Energy of wheeled mobile robot is usually supplied by batteries. In order to extend operation time of mobile robots, it is necessary to minimize the energy consumption. The energy is dissipated mostly in the motors, which strongly depends on the velocity profile. This paper investigates various 3-step (acceleration - cruise - deceleration) speed control methods to minimize a new energy object function which considers the practical energy consumption dissipated in motors related to motor control input, velocity profile, and motor dynamics. We performed an analysis on the energy consumption various velocity profile patterns generated by standard control input such as step input, ramp input, parabolic input, and exponential input. Based on these standard control inputs, we analyzed the six 3-step velocity profile patterns: E-C-E, P-C-P, R-C-R, S-C-S, R-C-S, and S-C-R (S means a step control input, R means a ramp control input, P means a parabolic control input, and E means an exponential control input, C means a constant cruise velocity), and suggested an efficient iterative search algorithm with binary search which can find the numerical solution quickly. We performed various computer simulations to show the performance of the energy-optimal 3-step speed control in comparison with a conventional 3-step speed control with a reasonable constant acceleration as a benchmark. Simulation results show that the E-C-E is the most energy efficient 3-step velocity profile pattern, which enables wheeled mobile robot to extend working time up to 50%.
고성능 라우터, 스위치 및 네트워크 보안 장비에서 패킷 포워딩 기능을 고속으로 수행하기 위해서는 효과적인 패킷 분류 기술이 필수적인데, 최근에는 TCAM과 검색엔진 등, 고속의 컨텐트 기반 검색 하드웨어를 이용하는 방법들이 사용되고 있다. 패킷 분류 시에는 트래픽 차단, 트래픽 모니터링 등의 목적을 위해서 많은 규칙들이 사용될 수 있고, 삽입과 삭제가 시스템 운용 중에 발생할 수 있다. 특히, 고속의 네트워크 환경에서 패킷 포워딩의 성능을 저하시키지 않기 위해서는 동적으로 변화하는 규칙들을 효과적으로 갱신하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 TCAM을 이용한 패킷 분류시 효과적인 갱신이나 재배치를 위해서 순서화된 부분 정렬 알고리즘을 제안하고, 실험을 통하여 TCAM의 이용률이 70$\%$까지 높은 상황에서도 갱신으로 인한 재배치가 거의 일어나지 않도록 하여 재배치로 인한 패킷 처리의 지연을 줄일 수 있다는 결과를 보인다.
SNS와 페이스북과 같은 서비스가 대중화되면서 마이크로블로그와 같은 작은 크기의 빅 데이터 사용이 증대되고 있다. 그러나, 현재까지 작은 크기의 빅 데이터의 탐색 결과의 정확성과 계산비용은 미해결 상태로 남아있다. 본 논문에서는 빅 데이터 환경에서 마이크로블러그와 같은 작은 크기의 텍스트 정보의 탐색 속도를 향상시키기 위한 확률기반의 서브넷 선택 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터의 속성 정보에 확률값을 부여하여 서브넷을 구성하여 데이터 탐색 속도를 높였다. 또한, 제안 기법은 분산된 데이터를 손쉽게 접근하기 위해서 서브넷을 구성하는 데이터 의확률값 간 연계 정보를 쌍으로 처리함으로써 데이터의 접근성을 향상시켰다. 실험결과, 제안 기법은 CELF 알고리즘보다 평균 6.8% 높은 탐지율을 보였으며, 처리시간은 평균 8.2% 단축시켰다.
인터넷의 성장은 다양한 응용 프로그램들의 발달을 야기 시켰으며, 그로 인해 모든 패킷을 동일하게 처리하는 현재의 최선지원 서비스 보다 나은 서비스를 제공할 것을 요구하고 있다. 따라서 차세대 인터넷 라우터들은 다양한 레벨의 품질보장 서비스를 제공하여야 한다. 품질보장 서비스를 제공하기 위해서는 모든 입력 패킷을 미리 정의된 룰에 따라 구분하는 패킷 분류가 실시간으로 수행되어야 한다. 패킷분류는 패킷에 포함된 여러 헤더 필드에 대하여 다양한 종류의 검색을 수행하여야 하며, 일치하는 룰들 중에서 가장 높은 우선순위를 갖는 룰을 찾아야 하는 다차원 검색이다. 영역분할을 사용한 사분트라이 구조는 근원지와 목적지 프리픽스를 2차원 트라이 구조로 저장하여 검색을 진행하는 좋은 알고리즘이나, 길이에 대하여 선형검색을 하는 방법이므로 좋은 검색 성능을 보이지 못한다. 본 논문에서는 사분트라이 구조에서 길이에 대하여 이진검색을 진행하는 새로운 패킷분류 알고리즘을 제안한다. 또한 패킷이 여러 개의 룰과 일치하였을 경우 가장 높은 우선순위를 가지는 룰을 선택한다는 특성을 이용하여, 사분트라이를 만드는 과정에서 우선순위를 고려하여 검색 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제안한다.
The motion estimation is the most important technique in the image compression of the video standards. In the case of next generation standards in the video codec as H.264, a high compression-efficiency can be also obtained by using a motion compensation. To obtain the accurate motion search, a motion estimation should be achieved up to 1/2 pixel and 1/4 pixel uiuts. To do this, the computational complexity is increased although the image compression rate is increased. Therefore, in this paper, we propose the advanced sub-pixel block matching algorithm to reduce the computational complexity by using a statistical characteristics of SAD(Sum of Absolute Difference). Generally, the probability of the minimum SAD values is high when searching point is in the distance 1 from the reference point. Thus, we reduced the searching area and then we can overcome the computational complexity problem. The main concept of proposed algorithm, which based on TSS(Three Step Search) method, first we find three minimum SAD points which is in integer distance unit, and then, in second step, the optimal point is in 1/2 pixel unit either between the most minimum SAD value point and the second minimum SAD point or between the most minimum SAD value point and the third minimum SAD point In third step, after finding the smallest SAD value between two SAD values on 1/2 pixel unit, the final optimized point is between the most minimum SAD value and the result value of the third step, in 1/2 pixel unit i.e., 1/4 pixel unit in totally. The conventional TSS method needs an eight.. search points in the sub-pixel steps in 1/2 pixel unit and also an eight search points in 1/4 pixel, to detect the optimal point. However, in proposed algorithm, only total five search points are needed. In the result. 23 % improvement of processing speed is obtained.
본 논문에서는 기존의 고속 움직임 추정 방법과 새롭게 제안하는 고속 움직임 추정 방법들을 적응적으로 사용하는 기법을 제공한다. 이 알고리듬의 이름은 AUDC이며, 새롭게 제안하는 고속 움직임 추정 방법은 다이아몬드 탐색와 3단계 탐색 기법을 기초로 한다. 비록 많은 고속 움직임 추정 방법들이 각각 많은 장점을 가지고 있지만 단점도 가지고 있다. 그러므로 한가지의 고속 움직임 추정 방법을 사용하는 것보다는 적응적으로 고속 움직임 추정 기법을 선택하여 사용하는 것이 더욱 효율적이라 할 수 있다. 그래서 제안하는 움직임 추정 기법은 현재 블록에 이웃하는 블록의 Motion Vector의 길이, 탐색점의 수, SAD를 이용하여 다이아몬드 탐색 기법, 십자 3단계 탐색 기법 그리고 개량된 십자 다이아몬드 기법을 적응적으로 사용한다. 실험결과 AUDC는 많이 알려진 다른 고속 움직임 추정 방법보다 화질을 향상시킬 뿐만 아니라 탐색점의 수 또한 향상됨을 알 수 있다.
비디오 부호화 기법에서 압축률 및 화질을 결정하는 중요한 부분인 움직임 예측 및 보상(motion estimation and compensation)의 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 가장 기본적인 움직임 예측 기법인 전역 탐색 방법은 가장 좋은 화질을 보이지만, 현재 프레임의 각 블록과 가장 유사한 블록을 찾기 위하여 탐색영역(search area)내의 모든 점에 대해 탐색을 수행하므로 그 계산량이 매우 많게 된다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘이 제안되었는데, MPEG-4 표준에 채택된 PMVFAST는 움직임 벡터 간의 상관도를 이용하여 계산량을 낮추면서도 전역 탐색 기법에 근접한 화질을 보인다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 예측을 위하여 중간값(median) 계산법에 의한 새로운 방법을 제안하고, 이를 이용하여 움직임 예측의 계산량을 획기적으로 줄일 수 있음을 보인다. 실험결과 제안한 알고리즘은 PMVFAST보다 빠르면서도 전역 탐색 기법보다 높은 평균 PNSR을 보인다.
본 논문은 로봇이 다양한 지형 탐색이 가능한 자율 주행 알고리즘을 제안하고, 지형 탐색 중 로봇의 이동 경로를 모니터링 할 수 있는 애플리케이션을 구현한다. 구현한 애플리케이션은 이동 로봇의 위치, 방향, 속력, 동작을 나타내는 상태부와 지형 탐색을 통해 얻은 지형 정보를 나타내는 지도부, 이동 로봇의 동작을 제어하는 제어부로 구성된다. 로봇의 움직임 제어는 탐색/복귀의 시작과 정지만 애플리케이션으로 명령하고, 탐색을 위한 모든 주행은 자율로 하도록 하였다. 지형 탐색의 기본적인 알고리즘은 적외선 센서를 이용해 좌측, 전방, 우측, 후방 순으로 장애물을 확인하여 장애물이 없는 곳이 이동하고 이동한 경로가 막다른 길이면 이전 위치로 돌아와 다른 방향으로 이동하여 탐색을 계속하는 과정을 반복하여 지형을 탐색한다.
라우터는 입력된 패킷의 목적지 주소에 따라 IP 주소검색을 통해 패킷의 최종 목적지로 갈 수 있는 다음 흡으로 패킷을 전달하는 역할을 한다. 인터넷에 접속된 단일 호스트 네트워크 수의 증가로 인해 라우팅 테이블의 크기가 급격히 증가하고 있으며, 통신 링크의 속도 또한 기하급수적으로 빠르게 증가하고 있다. 라우터에 입력된 패킷은 선속도(wire-speed)로 처리되어야 하므로, 링크 속도의 증가는 라우터에서의 패킷 처리시간이 감소됨을 의미한다. 그러므로 차세대 라우터는 더 효율적이고 빠른 IP 주소검색 기술을 필요로 한다. 기존에 연구되어온 대부분의 검색 구조들에서는 짧은 길이의 프리픽스로부터 긴 길이의 프리픽스로 검색 영역을 확장하였다. 이 때문에 일치하는 가장 긴 프리픽스를 찾을 때까지 현재까지 일치된 가장 긴 프리픽스를 기억하면서 검색을 진행하였다. 본 논문에서는 긴 프리픽스를 먼저 검색하는 프리픽스 길이에 따른 이진 IP 주소 검색 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 트라이의 리프에 존재하는 프리픽스들만으로 이루어진 독립적인 여러 개의 트라이를 구성하고, 길이에 따르는 이진 검색을 통해 긴 길이의 프리픽스와의 일치 여부를 먼저 확인함으로써 보다 빠른 검색속도를 제공한다. 또한, 이 구조는 기존의 프리픽스 길이에 따른 이진검색 구조가 선처리(pre-processing)가 많아 프리픽스의 부가적 추가가 힘들었던 것과는 다르게 선처리가 없이 프리픽스의 부가적 추가가 가능한 장점을 갖는다. 본 논문에서는 제안하는 구조의 성능을 실험한 후, 기존에 연구되어온 다른 IP 주소 검색 구조와 성능을 비교하였다.$와 혼합된 rubrene에 의한 낮은 전하주 입장벽, 높은 전류밀도에서 나타나는 발광감쇄현상의 감소, 그리고 발광층의 DLD구조에 의한 전하의 trap & confinement 에 따른 발광 exciton의 형성확률이 증가한데서 나타났다고 생각된다. 차이가 없었으나 고급알코올함량을 비교하였을 때 Sacch. cerevisiae Wine 3이 와인제조에 가장 적합한 것으로 평가되었다.장 낮은 값을 나타내었으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 유의적으로 증가하였다. b값은 CSB가 가장 낮은 값을 나타내었으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 유의적으로 증가하였다. 물성측정 결과 경도와 응집성은 각 시료들 간의 유의적인 차이가 나타나지 않았다. 탄력성과 부서짐성은 CSB가 가장 낮았으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 증가하였다. 점착성은 SDB1이 가장 낮았으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 증가하였다. 관능검사 결과 기공의 균일성은 SDB1이 가장 균일한 것으로 나타났으며, 색은 홍국의 함유량이 증가할수록 높게 나타났다. 경도, 탄력성, 단맛 및 신맛 등은 홍국 함유량이 증가할수록 증가하는 것으로 나타났다. 이취는 SDB1이 가장 적게 나는 것으로 나타났으며, 전반적인 기호도는 SDB1이 가장 높았다. 따라서 홍국을 10% 첨가한 sourdough starter를 3일 동안 발효한 후 반죽에 첨가하여 sourdough bread를 제조할 때 품질이 가장 우수한 제품을 얻을 수 있었다.생수와 여러 물질의 혼합용액의 온도가 장에 끼치는 자극에 차이가 있지 않나 추측되며 이에 관한 추후 연구가 요망된다. 총대장통과시간의
There have been various research efforts for pedestrian recognition in embedded imaging systems. However, many suffer from their heavy computational complexities. SVM classification method has been widely used for pedestrian recognition. The reduction of candidate region is crucial for low-complexity scheme. In this paper, We propose a real time HOG based pedestrian detection system on GPU which images are captured by a pair of cameras. To speed up humans on road detection, the proposed method reduces a number of detection windows with disparity-search and near-search algorithm and uses the GPU and the NVIDIA CUDA framework. This method can be achieved speedups of 20% or more compared to the recent GPU implementations. The effectiveness of our algorithm is demonstrated in terms of the processing time and the detection performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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