본 논문에서는 Microsoft DirectShow기반의 DSM-CC Object Carousel과 Data Download 프로토콜을 위한 인코더의 설계 및 구현에 대해 기술한다. DirectShow는 Component Object Model (COM) 기술을 기반으로 하고 있다. 따라서, 작성된 코드의 재사용과 유지보수가 용이하고, 멀티미디어(Multimedia) 데이터를 편리하게 처리말 수 있는 기능을 제공한다. 또한, 개발자가 COM component를 쉽게 제작할 수 있는 방법을 제공한다 하지만, 스트리밍 오디오/비디오 등의 디코딩을 위주로 개발된 DirectShow기술이 데이터 방송 서버에서의 실시간 인코딩 작업에 사용할 때에는 문제점이 발생한다 Data Carousel 방식에서는 인로딩 도중에 Update를 지원해야 한다. 즉, Carousel데이터의 Update가 있을 경우, 스트리밍(Streaming) 하는 동안 Update된 데이터를 인코딩 하여야 한다. 이러한 상황은 DirectShow의 기본 상태로는 표현하기 어려우므로 기본 상태를 확장하여 별도의 사용자 정의 상태를 추가하였다. 또한, 두 작업을 동시에 수행하기에 적합한 스레드(thread) 모델과 Push/pull 버퍼 모델을 설계하였다. DirectShow를 이용하여 인코더를 구현함으로써 개발자는 개발시간과 비용을 절약 할 수 있고, 사용자에게는 인코더를 등록하고 실행하기 쉬운 환경과 인로딩 상태의 실시간 모니터링 기능을 제공한다.
This paper presents the 3-dimensional electromagnetic field analysis method and correction of sensor distortion that is used by a motor speed sensor. The magnetic sensors are being expanded due to lower price than the other speed sensors such as resolver and encoder. Magnetic sensor generates sine and cosine waves when the motor rotates. However, the sine and cosine signals are distorted due to magnetic noise, which makes the angle error of the sensor, generated near by the Hall element. This paper defines an optimal design variables by using the Taguchi method to minimize output distortion of the magnetic sensor and permanent magnet. To enhance reliability of the magnetic position sensor from sensitivity error, assembly amplitude mismatch and the electrical angle, 3-Dimensional electromagnetic finite element method and correction algorithm errors were performed in due of the magnetic sensor in order to improve the quality of the initial production model.
In this paper, we propose a precise linear motion stage supported by magnetically preloaded air bearings. The eight aerostatic bearings with rectangular carbon porous pads were located only one side of vertical direction under the platen where four bearings are in both sides of horizontal direction as wrap-around-design, and this gives simpler configuration than which constrained by air bearings for all direction. Each of the magnetic actuators has a permanent magnet generating static magnetic flux far required preload and a coil to perturb the magnetic farce resulting adjustment of air- bearing clearance. The characteristics of porous aerostatic bearing are analyzed by numerical analysis, and analytic magnetic circuit model is driven for magnetic actuator to calculate preload and variation of force due to current. A 1-axis linear stage motorized with a coreless linear motor and a linear encoder was designed and built to verify this design concept. The load capacity, stiffness and preload force were examined and compared with analysis. With the active magnetic preloading actuators controlled with DSP board and PWM power amplifiers, the active on-line adjusting tests about the vertical, pitching and rolling motion were performed. It was shown that motion control far three DOF motions were linear and independent after calibration of the control gains.
효율적인 물류 수송을 위한 수단으로 인터모달 자동운송 대차에 대한 요구가 있다. 인터모달은 이종 운송 수단과 연계, 특정 구간의 단선 운행에 대한 수요가 높은 특징을 가지고 있다. 본 연구에서는 인터모달 자동운송 대차 특징에 적합하도록 기존 철도 운행시스템과 달리 간소하면서도 인터모달 자동운송 대차에 최적화된 주행정보 시스템을 구현 및 실대형 시연모델에 적용하여 정위치 정차 및 각 시스템 간 원활한 인터페이스 및 간소화된 시스템으로 운용 사례를 제시한다.
In this paper, the development of an autonomous electric vehicle for logistics with a robotic arm is introduced. The manual driving electric vehicle was converted into an electric vehicle platform capable of autonomous driving. For autonomous driving, an encoder is installed on the driving wheels, and an electronic power steering system is applied for automatic steering. The electric vehicle is equipped with a lidar sensor, a depth camera, and an ultrasonic sensor to recognize the surrounding environment, create a map, and recognize the vehicle location. The odometry was calculated using the bicycle motion model, and the map was created using the SLAM algorithm. To estimate the location of the platform based on the generated map, AMCL algorithm using Lidar was applied. A user interface was developed to create and modify a waypoint in order to move a predetermined place according to the logistics process. An A-star-based global path was generated to move to the destination, and a DWA-based local path was generated to trace the global path. The autonomous electric vehicle developed in this paper was tested and its utility was verified in a warehouse.
기후변화로 인한 돌발 강우 등 이상 기후 현상이 증가함에 따라 정확한 강우예측의 중요성은 더 증가하는 추세이다. 전통적인 강우예측의 경우 기상수치모델 또는 외삽법을 이용한 레이더 기반 강우예측 기법을 이용하며, 최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측 모델의 경우 주로 시계열 이미지 예측에 적합한 2차원 순환 신경망 기반 기법(Convolutional Long Short-Term Memory, ConvLSTM) 또는 합성곱 신경망 기반 기법(Convolutional Neural Network(CNN) Encoder-Decoder) 등을 이용한다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용해 미래 강우예측을 수행하도록 하였다. GAN 방법론은 이미지를 생성하는 생성자와 이를 실제 이미지와 구분하는 구별자가 경쟁하며 학습되어 현재 이미지 생성 분야에서 높은 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발한 GAN 기반 모델은 기상청에서 제공된 2016년~2019년까지의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시키고, 2020년 레이더 이미지 자료를 이용해 단기강우예측을 모의하였다. 또한, 기존 머신러닝 기법을 기반으로 한 모델들의 강우예측결과와 GAN 기반 모델의 강우예측결과를 비교분석한 결과, 본 연구를 통해 개발한 강우예측모델이 단기강우예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
현대사회의 시설물 중 다수가 콘크리트를 사용하여 건설되었고, 재료적 성질로 인해 균열, 박락, 백태 등의 손상이 발생하고 있고 시설물 관리가 요구되고 있다. 하지만, 현재 시설물 관리는 사람의 육안 점검을 정기적으로 수행하고 있으나, 높은 시설물이나 맨눈으로 확인할 수 없는 시설물의 경우 관리가 어렵다. 이에 본 논문에서는 다양한 영상장비를 활용해 시설물의 이미지에서 균열을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 균열 분류 알고리즘은 산업 이상 감지 데이터 세트인 MVTec AD 데이터 세트를 사전 학습하고 L2 auto-encoder를 사용하여 균열을 분류한다. MVTec AD 데이터 세트를 사전학습시킴으로써 균열, 박락, 백태 등의 특징을 학습시킬 수 있을 것으로 기대한다.
사전학습 언어모델은 다양한 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보였다. 하지만, 사전학습 언어모델은 문장 내 문맥 정보만을 학습하기 때문에 단어간 의미관계 정보를 추론하는데는 한계가 있다. 최근에는, 사전학습 언어모델이 어느수준으로 단어간 의미관계를 이해하고 있는지 다양한 Probing Test를 진행하고 있다. 이러한 Test는 언어모델의 강점과 약점을 분석하는데 효율적이며, 한층 더 인간의 언어를 정확하게 이해하기 위한 모델을 구축하는데 새로운 방향을 제시한다. 본 논문에서는 대표적인 사전 학습기반 언어모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)의 단어간 의미관계 이해도를 평가하는 3가지 작업을 진행한다. 첫 번째로 단어 간의 상위어, 하위어 관계를 나타내는 IsA 관계를 분석한다. 두번째는 '자동차'와 '변속'과 같은 관계를 나타내는 PartOf 관계를 분석한다. 마지막으로 '새'와 '날개'와 같은 관계를 나타내는 HasA 관계를 분석한다. 결과적으로, BERTbase 모델에 대해서는 추론 결과 대부분에서 낮은 성능을 보이지만, BERTlarge 모델에서는 BERTbase보다 높은 성능을 보였다.
최근 음성인식 분야에서 신경망 기반의 종단간 모델이 제안되고 있다. 해당 모델들은 음성을 직접 입력받아 전사된 문장을 생성한다. 음성을 직접 입력받는 모델의 특성상 데이터의 품질이 모델의 성능에 많은 영향을 준다. 본 논문에서는 이러한 종단간 모델의 문제점을 해결하고자 음성인식 결과를 후처리하기 위한 멀티모달 기반 모델을 제안한다. 제안 모델은 음성과 전사된 문장을 입력 받는다. 입력된 각각의 데이터는 Encoder를 통해 자질을 추출하고 주의집중 메커니즘을 통해 Decoder로 추출된 정보를 전달한다. Decoder에서는 전달받은 주의집중 메커니즘의 결과를 바탕으로 후처리된 토큰을 생성한다. 본 논문에서는 후처리 모델의 성능을 평가하기 위해 word error rate를 사용했으며, 실험결과 Google cloud speech to text모델에 비해 word error rate가 8% 감소한 것을 확인했다.
Hypertension is a severe health problem and increases the risk of other health issues, such as heart disease, heart attack, and stroke. In this research, we propose a machine learning-based prediction method for the risk of chronic hypertension. The proposed method consists of four main modules. In the first module, the linear interpolation method fills missing values of the integration of gas and meteorological datasets. In the second module, the OrdinalEncoder-based normalization is followed by the Decision tree algorithm to select important features. The prediction analysis module builds three models based on k-Nearest Neighbors, Decision Tree, and Random Forest to predict hypertension levels. Finally, the features used in the prediction model are explained by the DeepSHAP approach. The proposed method is evaluated by integrating the Korean meteorological agency dataset, natural gas leakage dataset, and Korean National Health and Nutrition Examination Survey dataset. The experimental results showed important global features for the hypertension of the entire population and local components for particular patients. Based on the local explanation results for a randomly selected 65-year-old male, the effect of hypertension increased from 0.694 to 1.249 when age increased by 0.37 and gas loss increased by 0.17. Therefore, it is concluded that gas loss is the cause of high blood pressure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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