본 논문에서는 RISC 마이크로프로세서에 DSP프로세서를 추가하여 멀티미디어 기능이 강화된 응용에 알맞은 마이크로프로세서(YS-RDSP)를 제안한다. YS-RDSP는 최대 4개의 명령어를 동시에 병렬로 처리할 수 있다. 프로그램의 크기를 줄이기 위해 YS-RDSP는 16비트와 32비트의 두 가지 명령어 길이를 지원한다. YS-RDSP는 칩 하나로 RISC마이크로프로세서의 programmability 및 제어능력에 DSP의 처리능력을 제공하기 위하여 8-KByte ROM과 8-KByte RAM을 내장하고 있다. 칩 내에 있는 주변장치중 하나인 시스템 컨트롤러는 저전압 동작을 위한 3가지의 전압강하모드를 지원하며 SLEEP명령어는 CPU코어와 주변장치의 동작상태를 변환시킨다. YS-RDSP프로세서는 Verilog-HDL를 이용하여 하향식설계방식으로 구현되었고 C-언어로 작성된 사이클 단위 시뮬레이터를 이용하여 개선되고 검증되었다. 검증된 모델은 0.6um, 3.3V CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성되었으며 자동화 P&R에 의해 10.7mm8.4mm코어 면적을 갖도록 레이아웃 되었다.
본 논문에선 기계 기술 언어(machine descriptions language)인 LISA(Language for Instruction Set Architecture)를 통하여 시뮬레이션 모델로 설계한 새로운 네트워크 ASIP(Application Specific Instruction-set Processor)을 제안한다. 제안한 네트워크 ASIP은 라우터(router)에서 패킷 프로세싱을 담당하는 전용엔진을 목적으로 설계되었다. 이를 위해 MIPS(Microprocessor without Interlock Pipeline Stages) 아키텍처를 기반으로 한 일반적인 ASIP에 패킷을 빠른 속도로 처리하기 위해 필요한 새로운 명령어 셋을 추가하였다. 새로 추가된 명령어 셋은 "classification" 명령어 그룹과 "modification" 명령어 그룹으로 나눌 수 있으며, 각 그룹은 실행 단계(execution stage)에 위치한 각각의 기능 유닛(function unit)에 의해서 처리된다. 그리고 각각의 기능 유닛은 Verilog HDL을 통해 면적과 속도 측면에서 최적화하였으며, 이를 합성하여 면적과 동작 지연시간을 비교하였다. 또한 CKF(Compiler Known Function)을 이용하여 C 언어 레벨의 매크로 함수에 할당하였으며, 어플리케이션 프로그램에 대한 실행 싸이클을 비교 분석하여 성능 향상을 확인하였다.
본 논문은 지하철 PSD(Platform Screen Door)광고의 효과증진을 위하여, 동적 대상은 정적 대상에 비해 강한 시선 유인 효과를 가진다는 이론적 배경을 전제로, 동적 이미지를 활용한 새로운 형태의 PSD광고를 제안하는 것에 연구의 목적이 있다. 이를 위해 스크린도어와 전동차의 관계 분석을 통해, 효율적인 동적 이미지 구현을 위한, 위치적, 시각적 요소들을 도출하였다. 그 후, 이러한 요소들을 적용한 예시광고를 제작, 3D 프로그램 상에 적용함으로서, 동적 PSD광고의 구현 과정을 확인하였다. 연구결과, 시간차를 이용한 이미지 합성을 통해서 동적 시각효과를 보여줄 수 있는 새로운 형태의 PSD광고 제작이 가능함을 확인할 수 있었고, 이미지들의 조합과 적용에 따라 다양한 시각적 표현이 가능하기에, 본 연구의 제안이 PSD광고라는 광고매체에 다양성을 부여할 수 있음을 또한 확인하였다.
고온자전합성과 후열처리 공정으로 $Mo_xW_{1-x}Si_2$ 발열체를 제조하였다. $Mo_xW_{1-x}Si_2$ 발열체의 신뢰성을 검증하기 위해 가속수명시험을 수행하였으며, 수명시간을 Minitab 프로그램으로 추정하였다. 또한, 가속수명시험 후의 $Mo_xW_{1-x}Si_2$ 발열체의 고장분석을 전기적과 구조적 특성으로부터 수행하였다. 그 결과, $Mo_xW_{1-x}Si_2$ 발열체의 지배적인 고장 유형은 발열체 내부의 크랙 형성과 $SiO_2$ 보호층의 박리임을 확인하였다.
이 논문에서는 도시가스 배관 중 교량에 설치된 배관 398개소에 대해 현황을 조사하고, 배관을 설치연도별, 길이별, 원격차단장치 설치여부 등 특성별로 분류하여 분석하였다. 분석결과 20년 이상 장기사용배관이 43.0%를 차지하고 있었고, 원격차단장치 미설치 교량배관은 89.4%에 달하는 등 드러난 현상에 대한 안전관리 방안을 제시하였다. 또한 조사된 교량설치 배관 중 76개소를 선정한 후 응력해석 전용프로그램인 CAESAR-II를 이용하여 응력특성을 연구하고, 교량배관 중 루프관을 설치할 경우 루프관의 위치 및 크기가 배관의 합성응력에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 결과를 통해 교량 배관의 설치, 검사 및 진단 기준 개선 등에 활용하여 교량설치 배관에 대한 안전성 향상에 도움이 될 수 있을 것으로 판단한다.
슈퍼임포즈는 개인식별 방법으로 신원 미상의 두개골의 발견 시, 두개골의 사진과 용의자 생전 사진의 동일 비율로 확대, 축소 후 두 영상을 중첩하므로서 동일인 여부를 비교, 판별하는 기법으로 삼풍백화점 붕괴사고와 Quam KAL기 추락사고와 같이 대형사건에서의 개인식별은 매우 중요한 문제이다 기존의 방법은 렌즈와 거울 및 사진기술에 의존하는 수작업으로 2주정도의 시간이 소요되는 반면 본 연구의 결과로 컴퓨터 영상처리 기술과 주변기기의 활용을 이용하여 슈퍼임포즈 영상의 실시간 처리와 보다 다양하고 자세한 영상처리 정보에 의한 상세한 슈퍼임포즈 영상정보를 얻을 수 있다. 본 연구는 비디오 카메라로 입력한 두개골 영상과 스캐너로 입력한 생전 사진의 중첩을 위한 영상시스템의 구축과 영상처리 기법을 응용한 다양한 응용 프로그램을 개발하였다. 슈퍼임포즈의 영상처리 기법으로는 두개골 및 생전 사진의 윤곽선 추출, 중첩점 조정, 상,하,좌,우 각도조정, 윤곽선보정, Hue 조정, 히스토그램 조정 등 다양한 영상처리 기법을 응용하고, 보다 자세한 감정문 형식을 도입하였다. 또한, 본 슈퍼임포즈 영상시스템은 국립과학수사연구소의 슈퍼임포즈 영상자료의 처리기술 및 축적 기술의 발전으로, 두개골 영상과 생전 사진을 이용한 생전의 3차원 영상의 복원 연구도 가능하리라 사려된다.
객체지향 프레임웍은 다수의 응용 소프트웨어의 개발에 반복적으로 재사용되므로 철저한 시험이 요구될 뿐만 아니라 재사용 시 확장된 프레임웍에 대해서도 추가적인 시험이 필요하다. 그런데 프레임웍은 개조, 합성된 확장 부위의 시험에 대한 제어와 관찰을 어렵게 하는 성질을 갖고 있다. 본 논문에서는 프레임웍을 개조, 확장하여 응용 프로그램을 구현할 때 발생할 수 있는 오류들이 시험을 통하여 효율적으로 발견될 수 있도록 프레임웍의 가변 부위에 테스터 컴포넌트들을 BIT(Built-in Test)로 내장하는 방법을 기술한다. 프레임웍에 이와 같이 내장된 테스터 컴포넌트들은 프레임웍의 시험 시 제어와 관찰을 용이하게 하여 프레임웍의 시험성을 높여준다. 여기서 제안된 방법으로 설계된 테스터 컴포넌트들은 시험대상 프레임웍의 확장 부위에 프레임웍 코드의 변경이나 간섭 효과가 없게 부착할 수 있고 필요에 따라 동적으로 탈착할 수 있다.
본 연구에서는 직구동방식의 보이스 코일 모터를 이용한 유도무기 날개 작동기의 최적 설계를 진행하였다. ANSYS Maxwell 상용프로그램으로 전자기장 해석을 수행하여 토크 성능 및 보이스 코일 모터의 특성을 예측하였으며, 운용 각도 범위에서 날개에 작용하는 공력부하가 가장 큰 구간인 양끝단에 해당되는 각도에서 최적화 설계를 수행하였다. 또한, 작동기의 주요 설계 변수를 선정하고, 최적화 설계를 위하여 반응면 기법(Response Surface Method)을 사용하였다. 반응면은 2차 함수로 구성하였고 2차 반응면 구성에 널리 쓰이는 중심합성법을 바탕으로 수치실험점들을 선정하였다. 구성된 반응면의 적합성은 수정결정계수로 판단하였으며, 최종적으로 최적화로 구해진 토크값은 전자기장 해석을 통한 토크값과 거의 동일함을 확인하였다.
저금리 시대의 도래로 인해 많은 투자자들이 주식 시장으로 몰리고 있다. 과거의 주식 시장은 사람들이 기업 분석 및 각자의 투자기법을 통해 노동 집약적으로 주식 투자가 이루어졌다면 최근 들어 인공지능 및 데이터를 활용하여 주식 투자가 널리 이용되고 있는 실정이다. 인공지능을 통해 주식 예측의 성공률은 현재 높지 않아 다양한 인공지능 모델을 통해 주식 예측률을 높이는 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 다양한 인공지능 모델에 대해 살펴보고 각 모델들간의 장단점 및 예측률을 파악하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 주식예측 인공지능 프로그램으로 인공신경망(ANN), 심층 학습 또는 딥 러닝(DNN), k-최근접 이웃 알고리즘(k-NN), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), LSTM에 대해 살펴보고자 한다.
자율 주행이나 CCTV와 같이 영상 처리 관련 기술들이 발전함에 따라 영상 왜곡에 대한 문제점을 개선하기 위해 단일 영상을 이용한 안개 제거 알고리즘이 연구되고 있다. 안개 밀도 예측 방법으로는 깊이 맵을 생성하여 영상의 깊이를 추정하는 방법이 있고, 깊이 맵의 학습 데이터로 다양한 안개 특징을 사용할 수 있다. 또한 안개 제거 알고리즘을 실제 기술들에 적용하기 위해 고화질 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 하드웨어 구현은 필수적이다. 본 논문에서는 변동계수 기반의 안개 특징인 NLCV(Normalize Local Coefficient of Variation)를 하드웨어로 구현한다. 제안하는 하드웨어는 Xilinx 사의 xczu7ev-2ffvc1156을 Target device로 FPGA 구현하였다. Vivado 프로그램을 통해 합성한 결과 479.616MHz의 최대 동작 주파수를 가지며 4K UHD(3840×2160) 환경에서 실시간 처리 가능함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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