Applications using 3D models are increasing recently. Since 3D polygonal models are structured by a triangular mesh, the coding of polygonal models in strips of triangles is an efficient way of representing the data. These strips may be very long, and may take a long time to render or transmit. If the triangle strips are partitioned, it may be possible to perform more efficient data transmission in an error-prone environment and to display the 3D model progressively. In this paper, we devised the Component Based Data Partitioning (CODAP) which is based on Topological Surgery (TS). In order to support the error resilience and the progressively build-up rendering, we partition the connectivity, geometry, and properties of a 3D polygonal model. Each partitioned component is independently encoded and resynchronization between partitioned components is done.
Structural health monitoring with wireless sensor networks has received much attention in recent years due to the ease of sensor installation and low deployment and maintenance costs. However, sensor network technology needs to solve numerous challenges in order to substitute conventional systems: large amounts of data, remote configuration of measurement parameters, on-site calibration of sensors and robust networking functionality for long-term deployments. We present a structural health monitoring network that addresses these challenges and is used in several deployments for monitoring of bridges and buildings. Our system supports a diverse set of sensors, a library of highly optimized processing algorithms and a lightweight solution to support a wide range of network runtime configurations. This allows flexible partitioning of the application between the sensor network and the backend software. We present an analysis of this partitioning and evaluate the performance of our system in three experimental network deployments on civil structures.
A Markov-chain Monte Carlo sampling algorithm samples a new point around the latest sample due to the Markov property, which prevents it from sampling from multi-modal distributions since the corresponding chain often fails to search entire support of the target distribution. In this paper, to overcome this problem, mode switching scheme is applied to the conventional MCMC algorithms. The algorithm separates the reducible Markov chain into several mutually exclusive classes and use mode switching scheme to increase mixing rate. Simulation results are given to illustrate the algorithm with promising results.
The software running on avionic system is required to be highly reliable and productive. The air transport industry has developed ARINC Specification 653(ARINC653) as a standardized software requirement of avionics computers. The document specifies the interface boundary between avionics application software and the core executive software. Dependability in ARINC 653 is provided by spatial and temporal partitioning whilst fault-tolerance is provided by health monitoring mechanism. Legacy real-time operating systems are used to support ARINC653 health monitor on integrated modular avionics(IMA). However, legacy real-time operating systems are costly and difficult to modify the kernel. In this paper, we suggest a Linux-based ARINC653 health monitor. Functionalities to support ARINC653 health monitor are implemented as a Linux kernel module and its performance is evaluated.
In this paper, we propose a world's first programmable video processing platform for video quality enhancement of 8K ($7680{\times}4320$) UHD (Ultra High Definition) TV at 60 frames per second. To support huge computation and memory bandwidth of video quality enhancement for 8K resolution, the proposed platform has unique features like symmetric multi-cluster architecture for data partitioning, ring data-path between clusters to support data pipelining, on-the-fly processing architecture to reduce DDR bandwidth, flexible hardware to accelerating common kernel in video enhancement algorithms. In addition to those features, general programmability of SRP (Samsung reconfigurable processor) as main core of the proposed platform makes it possible to upgrade continuously video enhancement algorithm even after the platform is fixed. This ability is very important because algorithms for 8K DTV is under development. The proposed sub-system has been embedded into SoC (System on Chip) and new 8K UHD TV using the programmable SoC is expected at CES2015 for the first time in the world.
항공 시스템에 사용되는 소프트웨어는 높은 신뢰성과 생산성이 요구된다. 이와 같은 요구로 인하여 IMA(Integrated Modular Avionics)의 파티션 OS 개념을 가진 ARINC 653 같은 항공 시스템 운영체제와 응용프로그램 간 인터페이스를 정의한 표준이 등장하였다. ARINC 653을 사용한 운영체제나 유인 항공기의 예는 많다. 하지만 아직까지 무인 항공기를 위한 리녹스 기반의 ARINC 653은 연구된 바 없다. 리녹스는 항공 ARINC 653의 요구사항을 충분히 충족시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 본 논문에서는 리녹스 기반의 ARINC 653 프로세스 모델을 위한 설계를 제안하고 초기 버전을 구현한다. 구현된 결과물을 통해 제시된 리녹스 기반 ARINC 653이 무인 항공기에 충분히 활용 가능함을 보인다.
본 논문에서는 고성능 HEVC 복호기 설계를 위해 SAO(Sample Adaptive Offset)의 수행시간 단축과 연산량, 하드웨어 면적 감소를 위한 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 $8{\times}8$ CU(Coding Unit)를 처리하는 연산기를 구성하여 하드웨어 면적을 최소화하고, 내부레지스터를 이용하여 $64{\times}64$ CU의 처리를 지원한다. 또한 기존 SAO의 top-down 블록분할 구조 대신 bottom-up 블록분할 구조로 설계하여 연산시간 및 연산량을 최소화한다. 제안한 SAO 하드웨어를 TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리 이용해 합성한 결과 게이트 수는 30.7k개의 로직게이트로 구현되며 최대동작주파수는 250MHz이다. 제안한 SAO 하드웨어 구조는 하나의 매크로 블록을 복호화하는데 64사이클이 소요된다.
5 축 기반 3 차원 금속 프린팅에서는 파트형상에 overhang/undercut 형상이 존재하여도 tilting과 rotating의 2 축을 이용하여 파트형상의 조형 방향을 자유롭게 바꾸어 지지구조물(support structure) 형상피처의 추가 없이 3-D 적층(3DL: 3-D layering)이 가능하게 된다. 이를 위해서는 overhang/undercut의 형상근처에서 국부적으로 tilting과 rotating 정보에 맞는 조형 층 적층 정보를 제공하는 새로운 전처리기(preprocessor) 기능이 필요하게 된다. 본 논문에서는 overhang/undercut 과 같은 형상들을 자동으로 진단하고 검출하여 3 차원 layering 이 가능할 수 있도록 방사형 기울기 측정법(calculation of radial gradient: CRG)과 은유적 자동 분할 알고리듬(implicit auto-partitioning algorithm: IAP)을 통해 다중 적층 알고리듬(Multi-part Layering Algorithm: MPL)을 구현함을 제시하고 이를 실제 STL 형상파일에 적용하여 제시된 이론을 검증하고자 하였다.
현대사회는 소셜 미디어, 비즈니스, 바이오 인포메틱스 같은 다양한 응용프로그램에서 지속적으로 생산되어 지고 있는 수많은 데이터의 빠른 유입으로 특징지어 지고 있다. 이에 따라 폭발적으로 증가하고 있는 대규모 데이터를 보다 효율적으로 분석하고 처리 할 수 있는 방법이 그 어느 때보다 강조 되고 있다. 지난 몇 년간 학계에서는 배치 지향 시스템 (batch oriented system) 환경 내에서 병렬 처리를 효과적으로 지원할 수 있는 맵리듀스 기법이 활발히 연구 되어 왔으며, 맵리듀스 기법은 다양한 분야에서 성공적으로 사용되고 있다. 그러나 이 기법은 데이터의 상대적 유용성 (data utility)을 고려하지 않기 때문에, 멀티미디어 응용프로그램 사용자의 특성 (즉, 높은 혹은 낮은 스코어를 가지는 몇몇 결과물에 관심을 가지는 사용자들의 특성)으로 인하여 효과적인 성능을 보여 주지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해소하기 위해, 맵리듀스 상에서의 데이터 분할 방식을 제안한다. 또한, 제안된 분할 방식에 대한 성능 실험을 통하여 우리가 제안하는 데이터 분할 방식이 기존 방식보다 성능 향상을 자져올 수 있음을 보여준다.
본 논문은 실시간 정밀 모션 제어를 위한 안드로이드 응용의 설계와 구현을 다룬다. 안정적인 실시간 성능을 제공하기 위해서 다축 모터들이 특정 모션을 만들어낼 수 있도록 실시간 필드버스에 주기적으로 좌표 벡터 명령을 전달하고 그에 대한 피드백을 받는 모션 제어부를 데몬 프로세스 형태의 안드로이드 서비스로 구현하고, 이 모션 제어 서비스에 모션의 좌표 벡터들을 생성하여 전달하는 모션 계획부를 안드로이드 UI 응용으로 구현하였다. 이러한 소프트웨어 구성을 지원하기 위해서 멀티코어 프로세서를 모션 제어 서비스의 실행을 전담하는 실시간 코어들과 UI 응용의 실행을 전담하는 비실시간 코어로 나누었으며, 모션 제어 서비스와 응용 사이의 통신을 공유 메모리 형태로 구현하였다. 성능 측정 결과, 8축 모터들을 2개씩 그룹지어 4개의 쓰레드로 제어하는 경우에도 태스크 활성화 지터의 99%를 ${\pm}55{\mu}s$ 미만으로 유지하면서, 모션 제어 주기를 2ms까지 달성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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