Boundary scan test structure(JTAG IEEE 1149.1 standard) that supports an internal scan chain is generally being used to test CUT(circuit under test). Since the internal scan chain can only have a single scan-in port and a single scan-out port; however, existing boundary test methods can not be used when multiple scan chains are present in CUT. Those chains must be stitched to form a single scan chain as shown in this paper. We propose an efficient boundary scan test structure that adds a circuit called Clock Group Register(CGR) for multiple clocks testing within the design of multiple scan chains. The proposed CGR has the function of grouping clocks. By adding CGR to a previously existing boundary scan design, the design is modified. This revised scan design overcomes the limitation of supporting a single scan-in port and out port, and it bolsters multiple scan-in ports and out ports. Through our experiments, the effectiveness of CGR is proved. With this, it is possible to test more complicated designs that have high density with a little effort. Furthermore, it will also benefit in designing those complicated circuits.
본 논문에서는 국내의 대표적인 상용인식기들의 성능을 평가하기 위한 평가 방법과 평가 기준을 제안한다. 제안한 평가 기준으로 상용화된 오프라인 문자인식기들과 실험실 인식기를 비교해본 후 각각의 특성을 분석해 보았다. 인식에 필요한 대상 문서는 400 DPI로 스캔한 1000여개의 문서영상과 수작업으로 작성한 원문이 존재하는 KT 테스트 컬렉션을 사용하였다. 본 논문에서 인식기의 성능을 평가하기 위해 문자단위 인식률 측정 방법을 제안하였다. 비교를 위한 문서의 유형을 제안하여, 단일 특성을 가지는 문서, 복합 특성을 가지는 문서 등으로 비교·분석하였다.
인터넷전화는 All-IP방식과 Gateway방식 등으로 VoIP 서비스를 제공하고 있다. All-IP방식은 인터넷 환경에서 기기까지 모두 IP를 적용하여 서비스하는 인터넷 전화 방식이고 Gateway방식은 일반 전화기를 이용하여 인터넷 전화를 하는 방식으로 인터넷전화를 사용하고 있다. 본 논문에서는 테스트베드에서 All-IP방식과 Gateway방식의 인터넷전화의 시스템과 네트워크에 대한 스캔을 통해 취약점을 분석한다. 발견된 All-IP방식과 Gateway방식의 인터넷전화 취약점에 대한 해킹 공격을 실시하여 서비스거부 공격, 인터넷전화 스팸 공격을 실시한다. 공격 후 분석을 통하여 보안 대책을 제안한다.
본 논문에서는 초음파 응용 영상 기술의 다양한 임상 진단 응용이 가능한 파이프라인 회로 구성 방식을 가지는 빔포밍 프런트 엔드 플랫폼을 개발한다. 하드웨어 설계에서는 전력, 통합수준 및 복제 가능성이 중요한 확장 가능한 애플리케이션은 물론 압축 애플리케이션을 대상으로 한다. 펌웨어 디자인으로는 차세대 고수준의 합성 도구인 Vivado HLS 툴을 사용하여 최대의 생산성 향상으로 설계 생산성을 가속화하는 새로운 IP 및 시스템 중심 설계 환경 구축을 통하여 최적의 FPGA 병렬 처리 수준을 달성 하도록 구현하였다. 설계된 디지털 빔포머는 향후 시스템 사양의 재구성이나 변경시 적절한 수정 및 보완이 가능하고, 임의의 이미지 영역을 생성할 수 있는 스캔 데이터의 고속 관리 기능을 지원한다.
최근 스마트폰의 발달과 더불어 대형 TV, 의료용 장비 및 전자 칠판에도 터치스크린의 수요가 급증하고 있다. 스크린 사이즈가 증가 할수록 고해상도를 위하여 훨씬 더 많은 채널이 추가 되면서 한 프레임을 스캔하는데 긴 시간이 소요되어 터치감지 지연이 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 새로운 드라이빙 및 센싱 기법을 제안한다. 이 기법은 differential 드라이빙 방법으로 2 단계로 수행되어진다. 먼저 고속 센싱 프로세스를 통해 터치가 발생된 센싱 라인들을 우선 대략적으로 도출해 낸 후 정확한 터치 위치 스캔을 위해서 터치된 라인에서만 감지가 수행되어 진다. 이 방법을 사용하면 터치 패널의 frame refresh rate를 향상 시킬 수 있다. 제안된 구조는 FPGA와 개발된 AFE board로 구현되었으며, 23인치 상용 터치패널을 사용하여 테스트하였다. 이 기법은 기존 대비 frame scan rate를 8.4배 향상시킨다.
우리나라의 국가산림조사는 제1차(1972년~1974년) 전국산림실태조사를 시작으로 현재 제7차(2016년~2020년) 조사가 실시되고 있다. 제1차부터 최근 제7차까지의 진행된 우리나라의 국가산림자원조사에서 흉고직경은 직경테이프를 이용하고, 수고는 측고기를 사용하여 측정하고 있다. 그러나 직경테이프의 경우 불규칙한 형태의 임목에서는 다소 큰 오차가 발생될 수 있고, 측고기의 경우 입목의 정단부까지 높이를 10cm 단위로 간접 측정하고 있어 정확도가 낮아질 수 있다. 이에 본 연구에서는 산림조사의 정확도 향상 및 고도화를 위해 SLAM의 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 흉고직경 및 수고 측정을 위한 테스트베드를 설정하고, SLAM장비를 이용하여 스캔데이터를 직접 획득한 후 흉고직경 및 수고 측정 정확도를 분석하였다. 그 결과 흉고직경 및 수고를 1mm 단위까지 직접 산출 가능하였으며, 2cm 이하의 흉고직경 정확도와 1.3cm 이하의 수고 정확도를 나타냄으로써, 실무에서 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 향후 본 연구결과를 바탕으로 표본점에 대한 스캔 데이터를 획득하고 분석을 진행할 예정이다.
용접은 선박 및 해양플랜트의 생산 및 건조에 있어 매우 높은 비중을 차지하는 작업이다. 용접부의 품질 검증을 위해 비파괴 검사를 수행하는데, 우리나라에서는 주로 방사선투과검사(RT)를 활용한다. 현재 대부분의 조선소에서는 용접부의 촬영을 통해 얻어진 필름을 인화하여 검사에 활용하는 아날로그 형태를 채택하고 있다. 이에 방사선 촬영에서부터 합부 판정까지 소요시간이 길고 복잡하며, 관련 분야의 자격을 보유한 검사자에 의해 수작업으로 진행되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 조선소에서 발생하고 있는 RT 필름을 고해상도로 스캔하여 디지털화한 후, 관리 서버에 축적하고, 인공지능 기술을 적용하여 용접 결함을 판독하기 위한 플랫폼에 관한 내용을 다룬다. 이를 위한 일련의 요소인 아날로그 RT 필름 스캔장비, 용접 검사 정보 통합 관리 플랫폼, 결함 판독 알고리즘, 시각화 소프트웨어 등을 설계 및 개발하고, 개발한 각 요소를 상호 연계하여 테스트 및 검증하는 과정에 관하여 기술한다.
표준화되지 않은 의료 데이터 수집 및 관리는 여전히 수동으로 진행되고 있어, 이 문제를 해결하기 위해 딥 러닝을 사용해 CT 데이터를 분류하는 연구들이 진행되고 있다. 하지만 대부분 연구에서는 기본적인 CT slice인 axial 평면만을 기반으로 모델을 개발하고 있다. CT 영상은 일반 이미지와 다르게 인체 구조만 묘사하기 때문에 CT scan을 재구성하는 것만으로도 더 풍부한 신체적 특징을 나타낼 수 있다. 이 연구는 axial 평면뿐만 아니라 CT 데이터를 2D로 변환하는 여러가지 방법들을 통해 보다 높은 성능을 달성할 수 있는 방법을 찾고자 한다. 훈련은 5가지 부위의 CT 스캔 1042개를 사용했고, 모델 평가를 위해 테스트셋 179개, 외부 데이터셋으로 448개를 수집했다. 딥러닝 모델 개발을 위해 ImageNet으로 사전 학습된 InceptionResNetV2를 백본으로 사용하였으며, 모델의 전체 레이어를 재 학습했다. 실험결과 신체 부위 분류에서는 재구성 데이터 모델이 99.33%를 달성하며 axial 모델보다 1.12% 더 높았고, 조영제 분류에서는 brain과 neck에서만 axial모델이 높았다. 결론적으로 axial slice로만 훈련했을 때 보다 해부학적 특징이 잘 나타나는 데이터로 학습했을 때 더 정확한 성능 달성이 가능했다.
유한상태기의 상태할당은 이로부터 구현되는 순차회로의 속도, 면적, 테스팅 및 소비전력에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 상태변수 그룹들 사이에 상호 의존성(dependency)을 최소화하여 테스팅 및 전력소모를 개선하기 위한 m-블록 분할을 이용한 새로운 상태할당 기술을 소개한다. m-블록 분할 알고리즘에 의해 상태도로부터 상태들을 그룹으로 나누어 상태변수의 상호의존성을 줄이고, 상태천이 확률에 의해 결정된 무게인자에 따라 상태간 상태변수의 변화를 최소로하는 코드를 할당하여 상태천이시 스위칭 횟수를 줄인다. 상태변수 의존성을 줄임으로써 순차회로 사이클이 줄어들어서 부분스캔 및 테스트 생성이 용이하게 되고, 상태변수간의 스위칭 횟수를 줄임으로써 소비전력이 줄어들게 든다. 즉, 본 상태할당 기술은 서로 상반 관계에 있는 테스팅과 저전력 문제를 동시에 해결할 수 있는 새로운 기술이다. 벤치마크 회로에 대한 실험결과 기존의 방법보다 고장점검도 및 소비전력이 현저히 개선되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 근접한 거리의 수동 밀리미터파 이미징 시스템을 설계하고 테스트하였다. 제안한 수동 밀리미터파 이미징 시스템은 안테나와 저잡음 증폭기, 다이오드 검출기로 구성된 94GHz 밀리미터파 이미징 센서와 2축 직교 로봇, 데이터 수집장치, 이미징 프로그램으로 구성된 제어 장치로 되어있다. 금속 공구나 IC 카드, 플라스틱 등의 물체에 대해서 영상을 측정하고, 2축 직교 로봇은 래스터 스캔을 통해서 2차원 영상을 얻을 수 있다. 60초 이내로 $20{\times}20$ 픽셀의 영상을 얻어서 출력하고, 후처리를 위해서 영상을 저장한다. 측정 영상의 해상도 개선을 위해서 여러 가지 보간법을 적용하여 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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