하는 가우스 분포에 대한 유사성 측도를 제시한다. 이러한 2D 표현은 모든 객체 감지기에 원활하게 통합할 수 있으며, 실험 결과 데이터 집합에서 주석이 달린 분할 영역에 더 가까워서 Objectron의 단점이라 할 수 있는 3D 감지 정확도를 높일 수 있다.