With the advent of sound field simulator, many sound fields have been reproduced by obtaining the impulse responses of specific acoustic spaces like famous concert hall, opera house. This sound field reproduction has been done by the linear convolution operation between the sound input signal and the impulse response of certain acoustic space. However, the conventional finite impulse response based linear convolution operation always makes real-time implementation of sound field generator impossible due to the large amount of computational burden. This paper introduces the fast convolution method using perceptual redundancy in the processed signals, input audio signal and room impulse response. Temporal and spectral psycho-acoustic filters considering masking effects are implemented in the proposed convolution structure. It reduces the computational burden of convolution methods for realtime implementation of a sound field generator. The conventional convolutions are compared with the proposed one in views of computational burden and sound quality. In the proposed method, a considerable reduction in the computational burden was realized with acceptable changes in sound quality.
본 논문은, 연필을 이용하여 종이에 선을 그렸을 때에 나타나는 효과를 모방하는 연필 스트로크 알고리즘을 제안한다. 비사실적 렌더링(NPR, Non-Photorealistic Rendering)에 대한 연구는 사람이 직접 그린 펜화나 수채화, 연필화, 파스텔화 등의 효과를 컴퓨터를 통해 자동으로 표현함을 목적으로 하고 있으며, 현재 그래픽스 분야에서 활발히 진행되고 있다. 이 중에서 연필에 대한 효과에 대한 연구는 LIC(Linear Integral Convolution)를 이용하여 최초 입력영상을, 방향성을 가진 벡터 영역이 반영된 출력 영상으로 변환하는 방식에 대한 연구가 대부분이었다. 그러나 이러한 변환 방식은 후처리방식이므로 사용자가 실시간으로 그림을 그리는 드로잉 툴에 적용하기 불가능하다. 본 논문에서는 무름의 정도에 따라 6B에서부터 6H의 연필들에 의해 실제 선이 그려지는 것을 관찰하고 이를 모방한 새로운 실시간 연필 스트로크 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘은 연필상수, 스트로크 상의 픽셀 위치에 따른 노이즈 발생 등을 이용한 간단한 형태의 알고리즘임에도 불구하고, 구현 결과, 사용자가 일반 그래픽 에디터와 같은 환경에서 실제 연필 스트로크와 유사한 형태의 스트로크를 실시간으로 그릴 수 있음을 확인할 수 있었다.
In this paper, we propose a black ice detection platform framework using Convolutional Neural Networks (CNNs). To overcome black ice problem, we introduce a real-time based early warning platform using CNN-based architecture, and furthermore, in order to enhance the accuracy of black ice detection, we apply a multi-scale dilation convolution feature fusion (MsDC-FF) technique. Then, we establish a specialized experimental platform by using a comprehensive dataset of thermal road black ice images for a training and evaluation purpose. Experimental results of a real-time black ice detection platform show the better performance of our proposed network model compared to conventional image segmentation models. Our proposed platform have achieved real-time segmentation of road black ice areas by deploying a road black ice area segmentation network on the edge device Jetson Nano devices. This approach in parallel using multi-scale dilated convolutions with different dilation rates had faster segmentation speeds due to its smaller model parameters. The proposed MsCD-FF Net(2) model had the fastest segmentation speed at 5.53 frame per second (FPS). Thereby encouraging safe driving for motorists and providing decision support for road surface management in the road traffic monitoring department.
본 논문에서는 운전자한테 실시간으로 블랙 아이스 경고를 보내기 위해서 도로 영상에서 블랙 아이스 영역 분할을 위한 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합에 기반한 딥러닝 모델을 제안한다. 제안한 다중척도 팽창 컨볼루션 특징 융합 네트워크는 인코더 블록에 서로 다른 팽창 비율 컨볼루션을 병렬로 추가하고, 서로 다른 해상도 특징 맵에서 서로 다른 팽창 비율을 설정하고, 다중 단계 특징 정보가 함께 융합된다. 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합은 수용 영역을 확장함과 동시에 공간의 세부 정보를 잘 보존하고 팽창 컨볼루션의 효과성을 높임으로써 기존 모델보다 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해 본 논문 제안한 네트워크 모델은 병렬 평창 컨볼루션 수가 증가함에 따라 성능이 향상되는 것을 알 수 있었다. 제안한 방법의 mIoU 값은 96.46%로 U-Net, FCN, PSPNet, ENet, LinkNet 등 기존 네트워크보다 높았다. 그리고 파라미터는 1,858K개로, 기존 LinkNet모델보다 6배로 축소하였다. Jetson Nano에서 실험 결과 보면, 제안한 방법의 FPS는 3.63로 실시간으로 블랙 아이스 영역을 실시간으로 분할 할 수 있었다.
The medical image processing system is intended for a diverse set of users in the medical Imaging Parts. This system consists of a 640 Kbyte IBM-PC/AT with 30 Mbyte hard disk, special purpose image processor with video input devices and display monitor. Image may be recorded and processed in real time at sampling rate up to 10 MHz. This system provides a wide range of image enhancement processing facilities via a menu-driven software packages. These facilities include point by point processing, image averaging, convolution filter and subtraction.
본 논문에서는 무선통신 시스템 적용을 위한 G.729 음성부호화기와 길쌈부호화기(R=1/2, K=9) 비터비 복호기를 하나의 고정 소수점 DSP칩을 이용하여 실시간 구현하였다. 프로그램 구현은 고정 소수점 C 프로그램을 연산결과의 기준으로 활용하였으며, 복잡도의 최적화를 위하여 어셈블 언어로 설계하였다. 최적화 과정을 통하여 구현한 결과는 연산량 측면에서 음성부호화기 24MIPS, 채널부호화기 9MIPS, 프로그램 크기 측면에서 음성 24K words, 채널 4K words가 소요되었으며, 연산의 검증은 테스트 벡터를 이용하여 Bit exact 방법에 의하여 검증하였다. 본 논문의 결과는 기존의 음성/채널 부호화기의 개별적인 칩을 이용한 구현 방법에 비하여 구현의 용이성 및 구현 비용 측면에서 성능 개선이 가능할 것으로 판단된다.
Most motion control systems consist of a desired trajectory generator, a motion controller such as a conventional PID controller, and a plant to be controlled. The desired trajectory generator as well as the motion controller is very important to achieve a good tracking performance. Especially, if the desired trajectory is generated actively utilizing the maximum velocity, acceleration, jerk and snap as given system specifications, the tracking performance would be better. For this, we make use of the properties of convolution operator in order to generate a smooth (S-curve) trajectory satisfying the system specifications. Also, the proposed trajectory generation method is extended to more general cases with arbitrary initial and terminal conditions. In addition, the suggested trajectory generator can be easily realized for real-time implementation. Finally, the effectiveness of the suggested method is shown through numerical simulations.
본 논문에서는 실시간 해황예보 시스템 개발의 일환으로 수행된 회선적분법을 이용한 신속 표층유속 재현에 대하여 다룬다. 바람응력은 공간적으로 균일하고 대 기압은 무시된다. Data Base 구축을 위하여 4방향의 바람(북서, 북동, 남서, 남동)을 고려하여 각 지점의 회선적분의 가중치를 Galerkin-FEM 모형에 의해 계산하였다. 시간에 따른 바람응력이 주어지면 구성된 Data Base를 이용하여 회선적분법에 의해 신속한 예보가 가능하다. 시간적으로 변하는 임의의 바람응력은 6시간 단위로 정의되는 wind pulse의 연속으로 표현되며 총 12개의 pulse(즉, 72시간전)가 convolution product에 사용된다. 회선적분법의 적용 가능성을 확인하기 위하여 황해 이상화한 해역과 황해와 동지나해에 이르는 실제 해역에서의 수치실험이 수행되었다. 고려한 바람응력은 역풍류 생성 확인을 위하여 시간에 따라 sin 함수적으로 변하는 북풍을 고려하였고, 실험 결과 역풍류 생성의 화인과 회선적분법을 이용한 신속 표층해류 예측 가능성을 확인할 수 있었다.
Let $C[0,t]$ denote the function space of all real-valued continuous paths on $[0,t]$. Define $X_n:C[0,t]{\rightarrow}\mathbb{R}^{n+1}$ by $Xn(x)=(x(t_0),x(t_1),{\cdots},x(t_n))$, where $0=t_0$ < $t_1$ < ${\cdots}$ < $t_n$ < $t$ is a partition of $[0,t]$. In the present paper, using a simple formula for the conditional expectation given the conditioning function $X_n$, we evaluate the $L_p(1{\leq}p{\leq}{\infty})$-analytic conditional Fourier-Feynman transform and the conditional convolution product of the cylinder functions which have the form $$f((v_1,x),{\cdots},(v_r,x))\;for\;x{\in}C[0,t]$$, where {$v_1,{\cdots},v_r$} is an orthonormal subset of $L_2[0,t]$ and $f{\in}L_p(\mathbb{R}^r)$. We then investigate several relationships between the conditional Fourier-Feynman transform and the conditional convolution product of the cylinder functions.
In this paper, an elderly assistance system is developed based on Xenomai, a real-time development framework cooperating with the Linux kernel. A Kinect sensor is used to recognize the behavior of the elderly and A-star search algorithm is implemented to find the shortest path to the person. The mobile robot also generates a trajectory using a digital convolution operator which is based on a Bezier curve for smooth driving. In order to follow the generated trajectory within the control period, we developed real-time tasks and compared the performance of the tracking trajectory with that of non real-time tasks. The real-time task has a better result on following the trajectory within the physical constraints which means that it is more appropriate to apply to an elderly assistant system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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