• 대한전자공학회논문지SD
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• 제37권4호
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• pp.60-70
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• 2000

시스템 설계의 각 단계에서 저전력 설계기법을 적용하여 8×8＋20비트의 MAC을 설계하였다. 알고리듬레벨에서는 MAC의 중요한 명령어 중의 하나인 승/감산연산을 위한 하드웨어의 설계에서 기존의 방식에 비하여 트랜지스터를 감소할 수 있는 새로운 기법을 제안하였으며, 회로 레벨에서는 동일한 로직을 CMOS로 구현한 경우보다 PDP(power-delay-product) 측면에서 우수한 성능을 가지는 NMOS pass-transistor 로직으로 구성된 새로운 Booth 셀렉터 회로를 제안하였다. 구조 레벨에서 최종단 덧셈기는 전력소모, 동작속도, 면적, 설계 규칙성 측면에서 가장 우수한 ELM 덧셈기를 사용하였고, 레지스터는 비트당 트랜지스터의 수가 적은 동적 CMOS 단일모서리 천이 플립플롭을 적용하였다. 동작속도를 높이기 위한 방법으로는 2단 파이프라인 구조를 적용했으며, Wallace 트리 블록에 고속 4：2 압축기를 이용하였다. 0.6㎛ 단일폴리, 삼중금속 CMOS 공정으로 설계된 MAC은 모의실험 결과 곱셈 연산시 최대 200㎒ 3.3V에서 35㎽의 전력을 소모하였고, MAC 연산시 최대 100㎒에서 29㎽의 전력을 소모하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.