1990년 중반 이후 외국계 기업과 국내 대기업의 적극적인 유통산업진출은 중소 소매업을 어렵게 하고 있다. 또한 대기업 편의점의 급속한 확장 역시 골목상권 환경을 열악하게 하여, 중소 소매업 점포수의 폐점을 가속화하고 있다. 2003년 중소 소매업의 경쟁력 강화 및 자생력을 확보하고자 정부는 중소유통공동도매물류센터(이하, 중소유통물류센터)를 건립하였다. 하지만 급변하는 유통환경과 온라인 쇼핑의 급속한 발전 속에서 중소유통물류센터는 갈수록 점점 어려워지는 현상에서 중소유통물류센터의 역량강화를 위한 현상분석 및 문제점 도출을 통하여 경쟁력 강화 및 효율적 운영방안을 위한 전략을 제시하고자 한다.
소집단 협력 학습 시 집단 편성 방법은 학습 과정과 학습의 최종 결과에 큰 영향을 미친다. 따라서 소집단은 학습의 성격과 목적, 구성원의 능력, 적성, 흥미 등의 개인차를 고려하여 구성원의 상호작용이 최대화되도록 편성되어야 한다. 그러나 다차원적인 학생 데이터로부터 이러한 조건을 만족하는 소집단을 교사가 수작업으로 편성하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 학생 데이터와 소집단 편성을 위한 여러 조건들을 교사가 제공할 때, 각 조건에 대해 동질 또는 이질적인 특성을 가능한 맞춰서 소집단들을 편성해주는 학생 그룹핑 시스템을 설계하고 개발하였다. 이 시스템은 마이크로 소프트사의 엑셀과 연동되어 동작하며 편리한 사용자 인터페이스를 제공하므로 일선 교사들이 친숙하게 사용할 수 있으며, 교육 분야뿐 아니라 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
In this paper, we present a case study of vibration suppression based on the application of active damping to the small boring process of a boring bar with diameter below ${\Phi}12$. The proposed active damping system consists of an acceleration sensor for real-time monitoring of the vibration signal, a driver for phase control in a computer program, and piezoelectric actuators for damping. In this system, the vibration signals are detected by the acceleration sensor and sent to the computer as an input. The phase shift parameter of the natural frequency of the input signal is sent to the data acquisition board in the computer and calculated by the phase control program. This study confirmed the effectiveness of this damping system, and it opens up the possibility of the development of active damping systems for small boring processes.
A new high-performance and low cost single switch energy recovery display driver for an AC plasma display panel (PDP) is proposed. Since it is composed of only one auxiliary power switch, two small inductors, and eight diodes compared with the conventional circuit consisting of four auxiliary power switches, two small inductors, eight power diodes, and two external capacitors, it features a much simpler structure and lower cost. Nevertheless, since the rootmean-square (RMS) value of the inductor current is very small, it also has very desirable advantages such as n low conduction loss and high efficiency. Furthermore, there are no serious voltage-drops caused by the large gas-discharge current with the aid of the discharge current compensation, which can also greatly reduce the current flowing through power switches and maintain the panel to light at n lower sustaining voltage. In addition, all main power switches are turned on under the zero-voltage switching (ZVS) and thus, the proposed circuit has a improved EMI, increased reliability, and high efficiency. Therefore, the proposed circuit will be well suited to the wall hanging PDP TV. To confirm the validity of the proposed circuit, circuit operations, features,and design considerations are presented and verified experimentally on a 6-inch PDP, 50kHz-switching frequency, and sustaining voltage 141V based prototype.
본 논문에서는, 트위스티드 연결구조를 이용한 새로운 저전압 스윙 도미노 로직 회로를 제안한다. 제안된 회로의 출력스윙 범위는 트위스티드 트랜지스터의 사이즈와 출력 캐패시턴스의 크기에 따라 조절가능하다. 제안된 회로를 적용한 리플캐리덧셈기(Ripple Carry Adder)는 도미노 CMOS로직에 비해 전력소비는 37%감소했고 전력 지연 곱(power-delay product)은 43%감소했다.
We present real-time pedestrian detection that exploit accuracy of Faster R-CNN network. Faster R-CNN has shown to success at PASCAL VOC multi-object detection tasks, and their ability to operate on raw pixel input without the need to design special features is very engaging. Therefore, in this work we apply and adjust Faster R-CNN to single object detection, which is pedestrian detection. The drawback of Faster R-CNN is its failure when object size is small. Previously, small sized object problem was solved by Scale-aware Network. We incorporate Scale-aware Network to Faster R-CNN. This made our method Scale-aware Faster R-CNN (DF R-CNN) that is both fast and very accurate. We separated Faster R-CNN networks into two sub-network, that is one for large-size objects and another one for small-size objects. The resulting approach achieves a 28.3% average miss rate on the Caltech Pedestrian detection benchmark, which is competitive with the other best reported results.
금융, 통신 등의 응용 분야에서 빅데이터는 광범위하게 활용되고 있으며, 빅데이터 분석 시장은 해마다 크게 성장하고 있다. 이에 반해 소상공인들의 빅데이터 활용 실적은 저조하며, 이는 기존 시스템이 소상공인들의 여건을 충분히 반영하지 못하는 동시에 서비스 이용 가격 역시 높다는 점에 기인한다. 이를 해결하기 위한 노력의 일환으로, 본 논문에서는 소상공인에 특화된 빅데이터 분석 서비스를 제공하는 새로운 플랫폼을 개발, 제안한다. 먼저 소셜 빅데이터 분석과 관련한 기존 연구들을 비교하고, 소상공인의 마케팅을 돕기 위해 필요한 서비스 지표들을 추출한다. 다음으로 도출된 지표들을 구현한 프로토타입 시스템을 소개하고, 구현을 통해 얻어진 시스템 완성에 필요한 기술적인 이슈들을 논의한다.
본 논문에서는 저가의 소형 PCR 장치에 적합한 펌웨어를 설계하고 구현하였다. 제안된 펌웨어는 실행코드 크기를 최소화하기 위해서 운영체제의 도움을 받지 않고 하드웨어 인터럽트만을 이용하여 실시간 작업들을 동시에 제어한다. 또한 제안된 펌웨어는 usb 통신을 이용하여 PC로부터 동작 과정을 입력받아 마이크로콘트롤러에 연결된 부속장비들을 구동하고, 구동결과를PC로 전달하여 사용자에게 출력하는 주컴퓨터-국소장치 구조에 적합하도록 설계되었다. 제안된 펌웨어를 microchip사의 PIC18F4550 칩에 실제로 탑재하여 저가의 소형 PCR 장치를 제작하였고, 제작한 PCR 장치가 기존 상용 PCR 장치는 제작 비용과 부피를 대폭 줄이면서도 유사한 DNA 증폭 결과를 보임을 확인하였다.
Proper design guides are proposed for a practical dual-active bridge (DAB) converter based on the mathematical model on the steady state. The DAB converter is popular in bidirectional application due to its zero-voltage capability and easy bidirectional operation for seamless control, high efficiency, and performance. Some design considerations are taken to overcome the limitation of the DAB converter. The practical design methodology of power stage is discussed to minimize the conduction and switching losses of the DAB converter. Small-signal model and frequency response are derived and analyzed based on the generalized average method, which considers equivalent series resistance, to improve the dynamics, stability, and reliability with voltage regulation of the practical DAB converter. The design of closed-loop control is discussed by the derived small-signal model to obtain the pertinent gain and phase margin in steady-state operation. Experimental results of a 3.3 kW prototype of DAB converter demonstrate the validity and effectiveness of the proposed methods.
In fine-tuning-based transfer learning, the size of the dataset may affect learning accuracy. When a dataset scale is small, fine-tuning-based transfer-learning methods use high computing costs, similar to a large-scale dataset. We propose a mid-level feature extractor that retrains only the mid-level convolutional layers, resulting in increased efficiency and reduced computing costs. This mid-level feature extractor is likely to provide an effective alternative in training a small-scale medical image dataset. The performance of the mid-level feature extractor is compared with the performance of low- and high-level feature extractors, as well as the fine-tuning method. First, the mid-level feature extractor takes a shorter time to converge than other methods do. Second, it shows good accuracy in validation loss evaluation. Third, it obtains an area under the ROC curve (AUC) of 0.87 in an untrained test dataset that is very different from the training dataset. Fourth, it extracts more clear feature maps about shape and part of the chest in the X-ray than fine-tuning method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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