An on-line real time grading and sorting system for dried oak mushrooms was developed for on-site application. Quality grades of the mushrooms were determined according to an industrial specification. Three dimensional visual quality features were used for the grading. A progressive color computer vision system with white LED illumination was implemented to develop an algorithm to extract external quality patterns of the dried oak mushrooms. Cap (top) and gil (stem) surface images were acquired sequentially and side image was obtained using mirror. Algorithms for extracting size, roundness, pattern and color of the cap, thickness, color of the gil and amount of rolled edge of the dried mushroom were developed. Utilizing those quality factors normal and abnormal ones were classified and normal mushrooms were further classified into 30 different grades. The sorting device was developed using microprocessor controlled electro-pneumatic system with stainless buckets. Grading accuracy was around 97% and processing time was 0.4 s in average.
본 논문에서 일반 지폐 계수기에 권종구분 기능과 복수장 검출기능 그리고 위조지폐판별기 능을 부가시킨 지폐계수기를 구현하였다 권종구분에는 센서 신호처리기술, 위조지폐 판별에는 센서응용기술 및 정보처리 기술을 사용하였고, 고속계수에는 정밀기구설계 기술과 마이크로프로센서 응용기술을 사용하였다. 소프트웨어는 RTOS를 기반으로 한 C 언어를 사용하여 효과적인 제어 알고리즘과 실시간으로 신호를 처리함으로 써 디버깅 및 추가 하드웨어와의 접목이 어려운 점을 개선하였다. 센서 디바이스로는 하드웨어 비용절감과 처리속도를 감안하여 포토다이오드와 포토다이오드 응용제품, 그리고 자기저항센서를 사용하였다. 마이크로 콘트롤러는 Intel I8051 코어를 사용한 필립스사의 PCF 80C552-24를 사용하였다. 실험 결과 컬러복사 및 컬러 프린트로 만든 위폐가 잘 구분되는 것을 확인하였으며, 계수 중 이권종이 있을 경우 구분해 냄으로써 다른 지폐가 섞여 계수 되는 것을 방지 할 수 있었다.
순서통계에 근거한 CFAR(Constant False Alarm) 검파기(이하 OS-CFAR)는 다중 타깃(Target) 환경의 차량용 레이더에 아주 유용 사용되는 알고리즘이다. 그러나 정렬 알고리즘을 사용하기 때문에 일반적인 셀-평균 CFAR 검파기(이하 CA-CFAR)에 비해 계산량이 많아 실시간 구현에 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 보다 낮은 계산량을 가지는 OS-CFAR 구조를 제안하였다. 제안된 방법에서는 정렬 알고리즘이 단 한번 만 수행되기 때문에 이를 통해 많은 계산량을 줄일 수 있다. 특히 고속 정렬 알고리즘을 사용하는 경우 통상적인 OS-CFAR 구조와 비교하여 데이터양에 상관없이 항상 계산속도가 빠름을 확인 할 수 있다. 또한 본 논문에서는 실제 레이더 수신 데이터를 이용하여 제안된 방법에 적용한 결과도 제시하였다.
일반적으로 유전 알고리즘은 전형적인 프로세서에서 수행할 경우 매우 큰 시간 공간 복잡도를 가진다. 따라서 유전 알고리즘 처리를 위해서는 고성능$\cdot$고가격의 프로세서를 필요로 하게 된다. 또한 이것은 유전 알고리즘을 소형 이동 로봇과 같이 비교적 간단한 룰을 필요로 하는 실제 하드웨어에 적용하는데 있어 큰 장벽으로 작용한다. 이러한 문제의 해결을 위해, 본 논문에서는 유전 알고리즘의 신속한 처리를 위해 강화된 프로세서 구조를 보인다. 정렬 네트워크와 residue number system (RNS)를 이용하여 일반적인 프로세서의 구조를 유전 알고리즘의 처리에 효율적이도록 강화할 수 있다. 정렬 네트워크는 유전 알고리즘에 필수적인 해들의 품질 비교를 하드웨어적으로 처리할 수 있게 하여 수행에 요구되는 시간을 줄일 수 있다. RNS는 산술 연산의 속도를 좌우하는 bit 사이즈를 줄여 전체적인 로직의 사이즈를 줄이고, 산술 연산의 처리 속도를 빠르게 할 수 있다.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.773-779
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1996
Dried oak mushroom have complex and various visual features. Grading and sorting of dried oak mushrooms has been done by the human expert. Though actions involved in human grading looked simple, a decision making underneath the simple action comes from the result of the complex neural processing of the visual image. Through processing details involved in human visual recognition has not been fully investigated yet, it might say human can recognize objects via one of three ways such as extracting specific features or just image itself without extracting those features or in a combined manner. In most cases, extracting some special quantitative features from the camera image requires complex algorithms and processing of the gray level image requires the heavy computing load. This fact can be worse especially in dealing with nonuniform, irregular and fuzzy shaped agricultural products, resulting in poor performance because of the sensitiveness to the crisp criteria or specific ules set up by algorithms. Also restriction of the real time processing often forces to use binary segmentation but in that case some important information of the object can be lost. In this paper, the neuro net based real time recognition algorithm was proposed without extracting any visual feature but using only the directly captured raw gray images. Specially formated adaptable size of grids was proposed for the network input. The compensation of illumination was also done to accomodate the variable lighting environment. The proposed grading scheme showed very successful results.
최근 실시간으로 모션블러(motion blur)를 위한 연구들은 픽셀당 여러개의 시간 색상을 계산한 후 평균내는 방식으로 샘플의 수가 적을 경우 아티펙트(artifacts)나 노이즈(noise)가 발생하는 문제를 가지고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 개선하기 위해서 이동궤적 근사 다면체(motion trail)를 이용한 실시간 모션블러 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 알고리즘에서는 현재 프레임과 이전프레임의 삼각형으로 이동궤적 근사 다면체를 만들고 전후 관계(front-to-back) 정렬방법과 시공간차원의 비트연산(bitwise operation)을 적용하여 여러 물체가 겹치는 순간의 가시성 문제를 해결했다. 결과적으로 가려지지 않은 이동궤적 근사 다면체만을 그리기에 매끄러운 블러 효과를 얻는다.
현재 곡물선별기는 대부분 CCD 광학카메라를 이용하여 불량품을 찾아내고 있다. 본 논문에서는 CCD 카메라를 이용함과 동시에 근거리적외선 센서의 수분측정 방법을 추가하여 곡물선별기의 선별력향상을 목표로 한다. 그리고 구현한 알고리즘을 곡물선별기에 실제로 적용할 수 있도록 근거리적외선 영상보드 시스템을 개발하여, 원료의 내부 수분 함량을 고속으로 체크하여 일정함량 미달인 경우 불량으로 간주하여, 불량품을 실시간으로 제거하는 곡물선별기 시스템을 개발하고자 한다.
시간 복잡도가 O(Ν)인 고집적 회로(VLSI)의 병렬 정렬기 설계에 관한 논문이다. 발표된 빠른 VLSI 정렬 알고리즘은 Ν개의 데이타를 정렬하기 위해 O(log Ν)시간 복 잡도를 가지고 있다. 그러나 이러한 알고리즘은 입출력 시간을 고려하지 않고, 복잡 한 네트워크 구조를 가지므로 확장이나 실용화하기 힘들다. 입출력 시간이 포함된 병 렬 정렬 알고리즘들의 칩면적과 시간 복잡도를 분석한 후 가장 효과적인 rebound sort 이론을 확장하여 VLSI로 구현한다. 이 리바운드 정렬기는 파이프라인으로 구성하여 O(Ν)의 시간 복잡도를 가지며 한 개의 칩에 8개의 16비트 레코드를 정렬할 수 있다. 그리고 이 정렬 칩은 확장성을 가지고 있어 수직으로 연결할 경우 8개 이상의 레코드 를 정렬할 수 있다.
본 논문에서는 기존의 PDE방법의 계산량을 줄이고 동시에 동일한 예측화질을 얻기 위해, 초기 매칭블록의 서브블록별 SAD값의 비교를 통한 고속 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 최초 매칭 블록의 서브블록별 매칭 에러의 복잡도의 비교를 통해 후보블록들의 매칭순서를 변경하여 불필요한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE(partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 45%의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
Latha, V.L. Padma;Reddy, N. Sudhakar;Babu, A. Suresh
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.248-256
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2021
Now that we're in the big data era, data has taken on a new significance as the storage capacity has exploded from trillion bytes to petabytes at breakneck pace. As the use of cloud computing expands and becomes more commonly accepted, several businesses and institutions are opting to store their requests and data there. Cloud storage's concept of a nearly infinite storage resource pool makes data storage and access scalable and readily available. The majority of them, on the other hand, favour a single cloud because of the simplicity and inexpensive storage costs it offers in the near run. Cloud-based data storage, on the other hand, has concerns such as vendor lock-in, privacy leakage and unavailability. With geographically dispersed cloud storage providers, multicloud storage can alleviate these dangers. One of the key challenges in this storage system is to arrange user data in a cost-effective and high-availability manner. A multicloud storage architecture is given in this study. Next, a multi-objective optimization problem is defined to minimise total costs and maximise data availability at the same time, which can be solved using a technique based on the non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) and obtain a set of non-dominated solutions known as the Pareto-optimal set.. When consumers can't pick from the Pareto-optimal set directly, a method based on Principal Component Analysis (PCA) is presented to find the best answer. To sum it all up, thorough tests based on a variety of real-world cloud storage scenarios have proven that the proposed method performs as expected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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