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TMS320C25 DSP를 이용한 실시간 TWS 시스템 구현
기석철,이상욱,Kee, Seok-Cheol,Lee, Sang-Uk 대한전자공학회 1989 전자공학회논문지 Vol. No.
본 논문에서는 고속 신호처리 프로세서(digital signal processor)인 TMS320C25를 사용하여 칼만 필터링 기법을 이용한 실시간 TWS(track-while-scan) 시스템의 구현에 대하여 고찰하였다. 먼저 고정 소숫점 연산에 의해 칼만 필터를 구현 할 때 생기는 FWL(finite word length)의 영향에 대하여 알아 보았다. 실시간 TWS 시스템은 TWS연산부, 스캔 컨버터(scan converter) 그리고 시스템 제어부로 구성하였고 시스템 버스는 multi-bus를 채택하였다. TWS 시스템은 최대 8개의 표적을 동시 추적하기 위하여 제작되었으며, 실험을 통하여 8개의 표적을 동시에 추적하는데 부동 소숫점 연산시 약 0.35sce, 고정 소숫점 연산시 약 0.28sec의 시간이 소요된다는 결과를 보임으로써 칼만 필터를 실시간으로 처리 할 수 있는 충분한 가능성을 제시하였다. In this paper, a real-time implementation of the TWS(track-while-scan) system using the high-speed DSP (digital signal processor) TMS320C25 is described. First, attempts have been made to investigate the FWL (finite word length) effect, which is caused by employing a fixed point arithmetic, of implementing the Kalman filter. The real-time TWS system consists of TWS arithmetic unit, scan converter, and system controller. In addition, the TWS system is in tegrated in the Multi-Bus. In experiment, it is observed that by employing the floating point arithmetic the computation time of 0.35sec is required for tracking 8 targets simultaneously, while 0.28sec is required for the fixed point arithmetic. Since the TWS system is designed to track up to 8 targets simultaneously, we conclude that the system is enough to process Kalman filter in a real-time.
기석철(Seok_Cheol Kee) 한국정보보호학회 2007 情報保護學會誌 Vol.17 No.5
IT 기술과 지능을 로봇에 융합시킴으로써, 로봇이 스스로 사용자를 인식하여 사용자가 원하는 일을 하고 원하는 정보를 검색해 주는 인간 중심적 서비스를 제공하는 것이 지능형 로봇의 궁극적인 목표이다. 사용자가 원하는 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 의사소통 채널을 통해 인간과 로봇, 두 개체간의 상호작용 및 의사소통 연결 고리를 형성하는 인간-로봇 상호작용(HRI: Human-Robot Interaction)기술 개발이 반드시 필요하다. HRI 기술에는 얼굴 인식, 음성 인식, 제스처 인식 및 감정 인식 등 로봇이 인간의 의사표시를 인식하기 위한 기술들이 있다. 본고에서는 지능형 로봇과 로봇의 시각 지능화의 가장 핵심적인 기능인 얼굴 인식의 융합 기술 동향에 대해서 응용 서비스 및 표준화 이슈를 중심으로 살펴보고자 한다.
베이즈 요인 특징점 선택에 기반한 실시간 교통표지판인식 성능개선에 대한 연구
기석철(Seok-Cheol Kee) 제어로봇시스템학회 2017 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.23 No.6
Developing algorithms for real-time traffic sign recognition is usually accompanied by constrained computing time and limited resources, such as memory and processing power. This paper addressed the improvement of traffic sign classification by efficiently reducing the dimensionality of the feature space. The proposed approach reduced the demands on computational resources while training and running the application on an embedded system. Dimensionality reduction can be subdivided into feature space projection and feature selection. Feature space projection requires additional computational costs at runtime. For this reason, the usability of feature subset selection was investigated and evaluated on a large traffic sign dataset. In addition, a novel approach to feature selection for traffic sign recognition based on the Bayes factor criterion was proposed. In contrast to existing feature selection methods relying on extensive parameter testing, the proposed approach computed the dimensionality of the final feature subset automatically, requiring only a small number of iterations for the interpretable input parameter. Extensive evaluations on a large dataset showed that the computational costs at runtime could be reduced by over 70% with efficient feature selection.