• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.163-172
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• 2005

복잡한 환경에서 이동하는 사람의 얼굴영역은 배경과 조명에 의해 확장, 축소 검출되기도 하고 잘못된 영역을 오검출하기도 한다. 본 논문에서는 동영상에서 얼굴을 추적하는데 있어서 확장 혹은 축소검출이나 오검출 문제를 해결하기 위해 블록차 영상과 칼만예측기를 사용하는 방법을 제안한다. 블록차영상은 입력영상을 블록화하여 차영상을 얻는 방법으로 미세한 움직임까지 검출이 가능하여 영상에서 움직임이 작은 경우에도 검출이 가능하게 된다. 검출된 움직임영역에서 얼굴영역은 1차적으로 피부색을 이용하여 검출하며 피부색이 검출되지 않은 경우는 움직임 영역의 경계선을 8이웃화소 창을 이용하여 부호화하고 머리부분의 코드를 갖는 영역을 얼굴영역으로 추정하는 방법을 사용한다. 추정된 얼굴영역을 컬러분할하고 분활된 영역에서 피부색과 가장 가까운 색을 갖는 영역을 얼굴영역으로 판단한다. 얼굴영역은 최외각화소를 포함하는 4각형으로 표시하소 각 정점의 이동을 칼만예측기를 이용하여 추정하고 추정된 위치에서 얼굴영역을 검출하는 방법을 사용한다. 제안하는 방법은 동영상에서 얼굴영역검출의 정확도를 높이고 얼굴영역의 추적에서 얼굴영역검출에 소요되는 시간을 상당부분 감소시키는 효과를 고두게 됨을 실험을 통해 입증하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권10호
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• pp.95-104
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• 2004

본 논문에서는 0.13㎛ 이하의 deep sub-micron 공정처럼 누설 전류가 심한 공정을 이용하여 멀티미디어 SoC를 설계할 때, 가장 전력 소모가 높은 움직임 추정 기법의 전력 소모를 줄이기 위한 저전력 움직임 추정기의 아키텍쳐를 제안하였다. 제안하는 아키텍쳐는 기존의 동적 전력 소모만을 고려한 구조와는 달리 정적 전력 소모까지 고려하여 누설 전류가 심한 공정에 적합한 구조로, 효율적인 전력 관리가 필수적인 동영상 전화기 등의 각종 휴대용 정보기기 단말기에 적합한 형태이다. 제안하는 아키텍쳐는 하드웨어 구현이 용이한 전역 탐색 기법 (full search)을 기본으로 하며 동적 전력 소모를 줄이기 위하여 조기 은퇴(early break-off) 기법을 도입하였다. 또한 정적 전력 소모를 줄이기 위하여 전원선 잡음을 고려한 메가블록 전원 차단 기법을 사용하였다. 제안된 아키텍쳐를 멀티미디어 SoC에 적용하였을 때의 효용성을 검증하기 위해 시스템 수준의 제어 흐름과 저전력 제어 기법을 개발하였으며, 이를 바탕으로 시스템 수준에서의 소모 전력을 계산하였다. 모의실험 결과 0.13㎛ 공정에서 전력 소모가 50% 정도로 감소함을 확인할 수 있었다. 선폭의 감소와 칩 내부 발열량의 증가로 인한 누설 전류의 증가를 고려할 때, 기존의 동적 전력 소모만을 고려한 구조는 전력 감소 효율이 점점 나빠짐에 반하여 제안하는 움직임 추정기 아키텍쳐는 안정적인 전력 감소 효율을 보여주었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1998년도 제13차 학술회의논문집
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• pp.301-307
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• 1998

The goal of this paper is to describe an advanced method of the fault diagnois using Control Theory with reference to a crack detection, a new way to localize the crack position under infulence of the plant disturbance and white measurement noise on a rotating shaft. As a first step, the shaft is physically modelled with a finite element method as usual and the dynamic mathematical model is derived from it using the Hamilton - principle and in this way the system is modelled by various subsystems. The equations of motion with crack is established by adaption of the local stiffness change through breathing and gaping from the crack to the equation of motion with un-damaged shaft. This is supposed to be regarded as reference for the given system. Based on the fictitious model of the time behaviour induced from vibration phenomena measured at the bearings, a nonlinear State Observer is designed in order to detect the crack on the shaft. This is elementary NL- observer(EOB). Using the elementary observer, an Estimator(Observer) Bank is established and arranged at the certain position on the shaft. In case a crack is found and its position is known, the procedure for the estimation of the depth is going to begin.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.524-527
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• 1997

Conventional target tracking algorithms based on the linear estimation techniques perform quite efficiently when the target motion does not involve maneuvers. Target maneuvers involving short term accelerations, however, cause a bias in the measurement sequence. Accurate compensation for the bias requires processing more samples of which adds to the computational complexity. The primary motivation for employing a neural network for this task comes from the efficiency with which more features can be as inputs for bias compensation. A system architecture that efficiently integrates the fusion capabilities of a trained multilayer neural net with the tracking performance of a Kalman filter is described. The parallel processing capability of a properly trained neural network can permit fast processing of features to yield correct acceleration estimates and hence can take the burden off the primary Kalman filter which still provides the target position and velocity estimates.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.747-754
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• 2003

An enhancement of the probabilistic data association filter is presented for tracking a single maneuvering target in clutter environment. The use of the variable dimensional structure leads the probabilistic data association filter to adjust to real motion of a target. The detection of the maneuver for the model switching is performed by the acceleration estimates taken from a bias estimator of the two stage Kalman filter. The proposed algorithm needs low computational power since it is implemented with a single filtering procedure. A simple Monte Carlo simulation was performed to compare the performance of the proposed algorithm and the IMMPDA filter.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.2033-2036
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• 2004

A novel approach to estimate the real time moving trajectory of an object is proposed in this paper. The object position is obtained from the image data of a CCD camera, while a state estimator predicts the linear and angular velocities of the moving object. To overcome the uncertainties and noises residing in the input data, a Kalman filter and neural networks are utilized. Since the Kalman filter needs to approximate a non-linear system into a linear model to estimate the states, there always exist errors as well as uncertainties again. To resolve this problem, the neural networks are adopted in this approach, which have high adaptability with the memory of the input-output relationship. Kohonen Network(Self-Organized Map) is selected to learn the motion trajectory since it is spatially oriented. The superiority of the proposed algorithm is demonstrated through the real experiments.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1375-1379
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• 2004

Unmanned Helicopter has several abilities such as vertical Take off, hovering, low speed flight at low altitude. Such vehicles are becoming popular in actual applications such as search and rescue, aerial reconnaissance and surveillance. These vehicles also used under risky environments without threatening the life of a pilot. Since a small aerial vehicle is very sensitive to environmental conditions, it is generally known that the flight control is very difficult problems. In this paper, a flight control system was designed for an unmanned helicopter. This paper was concentrated on describing the mechanical design, electronic equipments and their interconnections for acquiring autonomous flight. The design methodologies and performance of the helicopter were illustrated and verified with a linearized equation of motion. The LQG based estimator and controller was designed and tested for this unmanned helicopter.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.616-621
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• 2004

This paper investigated the speed sensorless indirect vector control of a two-phase induction motor to implement adjustable-speed drive for low-power applications. The sliding mode observer estimates rotor speed. The convergence of the nonlinear time-varying observer along with the asymptotic stability of the controller was analyzed. To define the control action which maintains the motion on the sliding manifold, an 'equivalent control' concept was used. It was simulated and implemented on a sensorless indirect vector drive for 150W two-phase induction motor. The simulation and experimental results demonstrated effectiveness of the estimation method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권2호
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• pp.693-709
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• 2018

In this paper, we propose a compact Convolutional Neural Network (CNN)-based tracker in conjunction with a particle filter architecture, in which the CNN model operates as an accurate candidates estimator, while the particle filter predicts the target motion dynamics, lowering the overall number of calculations and refines the resulting target bounding box. Experiments were conducted on the Online Object Tracking Benchmark (OTB) [34] dataset and comparison analysis in respect to other state-of-art has been performed based on accuracy and precision, indicating that the proposed algorithm outperforms all state-of-the-art trackers included in the OTB dataset, specifically, TLD [16], MIL [1], SCM [36] and ASLA [15]. Also, a comprehensive speed performance analysis showed average frames per second (FPS) among the top-10 trackers from the OTB dataset [34].

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.104-107
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• 2010

본 논문은 H.264/AVC 디코더의 하드웨어 구현 시 가장 많은 시간을 소비하는 부분이 움직임 추정기를 하드웨어로 구현하였다. 움직임 추정을 함에 있어서 외부메모리 Access 량을 줄이고, SAD연산을 수행할 때 Clock의 손실 없이 계산을 하는 움직임 예측기를 제안한다. 제안한 구조는 재탐색 구간에서 이전 탐색 범위와 공통부분을 이루는 부분을 레지스터에 따로 저장해 두었다가, 재탐색시에 이전 Data를 사용하는 방법을 이용하였다. 움직임 추정을 수행할 때의 SAD (Sum of absolute differences)연산 부분과 Adder-tree를 묶은 PU Array와 SAD 누적기, 선택기를 Pipelining을 통하여 Clock의 손실 없이 연속적으로 계산하는 움직임 예측기를 설계하였다. 구현한 하드웨어는 최대 446.43MHz의 주파수에서 동작할 수 있었고, 탐색영역 64${\times}$64, 참조 프레임 3, 그리고 영상크기 1920${\times}$1080 기준으로 구현한 결과 50 프레임을 처리할 수 있는 성능을 보였다.