본 논문에서는 자동 지문 인식 시스템을 구성하기 위하여 MSF에서 위상 신호만으로 상관이 가능한 POC를 기본 시스템으로 하여, 입력 지문 영상에서 위상 신호를 추출하고 기준 지문 영상의 순환 고조파 필터와 2차원 위상 신호 정합을 시키는 방법을 통해 회전 불변 지문 인식 시스템을 구현하였다. 지문 영상은 내부 전반사 모드로 동작하는 프리즘을 통해 얻고, 지문 영상에 대한 2차원 주파수 발생은 광학적으로 수행하고 위상 신호 추출은 디지털 시스템을 이용하는 광-디지털 하이브리드 형태로 광학의 실시간 병렬 처리 특성과 디지털 알고리즘의 유연성 및 정확성을 상호 보완적으로 이용하였다.
This paper contributes towards the development of a computer vision system for telemonitoring of industrial articulated robotic arms. The system aims to provide precision real time measurements of the joint angles by employing low cost cameras and visual markers on the body of the robot. To achieve this, a mathematical model that connects image features and joint angles was developed covering rotation of a single joint whose axis is parallel to the visual projection plane. The feature that is examined during image processing is the varying area of given circular target placed on the body of the robot, as registered by the camera during rotation of the arm. In order to distinguish between rotation directions four targets were used placed every $90^{\circ}$ and observed by two cameras at suitable angular distances. The results were deemed acceptable considering camera cost and lighting conditions of the workspace. A computational error analysis explored how deviations from the ideal camera positions affect the measurements and led to appropriate correction. The method is deemed to be extensible to multiple joint motion of a known kinematic chain.
본 논문에서는 최근 상호연결망 위상으로 관심을 받고 있는 (n,k)-스티 그래프에 대한 사이클 특성을 분석한다.(n,k)-스티 그래프의 그래프 이론적 특성을 바탕으로 (n,k)-스티 그래프가 다양한 종류의 사이클들을 보유하고있는 범사이클(pancyclic)특성을 지니고 있음을 밝히고 해당 사이클들을 찾을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서제안하고 있는 기법은 그래프자체의 체귀적 성질을 이용한 하형식(top-down)방식으로써 부-그래프들로 구성된 확장된 개념의 사이클들에 "차원확장"이라는 연산을 연속적으로 적용함으로써 원하는 사이클로 구체화해 가는 과정으로 진행하게 된다. 이러한 기법의 적용 결과 구성되는 사이클은 최소한의 한정된 부-그래프들로 밀집되어 모이는 경향이 있어 노드 또는 예지심에 서로 중복이 없이 독립된(disjoint) 사이클을 찾는 문제 등의 응용분야로 확대적용의 가능성이 있다. 본 연구 결과는 (n,k)-스티 그래프에 대한 그래프 이론적 관점에서의 댐사이클 특성을 분석한 이론적 의미와 더불어 해당 상호연결망 구조를 갖는 다중컴퓨터시스템에서의 메시지 라우팅이나 자원 할당 및 스케쥴링과 관련된 분야로의 응용가능성을 함께 의미하고 있다.
실시간 2차원 디지털 IIR 필터링 알고리즘의 구현을 가능하게 하는 디지털 신호처리시스템의 효율적인 구조를 제안하였다. 제안된 구조는 시스템 레벨과 프로세서 레벨에서의 병렬처리를 통하여 높은 시스템 성능을 가능하게 하였다. 프로세서간의 데이터 통신의 양을 크게 줄였으며 시스템이 초기화된 이후에는 다른 오버헤드 없이 계산을 수행할 수 있도록 설계하여 전체 시스템의 효율을 극대화하였다. 기능 레벨의 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 1 사이클당 1개의 데이터를 처리할 수 있음을 확인하였다. 이는 단지 10MHz의 시스템 클럭을 사용하는 경우 2차원 4차 IIR필터를 실시간 비디오데이터에 적용할 수 있음을 의미하며, 시스템 클럭의 주파수를 올릴 경우 고선명 TV (HDTV) 등의 전후 처리 필터로 사용가능 할 것이다.
데이타베이스 공유 시스템(Database Sharing System:Dss)은 고성능의 트랜잭션 처리를 위해 제안된 구조이다. DSS에서 고속의 통신망으로 연결된 노드들은 별도의 메모리와 운영체제를 가지며, 데이타베이스를 저장하고 있는 디스크 모든 노드에 의해 공유된다. 빈번한 디스크 액세스를 피하기 위해 각 노드는 최근에 액세스한 데이타 페이지와 인덱스 페이지들을 자신의 메로리 버퍼에 캐싱한다. 일반적으로 B-트리 인덱스페이지들은 데이타 페이지에 비해 빈번하게 캐싱되고, Fetch, Fetch Next, 삽입, 그리고 삭제와 같은 복잡한 연산을 수행하므로, 높은 동시성을 지원하는 효율적인 캐쉬 일관성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 DSS에서 B-트리 인덱스 페이지의 식별자와 리프 페이지의 PageLSN을 사용한 캐쉬 일관성 기법을 제안한다.
본 논문에서는 GPU(graphics processing unit)를 이용하여 오목의 인공지능 알고리즘 연산을 고속으로 수행하기 위한 효율적인 알고리즘 설계와 구현 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 게임 인공지능은 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)와 유전 알고리즘(genetic algorithm)의 협업적 구조로 설계된다. 게임 트리와 유전 알고리즘의 평가함수(evaluation function) 부분은 많은 계산 량을 소모하지만 해 공간(solution space)의 수많은 후보 벡터에 대해 독립적으로 수행되기 때문에 본 논문에서는 이를 GPU 상에서의 대량 병렬처리를 통해 수행한다. NVIDIA CUDA(compute unified device architecture)환경에서의 실제 구현을 통해 CPU에서의 처리에 비해 게임 트리는 400배 이상의 수행 속도의 향상을, 유전 알고리즘은 300배 이상의 수행 속도의 향상을 각각 보였다. 본 논문에서는 스레드(thread)의 넘침(overflow)을 피하고 보다 효과적인 해 공간 탐색을 위해, 게임 트리를 이용하여 근방의 몇 단계까지 전역 탐색(full search)을 수행한 후 이후 단계는 유전 알고리즘을 이용하여 선별 탐색을 수행하는 협업적 인공지능을 제안한다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘은 게임의 인공지능을 향상시키고 게임의 규칙으로부터 주어진 시간 내에 문제를 해결할 수 있음을 보인다.
네트워크와 IT 기술의 발전으로 사용자들은 장소에 구애 받지 않고 어디서든 본인이 원하는 아이템을 검색하고 구매하고 있다. 이에 따라 추천시스템에서 급증하는 데이터로 인한 확장성 문제를 어떻게 해결할 것인가에 대한 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 Tag 가중치를 적용한 아이템 기반 협업 필터링 기법과 분산 병렬 처리 방식인 MapReduce 방법을 적용한 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 속도 향상과 효율성을 위해 전처리 과정에서 아이템을 카테고리별로 분류하고 노드 수에 맞게 그룹지은 후 사용한다. 각 분산 노드에서 4번의 Map-Reduce 단계를 통해 데이터 처리를 진행하는데 사용자에게 더 나은 아이템을 추천하기 위해 유사도 계산에서 아이템 Tag 가중치를 사용한다. 마지막 Reduce 단계를 거쳐 출력된 예측값 중 상위 N개의 아이템을 추천에 사용한다. 실험을 통해 제안 하는 기법이 대량의 데이터를 효율적으로 처리하며 기존의 아이템 기반 기법보다 추천의 적합성도 향상되는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 전류제어 효과를 갖는 전압제어 펄스폭 변조 방식의 5' true color FED 구동시스템을 설계하였다. 제안한 구동방식은 전압제어 펄스폭 변조방식과 전류제어 방식의 장점을 가지고 있다. 또한, FED 구동회로의 시뮬레이션을 위하여 FED 서브 픽셀에 대한 새로운 회로 모델을 제안한다. 제안된 모델은 FED 서브 픽셀의 특성과 FED 패널의 기생 효과인 게이트 라인간 커플링 현상과 인접한 캐소드 라인을 통하여 흐르는 누설 전류 등을 고려하고 있다. FED 구동회로의 출력단은 제안된 모델을 사용하여 최적화되었다. R.G.B 입력데이터 신호 처리를 병렬처리 방식으로 하여 기존의 직렬처리 방식에 비해서 화면에 영상을 디스플레이하는 duty ratio를 최대로 하여 휘도를 높일 수 있도록 하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 $300{\times}224$의 해상도를 가지는 5' true color FED를 성공적으로 디스플레이 하였다.
본 논문은 H.264나 MPEG4등, 다양한 영상압축 코덱을 지원할 수 있는 ME ASIP의 전용 IME 명령어와 재구성 가능한 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 전용의 명령어와 하드웨어 가속기는 HD급의 고화질 영상을 지원할 수 있는 성능을 가지고 있다. 제안하는 IME명령어는 다수의 병렬 연산과 패턴 정보를 이용한 연산기 제어를 통하여 전역탐색을 비롯한 각종 고속 탐색 알고리즘을 지원한다. 제안한 하드웨어 구조는 256개의 Processor Elements로 구성되어 있는 Processor Element Group (PEG) 하나당 77,860 게이트를 가진다. 16개의 PEG로 구성된 ASIP은 160MHz의 동작 주파수를 가지고 있으며, HD급 1080p의 해상도를 가지는 영상을 실시간으로 동작 시킬 수 있다.
본 논문에서는 개개인의 복합적 속성과 요구를 반영한 통합된 개인 맞춤형 서비스와 지능정보기술을 기반으로 의료서비스 접근성을 향상시킬 수 있는 개방형 서비스플랫폼의 구축방안에 대하여 설계하였다. 먼저, 데이터 수집 및 저장단계는 데이터 추출, 변환, 로딩을 반복하며 신속하고 정확하게 처리한다. ETL 모듈로부터 생성된 데이터는 분산 파일 시스템에 저장한다. 데이터 분석단계는 스토리지에 저장된 과거 의료 데이터들을 기반으로 기계학습과 데이터 마이닝 분야에서 사용되고 있는 분석 알고리즘을 적용하여 다양한 패턴들을 생성한다. 데이터 처리단계에서는 데이터를 신속히 처리해야 하므로 보통 작업을 병렬 및 분산 처리하여 성능을 향상시킨다. 데이터 제공방식은 디바이스별 운영하는 플랫폼에 독립적으로 동작해야 하며, 데이터 전송 시 네트워크 부하가 적고, 다양한 형태의 서비스를 제공하기 위하여 Open API 형태로 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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