본 논문에서는 장면의 밝기에 적합한 셔터 속도를 가진 두 장의 LDR (low dynamic range) 영상을 취득하여 HDR (high dynamic range) 영상을 고속으로 생성하는 효율적인 기법을 제안한다. 즉, 장면의 밝기에 최적인 HDR 영상을 취득하기 위해 본 논문에서는 오직 두 장의 초기 입력 LDR 영상을 이용하여 장면의 밝기에 대한 노출 곡선을 초기 추정한 후, 장면의 밝기 변화에 따른 최적의 셔터 속도를 시간 변화에 따라 지속적으로 추정하는 기법을 제안한다. 성능 평가를 위해 기존의 고화질 HDR 기법으로 생성한 영상과 제안된 방법으로 취득된 영상간의 유사도를 PSNR (peak signal to noise ratio)로 비교하였으며, 모든 두 장의 조합을 탐색하지 않고도 최적에 근사하는 두 개의 셔터 속도를 얻을 수 있음을 보인다.
요즘 초중고 학교 교육 수준이 높아짐과 더불어 국사의 관한 관심도도 높아지고 있다. 국가 문화재에 대한 정보를 알리기 위해 관심과 흥미를 가질 수 있게 하는 스마트 앱을 개발하고자 한다. 대상자들의 관심도를 높이기 위해 문화재 관련 앱을 게임 형식으로 만들고자 한다. 게임은 현재 스마트폰 사용자의 증가와 더불어 가장 쉽게 접할 수 있으며 게임 속도를 동반한 흥미를 증대시킬 수 있어 문화재 정보 검색을 언제 어디에서나 가능하도록 모바일 게임 앱으로 개발하고자 한다. 이 앱은 모델2 Architecture MVC 기법을 사용한다.
키워드를 통한 웹 검색 결과의 분류와 같은 후처리가 요구되는 문서 분류 문제에서, 기존의 문서 분류 또는 클러스터링 알고리즘을 적용하는 데에는 많은 문제가 있다 그 중에서 고려해야 할 가장 심각한 두 가지 문제가 있다. 첫째는 전문가가 관여하여 범주를 선정하는 문제이고, 둘째는 문서분류에 소요되는 수행시간이 긴 문제이다. 따라서 본 논문에서는 이행적 폐쇄 트리를 이용하여 문서 유사도 계산 횟수를 크게 줄이고, 정확도의 희생을 최소화하면서 신속한 처리가 가능한 새로운 웹 문서 클러스터링 기법을 제안하다. 또한, 제안된 기법의 효율성을 검증하기 위하여 기존의 알고리즘과 비교 평가 및 분석한다.
Binary-search 알고리즘을 이용한 새로운 6-bit 300MS/s ADC 를 제안 하였다. 본 연구에서 제안된 ADC 는 저전력, 고속동작, 저해상도의 응용분야에 적합하도록 설계 되었다. 11 개의 rail-to-rail 비교기와 기준전압 발생기, 그리고 기준전압 제어회로로 구성 되었으며, 이는 기존의 구조와는 다른 전혀 새로운 형태로 제안된 것이다. 전력소모를 줄이기 위해 비교기 공유기술을 사용하였다. 또한 ADC 의 sub-block 인 rail-to-rail 비교기는 인버터 logic threshold 전압 값을 이용한 새로운 형태의 비교기를 제안하였다. 비교기는 인버터와 n-type preamp, p-type preamp 그리고 각각에 연결되는 latch 로 구성되었다. 기존의 rail-to-rail comparator 에 비해 입력 범위 전체 영역에서 일정한 gm 값을 얻을 수 있다. 실험결과 2.5V 공급전압에서, 17mW 의 전력 소모를 보이며, 최대 304MS/s 의 데이터 변환율을 가진다. INL 과 DNL 은 입력신호가 2.38Mhz 의 주파수를 가지는 삼각파일 때, 각각 ${\pm}0.54LSB$, ${\pm}1LSB$ 보다 작다. TSMC 0.25u 공정을 이용하였다.
The modification of conditional Fuzzy C-Means (CFCM) with Gaussian weights (CFCM_GW) is accomplished for blind equalization of channels in this paper. The proposed CFCM_GW can deal with both of linear and nonlinear channels, because it searches for the optimal desired states of an unknown channel in a direct manner, which is not dependent on the type of channel structure. In the search procedure of CFCM_GW, the Bayesian likelihood fitness function, the Gaussian weighted partition matrix and the conditional constraint are exploited. Especially, in contrast to the common Euclidean distance in conventional Fuzzy C-Means(FCM), the Gaussian weighted partition matrix and the conditional constraint in the proposed CFCM_GW make it more robust to the heavy noise communication environment. The selected channel states by CFCM_GW are always close to the optimal set of a channel even when the additive white Gaussian noise (AWGN) is heavily corrupted. These given channel states are utilized as the input of the Bayesian equalizer to reconstruct transmitted symbols. The simulation studies demonstrate that the performance of the proposed method is relatively superior to those of the existing conventional FCM based approaches in terms of accuracy and speed.
스펙트럼 센싱 기술은 차세대 무선통신 기술들 중 하나인 Cognitive Radio (CR) 시스템에서의 핵심 기술이다. CR 시스템은주변의 허가된 무선국을 보호하기 위해 주변 무선 환경을 탐색하여 빈 주파수 대역을 찾아 임시적으로 주파수 대역을 사용할 수 있도록 하는 기술이다. 본 논문은 임베디드 보드에서 CR 기술 기반의 효율적인 스펙트럼 센싱 기법들을 구현하였다. 6MHz 대역폭을 가진 DVB-H 신호를 입력 신호로 실험하였으며, Modified Periodogram Method, Welch's Method, SCF Method을 통하여 스펙트럼 센싱 결과를 확인하였다. 또한, 각각의 스펙트럼 센싱 모듈의 성능과 세부 기능들의 실행 속도를 TI320C6416 DSP 보드를 통하여 비교하였다.
In this paper, we present a new approach based on an elitist genetic algorithm for the task of aligning the position of a robot gripper using CCD cameras. The vision-based control scheme for the task of aligning the gripper with the desired position is implemented by image information. The relationship between the camera space location and the robot joint coordinates is estimated using a camera-space parameter modal that generalizes known manipulator kinematics to accommodate unknown relative camera position and orientation. To find the joint angles of a robot manipulator for reaching the target position in the image space, we apply an elitist genetic algorithm instead of a nonlinear least square error method. Since GA employs parallel search, it has good performance in solving optimization problems. In order to improve convergence speed, the real coding method and geometry constraint conditions are used. Experiments are carried out to exhibit the effectiveness of vision-based control using an elitist genetic algorithm with a real coding method.
Park, Soo-Ho;Choi, Han-Lim;Roy, Nicholas;How, Jonathan P.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권4호
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pp.326-337
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2010
This work addresses problems regarding trajectory planning for unmanned aerial vehicle sensors. Such sensors are used for taking measurements of large nonlinear systems. The sensor investigations presented here entails methods for improving estimations and predictions of large nonlinear systems. Thoroughly understanding the global system state typically requires probabilistic state estimation. Thus, in order to meet this requirement, the goal is to find trajectories such that the measurements along each trajectory minimize the expected error of the predicted state of the system. The considerable nonlinearity of the dynamics governing these systems necessitates the use of computationally costly Monte-Carlo estimation techniques, which are needed to update the state distribution over time. This computational burden renders planning to be infeasible since the search process must calculate the covariance of the posterior state estimate for each candidate path. To resolve this challenge, this work proposes to replace the computationally intensive numerical prediction process with an approximate covariance dynamics model learned using a nonlinear time-series regression. The use of autoregressive time-series featuring a regularized least squares algorithm facilitates the learning of accurate and efficient parametric models. The learned covariance dynamics are demonstrated to outperform other approximation strategies, such as linearization and partial ensemble propagation, when used for trajectory optimization, in terms of accuracy and speed, with examples of simplified weather forecasting.
The international competition in car markets has continuously required the research about the sound quality of a car. The domestic carmakers have also invested a lot of money for the research and development of interior sound quality of passenger cars. Therefore, the aim of this research is to predict the customer's evaluation of a new vehicle. There are two major research works to achieve this goal in this research. The first one is to search questionnaires about the sound quality, which customers prefer, to identify the relationship between these questionnaires and sound metrics that is a psychoacoustics parameters, and to development sound indexes for the questionnaires. All tests for this work is proceed on the road test during acceleration. The second one is to balance the sound component (engine noise, booming noise, road noise and wind noise) of a passenger. This wok will be tested on the constant speed. All of research results will be contributed to the development of brand sound quality of a new passenger car.
인터넷, 데이타베이스, 멀티미디어 기술의 복합적인 영향으로 교육과 학습의 형태가 크게 변하고 있다. 그러나 강의 내용을 효과적으로 관리하고 검색할 수 있는 시스템과 도구의 부족으로 원격 학습은 크게 효과적이지 못하다. 이 논문은 대용량 강의 데이타베이스에서 사용자가 내용에 기반 하여 관심 있는 강의 부분만 발췌하여 접근할 수 있도록 하는 프로토타입 시스템 COVA를 소개한다. COVA는 원격 학습에서 내용 기반 강의 검색을 위한 다음과 같은 새로운 기법을 포함한다: (1) 강의 내용을 표현하기 위한 XML 기반의 준 구조적(semistructured) 데이타 모델, (2) XML 강의 데이타베이스의 구조적 요약, 즉, 스키마 추출 기법: (3) 원하는 강의 부분의 빠른 탐색을 위한 색인 기법.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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