The purpose of this study if to prevent dangerous accident of the overthrow of the tower crane in summer's hurricane. We develop the SMS in order to give automatic alarm system to operator within the dangerous range and to give a information of the exactly slope in the real time. The slope value of the tower crane is compose of direction, pitch by the front and rear, roll by the right and left and synthesis by the its pitch and roll. Especially, the synthesis eliminate the effect of the wall tie or wire bracing. So, this value should correctly indicate the actual slope. In this study, more applying field test should be applied with the SMS. In the future, a more measurement device can be applied to, and be able to feed more alarm criteria for the review of the risk in the field.
This paper presents a bitwidth optimization algorithm for efficient hardware sharing in digital signal processing system. The proposed algorithm determines the fixed-point representation for each signal through bitwidth optimization to generate the hardware requiring less area. To reduce the operator area, the algorithm partitions the abstract operations in the design description into several groups, such that the operations in the same group can share an operator. The partitioning result are fed to a high-level synthesis system to generate the pipelined fixed-point datapaths. The proposed algorithm has been implemented in SODAS-DSP an automatic synthesis system for fixed-point DSP hardware. Accepting the models of DSP algorithms in schematics, the system automatically generates the fixed-point datapath and controller satisfying the design constraints in area, speed, and SNR(Signal-to-Noise Ratio). Experimental results show that the efficiency of the proposed algorithm by generates the area-efficient DSP hardwares satisfying performance constraints.
The service composition based on Service-Oriented Architecture(SOA) can make us view various machines or its functionalities in the Web or Internet-of-Things environment as 'service', and efficiently create new value-added services that users want by compositing different services if there is no service to satisfy the client. The service composition problem with respect to behavioral descriptions deals with the automatic synthesis of a coordinator service that controls a set of services to reach a goal state. Despite its importance, however, solving the service composition problem with only partial observations remains to be doubly exponential in the number of variables in service descriptions, rendering any attempts to compute an exact solution for modest size impractical. Toward this challenge, in this paper, we propose novel approximation-based approaches using abstraction methods. We empirically validate that our proposals can solve realistic problems efficiently.
운전절차 활성 시스템은 운전절차 합성에 필요한 시간과 노력을 줄여주고 좀더 자세하게 운전절차를 분석해 줄 뿐 아니라 인적오류를 줄여주거나 제거해주는 역할을 수행한다. 또한 운전절차를 생성하는데 필요한 전문가들의 지식을 가지고 있어 새로운 상황에 사용할 수 있도록 한다. 그러나 기존의 시스템들은 많은 한계성을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 시간논리와 표현논리로 공정의 특성지식과 시간적인 제약조건을 다루는 새로운 접근방법을 제안하여 보일러 공장에 적용하여 그 유효성을 입증하였다.
초고속 한국어 형태소 분석을 위한 하나의 방법은 사전에 형태소 결과를 미리 저장해 놓고 이를 이용하는 것이다. 이러한 형태소 패턴 사전을 수작업으로 구축하려면 많은 비용이 들 뿐만 아니라 적지 않은 오류가 포함될 수 있다. 본 논문은 한국어 형태소 합성을 이용하여 자동으로 형태소 패턴을 생성하는 방법을 제안한다. 실험을 통해, 올바른 형태소 분석을 위해 사용한 형태소 패턴의 86%를 자동으로 생성함을 알 수 있었다. 형태소 패턴을 이용한 형태소 분석기가 403MB의 한국어 코퍼스를 분석하는 데 걸린 시간은 2.8GHz 윈도우 시스템에서 52.68초였다.
본 논문은 gate-level timed circuits의 자동 합성과 검증에 대한 것으로, 동기 회 로는 디자인을 최적화하기 위해 합성 절차가 사용된 동안 설계서에 명시된 시간 정보에 속 한 비동기 회로의 일부로서 이 시스템은 열거된 일반적인 회로 작용과 시간의 요구 조건에 대해 설계를 해석한다. 이 설계는 영향을 미치는 상태 공간을 구하기 위해 정확하고 효과적 인 시간 해석 알고리즘을 사용해 해석할 수 있는 그래픽 표현으로 자동적으로 변환된다. 이 상태공간으로부터 합성 절차는 standard-cells과 gate-arrays와 같은 반 주문형 반도체로 매핑을 용이하게 하기 위해 기본 게이트만을 사용해 어려움을 해결하는 시간에 대한 회로 유도된다.
본 논문은 자동 음소 분할기의 음소 경계 오류를 보상하기 위한 후처리(Postprocessing)에 관한 연구이다. 자동 분절 경계의 오류 범위를 줄일 수 있는 후처리기를 제안하고, 자동 분절 결과를 직접 합성 단위로 사용할 수 있는 대량의 합성용 운율데이터 베이스 구축에 유용함을 기술한다. 제안된 후처리기는 수작업으로 보정된 데이터의 특징벡터를 다층 신경회로망(MLP: Multi-layer perceptron)을 통해 학습을 한 후, 자동 분절 결과와 MLP 기반 후처리를 이용하여 새로운 음소 경계를 추출한다. 우선, 특징벡터 set은 음성학적 지식이 최대한 반영되도록 선정되었다. 그리고, 경계를 추출하기 위해서 비선형 패턴분리에 탁월한 성능을 보이는 MLP를 이용한다. MLP는 매우 다양하게 나타나는 음소 경계간 음성학적 특징을 단시간 내에 적용할 수 있기 때문이다. 마지막으로, 음운환경별로 특징 벡터가 적용되는 제안된 후처리 알고리즘을 이용하여 자동 분절의 경계 오류에 대한 보상이 이루어진다. 문장 단위로 발화된 합성용 데이터베이스에서 후처리기로 보정된 분절 결과는 음성 언어 번역 시스템의 분할율보다 약 19.9%의 향상된 성능을 보였으며, 절대오류 (|Hand label position-Auto label position|)는 약 28.6% 감소되었다.
본 논문에서는 문-음성 합성기에서 사용되는 대용량 데이터 베이스의 구성을 목적으로 하는 음성 신호의 자동 분할기법을 기술하였다. 주된 내용은 은닉 마코프 모델에 기반을 둔 음소 분할과 여기서 얻어진 결과를 초기 음소 경계로 사용하여 이를 자동으로 수정하는 방법으로 구성되어 있다. 다층 퍼셉트론이 음성 경계의 검출기로 사용되었으며, 음소 분할의 성능을 증가시키기 위해, 음소의 천이 패턴에 따라 다층 퍼셉트론을 개별적으로 학습시키는 방법이 제안되었다. 음소 천이 패턴은 수작업에 의해 생성된 레이블 정보를 기준 음소 경계로 사용하여, 기준 음소 경계와 추정된 음소 경계간의 전체 오차를 최소화하는 관점에서 분할되도록 하였다. 단일 화자를 대상으로 하는 실험에서 제안된 기법을 통해 생성된 음소 경계는 기준 경계와 비교하여 95%의 음소가 20 msec 이내의 경계 오차를 갖는 것으로 나타났으며, 평균 자승 제곱근 오차면에서 수정 작업을 통해 25% 향상된 결과를 나타내었다.
산업 인공지능의 발달과 함께 반도체의 수요가 크게 증가하고 있다. 시장 수요에 대응하기 위해 패키징 공정에서 자동 결함 검출의 중요성 역시 증가하고 있다. 이에 따라, 패키지의 자동 불량 검사를 위한 딥러닝 기반의 방법론들의 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 딥러닝 기반의 모델은 학습을 위해서 대량의 고해상도 데이터를 필요로 하나, 보안이 중요한 반도체 분야의 특성상 관련 데이터의 공유 및 레이블링이 쉽지 않아 모델의 학습이 어려운 한계를 지니고 있다. 또한 고해상도 이미지를 생성하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 요구되는데, 본 연구에서는 분할정복 접근법을 통해 적은 컴퓨팅 자원으로 딥러닝 모델 학습을 위한 충분한 양의 데이터를 확보하는 방법을 소개한다. 제안된 방법은 높은 해상도의 이미지를 분할하고 각 영역에 조건 레이블을 부여한 후, 독립적인 부분 영역과 경계를 학습시켜, 경계 손실이 일관적인 이미지를 생성하도록 유도한다. 이후, 분할된 이미지를 하나로 통합하여, 최종적으로 모델이 고해상도의 이미지를 생성하도록 구성하였다. 실험 결과, 본 연구를 통해 증강된 이미지들은 높은 효율성, 일관성, 품질 및 범용성을 보였다.
본 연구에서는 폴리우레탄 합성반응의 특성을 수정진동자 분석기(QCA)의 공진주파수와 공진저항을 동시에 측정하여 분석하였다. 폴리우레탄 합성반응 초기에 생성된 폴리우레탄이 자동촉매반응을 일으켜 공진주파수가 급격히 감소한다는 것을 알 수 있었다. 프리폴리머(prepolymer, PP) 합성반응에서는 어느 순간 급속히 공진주파수가 감소하다 서서히 안정화되었다. 사슬연장제가 첨가된 세그먼티드 폴리우레탄(segmented polyurethane, SPU) 합성반응에서는 어느 순간 공진주파수가 급속히 감소하다가 다시 증가하였다. 이는 소프트세그먼트(soft segment, SS)에 사슬연장제인 1, 4-butandiol이 반응하여 하드세그먼트(hard segment, HS)로 변화됨으로써 강직한 HS 분자구조의 생성에 따라 공진주파수가 증가하였다고 생각된다. 또한 공진저항은 각각의 메카니즘을 해석하는데 사용하였다. 본 연구 결과, 폴리우레탄의 반응특성을 수정진동자 분석기(QCA)를 이용함으로써 온라인 분석할 수 있었으며, 반응메카니즘을 해석할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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