본 논문에서는 MPEG-4 AVC 부호화기를 위한 고속 인터 예측기에 대한 하드웨어 구조를 제안한다. 동영상 압축기술인 MPEG-4 AVC 부호화기의 전체 구성 중에서 핵심 부분인 인터 예측기를 1/4화소 단위로 움직임 추정을 수행 할 수 있도록 하드웨어 구조를 설계하였으며 이를 위해 블록 조각화, 움직임 추정, 움직임 보정의 기본적인 구조를 구성하고 실시간 동영상 부호화를 할 수 있도록 인터 메모리와 1/4화소 단위 고속 블록 계산기 등을 이용하였다. 구현된 전체 모듈은 Altera Excalibur 디바이스와 Xilinx Virtex2 디바이스를 이용한 FPGA 구성을 통해 검증하고 삼성 STD130 0.18um CMOS Cell Library를 이용하여 합성 및 검증을 하였다. 이렇게 검증된 구조의 성능은 ASIC으로 구현할 경우 최대 동작 주파수가 약 62.5MHz이며 성능은 QCIF크기의 영상데이터를 기준으로 초당 약 88프레임의 인터예측을 수행할 수 있다. 본 성능은 하드웨어 기반의 MPEG-4 AVC 실시간 부호화기를 설계하기에 적합한 구조임을 보여준다.
본 논문은 비균일 단일루프의 병렬성을 향상시키기 위해서 지금까지 개발된 최소 종속 거리 분할 방법, Polychronopoulous 분할 방법, 그리고 최초 종속 분할 방법과 같은 세 가지 루프 분할 방법을 소개하며, 기존의 분할 방법의 문제점들을 제시한다. 그리고, 기존의 세 가지 루프 분할 방법 중에서 가장 효과적인 최초 종속 분할 방법을 확장하여 병렬성을 향상시킨 보다 강력한 루프 분할 방법을 제안한다 제안된 알고리즘은 역 종속성일 경우와 gcd(최대공약수)값이 1보다 클 경우와 같이 최초 종속 분할 방법에서 해결하지 못한 문제점들을 해결하였다.
Real-time implementation of Conjugate-Structure Algebraic CELP(CS-ACELP) is presented. ITU-T Study Group(SG) 15 has standardized the CS-ACELP speech coding algorithm as G.729. A real-time implementation of the CS-ACELP is achieved using 16 bit fixed point DSP16210 Digital Signal Processor (DSP) of Lucent Technologies. The speech coder has been implemented in the bit-exact manner using the fixed point CS-ACELP C source which is the part of the G.729 standard. To provide a multi-channel vocoder solution to digital communication system, we try to minimize the complexity(e.g., MIPS, ROM, RAM) of CS-ACELP. Our speech coder shows 15.5 MIPS in performance which enables 4 channel CS-ACELP to be processed with one DSP16210.
A performance simulator for the fuel cell hybrid electric vehicle (FCHEV) is developed to evaluate the potentials of hybridization for fuel cell electric vehicle. Dynamic models of FCHEV's electric powertrain components such as fuel cell stack, battery, traction motor, DC/DC converter, etc. are obtained by modular approach using MATLAB SIMULINK. In addition, a thermodynamic model of the fuel cell is introduced using bondgraph to investigate the temperature effect on the vehicle performance. It is found from the simulation results that the hybridization of fuel cell electric vehicle (FCEV) provides better hydrogen fuel economy especially in the city driving owing to the braking energy recuperation and relatively high efficiency operation of the fuel cell. It is also found from the thermodynamic simulation of the FCEV that the fuel economy and acceleration performance are affected by the temperature due to the relatively low efficiency and reduced output power of the fuel cell stack at low temperature.
사이버전 피해평가에 있어서 유무선 통합 환경에 대한 공격의 탐지와 이에 대한 평가가 필요한 상황이다. 특히 회사, 정부 및 군 시설 등에서 인가되지 않은 AP를 사용하여 공격이 발생하는 경우 각종 바이러스 및 해킹 공격에 의한 피해가 발생한 가능성이 높다. 띠라서 인가된 AP와 인가되지 않은 AP를 탐지해서 찾아 내야한다. 본 논문에서는 인가된 AP와 인가 되지 않은 AP를 탐지하기 위해 RTT(Round Trip Time)값을 데이터셋으로 만들고 각 기계학습 알고리즘 SVM(Support Vector Machine), J48(C4.5), KNN(K nearest neighbors), MLP(Multilayer Perceptron)의 결과를 비교해 성능의 차이를 밝히고 이를 통하여 공격을 탐지하여 피해평가에 연결이 되도록 한다.
음악인식에 주로 사용되는 세 가지 알고리즘의 성능을 비교하였다. 다양한 분류알고리즘을 소개하고 그 중 베이지안법, 최근접이웃법과 k-최근접이웃법을 이용하여 악기를 분류하였다. 악기 샘플파일에서 영교차율, 평균, 분산, 평균피크레벨의 4가지 특성값을 추출하여 분류시스템의 데이터로 사용하였다. 사용된 악기 샘플은 바이올린, 바로크 바이올린, 바로크 첼로이다. 실험결과 최근접이웃 알고리즘이 악기 분류에 있어서 가장 좋은 성능을 보여 주었다. 최근접이웃 알고리즘은 단순하면서도 빠른 계산결과를 보여 악기 분류에 적절한 알고리즘으로 판단되었다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권3호
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pp.19-27
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2019
In this study, we propose a methodology for predicting the movie audience based on movie information that can be easily acquired before opening and effectively distinguishing qualitative variables. In addition, we constructed a model to estimate the number of movie audiences at the time of data acquisition through the configured variables. Another purpose of this study is to provide a criterion for categorizing success of movies with qualitative characteristics. As an evaluation criterion, we used information gain ratio which is the node selection criterion of C4.5 algorithm. Through the procedure we have selected 416 movie data features. As a result of the multiple linear regression model, the performance of the regression model using the variables selection method based on the information gain ratio was excellent.
The DRAM module is an important part of servers, workstations and personal computer. Its malfunction causes a lot of damage on customer system. Therefore, customers demand the highest quality products. The company applies DRAM module Outgoing Quality Assurance Inspection(OQA) to secures the highest quality. It is the key process to decides shipment of products through sample inspection method with customer oriented tests. High fraction of defectives entering to OQA causes inevitable high quality cost. This article proposes the application of ensemble learning to classify the lot status to minimize the ratio of wrong decision in OQA, observing a potential in reducing the wrong decision.
RAPD와 ITS 염기서열 분석을 통하여 $Ligularia$ 속 식물 5종류의 유연관계를 밝혔다. RAPD 분석에서는 총 196개의 random primer를 사용하여 밴드수가 많고 선명한 63개의 primer를 선발하였다. 다형성을 나타낸 밴드는 141개(31.8%)이었으며, 증폭된 크기는 0.2-1.6kb로 다양하였다. 유집 분석 결과, 유사도 값은 0.54-0.95의 범위로 나타났고, 0.77을 기준으로 크게 5그룹으로 나누었다. ITS 영역의 염기서열 분석 결과, ITS 1과 ITS 2 지역은 각각 248-256bp와, 220-222bp로 구성되어 있으며, 5.8S 부분은 164bp로 나타났다. ITS 1과 ITS 2 지역의 총 478개의 염기 중 49(10.2%)군데에서 변이가 있었으며, 구아닌(G)과 시토신(C)의 비율은 ITS 1 지역에서 49.4%, ITS 2에서는 53.5%로 나타났다. 염기서열 분석결과 5종류는 단계통을 형성하였으며, 갯취는 군외군으로 부터 가장 먼저 분계조를 형성하였다. 한대리곰취와 어리곤달비는 79%의 지지율을 가지고 유집되었으며, 곰취와 곤달비도 함께 유집되었지만 지지도는 52%로 낮았다. 이상의 결과에서 두 데이터는 일치하는 결과를 보였지만 한 대리 곰취의 분류학적 위치는 RAPD와 ITS 분석결과가 일치하지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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