An, Fengwei;Mihara, Keisuke;Yamasaki, Shogo;Chen, Lei;Mattausch, Hans Jurgen
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제16권4호
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pp.405-414
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2016
IC-implementations provide high performance for solving the high computational cost of pattern matching but have relative low flexibility for satisfying different applications. In this paper, we report an associative memory architecture for k nearest neighbor (KNN) search, which is one of the most basic algorithms in pattern matching. The designed architecture features reconfigurable vector-component parallelism enabled by programmable switching circuits between vector components, and a dedicated majority vote circuit. In addition, the main time-consuming part of KNN is solved by a clock mapping concept based weighted frequency dividers that drastically reduce the in principle exponential increase of the worst-case search-clock number with the bit width of vector components to only a linear increase. A test chip in 180 nm CMOS technology, which has 32 rows, 8 parallel 8-bit vector-components in each row, consumes altogether in peak 61.4 mW and only 11.9 mW for nearest squared Euclidean distance search (at 45.58 MHz and 1.8 V).
사용자는 정보검색에서 단어의 약어나 부분문자열, 혹은 오타가 포함된 단어와 같은 이형태로 자료를 검색하고자 한다. 이형태 검색을 위한 단순한 방법은 사전에 모든 이형태를 등록하는 것이다. 그러나 이 방법은 이형태 사전 구축에 막대한 시간과 비용이 필요할 뿐만 아니라 오타로 인해 생기는 이형태를 처리할 수 없는 문제점이 있다. 이에 대한 대안으로 근사 문자열 매칭 기법을 이용한 방법이 개발되었으나 이 방법 또한 약어 형태의 이형태를 처리하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 트라이 인덱스를 이용해 약어나 오타를 포함한 대부분의 이형태를 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 패스 가중치의 계산을 통한 이형태 매칭 방법을 보이고, 검색 속도 향상을 위한 이형태 검색 알고리즘을 제시한다.
Combined with the indeterminate boundaries of spatial objects, n:m correspondences makes an object-based matching be a complex problem. In this study, we model the boundary of a polygon object with fuzzy model and describe their overlapping relations as a weighted bipartite graph. Then corresponding pairs including 1:0, 1:1, 1:n and n:m relations are identified using a spectral singular value decomposition.
본 논문에서는 인쇄체 아라비아 숫자를 인식하기 위해 가중 템플릿 정합 방법을 제안한다. 가중 템플릿 정합은 패턴의 특징이 나타나는 영역에 해밍거리(Hamming Distance) 의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높이는 것이다. 또한 패턴의 표면을 울퉁불퉁한 영상으로 만드는 한 두 픽셀의 랜덤 노이즈를 제거하기 위하여 본 연구에서는 트리밍(trimming) 기법을 적용하였다. 실험에서는 트리밍을 하지 않고 단순 템플릿 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)과 트리밍을 한 후 가중 템플릿 정합을 사용했을 때 혼돈 행렬을 서로 비교해 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.
본 논문에서는 고대역 (4kHz-8kHz)의 주기적 성분이 강하게 나타나는 신호에 대해서 MP (Matching Pursuit) 알고리즘을 이용한 부호화 방법을 제안한다. 또한 분석된 스펙트럼 크기 파라미터와 위상 파라미터의 효율적인 양자화 방법을 제안한다. MP 알고리즘은 오류 상쇄 원리와 정현파 모델에 바탕을 두고 있기 때문에 정확한 피치 주기 예측이 필요하다. 고대역의 정확한 피치 주기 예측을 위해 저대역 (0kHz-4kHz) 신호에서 검출한 피치 주기를 이용함으로써 부호화와 비트할당의 효율을 높일 수 있다. 스펙트럼 크기 계수의 양자화를 위해 계수들에 대해 고정 차원 이산코사인 변환 (MDCT : Modified Discrete Cosine Transform) 및 다단계 (multi-stage) 구조를 결합시킨 양자화 기법을 사용하였고, 위상 값들은 스펙트럼 크기에 따른 가중치 필터와 위상의 $2{\pi}$ 순환 특성을 이용하여 양자화하였다. 또한 제안한 양자화 기법과 부호화 방법을 음성 분석-합성 (analysis-by-synthesis) 시스템에 적용하여, 목적 신호와의 비교를 통해 검증한다. 향후 대역 분할을 기본 구조로 하는 계층 구조의 광대역 음성부호화기에의 적용 가능성을 제시한다.
본 연구에서는 일반적인 1, 2단자쌍 회로망의 임피던스 정합회로를 간단하고 빠르게 구할수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 먼저 임피던스 정합 대상인 1단자쌍 또는 2단자쌍 회로망에 인덕터와 캐패시터의 조합으로 이루어진 임의의 L-회로망 형태의 정합회로가 포함된 전체 회로망 구조를 설정하고, 이 구조에 대한 전송행렬을 계산한 뒤에 회로망 양단의 부하저항 조건을 적용하여 전체 회로망의 입출력 임피던스를 구하였다. 이 식으로부터 정합용 소자의 정확한 값을 연립방정식을 이용하여 계산하였다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위해 CDMA(code division multiple access)용 소자로 널리 사용되는 중간주파수 대 역 withdrawal 가중형 SAW필터 에 본 연구에서 제시한 방법을 적용하여 임피던스 정합 전후의 특성변화를 시뮬레이션과 실험을 통하여 확인하였다. 그 결과 85.38 MHz의 중심주파수에서 비대역폭이 1.2% 삽입손실이 29 dB, VSWR (voltage standing wave ratio)이 80인 필터를 본 연구방법을 이용하여 정합한 경우에 각각의 성능이 1.8%, 9 dB, 3으로 향상됨을 시뮬레이션과 실험을 통해 확인하였다. 본 연구결과는 SAW (surface acoustic wave) 디바이스의 정합에 매우 용이하게 이용될 수 있을 뿐만 아니라 다른 형태의 1, 2단자쌍 회로망의 임피던스 정합에도 널리 사용될 수 있다.
본 연구는 35° Y-X Quartz 기판에 낮은 형상 요소를 갖는 Code Division Multiple Access(CDMA)방식 기지국용 Intermediate Frequency (IF)단 통과대역 필터를 설계하고 제작하는 방법에 대해 연구하였다. 이 기판 위에 임펄스 모델링을 이용하여 낮은 형상 요소를 갖는 표면 탄성파 필터를 제작하기 위해 입력단에는 Apodization weighted형의 빗살무늬 변환기, 출력단에는 Withdrawal weighted형의 빗살무늬 변환기로 구성하였다. 그리고 입출력 IDT의 개수는 리플의 영향을 최소화하기 위해 Kaiser-Bessel 창함수를 이용하였으며, 각각 2200쌍과 1000쌍으로 하였다. IDT 전극의 폭은 3.6㎛, 간격은 3.5㎛였으며 두께는 파장과의 비를 고려해 6000Å으로 할 때 최적의 결과를 얻을 수 있었으며, 구경은 임피던스 정합을 위해 2mm로 하였다. 제작된 SAW필터는 중심 주파수 115.2MHz, 통과대역 폭은 1.27MHz이상, 형상 요소는 1.3이하, 삽입손실 -l5dB 및 저지대역 -45dB이하인 특성을 얻을 수 있었다.
This paper presents vision-based techniques for underwater landmark detection, map-based localization, and SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) in structured underwater environments. A variety of underwater tasks require an underwater robot to be able to successfully perform autonomous navigation, but the available sensors for accurate localization are limited. A vision sensor among the available sensors is very useful for performing short range tasks, in spite of harsh underwater conditions including low visibility, noise, and large areas of featureless topography. To overcome these problems and to a utilize vision sensor for underwater localization, we propose a novel vision-based object detection technique to be applied to MCL (Monte Carlo Localization) and EKF (Extended Kalman Filter)-based SLAM algorithms. In the image processing step, a weighted correlation coefficient-based template matching and color-based image segmentation method are proposed to improve the conventional approach. In the localization step, in order to apply the landmark detection results to MCL and EKF-SLAM, dead-reckoning information and landmark detection results are used for prediction and update phases, respectively. The performance of the proposed technique is evaluated by experiments with an underwater robot platform in an indoor water tank and the results are discussed.
본 논문에서는 블록화된 영상의 관심영역 가중치 비교 알고리즘과 형상특징 가중치 비교 알고리즘을 결합하여 지폐를 실시간으로 분류하는 시스템을 하드웨어로 구현하였다. 구현된 시스템은 영상획득부, 전처리 및 영상처리부로 구성되어 있다. 영상획득부는 CIS(contact image sensor)에 의해 영상이 얻어지고, A/D 변환기와 PLD에서 전처리를 한다. 영상처리부는 전처리된 영상을 제안된 알고리즘에 의해 DSP에서 수행한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통해 질의영상과 비교영상간의 식별율을 높일 수 있고 오염되거나 회전, 이동된 지폐에서도 향상된 성능을 가진다. 그리고 제안 방법은 영상의 블록화 효과에 따른 계산량의 감소와 병렬처리를 할 수 있는 시스템으로 구성할 수 있어서 검색율을 높이거나 검색시간을 줄일 수 있는 장점이 있다.
본 논문은 스테레오 카메라론 사용하여 실내 환경의 3차원 복원하는 방법에 대하여 말하고 있다. 일반적으로 3차원 데이터를 추출하는 방법에는 3가지가 있는데, 초음파 센서를 사용하는 방법, 레이저 센서를 사용하는 방법, 그리고 스테레오 카메라론 사용하는 방법을 들 수 있다. 이중 스테레오 카메라는 적당한 가격으로 높은 성능을 낼 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 스테레오 카메라론 사용하여 3차원 데이터를 추출하는 방법으로 Window Correlation Matching Method를 사용하였다. 스테레오 카메라를 사용하여 3차원 데이터를 우울할 때 가장 큰 문제인 정확하지 않은 데이터들에 대한 처리를 하기 위하여 Histogram Weighted Hough Transform이라는 방법을 제시하였다. 이렇게 하여 각 Step에 추출된 데이터에서 오차를 많이 줄일 수 있었기 때문에 복원이 더욱 잘 되도록 만들 수 있었으며, 3차원 복원에 DirectX를 사용하여 보다 현실감이 있도록 하였다. 본 논문은 기존에는 3차원 복원다는 3차원 데이터추출에 집중되었던 스테레오 카메라를 3차원 복원에 사용할 수 있다는 것을 보여주었으며, 오차를 줄이기 위해 새로운 알고리즘을 적용하려고 노력하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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