광각 카메라는 단 초점 렌즈를 장착하여 넓은 시야의 이미지를 처리하는데, 렌즈의 광학 문제로 인해 이미지에 베럴 왜곡(barrel distortion)이 발생한다. 본 논문에서는 베럴 왜곡을 실시간 디지털 신호처리를 통해 보정하기 위한 낮은 복잡도의 프로세서 구조를 제시하고 이를 실제 구현하여 유효성을 검증하였다. 제안하는 왜곡 보정 프로세서는 하드웨어 복잡도를 낮추기 위해서, 좌표 위치 보정에 필요한 계산을 점증적(incremental)으로 수행한다. 또한, 높은 보정 속도를 달성하기 위해 파이프 라인 구조로 설계하였다. 설계된 보정 프로세서는 $0.11{\mu}m$ complementary metal-oxide semiconductor(CMOS) 공정을 사용하여 14.3K의 논리 게이트로 구현되었다. $2048{\times}2048$ 픽셀 영상에 대하여, 최대 314MHz의 동작 주파수로 초당 74.86번의 속도로 보정이 가능하다.
IEEE 802.11a에 의해 규정되어진 데이터 전송속도 12Mbps, 부호화 율 1/2, 구속장이 7인 무선 LAN용 비터비 디코더의 이론적인 성능분석을 위해서 Cramer법칙을 이용하여 전달함수를 구하고 가산성 백색 가우시안 잡음 환경하에서 각 구속장 별 첫 번째 사건에서의 에러 확률과 비트 에러 확률을 구하였다. 설계과정에서는 4 비트 연성판정을 위해 입력 심볼을 16단계로 양자화 하였으며, 역 추적을 위한 방식으로 메모리를 사용하는 대신 레지스터 교환방식을 사용함으로써 다수결 결정이 가능한 구조를 제시하였다. 구현과정에서는 12Mbps 고속의 데이터를 처리하기 위해 파이프 라인을 적용한 병렬구조를 갖는 비터비 디코더와 가산성 백색 가우시안 잡음 설계를 FPGA 칩을 사용하여 구현하여 실시간 환경에서 성능검증을 하였다.
IEEE 802.11i에서는 기존의 802.11a,b,g가 가지고 있던 보안상 문제점을 보완하기 위해서 RSNA(Robust Security Network Association)를 새로이 규정하고 있다. RSNA에서는 기존의 데이터 암호화를 위한 WEP(Wired Equivalent Privacy)을 대신하여 좀 더 견고한 데이터 암호화를 위하여 TKIP(Temporal Key Integrity Protocol)와 CCMP(Counter with CBC-MAC Protocol)를 사용하고 있다. 본 논문에서는 WEP, TKIP, CCMP의 암.복호 엔진을 설계하여 IEEE 802.11i를 지원하는 MAC Layer를 설계, 구현 하였다. WEP은 기존의 IEEE 802.11 legacy MAC과의 호환성을 보장하기 위하여 구성되었고, TKIP와 CCMP는 IEEE 802.11i에서 규정한 데이터 보안을 보장한다. 본 논문의 CCMP 블록은 동작 주파수 134MHz에서 최대 816.7Mbps의 데이터의 처리속도를 가짐으로써 802.11n의 성능을 보장 한다. 또한 2단 파이프 라인 구조를 가지는 AES 구조를 제안하여 CCMP에서의 동작 모드인 CBC 모드와 CTR 모드를 1개의 AES 코어에서 처리하도록 하여 적은 면적의 하드웨어를 가지도록 하였다.
이 연구에서는 고해상도 컬러 그래픽, 디지탈 영상신호처리, HDTV 등에 적합한 10비트 이상의 고해상도, 100 MHz이상의 변환 속도를 갖는 고속, 고정밀 정보처리용 D/A변환기를 설계하였다. 고속 동작을 위해 매트릭스 형태의 전류원 배열, 파이프 라인을 사용하지 않는 래치, 그리고 트랜스미션 함수 이론을 이용한 이차원 구조의 디 코더를 설계하였다. 이러한 구조는 정확성 및 선형성에서 우수한 특성을 보이며, 빠른 변환속도, 저전력 구현에 적합하다. 실리콘 면적의 소비를 줄이고 정밀도를 유지하기 위해 매트릭스 전류원을 가중 전류원과 비가중 전류원으로 분리하여 구성하였다. 고정 밀도를 얻기 위한 방안으로 글리치를 억제하는 새로운 전류원을 설계하고, 선형성을 개선하기위한 방안으로, 특정 시스템에서 최적의 스위칭 순서를 결정할 수 있고, grade error, 대칭적 오차 어느 것도 최대가 되지 않도록 제한하는 새로운 스위칭 알고리즘 을 제안하였다. 설계된 회로는 5V 공급 전원에 대하여 130mW의 전력소비 특성을 보이 고, 10 비트 이상의 분해능, 100MHz 이상의 속도로 동작할 수 있다.
본 설계에서는 최근 부상하고 있는 motor control, 3-phase power control, CMOS image sensor 등 각종 센서 응용을 위해 고해상도와 저전력, 소면적을 동시에 요구하는 12b 200KHz 0.52mA $0.47mm^2$ 알고리즈믹 ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 요구되는 고해상도와 처리 속도를 얻으면서 동시에 전력 소모 및 면적을 최적화하기 위해 파이프라인 구조의 하나의 단만을 반복적으로 사용하는 알고리즈믹 구조로 설계하였다. 입력단 SHA 회로에서는 고집적도 응용에 적합하도록 8개의 입력 채널을 갖도록 설계하였고, 입력단 증폭기에는 folded-cascode 구조를 사용하여 12비트 해상도에서 요구되는 높은 DC 전압 이득과 동시에 층L분한 위상 여유를 갖도록 하였다. 또한, MDAC 커패시터 열에는 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하기 위해서 인접 신호에 덜 민감한 3차원 완전 대칭 구조의 레이아웃 기법을 적용하였으며, SHA와 MDAC 등 아날로그 회로에는 향상된 스위치 기반의 바이어스 전력 최소화 기법을 적용하여 저전력을 구현하였다. 기준 전류 및 전압 발생기는 칩 내부 및 외부의 잡음에 덜 민감하도록 온-칩으로 집적하였으며, 시스템 응용에 따라 선택적으로 다른 크기의 기준 전압을 외부에서 인가할 수 있도록 설계하였다. 또한, 다운 샘플링 클록 신호를 통해 200KS/s의 동작뿐만 아니라, 더 적은 전력을 소모하는 10KS/s의 동작이 가능하도록 설계하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.18um n-well 1P6M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL과 INL은 각자 최대 0.76LSB, 2.47LSB 수준을 보인다. 또한 200KS/s 및 10KS/s의 동작 속도에서 SNDR 및 SFDR은 각각 최대 55dB, 70dB 수준을 보이며, 전력 소모는 1.8V 전원 전압에서 각각 0.94mW 및 0.63mW이며, 시제품 ADC의 칩 면적은 $0.47mm^2$ 이다.
본 논문은 지각된 가치가 적용된 관광 행동의도 정보를 이용한 지능형 클라우드 환경에서의 관광추천시스템을 제안한다. 이 제안 시스템은 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용하여 관광추천시스템에 적용하였다. 본 제안 시스템은 다양하게 수집할 수 있는 관광 정보와 관광객이 평소에 지각하고 있던 가치와 사람의 행동에서 나타나는 의도를 수집 분석하여 관광 추천시스템에 적용하였다. 이는 기존에 활용되던 다양한 분야의 관광플랫폼에 관광 정보, 지각된 가치 및 행동의도에 대한 연관성을 분석하고 매핑하여, 실증적 정보를 제공한다. 그리고 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 선형 모형 구성요소와 신경만 구성요소를 합께 학습하여 한 모형에서 암기 및 일반화 모두를 달성할 수 있는 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용한 관광추천 시스템을 제시하였고, 파이프라인 동작 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 추천시스템은 와이드 앤 딥러닝 모형을 적용한 결과 관광관련 앱 스토어 방문 페이지 상의 앱 가입률이 대조군 대비 3.9% 향상했고, 다른 1% 그룹에 변수는 동일하고 신경망 구조의 깊은 쪽만 사용한 모형을 적용하여 결과 와이드 앤 딥러닝 모형은 깊은 쪽만 사용한 모형 대비해서 가입률을 1% 증가하였다. 또한, 데이터셋에 대해 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 측정하여, 오프라인 AUC 또한 와이드 앤 딥러닝 모형이 다소 높지만 온라인 트래픽에서 영향력이 더 강하다는 것을 도출하였다.
시스톨릭 어레이는 동일한 기능을 가지는 계산처리들을 동일한 형태로 연결하여, 다수의 자료에 반복적인 계산을 하도록 만들어진 병렬처리기로써 개념적으로 산술 파이프라인과 밀접한 관계를 갖는다. 시스톨릭 어레이 셀 내의 연산에 대한 고성능처리는 시스톨릭 어레이의 중요한 특징이다. 본 논문에서는 시스톨릭 어레이 셀 내의 동시성 처리를 높이기 위해 셀 내의 연산 중에서는 큰 지연 시간을 가지는 셀 내의 연산자를 다시 규칙성을 가지는 시스톨릭 어레이로 구성하는 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 어레이 구조를 제안하고, 그 예로 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 FIR 필터에 대하여 기술한다. 먼저 정규순환방정식으로 표현된 알고리즘으로부터 워드 수준 시스톨릭 어레이를 유도한 후 유도된 워드 수준 시스톨릭 어레이를 슈퍼 시스톨릭 어레이로 변환한다. 위의 과정으로 유도된 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 어레이를 RT 수준에서 VHDL로 모델링 하여 동작을 검증하였으며, Hynix에서 제공되는 $0.35{\mu}m$셀 라이브러리를 사용하여 합성하였다. 본 논문에서 제안하는 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 어레이는 워드 수준 시스톨릭 어레이 디자인에 비해 면적은 물론 성능측면에서 이점을 가진다.
논문에서는 정류(Rectification), 디스패리티 추정(Disparity Estimation) 및 시각화를 포함한 스테레오 비전 프로세싱 시스템의 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처를 개발하였다. 개발된 지원점 보간법을 이용한 대형 스테레오 매칭 방법(LASPI)은 고화질 이미지의 지원점 밀도가 높은 영역에서의 디스패리티 매칭에 있어, ELAS 등 기존 스테레오 매칭 방법과 비교할 때, 디스패리티 맵에 대한 품질 수준을 유지하면서도 실시간 성능 지원 측면에서 우수하다. LASPI는 자율주행 자동차에 적용되는 장애물 인식 시스템, 거리 검출 시스템, 장애물 검출 시스템 등, 안전에 민감한 모듈 적용을 위해, 프레임 처리속도의 실시간성, 거리 값 분해 성능의 정확성, 낮은 리소스 사용 등, 요구조건을 충족하도록 설계 되었다. 개발된 LASPI 알고리즘은 H/W 병렬처리 구조와 4 단계 파이프라인으로 구성된 FPGA로 구현되었다. 148.5MHz 클럭의 Xilinx Virtex-7 FPGA 기반으로 구현된 시스템은 각종 실험을 통해, HD급 이미지 ($1280{\times}720$ 픽셀)에 대해 실차에 응용 가능한 디스패리티 맵을 산출하면서도 실시간 처리 요구 조건인 초당 30 프레임 처리가 가능함을 확인하였다.
실시간 운영체제(Real-Time Operating System: 이하 RTOS라 함) 개발환경에서 제공하는 도구 중에 하나인 RTOS 시뮬레이터는 타겟 하드웨어가 호스트에 연결되어 있지 않아도 호스트에서 응용프로그램의 개발과 디버깅을 가능하게 해주는 타겟 시뮬레이션 환경을 제공해 줌으로서, 개발자로 하여금 빠른 시간 내에 응용프로그램을 개발할 수 있도록 지원하며 하드웨어 개발이 완료되기 전에도 응용프로그램을 개발할 수 있게 해 준다. 그러한 이유로 현재 대부분의 상용 RTOS 개발환경에서는 RTOS 시뮬레이터를 제공하고 있다. 그러나 현재 상용 RTOS 시뮬레이터들은 대부분 RTOS의 기능적인 부분들만 호스트에서 동작하도록 구현되어 있어서 RTOS나 RTOS 응용프로그램이 실제 타겟에서 실행될 때의 실질적인 시간 추정이 불가능하다. 이러한 문제점은 실시간 시스템이 정해진 시간 내에 결과를 출력해야 하는 시스템임을 감안한다면 RTOS 시뮬레이터의 가장 큰 결점이 되기 때문에 실행시간 추정 기능을 가지면서 실용화도 가능한 RTOS 시뮬레이터가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하여 RTOS와 RTOS 응용프로그램이 실제 타겟에서 처리될 때의 실행시간 추정이 가능하고 상용화가 가능한 기계 명령어 기반(machine instruction-based)의 RTOS 시뮬레이터를 연구 개발하였다. 나아가 실행시간의 주요 요소인 파이프라인과 캐쉬의 영향도 고려함으로서 실행시간 추정의 정확도를 향상시켰다 본 연구에서 사용된 RTOS는 한국전자통신연구원(ETRI)에서 2000년에 개발된 Q+이고, Q+가 동작하는 타겟 하드웨어는 ARM 계열의 StrongARM SA-110 마이크로프로세서와 21285 주제어기가 장착된 EBSA-285 보드이다. 측정하면서 수행하였다. 검증 결과 random 상태에서는 문헌자료에 부합되는 예측결과를 보여주었으나, intermediate와 constant 상태에서는 문헌보다 다소 낮은 속도를 보여주었다 이러한 속도차는 추후 현장 데이터를 수집하여 보다 실질적인 검증을 통하여 조정되어야 할 것으로 판단된다.지발광(1.26초)보다 구애발광(1.12초)에서 0.88배 감소하였고, 암컷에서 정지발광(2.99초)보다 구애발광(1.06초)에서 0.35배 감소하였다. 발광양상에서 발광주파수는 수짓의 정지발광에서 0.8 Hz, 수컷 구애발광에서 0.9 Hz, 암컷의 정지발광에서 0.3 Hz, 암컷의 구애발광에서 0.9 Hz로 각각 나타났다. H. papariensis의 발광파장영역은 400 nm에서 700 nm에 이르는 모든 영역에서 확인되었으며 가장 높은 첨두치는 600 nm에 있고 500에서 600 nm 사이의 파장대가 가장 두드러지게 나타났다. 발광양상과 어우러진 교미행동은 Hp system과 같은 결과를 얻었다.하는 방법을 제안한다. 즉 채널 액세스 확률을 각 슬롯에서 예약상태에 있는 음성 단말의 수뿐만 아니라 각 슬롯에서 예약을 하려고 하는 단말의 수에 기초하여 산출하는 방법을 제안하고 이의 성능을 분석하였다. 시뮬레이션에 의해 새로 제안된 채널 허용 확률을 산출하는 방식의 성능을 비교한 결과 기존에 제안된 방법들보다 상당한 성능의 향상을 볼 수 있었다., 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$
딥러닝을 활용한 스피치 애니메이션 생성은 영어를 중심으로 활발하게 연구되어왔지만, 한국어에 관해서는 사례가 없었다. 이에, 본 논문은 최초로 지도 학습 딥러닝을 한국어 스피치 애니메이션 생성에 활용해 본다. 이 과정에서, 딥러닝이 스피치 애니메이션 연구를 그 지배적 기술인 음성 인식 연구로 귀결시킬 수 있는 중요한 효과를 발견하게 되어, 이 효과를 한국어 스피치 애니메이션 생성에 최대한 활용하는 방법을 고찰한다. 이 효과는 연구의 최우선 목표를 명확하게 하여, 근래에 들어 활발하지 않은 한국어 스피치 애니메이션 연구를 효과적이고 효율적으로 재활성화하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 다음 과정들을 수행한다: (i) 블렌드쉐입 애니메이션 기술을 선택하며, (ii) 딥러닝 모델을 음성 인식 모듈과 표정 코딩 모듈의 주종 관계 파이프라인으로 구현하고, (iii) 한국어 스피치 모션 캡처 dataset을 제작하며, (iv) 두 대조용 딥러닝 모델들을 준비하고 (한 모델은 영어 음성 인식 모듈을 채택하고, 다른 모델은 한국어 음성 인식 모듈을 채택하며, 두 모델이 동일한 기본 구조의 표정 코딩 모듈을 채택한다), (v) 두 모델의 표정 코딩 모듈을 음성 인식 모듈에 종속되게 학습시킨다. 유저 스터디 결과는, 한국어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (4.2/5.0 점 획득)이, 영어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (2.7/5.0 점 획득)에 비해 결정적으로 더 자연스러운 한국어 스피치 애니메이션을 생성함을 보여 주었다. 이 결과는 한국어 스피치 애니메이션의 품질이 한국어 음성 인식의 정확성으로 귀결됨을 보여 줌으로써 상기의 효과를 확인해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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