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멀티모달 센서 시스템용 유전자 알고리즘 보정기 및 PnP 플랫폼
Genetic Algorithm Calibration Method and PnP Platform for Multimodal Sensor Systems 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.14 no.1, 2019년, pp.69 - 80  

이재학 (전자부품연구원) ,  김병수 (전자부품연구원) ,  박현문 (전자부품연구원) ,  김동순 (전자부품연구원) ,  권진산 (전자부품연구원 SoC 플랫폼연구센터)

초록
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본 논문은 PnP(plug and play) 기술을 지원하는 멀티모달 센서 플랫폼을 제안하였다. PnP 기술은 센서 모듈이 연결이 되면 자동으로 인식하여 응용프로그램을 사용하여 손쉬운 센서 제어를 제공한다. 멀티모달 플랫폼을 검증하기 위해, 펌웨어를 사용하여 센서를 실험하였다. 센서 모듈이 연결되면 펌웨어는 센서 모듈을 인지하여 센서 데이터를 읽는다. 따라서, PnP 기술 지원을 통해 소프트웨어 설정 없이 자동으로 센서를 연동할 수 있게 된다. 측정한 센서 데이터는 다양한 왜곡에 의해 오류를 가지고 있다. 따라서, 본 논문은 다항식 계산을 통해 센서의 오류를 보상하고자 한다. 다항식 보상기의 계수를 찾기 위해 유전자 알고리즘 방식을 사용하였다. 실험결과 악조건에서 97%의 오류를 제거하였다. 또한, 제안하는 플랫폼은 다양한 프로토콜의 센서를 지원하기 위해 UART, I2S, I2C, SPI, GPIO를 지원한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes a multimodal sensor platform which supports plug and play (PnP) technology. PnP technology automatically recognizes a connected sensor module and an application program easily controls a sensor. To verify a multimodal platform for PnP technology, we build up a firmware and have t...

주제어

#멀티모달 센서   #보정기   #유전자 알고리즘   #플러그 앤 플레이  

표/그림 (17)

AI 본문요약
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제안 방법

  • Another method is a heuristic initialization that populates an initial population using a known heuristic for the problem. In this paper, a genetic algorithm adopts a random initialization using a LFSR-16 and stores in a population memory. The number of populations is variable and one chromosome is 32-bit fixed-point number.
  • In this paper, we developed a multimodal sensor planform that supports various bus interfaces and the genetic algorithm processor to compensate sensor data. In addition, it provides PnP technology to simply plug sensors without any software configuration.
  • The goal of genetic algorithms was to solve optimization problems in the way of bio-inspired operators such as mutation, crossover and selection. In a genetic algorithm, the population is evolved toward better solutions.

대상 데이터

  • The fitness function computes a difference between the output of the polynomial using a chromosome and its golden reference result. The generic algorithm processor computes the fitness results using two parents and two children. The fitness comparator selects two chromosomes having lower output of the fitness function than the others, and these chromosomes are new parents for the next generation.
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참고문헌 (15)

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  15. A. Zalzala and P.J. Fleming, Genetic Algorithms in Engineering Systems. The Institution of Engineering and Technology, 1997. 

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