본 논문에서는 하프ㆍ풀-브리지 셀을 이용하는 새로운 멀티레벨 인버터를 제안하고 독립형 태양광 인버터로서의 가능성을 평가한다. 기본 회로 구조는 기존의 11-레벨형 PWM 인버터에 기초하며 세 개의 풀-브리지 모듈 중 하나의 모듈을 하프-브리지 구조로 대체한다. 이 간단한 회로 구조의 변경으로 제안된 멀티레벨 인버터는 세 가지의 장점을 가지게 된다. 첫째, 출력 전압 레벨 수의 증가를 통해 보다 정현적인 출력 전압 파형을 형성 시킬 수 있다. 둘째, 풀-브리지 모듈 대신 하프-브리지 셀을 이용하므로 두 개의 전력 스위치를 줄일 수 있다. 셋째, 쵸핑용으로 이용되는 인버터와 결합된 변압기에 의해 부하로 전달되는 전력량을 저감 시킬 수 있어 전체 효율 개선에 유리하다. 즉, 대부분의 전력은 저주파 스위칭 동작으로 기본 출력전압을 형성하는 인버터와 이와 결합된 변압기에 의해 부하단으로 전달되고, 고주파 스위칭을 하는 쵸핑용 인버터와 이와 결합된 변압기를 통한 출력은 최종 출력전압을 보다 정현화 하기 위한 목적으로 사용되도록 한다. 기존의 11-레벨형 PWM 인버터와 비교를 통해 제안하는 인버터를 평가하고, 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험 결과를 통해 독립형 태양광 인버터로서의 가능성을 입증한다.
최근 멀티코어가 장착된 시스템이 증가하면서 이를 통한 애플리케이션 성능향상에 대한 노력이 계속 되어왔다. 하나의 시스템에 다수의 처리장치가 존재함으로 인해 프로세싱 파워는 기존보다 증가했지만 기존의 소프트웨어나 하드웨어들은 싱글코어 시스템에 적합하게 설계된 경우가 많아 멀티코어의 이점을 충분히 활용하지 못하고 있는 경우가 많다. 기존의 많은 소프트웨어들은 멀티코어 상에서 공유 자원에 대한 병목현상과 비효율적인 캐시 메모리 사용으로 인하여 충분한 성능향상을 기대하기 어려우며 이러한 문제점들로 인하여 기존 소프트웨어는 코어의 개수에 비례한 성능을 얻지 못하며, 최악의 경우 오히려 감소될 수 있다. 본 논문에서는 TCP/IP를 사용하는 기존의 네트워크 애플리케이션과 운영체제에 흐름 수준 병렬처리 기법을 적용하여 성능을 증가 시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방식은 개별 코어단위로 네트워크 애플리케이션, 운영체제의 TCP/IP 스택, 디바이스 드라이버, 네트워크 인터페이스가 서로 간섭 없이 작동할 수 있는 환경을 구성하며, L2 스위치를 통해 각 코어 단위로 트래픽을 분산하는 방법을 적용하였다. 이를 통해 각 코어 간에 애플리케이션의 데이터 및 자료구조, 소켓, 디바이스 드라이버, 네트워크 인터페이스의 공유를 최소화하여, 각 코어간의 자원을 차지하기 위한 경쟁을 최소화하고 캐시 히트율을 증가시킨다. 이를 통하여 8개의 멀티코어를 사용하였을 경우 네트워크 접속속도와 대역폭이 코어의 개수에 따라 선형적으로 증가함을 실험을 통해 입증하였다.
본 논문에서는 스테레오 영상(stereo image)을 이용하여 스네이크 기반 객체 추출 방법들이 강력한 외부 에너지(external energy)를 생성할 수 있도록 새로운 스테레오 일치화 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 첫 번째 단계로 한 쌍의 스테레오 영상에서 다중 레벨 에지 지도를 만들고 상관관계를 파악하여 에지 기반의 변위 지도(disparity map)를 만든다. 이때 비슷한 세기를 가진 에지를 정합(matching)에 이용한다. 이 후 영상 내에서 추출하고자 하는 객체의 에지 지도를 얻기 위하여 다음의 과정을 거친다. 왼쪽 영상에서의 관심 영역의 에지 패턴을 얻고 다시 오른쪽에서도 똑같이 패턴을 얻어낸 후 두 패턴을 정합하여 객체의 변위(disparity)를 얻어낸다. 이렇게 얻어진 에지 지도를 이용하여 스네이크에서 사용될 외부 에너지를 만든다. 제안하는 방법을 이용하여 두 종류의 스네이크 모델에서 테스트를 한 결과 기존의 방법에 비해 더 나은 결과를 얻게 되었다.
Chen, Fen;Liu, Sheng;Peng, Zongju;Hu, Qingqing;Jiang, Gangyi;Yu, Mei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1730-1747
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2018
Multi-view video plus depth (MVD) is a mainstream format of 3D scene representation in free viewpoint video systems. The advanced 3D extension of the high efficiency video coding (3D-HEVC) standard introduces new prediction tools to improve the coding performance of depth video. However, the depth video in 3D-HEVC is time consuming. To reduce the complexity of the depth video inter coding, we propose a fast coding unit (CU) size and mode decision algorithm. First, an off-line trained Bayesian model is built which the feature vector contains the depth levels of the corresponding spatial, temporal, and inter-component (texture-depth) neighboring largest CUs (LCUs). Then, the model is used to predict the depth level of the current LCU, and terminate the CU recursive splitting process. Finally, the CU mode search process is early terminated by making use of the mode correlation of spatial, inter-component (texture-depth), and inter-view neighboring CUs. Compared to the 3D-HEVC reference software HTM-10.0, the proposed algorithm reduces the encoding time of depth video and the total encoding time by 65.03% and 41.04% on average, respectively, with negligible quality degradation of the synthesized virtual view.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3188-3207
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2017
In this paper, we propose an image enhancement algorithm to improve license plate extraction rate in various environments (Day Street, Night Street, Underground parking lot, etc.). The proposed algorithm is composed of image enhancement algorithm and license plate extraction algorithm. The image enhancement method can improve an image quality of the degraded image, which utilizes a histogram information and overall gray level distribution of an image. The proposed algorithm employs an interpolated probability distribution value (PDV) in order to control a sudden change in image brightness. Probability distribution value can be calculated using cumulative distribution function (CDF) and probability density function (PDF) of the captured image, whose values are achieved by brightness distribution of the captured image. Also, by adjusting the image enhancement factor of each part region based on image pixel information, it provides a function that can adjust the gradation of the image in more details. This processed gray image is converted into a binary image, which fuses narrow breaks and long thin gulfs, eliminates small holes, and fills gaps in the contour by using morphology operations. Then license plate region is detected based on aspect ratio and license plate size of the bound box drawn on connected license plate areas. The images have been captured by using a video camera or a personal image recorder installed in front of the cars. The captured images have included several license plates on multilane roads. Simulation has been executed using OpenCV and MATLAB. The results show that the extraction success rate is more improved than the conventional algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권1호
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pp.62-77
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2010
Emerging applications with high data rates will need to transport bulk data reliably in wireless sensor networks. ARQ (Automatic Repeat request) or Forward Error Correction (FEC) code schemes can be used to provide reliable transmission in a sensor network. However, the naive ARQ approach drops the whole frame, even though there is a bit error in the frame and the FEC at the bit level scheme may require a highly complex method to adjust the amount of FEC redundancy. We propose a bulk data transmission scheme based on erasure-resilient code in this paper to overcome these inefficiencies. The sender fragments bulk data into many small blocks, encodes the blocks with LT codes and packages several such blocks into a frame. The receiver only drops the corrupted blocks (compared to the entire frame) and the original data can be reconstructed if sufficient error-free blocks are received. An incidental benefit is that the frame error rate (FER) becomes irrelevant to frame size (error recovery). A frame can therefore be sufficiently large to provide high utilization of the wireless channel bandwidth without sacrificing the effectiveness of error recovery. The scheme has been implemented as a new data link layer in TinyOS, and evaluated through experiments in a testbed of Zigbex motes. Results show single hop transmission throughput can be improved by at least 20% under typical wireless channel conditions. It also reduces the transmission time of a reasonable range of size files by more than 30%, compared to a frame ARQ scheme. The total number of bytes sent by all nodes in the multi-hop communication is reduced by more than 60% compared to the frame ARQ scheme.
작은 화면을 가진 이동 단말기에서 데스크탑 화면에 맞추어 제작된 웹 컨텐츠들을 브라우징 하는 것은 많은 어려움을 갖는다. 웹 페이지에는 이동 단말기용 브라우저의 제한된 기능으로 인해 표시할 수 없는 객체가 일부 포함되어 있는 경우도 있고, 브라우저에서 호환되지 않는 마크업 표준을 사용하여 브라우징 자체가 불가능할 수도 있다. 본 논문에서는 웹 페이지를 이동 단말기에 최적화된 형태로 변환할 수 있는 웹 클리핑 방식의 새로운 이동 인터넷 컨텐츠 적응 방법을 소개한다. 이 방법에서는 컨텐츠 제공자가 클립 편집기를 이용하여 설정한 클립 명세에 따라 원본 웹 문서가 자동으로 클리핑 되고 변환된다. 클립 편집기는 컨텐츠 제공자가 단일 클립, 그룹 클립, 다중 레벨 클립, 동적 클립을 설정하고, 문서의 레이아웃을 수정할 수 있도록 한다. 이렇게 설정된 클립 명세에 따라 원본 문서로부터 추출된 각 클립들은 먼저 중간 언어 형태의 문서로 변환되고, 이는 다시 이동 단말기를 위한 최종 마크업 문서로 변환된다. 또한 다양한 이미지 타입에 대한 변환기능을 제공한다.
복호 후 전달 협력 통신 프로토콜(DFP: Decode-and-Forward Cooperative Communication Protocol)은 하나의 안테나를 쓰는 사용자에게 물리적인 안테나의 증가 없이 다중 안테나 시스템의 강력한 장점을 얻을 수 있는 통신 방법이다. 지금까지는 신호 대 잡음 비율(SNR: Signal to Noise Ratio)이나 경로이득 크기의 루트를 취한 값들을 이용하여 중계 노드에서 복호한 데이터를 전달할지 안 할지를 결정하여 중계 노드에서 부정확한 검파가 되지 않도록 방지하였다. 본 논문에서는 기존의 DFP에서 사용되던 SNR을 대체할 수 있는 LLR(Log-Likelihood Ratio)를 이용하는 방법을 제안하였다. 여러 가지 많은 모의 실험을 통해 레일리 페이딩 환경과 AWGN환경에서 기준 값이나 중계 노드의 위치에 상관없이 LLR기반의 DFP가 SNR기반의 DFP보다 아주 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
3차원 의상 모델링과 시뮬레이션은. 디지털 콘텐츠에서 중요한 요소가 되었다. 이를 위한 여러 도구들이 개발되었으나, 고유한 의복을 표현하는 가상 의상의 디자인은 그래픽 디자이너에게 어려운 작업이며 의상에 대한 전문지식을 필요로 한다. 특히, 한복의 경우는 옷감, 재단방식, 착용법 등에서 양복과는 구성학적 차이점을 지니므로 모델링이 더욱 어렵다. 본 연구에서는 한복 제작에 대한 전문성이 없이도 한복을 쉽게 모델링 할 수 있도록 하는 지식 기반 접근법을 제안한다. 특히, 실사 및 가상 옷감의 시각적 유사성 판단 방법에 의해 옷감 소재 특성 규칙베이스를 구축하고, 신체 특성이 다른 캐릭터들의 체형 특성을 반영한 한복 사이즈의 부분별 다단계 조정 방법을 지식베이스 화하였다. 제안된 지식 기반 모델링 방법은 마야의 플러그-인으로서 제작되었고 다양한 신체형에 대한 드레이핑(착용 시뮬레이션) 실험을 통해 적용 가능성을 보였다.
본 논문에서는 조밀한 계수행렬로 인해 경계요소 개수의 증가에 따른 계산 시간의 급격한 증가때문에 대규모 문제를 쉽게 다룰 수 없는 기존 BEM 문제를 획기적으로 개선하는 새로운 BEM 해법인 FM-BEM을 소개한다. 단순한 2차원 정상상태 열전도문제를 통해서 FM-BEM과 기존 BEM의 계산시간과 정확도에 대한 해석 결과를 제시하였으며, 이로부터 FM-BEM 해법이 기존 BEM과 유사한 정확도를 유지하면서도 계산 속도를 획기적으로 높인다는 결과를 확인하였다. 결과적으로 본 연구에서는 FM-BEM의 적용 이론 및 관련 실행 알고리즘들을 고찰하고 이를 통해서 FM-BEM의 효용성을 검증하였으며, 향후 다양한 공학적 문제로의 적용 범위를 확대하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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