• 스마트미디어저널
• /
• 제3권3호
• /
• pp.9-14
• /
• 2014

차량에 연결된 ECU 개수의 증가는 CAN 버스 점유율을 증가시킬 뿐만 아니라 메시지 전송오류 확률의 증가를 초래한다. CAN 데이터 전송 시간은 CAN 프레임의 길이에 비례하기 때문에 프레임의 길이를 줄이게 되면 효율적으로 CAN 버스로드와 오류확률을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 CAN 메시지의 길이를 단축시키기 위해서 비트재배열과 Data Length Code (DLC)를 이용한 압축 방법을 제안한다. 실제 차량 주행에서 얻은 데이터로 제안한 알고리즘을 시뮬레이션 해본 결과, 기존의 방법에 비해 최대 54%까지 CAN 데이터가 더 압축됨을 확인하였다.

• 대한건축학회논문집:구조계
• /
• 제34권5호
• /
• pp.35-42
• /
• 2018

In order to seek out methods to reduce safety accidents caused by construction machinery and equipment, this study collects data about safety accidents and draws main risk factors by construction from the data, through SNA. It aimed to suggest safety management points to be used in future construction fields, by analyzing risk index of such factors. The finding can be summarized: First, Backhoe Bucket is the risk factor for crash accidents of average workers in earth works; boring machines-maintenance is the risk factor for fall accidents of construction machinery operators in foundation works; bending machine-reinforcing rod processing is the risk factor for jamming accidents of reinforcing rod engineers in frame works; and mobile crane-hook is the risk factor for crash accidents of average workers in lifting works. Second, works can be arranged in turn, according to the risk index: earth, lifting, frame and foundation works. Risk factors can be also arranged according to the risk index: Backhoe in earth works, pile drivers in foundation works, bending machines in frame works and mobile cranes in lifting works. This study has some limits, in that it only analyzed main machinery/equipment, among various kinds of them, for earth, foundation, frame and temporary works (lifting works) and used data collected over three years. Therefore, it is necessary to conduct an analysis using big data, by collecting additional data about a lot of machinery/equipment in future construction fields.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제16권12호
• /
• pp.230-238
• /
• 1999

This paper describes a research work of developing computer-aided design of lead frame, semiconductor, with blanking operation which is very precise for progressive working. Approach to the system is based on the knowledge-based rules. Knowledge for the system is formulated from plasticity theories, experimental results and the empirical knowledge of field experts. This system has been written in AutoLISP on the AutoCAD using a personal computer and in I-DEAS Drafting Programming Language on the I-DEAS Master Series Drafting with Workstation, HP9000/715(64) and tool kit on the ESPRIT. Transference of data among AutoCAD, I-DEAS Master Series Drafting, and ESPRIT is accomplished by DXF(drawing exchange format) and IGES(initial graphics exchange specification) methods. This system is composed of six modules, which are input and shape treatment, production feasibility check, strip-layout, die-layout, modelling, and post-processor modules. The system can design process planning and Die design considering several factors and generate NC data automatically according to drawings of die-layout module. As forming process of high precision product and die design system using 2-D geometry recognition are integrated with technology of process planning, die design, and CAE analysis, standardization of die part in die design and process planning of high pression product for semiconductor lead frame is possible to set. Results carried out in each module will provide efficiencies to the designer and the manufacturer of lead frame, semiconductor.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.31-37
• /
• 2015

T-DMB는 유럽의 Eureka-147 DAB (Digital Audio Broadcasting) 표준을 바탕으로 멀티미디어 방송이 가능하도록 표준을 추가하여 만든 서비스로 이동 중에 동영상 시청, 고품질오디오 청취, 교통정보서비스(TPEG) 등의 서비스를 제공하고 있다. T-DMB 전송 프레임은 SC 채널, FIC 채널, MSC 채널로 구성된다. 비디오, 오디오, 데이터와 같은 서비스는 MSC 채널에서 서브채널 형태로 전송되며 FIC 채널은 각 서비스와 서브채널에 관련된 정보를 전달한다. 본 연구에서는 학부, 대학원 및 교육원들에서 교육되고 있는 지상파 DMB (T-DMB) 시스템과 관련하여 T-DMB 수신기에서 수신한 T-DMB 전송 프레임을 PC로 전달하여 PC 상에서 수신된 T-DMB 전송 프레임을 분석하고 비쥬얼하게 나타내어 줌으로 T-DMB 시스템의 이해를 돕고 학습동기를 유발할 수 있도록 T-DMB 전송 프레임 분석 시뮬레이터를 C++를 이용하여 개발하고 이를 실험하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.201-206
• /
• 2011

디지털 디스플레이어의 보급과 발달로 인하여 기존의 인쇄용 액자보다 디지털 액자에 대한 관심이 높아지고 있다. 우리는 이런 디지털 액자를 정적인 자료 디스플레이용도 뿐만 아니라 CCD 카메라와 조합하여 감시용 모니터링 장비로 활용하기 위한 새로운 LCD 전자 액자를 개발하였다. 개발된 액자는 감시용 화상 데이터의 보안을 위해 기존의 양방향 통신암호화를 대체하여 단방향 통신 암호화 방법으로 개발 하였다. 이 방법은 혼돈계의 단방향 동기화현상을 이용한 것으로 일정 시간 동안 동기화를 진행 시키면 어느 시점에서든 암호화와 복호화를 시킬 수 있는 방법으로 양방향 통신 암호화와 같은 결과를 얻을 수 있다. 또한, 우리가 제시한 이 방법을 유비쿼터스 기기의 근거리 통신방법에 적용한다면 보다 효율적인 결과를 얻을 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(5)
• /
• pp.121-124
• /
• 2002

This paper explains the system which finds the data of the joint of Wire Frame(that express the body structure of the golfer) from standard golf swing movie. Also, this paper used interpolation and the method which modify the distance between a joint and a close joint to general new joint data. Last this paper explains the system that make a standard golf swing attitude by continuous display the static attitude(which are formed with Wire Frame) of golf swing operations.

• Journal of Communications and Networks
• /
• 제9권3호
• /
• pp.213-218
• /
• 2007

Methods for symbol-by-symbol channel feedback and adaptation of symbol durations have been recently proposed. In this paper, we quantitatively analyze the gain in error-constrained data throughput due to such an extremely rapid adaptation of symbol durations to fast-time-varying channels. The results show that a symbol-by-symbol adaptation can achieve a throughput gain by orders of magnitude over a frame-by-frame adaptation.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제5권5호
• /
• pp.512-522
• /
• 2002

본 논문에서는 GMM(Gaussian Mixture Model)에 기반한 실시간문맥독립화자식별시스템[1][2]의 성능향상을 위하여 프레임선택(Frame Selection)방법과 프레임가중치(Weighting Model Rank)방법을 혼합한 hybrid방법을 제안한다. 본 시스템에서는 GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법과 인식 알고리즘으로 ML(Maximum Likelihood)을 기본적으로 사용하였다. 제안한 hybrid 방법은 두 단계로 이루어진다. 첫째, 화자모델과 테스트 데이터를 이용하여 프레임단위로 유사도를 계산하고, 가장 큰 유사도 값과 두 번째로 큰 유사도 값의 차를 계산한 후, 차가 문턱치보다 큰 프레임만을 선택한다 두 번째로, 선택되어진 프레임에서 계산되어진 유사도 값 대신에 가중치 값을 사용하여 전체 스코어를 계산한다. 특징 파라미터로서는 켑스트럼과 회귀계수를 사용하였으며, 학습과 테스트를 위한 데이터베이스는 채집기간이 다른 여러 데이터베이스들로 구성되어 있으며, 실험을 위한 데이터는 임의의 단어를 선택하여 사용하였다. 화자인식실험은 기본 시스템에 프레임선택방법, 프레임가중치방법, 제안한 Hybrid방법을 각각 적용하여 실험하였다. 실험결과, 프레임선택방법에 비해 평균 4%, 프레임가중치방법에 비해 평균 1%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 hybrid방법의 유효성을 확인하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제31권2호
• /
• pp.93-99
• /
• 2012

음성코딩 시 성도는 Linear Predictive Coding (LPC) 계수를 이용해서 모델링 한다. 일반적으로 LPC 계수는 양자화와 선형보간 관점에서 유리한 Line Spectral Frequency (LSF) 파라미터로 변경하여 사용한다. 10차 이상의 다차원 LSF 데이터를 벡터 양자화를 이용하여 직접 코딩하게 되면 벡터 내 상관관계 (intra-frame correlation)를 모두 이용할 수 있으므로 rate-distortion 관점에서는 높은 효율을 기대할 수 있다. 하지만, 계산량과 메모리 요구량이 높아져서 실제 코딩 시스템에서는 사용할 수 없게 되므로, 차원을 나누어 압축하는 Split Vector Quantization (SVQ)이 이용된다. 또한, LSF 데이터는 과거 벡터와의 벡터 간 상관관계 (inter-frame correlation)가 높으므로, 이를 이용한 Predictive Split Vector Quantization (PSVQ)이 사용되고 있다. PSVQ는 SVQ 보다 높은 rate-distortion 성능을 보인다. 본 논문에서는 음성 저장 장치를 위한 최적의 PSVQ를 구현하기 위해서 다수의 과거 프레임 정보와의 벡터 간상관관계 (inter-frame correlation)를 고려한 Multi-Frame AR-model 기반 SVQ (MF-AR-SVQ)를 제안하였다. 기존 PSVQ와 비교해 보았을 때, MF-AR-SVQ는 계산량과 메모리 요구량의 큰 증가 없이, 평균 spectral distortion 관점에서 약 1비트의 성능 향상을 보였다.

• 한국대기환경학회지
• /
• 제34권5호
• /
• pp.735-747
• /
• 2018

Rainfall depth is an important meteorological information. Generally, high spatial resolution rainfall data such as road-level rainfall data are more beneficial. However, it is expensive to set up sufficient Automatic Weather Systems to get the road-level rainfall data. In this paper, we propose to use deep learning to recognize rainfall depth from road surveillance videos. To achieve this goal, we collect a new video dataset and propose a procedure to calculate refined rainfall depth from the original meteorological data. We also propose to utilize the differential frame as well as the optical flow image for better recognition of rainfall depth. Under the Temporal Segment Networks framework, the experimental results show that the combination of the video frame and the differential frame is a superior solution for the rainfall depth recognition. The final model is able to achieve high performance in the single-location low sensitivity classification task and reasonable accuracy in the higher sensitivity classification task for both the single-location and the multi-location case.