JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제13권2호
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pp.157-169
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2013
Scale Invariant Feature Transform (SIFT) generates image features widely used to match objects in different images. Previous work on hardware-based SIFT implementation requires excessive internal memory and hardware logic [1]. In this paper, a new hardware organization is proposed to implement SIFT with less memory and hardware cost than the previous work. To this end, a parallel Gaussian filter bank is adopted to eliminate the buffers that store intermediate results because parallel operations allow all intermediate results available at the same time. Furthermore, the processing order is changed from the raster-scan order to the block-by-block order so that the line buffer size storing the source image is also reduced. These techniques trade the reduction of memory size with a slight increase of the execution time and external memory bandwidth. As a result, the memory size is reduced by 94.4%. The proposed hardware for SIFT implementation includes the Descriptor generation block, which is omitted in the previous work [1]. The addition of the hardwired descriptor generation improves the computation speed by about 30 times when compared with the previous work.
본 논문에서는 적외선 LED BAR를 기반으로 하여 3D 입체 영상을 이용하면서 다양한 터치 인터랙션이 가능한 대규모 인터랙티브 디스플레이 시스템을 제안한다. 제안하는 IR LED BAR를 이용하여 입체 영상의 느낌을 느낄 수 있는 스크린과 떨어진 공간에 인터랙션 막을 생성 한다. band pass filter를 장착한 적외선 카메라를 통하여 실시간으로 영상을 획득한다. 획득되어진 영상은 영상처리모듈을 통하여 터치 인터랙션 좌표 정보를 구하고 packet으로 저장한다. 네트워크 데이터 통신을 통하여 packet을 server로 보내며 server에서 메타포 분석 모듈로 packet을 분석하고 메타포 이벤트로 저장하여 콘텐츠에 보낸다. 콘텐츠에서는 실시간으로 메타포 이벤트 결과를 실행하여 입체 영상에서 터치 인터랙션이 사용 가능하도록 한다. 그로 인하여 직접 스크린을 터치하지 않아도 시스템과 터치 인터랙션이 가능하게 됨에 따라 3D 입체 영상을 이용하면서 터치 인터랙션이 가능하게 되었다.
정확한 음성 구간 검출은 음성 인식 및 음성 코딩 그리고 음성 통신 시스템 등과 같은 음성 어플리케이션의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 실제 운전하고 있는 상태에서 다양한 차량 노이즈 환경의 음성 구간 검출 방법을 제안한다. 기존의 음성 구간 검출은 시간 에너지, 주파수 에너지, 영 교차율, spectral entropy 등 다양한 방법을 사용하였으며 잡음 환경에서 급격하게 성능이 저하되는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 spectral entropy를 기반으로 하여 MFB(Mel-frequency Filter Banks) spectral entropy, 기울기 FFT(Fast Fourier Transform) spectral entropy, 기울기 MFB spectral entropy를 이용한 음성 구간 검출 방법을 제안한다. MFB는 멜 스케일과 FFT를 곱한 것으로 멜 스케일은 인간이 소리를 인지할 때 주파수에 대해 비선형적인 스케일이며 음성의 특징을 잘 반영한다. 제안한 MFB spectral entropy 방법은 다양한 차량 잡음 환경에서 음성 및 비음성 분별 능력을 향상시킬 수 있으며 실험 결과 93.21%의 음성 구간 검출율을 나타내었다. 이는 기존의 spectral entropy 방법과 비교할 때 MFB를 이용한 음성 구간 검출 방법이 3.2%의 검출율이 향상되었다.
본 논문은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘의 실시간처리 응용프로그램 작성기법을 기술하고 있는데, 단일 프로세서에서 병렬처리 기능을 지원하도록 설계된 SSE 명령어 집합을 사용하여 가우시안 convolution을 구현하고 있다. SIFT알고리즘의 Scale-space를 생성하는 과정에 수행되는 가우시안 Convolution은 연산시간이 과도하게 요구된다.[1] 2D의 가우시안 필터가 영상을 구성하는 모든 셀과 1:1로 연산을 수행하므로 이 연산의 소요시간은 영상의 가로, 세로 길이 그리고 필터의 크기에 비례하여 결정된다. 이 논문에서 제안하는 방법은 연산을 위해 CPU 내부로 한번 읽어 들인 픽셀자료에 대해 가능한 모든 연산을 SSE 명령어 집합을 사용하여 수행함으로써 병렬 연산에 의한 연산시간 절감과 메모리 접근 최소화를 통한 입출력시간 절감을 통해 전체 연산시간을 단축 하였다.
객체 인식(recognition)과 추적(tracking)은 컴퓨터 비전의 중요 분야로써 작게는 동작 인식으로부터 크게는 우주 항공까지 그 활용 가능성이 무궁무진하다. 객체 인식의 정확도를 향상시키는 방법 중 하나는 회전, 스케일 그리고 가려짐에 강건한 컬러를 이용하는 것이다. 컬러를 이용함으로써 더 많은 특징점들을 추출하기 위한 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 또한, 빠른 객체 인식을 위해 알고리즘의 정확도를 낮추는 것보다 객체의 위치를 예측하고 좀 더 작은 영역에서 인식을 수행하는 것이 더욱 효과적이다. 본 논문은, 인식 정확도를 향상시키기 위해 대표적인 객체 인식 알고리즘인 SURF와 컬러모델을 적용한 기술자(descriptor)를 사용하고, 움직임 예측 알고리즘인 Kalman filter를 결합하여 빠른 객체 추적 방법을 제안한다. 그 결과, 제안하는 방법은 다른 컬러를 갖는 같은 패턴의 객체들을 구분하고, 객체의 향후 움직임을 미리 예측한 관심영역(ROI)에서 인식을 수행함으로써 빠른 추적 결과를 보였다.
The effectiveness of add-on tertiary treatment processes for the polishing of the effluent of a biological nutrient removal (BNR) system from a modified $A^2/O$ process has been examined under the field condition with pilot-scale plants. The add-on treatment processes of 1) combined biofilm anoxic reactor and sand filtration, and 2) two-stage denitrification filter had been operated with various operating conditions. The experimental results indicated that two-stage denitrification filter could produced a better polished tertiary effluent. Filtration rate of $150m^3/m^2{\cdot}d$ for the 2-stage denitrifying filter could decrease the nitrate removal probably due to shorter detention time that caused insufficient reaction for denitrification. Two stage denitrification filter operated with M/N ratio of 3.0 and filtration rate of $100m^3/m^2{\cdot}d$ produced the tertiary effluent with nitrate and SS concentraitons of 2.8 mg/L and 2.3 mg/L, respectively. When the operating temperature reduced $30^{\circ}C$ to $18^{\circ}C$, $NO_3{^-}-N$ removal efficiency decreased from 73% to 68%.
We have developed a new femtosecond probe technique by using stimulated Raman spectroscopy. The cross phase modulation in femtosecond time scale associated with off-resonant interaction was shown to be eliminated by integrating the transient gain/loss signal over the time delay between the Raman pump pulse and the continuum pulse. The stimulated Raman gain of neat cyclohexane was obtained to demonstrate the feasibility of the technique. Spectral and temporal widths of stimulated Raman spectra were controlled by using a narrow band pass filter. Femtosecond stimulated Raman spectroscopy was proposed as a highly useful probe in time-resolved vibrational spectroscopy.
Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is an effective algorithm in object recognition, panorama stitching, and image matching, however, due to its complexity, real time processing is difficult to achieve with software approaches. This paper proposes using a reconfigurable hardware processor with integer half kernel. The integer half kernel Gaussian reduces the Gaussian pyramid complexity in about half [] and the reconfigurable processor carries out a parallel implementation of a full search Fast SIFT algorithm. We use a low memory, fine grain single instruction stream multiple data stream (SIMD) pixel processor that is currently being developed. This implementation fully exposes the available parallelism of the SIFT algorithm process and exploits the processing and I/O capabilities of the processor which results in a system that can perform real time image and video compression. We apply this novel implementation to images and measure the effectiveness. Experimental simulation results indicate that the proposed implementation is capable of real time applications.
방향 적응적인 저대역 통과 필터를 사용한 보간 방식은 화소의 방향성에 따른 적응적인 필터 처리를 통하여 가로 세로의 비율이 다른 보간을 수행할 시 생기는 영상의 왜곡을 최소화한 방식이다. 본 방식은 하드웨어 적인 구현에 적합하도록 설계되었으며, 영상의 보간 시 사용하는 저대역 통과 필터 처리 강도의 조절이 용이하여 최종 영상의 선명도를 쉽게 변경 할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 적은 연산량과 화질의 변경이 용이함으로 인하여, 본 기술은 디지털 카메라, CCTV, 평판 디스플레이 장치 등 영상 보간 기술이 필요한 영상 장비에 적용될 수 있다.
Kong, Sei-Hun;Kim, Jo-Chun;Allen, Eric R.;Park, Jong-Kil
한국환경과학회지
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제11권8호
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pp.819-827
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2002
Laboratory scale experiments were conducted to evaluate the performance of a biofilter for eliminating dimethyl sulfide(DMS). A commercial compost/pine bark nugget mixture served as the biofilter material for the experiments. The gas flow rate and DMS concentration entering the filter were varied to study their effect on the biofilter efficiency. The operating parameters, such as the residence time, inlet concentration, pH, water content, and temperature, were all monitored throughout the filter operation. The kinetic dependence of the DMS removal along the column length was also studied to obtain a quantitative description of the DMS elimination. High DMS removal efficiencies(>95%) were obtained using the compost filter material seeded with activated sludge. DMS pollutant loading rates of up to 5.2 and 5.5 g-DMS/m$^3$/hr were effectively handled by the upflow and downflow biofilter columns, respectively. The macrokinetics of the DMS removal were found to be fractional-order diffusion-limited over the 9 to 25 ppm range of inlet concentrations tested. The upflow column had an average macrokinetic coefficient(K$\_$f/) of 0.0789 $\pm$ 0.0178 ppm$\^$$\sfrac{1}{2}$//sec, while the downflow column had an average coefficient of 0.0935 $\pm$ 0.0200 ppm$\^$$\sfrac{1}{2}$//sec. Shorter residence times resulted in a lower mass transfer of the pollutant from the gas phase to the aqueous liquid phase, thereby decreasing the efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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