Motion estimation is one of the key components for high quality video coding. In this paper, a new motion estimation scheme for MPEG-like video coder is suggested. The proposed temporally adaptive motion estimation scheme consists of five functional blocks: Temporal subband analysis (TSBA), extraction of temporal information, scene change detection (SCD), picture type replacement (PTR), and temporally adapted block matching algorithm (TABMA). Here all the functional components are based on the temporal subband analysis. In this papre, we applied the analysis part of subband decompostion to the temporal axis of moving picture sequence, newly defined the temporal activity distribution (TAD) and average TAD, and proposed the temporally adapted block matching algorithm, the scene change detection algorithm and picture type replacement algorithm which employed the results of the temporal subband analysis. A new block matching algorithm TABMA is capable of controlling the block matching area. According to the temporal activity distribution of objects, it allocates the search areas nonuniformly. The proposed SCD and PTR can prevent unavailable motion prediction for abrupt scene changes. Computer simulation results show that the proposed motion estimation scheme improve the quality of reconstructed sequence and reduces the number of block matching trials to 40% of the numbers of trials in conventional methods. The TSBA based scene change detection algorithm can detect the abruptly changed scenes in the intentionally combined sequence of this experiment without additional computations.
Rational scaling of design earthquake ground motions for tall buildings is essential for safer, risk-based design of tall buildings. This paper provides the structural designers with an insight for more rational scaling based on drift and input energy demands. Since a resonant sinusoidal motion can be an approximate critical excitation to elastic and inelastic structures under the constraint of acceleration or velocity power, a resonant sinusoidal motion with variable period and duration is used as an input wave of the near-field and far-field ground motions. This enables one to understand clearly the relation of the intensity normalization index of ground motion (maximum acceleration, maximum velocity, acceleration power, velocity power) with the response performance (peak interstory drift, total input energy). It is proved that, when the maximum ground velocity is adopted as the normalization index, the maximum interstory drift exhibits a stable property irrespective of the number of stories. It is further shown that, when the velocity power is adopted as the normalization index, the total input energy exhibits a stable property irrespective of the number of stories. It is finally concluded that the former property on peak drift can hold for the practical design response spectrum-compatible ground motions.
각종 센서 기술의 발달로 일반 사용자들이 스마트폰, 콘솔게임기와 같은 동작인식 장치를 접해 볼 수 있는 환경이 증가하면서 동작인식 기반 입력장치에 대한 사용자 요구가 증가하는 추세이다. 기존 동작인식 마우스는 소형으로 제작이 되어 버튼을 조작하는데 어려움이 있으며, 동작인식 기술을 커서의 포인팅에만 사용되어 동작인식 기술을 적용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 MEMS 기반 동작인식 센서를 이용, 인체의 2지점(엄지와 검지)의 동작을 인식하여 동작데이터와 제어신호를 생성하고, 생성된 제어신호를 무선 송신하는 컴퓨터 입력장치에 관해 연구하였다.
본 논문에서는 움직임 보상을 이용한 움직임 기반의 적응형 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 정확한 움직임 추정을 위해 전처리로서 EBMF(Edge Based Median Filter)를 사용하며 2 개의 같은 위상을 갖는 필드와 1 개의 다른 위상을 갖는 필드를 이용한 새로운 BMA(Block Matching Algorithm) 움직임 보상 방법을 제안한다. 시간축 필터로서 움직임 정보 손실 오류를 제거하기 위해 입력 영상의 움직임 영역에 따라 각각 다른 임계 값을 적용하는 AMPDF(Adaptive Minimum Pixel Difference Filter)를 적용하였으며 MMD(Maximum Motion Detection)와 SAD(Sum of Difference)를 이용하여 빠른 움직임 영역에서의 화질을 향상시켰다. 최종적으로 잘못된 움직임 보상에 기인하는 화질의 열화를 방지하기 위한 후처리로서 움직임 보정 필터를 제안한다. 모의 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 갖는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 2D 동영상을 스테레오스코픽(Stereoscopic) 동영상으로 변환하는 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 영상의 운동정보를 이용하여 스테레오스코픽 영상을 생성한다. 그러나 얻어진 운동 정보는 신뢰도가 낮을 수가 있고, 이것은 스테레오스코픽 영상 생성 단계에서 오류 발생의 원인이 된다. 상기 문제점의 해결 방안으로 운동 벡터 정보의 신뢰도가 높고 추정된 운동 유형이 정확한 키 프레임(Key Frame)을 활용하는 스테레오스코픽 변환 방법을 제안한다. 또한 각 운동 유형에 따른 스테레오스코픽 변환 방법을 소개한다. 제안한 스테레오스코픽 변환 방법의 성능 검증을 위해 다양한 실험 영상에 적용하고 키 프레임의 운동유형의 정확도를 측정하였다. 실험에서는 평균 90%이상의 키 프레임과 그 운동 유형을 정확히 찾는 성능을 얻었다.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제7권2호
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pp.18-24
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2006
This paper proposes a LuGre Model-Based Neural Network (MBNN) friction compensation algorithm for a linear motor stage. For matching the friction phenomena in both the motion-start region and the motion-reverse region, the LuGre dynamic model is employed into the proposed compensation algorithm. After training of the model-based neural network is completed, the estimated friction for compensation is obtained. From the obtained result we find that the new structure gains advantage over the non-friction compensation system on the performance of the compensator in both regions. The proposed compensator is evaluated and compared experimentally with an uncompensated system on a microcomputer controlled linear motor tracking system in the final section of the paper. The experimental results show the improvement on the maximum velocity error and the root mean square tracking error in the motion-start region ranges from 34% to 53% and from 53% to 75% respectively, and in the motion-reverse region from 48% to 65% and from 79% to 90% respectively.
Sports climbing requires more maximum body motion range than any other sport. This study examined what element affects the actions of sports climbers and suggest an ideal pattern archetype to maximize function based on motion. The theoretical background included abstracted elements influencing clothing design by researching the body type of sports climbers and the motion of sports climbing. Along with the characteristic of climbing wear, this study also conducted a comparative analysis of sleeve patterns for sports climbing wear and general sports jackets, abstracting comparative parts that influence sports climbing wear design. To develop the final research archetype, research was done on 107 sports climbers in their 20s-30s that selected the top 3 brands and collected patterns as well. A research archetype was selected based on 3-D virtual clothing and developed into 4 different patterns with different sleeve cap heights. Appearance evaluation and a motion functionality evaluation were then conducted in order to select a final research archetype adequate for sports climbing based on evaluation findings. In addition, this study identified aesthetical problems of the final research archetype produced based on functionality that could suggest an archetype for a climbing jacket that could be visually satisfying through appearance evaluations and motion functionality evaluations.
Recently, with the ever-increasing complexity of industrial robot systems, it has been greatly attention to adopt a multi-core based motion controller with high cost-performance ratio. In this paper, we propose a software architecture that aims to utilize the computing power of multi-core processors. The key concept of our architecture is to use shared memory for the interplay between threads running on separate processor cores. And then, we have integrated our proposed architecture with an industrial standard compliant IDE for automatic code generation of motion runtime. For the performance evaluation, we constructed a test-bed consisting of a motion controller with Preempt-RT Linux based dual-core industrial PC and a 3-axis industrial robot platform. The experimental results show that the actuation time difference between axes is 10 ns in average and bounded up to 689 ns under $1000{\mu}s$ control period, which can come up with real-time performance for industrial robot.
Kang, Tae-Koo;Lim, Myo-Taeg;Park, Gwi-Tae;Kim, Dong W.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권4호
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pp.879-888
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2013
This paper addresses the vision based local path planning system for obstacle avoidance. To handle the obstacles which exist beyond the field of view (FOV), we propose a Panoramic Environment Map (PEM) using the MDGHM-SIFT algorithm. Moreover, we propose a Complexity Measure (CM) and Fuzzy logic-based Avoidance Motion Selection (FAMS) system to enable a humanoid robot to automatically decide its own direction and walking motion when avoiding an obstacle. The CM provides automation in deciding the direction of avoidance, whereas the FAMS system chooses the avoidance path and walking motion, based on environment conditions such as the size of the obstacle and the available space around it. The proposed system was applied to a humanoid robot that we designed. The results of the experiment show that the proposed method can be effectively applied to decide the avoidance direction and the walking motion of a humanoid robot.
This paper recognizes the motion intention of the wearer using a muscle stiffness sensor and proposes a control system for a wearable robot based on this. The proposed system recognizes the onset time of the motion using sensor data, determines the assistance mode, and provides assistive torque to the hip flexion/extension motion of the wearer through the generated reference trajectory according to the determined mode. The onset time of motion was detected using the CUSUM algorithm from the muscle stiffness sensor, and by comparing the detection results of the onset time with the EMG sensor and IMU, it verified its applicability as an input device for recognizing the intention of the wearer before motion. In addition, the stability of the proposed method was confirmed by comparing the results detected according to the walking speed of two subjects (1 male and 1 female). Based on these results, the assistance mode (gait assistance mode and muscle strengthening mode) was determined based on the detection results of onset time, and a reference trajectory was generated through cubic spline interpolation according to the determined assistance mode. And, the practicality of the proposed system was also confirmed by applying it to an actual wearable robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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