화석연료의 사용과 바이오가스 생산 과정에서 공기오염과 기후변화문제가 발생된다. 기후변화 주요 원인물질인 이산화탄소와 메탄을 양질의 에너지원으로 전환하는데 연구가 지속되고 있다. 본 연구에서는 바이오가스를 양질의 에너지로 전환하고 태양광과 풍력과 같은 연속생산의 문제가 있는 재생에너지와 연계된 태양연료를 생산하기 위해 플라즈마-탄화물 전환장치를 제안하였다. 그리고 이에 대한 가능성을 제시하기 위해 바이오가스 전환에 영향을 미치는 O2/C비, 전체가스공급량, CO2/CH4공급비의 변화에 따른 전환 및 생성가스 특성 파악하였으며 그 결과는 다음과 같다. O2/C비가 높아질수록 메탄과 이산화탄소의 전환이 증가하였다. 전체가스공급량은 임의 특정 값에서 최대의 전환을 보였다. CO2/CH4비 감소할 때 전환율이 증가되었다. 이상의 결과로 볼 때 본 연구에서 새로이 제안된 플라즈마 산화분해-탄화물 가스화 전환에 의한 태양연료 생산의 가능성이 확인되었다. 그리고 O2/C비가 0.8이고 CO2/CH4를 0.67로 하여 전체가스공급량을 40 L min-1 (VHSV = 1.37)로 공급할 경우 이산화탄소와 메탄 전환이 최대가 되어 생성가스 중 양질의 연료인 수소와 일산화탄소로의 전환이 최대를 보였다.
원형단면의 깊은 테이퍼봉과 보의 진동수와 모드형상을 결정하는 3차원 해석방법이 제시되었다. 수학적으로 1차원인 전통적인 봉과 보이론과는 달리, 본 연구에서는 3차원 동탄성방정식을 근간으로 하였다. 반경방향(r), 원주방향(θ), 축방향(z)으로의 변위성분인 u/sup r/, u/sub θ/, u/sub z/를 시간에 대해서는 정현적으로, θ에 대해서는 주기적으로, r과 z방향으로는 다수다항식의 형태로 표현하였다. 봉과 보의 위치(변형률)에너지와 운동에너지를 정식화하고, 고유치문제를 해결하기 위해 Ritz법을 사용하였으며, 진동수의 최소화과정을 통해 엄밀해의 상위경계치의 진동수를 구하였다. 이때 다항식의 차수를 증가시키면 진동수는 엄밀해에 수렴하게 된다. 봉과 보의 하위 5개의 진동수에 대해서 유효숫자 4자리까지의 수렴성 연구가 이루어졌다. 축방향으로 1차 직선적, 2차 및 3차 곡선으로 테이퍼된 9가지 형상의 봉과 보의 수치결과를 3차원 이론을 이용하여 최초로 계산하였다. 또한 선형 테이퍼 보의 예를 통해 3차원 Ritz법과 고전적인 1차원 Euler-Bernoulli 보이론과의 비교가 이루어졌다.
최근 지능형 교통 시스템을 다양한 상황 및 환경에 적용하려는 시도가 증가함에 따라, 다수의 지능형 교통 시스템에서 사용되고 있는 차량 번호판 인식 과정이 입력영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도와 관계없이 정확하게 이루어질 필요성이 있다. 본 논문에서는 현행 번호판의 규격정보를 활용하여 오검출된 번호판 후보 영역의 제거 및 번호판 내 글자추출을 수행하고, 한글 특성을 고려한 글자인식을 수행하는 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 입력영상에서 검출한 번호판 후보 영역들에 대해서 기울기 보정을 수행한 후, 후보 영역 내 글자로 판명되는 객체의 위치 및 형태 정보를 번호판 규격정보와 비교 검증하는 과정을 거쳐 오검출된 번호판 영역을 제거한다. 또한 글자추출 단계에서는 영역 내 밝기 변화를 고려한 이진화를 수행한 뒤, 번호판 규격정보 및 번호판 영역의 종횡비, 배경색, 투영정보 등을 종합적으로 활용하여 번호판 영역 내 글자를 정확하게 추출한다. 그리고 번호판 영역 내 글자들 중 오인식률이 높은 한글의 인식에 있어서, 형태적 유사성으로 그룹을 나눈 뒤, 주요 특징점들을 토대로 계층을 좁혀 나가는 super-class 개념을 적용하여 한글 인식을 수행한다. 성능 검증을 위해 다양한 배경에서 촬영된 영상에 대해서 실험을 수행한 결과 제안하는 번호판 인식 시스템이 영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도의 변화에 강인한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 곱셈기를 재사용하는 $8{\times}8$ HEVC 코어 역변환기 아키텍쳐를 제안한다. HEVC 코어 변환에서는 하위 크기 블록 전체와 상위 크기 블록의 짝수 부분이 동일하기 때문에 $8{\times}8$ 코어 변환기 하나로 $8{\times}8$ 및 $4{\times}4$ 코어 변환을 모두 수행할 수 있다. 그러나 $8{\times}8$ 코어 변환이 8 화소를 동시에 처리하는데 반하여 $4{\times}4$ 코어 변환은 4 화소만 동시에 처리하기 때문에 하나의 $8{\times}8$ 코어 변환기로 $4{\times}4$ 및 $8{\times}8$ 코어 변환을 모두 처리하게 되면 $4{\times}4$ 코어 변환에서 프레임을 처리하는데 필요한 시간이 $8{\times}8$ 코어 변환의 2배가 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 곱셈기를 재사용하여 $8{\times}8$ 코어 역변환기 하나를 두 개의 $4{\times}4$ 코어 역변환기로도 동작시킬 수 있는 새로운 코어 역변환기 아키텍쳐를 제안한다. 제안하는 $8{\times}8$ 코어 역변환기는 프레임 처리 시간이 $8{\times}8$ 코어 역변환과 $4{\times}4$ 코어 역변환에서 모두 동일하며, 기존에 제안된 아키텍쳐에 비해 게이트 수를 12% 줄일 수 있다.
간접 분기 명령은 현대적인 고성능 프로세서의 ILP를 제한하는 가장 심각한 장애 요인 중 하나이다. 다른 분기 명령들과는 다르게 간접 분기는 그 타켓 주소가 동적으로 다형태로 변하기 때문에 이를 예측하기 매우 어려우며, 투기적 실행 방식을 사용하는 대부분의 현대적인 고성능 프로세서에서는 예측이 잘못되는 경우에 많은 수행 사이클 지연이 일어나게 되어 프로세서의 성능이 크게 떨어지게 된다. 우리는 예측 정확도가 아주 뛰어난 새로운 개념의 간접 분기 예측 방식 즉, 간접 분기 명령과 이와 데이터 종속 관계를 가진 이 명령어 보다 훨씬 앞서 수행되는 명령어의 레지스터 내용을 결합시켜 간접 분기의 타켓을 예측해내는 방식을 제안하였다. 1K의 예측기를 사용하는 경우에 98.92%의 예측 정확도를 보이고, 8K의 크기를 사용하면 거의 완벽한 99.95%의 정확도를 보인다. 그러나 지금까지 제안된 모든 예측기가 그러하듯이 예상 타켓 주소와 함께 앨리어싱 문제를 완화시키기 위한 태그를 저장하기 위한 하드웨어 오버헤드가 크다는 단점을 안고 있다. 그러므로 본 논문에서는 예측 정확 도의 손실없이도 예측기의 하드웨어 오버헤드를 최소한으로 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과로써 태그 저장에 따른 하드웨어를 성능 손실 없이 약 60%를 줄일 수 있으며, 0.1%의 손실을 감수하면 약 80%까지 줄일 수 있다. 또한 부분 타켓 저장으로 인한 성능 손실 없이 타켓 주소 저장에 따른 하드웨어를 약 35% 절약할 수 있으며, 1.11%의 손실을 감수하면 약 45%까지 절약할 수 있다.
본 논문에서는 전력소모 감소 및 강건성 (robustness) 향상을 위한 새로운 구조의 플립-플롭을 제안한다. 가변 샘플링 윈도우 플립-플롭(Variable sampling window flip-flop, VSWFF)은 입력 데이터에 따라 샘플링 윈도우의 폭을 변화시켜 강인한 데이터-래치 동작을 제공할 뿐 아니라 더욱 짧은 hold time을 갖는다. 또한, 이 플립-플롭은 입력 스위칭 행위(input switching activity)가 큰 경우에 기존의 저전력 플립-플롭보다 내부 전력소모를 감소시킬 수 있다. 클럭 진폭 감쇄형 가변 샘플링 윈도우 플립-플롭(Clock swing-reduced variable sampling window flip-flop, CSR-VSWFF)은 작은 스윙 폭의 클럭을 사용함으로써 클럭분배망(clock distribution network)의 전력소모를 감소시킬 수 있다. 기존의 클럭 진폭 감쇄형 플립-플롭(Reduced clock swing flip-flop, RCSFF)과 달리, 제안된 플립-플롭은 공급전압만으로 동작하므로 고전압의 발생 및 분배로 인한 설계 상의 비용증가를 제거한다. 시뮬레이션 결과, 기존의 플립-플롭과 비교하여 더욱 좁은 샘플링 윈도우에서도 불변의 지연값(latency) 을 유지하고 전력-지연 곱(power-delay product, PDP)이 개선됨을 확인하였다. 제안된 플립-플롭의 성능을 평가하기 위하여 $0.3\mu m$ CMOS 공정기술을 이용하여 테스트 칩을 설계하였으며, 실험 결과, VSWFF는 입력 스위칭 행위가 최대일 때 전력소모가 감소하며 CSR-YSWFF를 이용하여 설계된 동기 카운터는 부가 고전압의 사용 없이 전력소모가 감소됨을 확인하였다.
본 논문에서는 왼쪽 카메라와 오른쪽 카메라에서 획득된 두 영상에서 변이를 찾는 새로운 비용함수를 제안하였다. Cox 등[10]은 극상선상에서 화소의 밝기값으로 비용함수를 계산한 후, 동적 프로그래밍법을 사용하여 스테레오 정합문제를 해결하였다. 본 논문에서는 밝기값 외에 새로운 두 비용함수를 제안하였다. 하나는 화소의 기울기 정보를 밝기값과 방향성의 가중치를 결정하는 기준으로 사용하는 것이다. 기울기가 큰 화소는 주로 화소의 밝기값에 의해 정합이 이루어지고, 기울기가 작은 화소는 방향성을 이용한 정합이 이루어지도록 비용함수를 조절하였다. 다음으로 현재의 극상선상에서 변이를 구하기 위해 이전 극상선에서의 정합이 이루어진 두 화소 $p-k$와 $p-l$가 현 비교되는 화소와 같은 경계선상에 위치하면, $p-i$와 $p-j$가 정합이 이루어질 가능성을 크게 비용함수를 조절하였다. 제안된 방법을 여러 영상에 적용한 결과 이전의 방법보다 더 정확한 정합이 이루어짐을 확인하였다.
본 논문에서는 하지 보행 장애를 가진 환자가 사용하는 크러치에 로봇 기술이 적용된 새로운 타입의 착용식 족형 보행 재활 로봇에 대해 서술하였다. 개발된 로봇의 주된 특징은 크게 세 가지로 나뉜다. 첫 번째, 착용 방식의 특징으로서, 팔꿈치에 착용하여 환자를 보조하는 엘보 크러치와 달리 환자의 가슴부에 족형 로봇을 착용함으로써 보행 시 넓은 가슴 면적으로부터 하중을 분산시키고 팔에 작용하는 집중 하중을 제거하였으며, 팔과 손의 움직임을 자유롭게 하였다. 두 번째, 사용자의 보행 의지를 파악하는 방법으로서, 족형 로봇의 발에 부착된 3축 힘센서를 이용하여 지면 반발력의 크기와 방향으로부터 사용자의 보행의도를 추정하는 알고리즘을 제안하였고 이에 따라 가슴 착용형 로봇을 보행시켰다. 마지막으로, 계단 보행을 위한 근력 강화 방법으로서, 둔턱을 오르내리는 근력 훈련이 가능하도록 바닥 높낮이에 따라 상하 운동 궤적이 변화할 수 있는 둔턱 보행 기능을 구현하였다. 최종적으로 개발된 로봇이 보행 의도를 인지하고 로봇 다리로부터 보행 보조를 효과적으로 수행할 수 있다는 것을 실험을 통하여 확인하였고, 하지 근전도 측정을 통하여 보행 시 로봇이 하지 근력을 보조하는 성능을 정량적으로 검증하였다.
일반적으로 최대평탄 하프밴드 필터들은 다른 필터들에 비해 넓은 주파수 영역을 가지고 있다. 이것은 필터의 주파수 응답을 직접적으로 제어하기 위한 필터 차수의 여분이 없이 단지 $z={\pm}1$에서 최대 가능한 제로 수를 갖도록 설계된 것으로 독립된 파라미터가 없기 때문이다. 본 논문에서는 천이 대역폭 직접 제어가 가능한 FIR 하프밴드 필터들의 설계를 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 필터의 0번째 계수인 $h_0$를 파라미터화한 일반화된 라그랑지 하프밴드 다항식(g-LHBP)을 기반하고 있으며, $h_0$를 제어함으로써 요구되는 주파수 응답을 갖는 필터를 설계하는 방식이다. 이때 $h_0$는 g-LHBP 재귀관계의 이론적 분석을 통하여 천이대역의 경사도 파라미터로 모델링하였다. 또한, 이 방식은 요구된 필터 특성(:천이대역의 경사도와 대역 평탄도 사이의 균형) 선택과 관련된 설계 파라미터들(:필터 계수들)의 직접적인 계산을 위한 명확한 공식을 제공한다. 설계 예시들은 제안된 방식이 최대평탄 하프밴드 필터들 보다 상대적으로 날카로운 천이대역 경사도를 가진 하프밴드 필터의 설계에 적합한 솔루션임을 보여준다.
본 연구에서는 실시간 멀티미디어 서비스의 QoS를 향상시키기 위해 계층 통합 최적화 기법을 통한 새로운 파워 할당 기법을 소개한다. 각각의 패킷이 QoS에 미치는 영향이 다르므로, 항상 패킷 손실의 감소가 QoS의 향상으로 이어지지는 않는다. 본 연구에서는 패킷이 QoS에 미치는 영향을 정량화 하여 이를 바탕으로 파워를 할당하는 기법을 개발하였다. 다이내믹 프로그래밍 기법을 사용하여 파워소모를 최소화하면서 QoS를 극대화하는 적절한 파워 값을 발견하였으며, 실험을 위해 널리 공개된 비디오 클립을 사용하였다. 네트워크 시뮬레이터 (network simulator version 2)를 통하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 성능 평가를 위해 클라이언트 단에 디코딩엔진을 삽입하여 원본 영상과 전송된 영상을 비교, PSNR을 도출하였다. 패킷 세만틱 정보를 기반으로 적절한 파워를 할당한 결과 기존의 기법에 비해 QoS가 크게 향상되는 것을 확인할 수 있었으며, 이는 본 논문에서 제안된 기법이 보다 중요한 패킷에 대한 차별적인 보호 기법이 적용된 결과임을 각 프레임 손실에 대한 조사로 알 수 있었다. 해당 기법의 적용을 통해 I 프레임의 경우 손실이 최대 29%에서 2%이내로 감소하는 것을 확인할 수 있었으며, 같은 결과를 나타낼 때, 파워 소모를 최대 약 20%까지 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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