본 논문은 SIMT구조의 GPGPU에서 적은 core수로 고성능을 달성하기 위한 구조를 제안하고 설계하였다. 모바일기기에 적용하기 위한 GPGPU는 소모전력대비 성능을 높이기 위한 구조가 필수적이다. 소모전력을 줄이기 위해서 core수가 줄어든 대신 성능을 높이기 위해 thread를 관리하기 위한 warp scheduler의 size를 4로 하여 일반적인 GPGPU의 32 보다 크게 줄였다. Warp size를 적게 되면 pipeline의 idle cycle수를 줄일 수 있고 cache 메모리 접근시 miss penalty를 줄이기 위한 memory latency 적용이 효율적이다. 설계된 GPGPU는 부동소수점 연산을 포함하는 테스트 프로그램으로 연산 성능을 측정하고 28nm CMOS공정으로 소비전력을 측정하여 전력당 성능지수로 104.5GFlops/Watt를 얻었다. 본 논문의 결과는 Nvidia의 Tegra K1과 비교하였을 때 약 4배 우수한 전력당 성능지수를 보였다.
본 논문에서는 기존의 superscalar GP-GPU 구조와 달리 superscalar issue를 제거하여 GP-GPU성능을 향상하는 방법을 제안한다. superscalar issue를 제거하기 위해 stream processor의 구조를 단순화했다. stream processor의 구조가 단순화 됨에 따라 하드웨어의 크기를 크게 늘리지 않고 thread 개 수가 늘려 성능을 개선하였다. thread 개수가 늘어남에 따라 thread의 묶음인 warp을 관리하는 warp scheduler 구조를 새롭게 제안하였다. 제안하는 warp scheduler는 superscalar issue가 제거 되어 있기 때문에 warp 활성화 정보를 통해 라운드 로빈 스케쥴링을 통해 활성화 된 warp에게 명령어를 전달한다. 성능 비교는 가우시안 필터링 연산을 사용하였으며 기존의 GP-GPU의 비해 7.89배의 성능향상을 보였다.
The purpose of this study was to research the design methods to express jacquard design using CAD. For this study, two design patterns were divided; in addition, each design pattern is applied to two different weaving types, single woven fabric and double well cloths. As a result, 16 samples were produced by applying 4 design methods (warp shrunk as half size design/weft shrunk as half size design - A, warp shrunk as half size design/weft original size design - B, warp original size design/weft shrunk as half size design - C, warp original size design/weft original size design - D) to the two design patterns with the two weaving types. The result of this study can be summarized as follows. 1. The most delicate design method was Method D. However, Method B which took half the time less than Method D was almost as delicate as the Method D on the surface. 2. Method B was judged as a considerably efficient method for time and cost. 3. Method D was considered as most suitable for elaborate parts and delicate lines. However, it was considered uneconomical since it took the longest time. 4. Mettled A took 2.5 times less time than Method D. Therefore, Method A was more applicable to producing high density design. 5. Method C is not considered as a useful method as it showed rough surface and took long time by applying high design zoom except intentional design.
The purpose of this study is to find the proper width of fabric which can bring high efficiency on productivity. We focus on the marking method by comparing and analyzing the marking efficiency of flare skirt. This study employs 4 criteria to mark the flare skirt, which are angle, location, width, and direction, respectively. There can be 3 different angles$(180^{\circ},\;270^{\circ},\;360^{\circ})$, and 2 different locations(the center line and the middle of the pattern) according to fixing of the warp line of the fabric. Also, width can be classified into 2 groups(110cm, 150cm), and marking direction can be grouped into 2(one direction marker and one direction per each size marker). These 4 criteria make $24(3{\times}2{\times}2{\times}2)$ cases for this study. Main findings are follows. Fist, the skirt with the 150cm width has higher efficiency rate than that of 110cm. Second, fixing the warp line at the center line has higher efficiency rate than that in the middle. Finally, per size marker has much higher efficiency than the just direction marker. In sum, we find that 150cm width with the center warp line and per size marker brings the highest efficiency rate.
This study aims to propose a prediction model for the drape coefficient using artificial neural networks and to analyze the nonlinear relationship between the drape properties and physical properties of fabrics. The study validates the significance of each factor affecting the fabric drape through multiple linear regression analysis with a sample size of 573. The analysis constructs a model with an adjusted R2 of 77.6%. Seven main factors affect the drape coefficient: Grammage, extruded length values for warp and weft (mwarp, mweft), coefficients of quadratic terms in the tensile-force quadratic graph in the warp, weft, and bias directions (cwarp, cweft, cbias), and force required for 1% tension in the warp direction (fwarp). Finally, an artificial neural network was created using seven selected factors. The performance was examined by increasing the number of hidden neurons, and the most suitable number of hidden neurons was found to be 8. The mean squared error was .052, and the correlation coefficient was .863, confirming a satisfactory model. The developed artificial neural network model can be used for engineering and high-quality clothing design. It is expected to provide essential data for clothing appearance, such as the fabric drape.
포만트 등의 음향학적인 정보를 이용하지 않는 연속음성인식 (CSR)을 위한 벡터 양자화기 기반의 화자 정규화 방법을 제안한다. 이 방법은 앞서 제안한 간단한 숫자음 인식기를 위한 화자정규화 방법을 개선한 것으로, 코드북의 크기를 증가시켜 가면서 벡터양자화기를 반복적으로 학습시킴으로써 정규화된 코드북을 구한 다음, 치를 이용하여 시험용화자의 워핑계수를 추정한다. 코드북 생성과 워핑계수 추정을 위해 모음 음소의 집합과 자음과 모음을 포함한 모든 음소의 집합 등 두 가지 음소집합을 이용i,겨 실험하였으며, 추정한 워핑계수에 상응하는 구간선형 워핑함수를 이용하여 인식기의 학습과 시험에 사용될 특징벡터를 워핑하였다. TIMIT 코퍼스와 HTK toolkit을 이용한 음소인식 실험을 수행하여 제안하는 방법의 성능을 조사한 결과, 포만트를 이용한 워핑 방법과 비슷한 성능을 가짐을 확인하였다.
This paper addresses the factors hindering the image quality of lines in inkjet printed on polyester fabric as printing media. Lines were printed onto different types of polyester fabrics in warp and filling directions. Line image quality including line width, edge blurriness, and edge raggedness was assessed. The effect of capillary wicking on line image quality of printed spun polyester fabric is discussed. The factors on the image quality include printing position(top of the yam or between the yarn), printing direction(warp or filling), yarn structures(filament or spun), thread size(yam or fiber), finishing, and ink properties(evaporation rate). More than 30% differences in image quality results were observed by changing the printing location on the spun polyester fabric. The best results of the image quality were obtained with the printed plain and spun polyester fabrics. The fiber sizes may affect capillary size; therefore, the image quality can be dissimilar. Types of finishing materials and inks greatly improve the line image quality on spun polyester fabrics.
The purpose of this study is to find the proper width of fabric which can bring high efficiency on productivity. We focus on the marking method by comparing and analyzing the marking efficiency of A-line skirt. This study employs 4 criteria to mark the A-line skirt, which are cutting method, angle, width, and direction, respectively. There can be 2 different cutting methods(fold pattern and add seam pattern at the front and back center line), and 2 different angles(warp angle and bias angle). Also, width of the fabric can be classified into 2 groups(110cm, 150cm), and marking direction can be grouped into 2(one direction marker and one direction per each size marker). These 4 criteria make 16($2^*2^*2^*2$) cases for this study. Main findings are follows. First, the skirt with folded at the center line had higher efficiency rate than the skirt with add seam at the center line. Second, the skirt with the 150cm width has higher efficiency rate than that of 110cm. Third, fixing the warp angle has higher efficiency rate than that of fixing the bias angle at the front and back center line. Finally, one direction per each size marker has much higher efficiency than the one direction marker.
In 1966, $Seokgatap$ pagoda in $Bulguksa$ temple was damaged by the tomb robbers and was dismantled to fix the damage. In the process, many offerings to Buddha and containers for Sarira(the cremated remains) were found in $Sarigong$(specially designated space for the Sarira casket) inside the second floor of the pagoda. Many fabrics like $Geum$, $Neung$(twill), $Rha$(complex gauze), silk tabby and linen were also excavated. In this study, $Geum$ fabric from the $Seokgatap$ was closely examined. $Geum$ of $seokgatap$ is weft-faced compound weave according to the analysis of its weaving pattern which was wrongly presumed as warp-faced compound weave for some time. Technical analysis of $Geum$: Main: silk, Binding: silk, Proportion: 1 main warp to 1 binding warp, Count: 15 main warps and 15 binding warps per centimeter, Weft: polychrome silk without apparent twist, Colors: yellow, mustard yellow, deep blue, green and purple, Weave: weft-faced compound twill, 1/2 S. $Geum$ of $Seokgatap$ was made in the $8^{th}$ century, since it was weaved in weft-faced compound weave twill which was popular in the $8-9^{th}$ century. And also, the arrangement of the colors was done in the same way of gradation $Geum$ silk which was popular in the $7-8^{th}$ C in China and Japan. Third, we restored the pattern of $Geum$ of the Unified Shilla Dynasty for the first time. It was very difficult to figure out the shape and the size of pattern since the fabric was partially lost and ruined. We tried to draw the diagram of structure with the cross point of the warp and the weft to restore the pattern. By doing so, we could identify two kinds of small flower pattern, palmette and the pattern of repeating vines. Fourth, we could infer that the $Geum$ of $Seokgatap$ was used for $geumdae$(a pouch made of $geum$) by analyzing all the documents and the characteristics of the fabric.
Denim is one of the most frequently used fabrics for blue jeans. After washing denim fabric frequently changes its size and color. Salespersons recommended that after purchasing blue jeans customers should dry clean them once before washing. The aim of this study was to investigate to what degree washing with a household washing machine and dry cleaning affected the dimensions and the color of denim fabric. The denim fabric shrank greatly after the first laundering in warp direction regardless of whether it had been dry-cleaned or not. However, it shrank little from the second to the tenth laundering and after each number of dry cleanings. The thickness of the denim changed in the same way as the shrinkage occurred when the number of launderings or dry-cleanings increased. Although the indigo came out of the denim into washing liquor, both of the $L^*$ values and the $b^*$ values of the laundered and the dry-cleaned denim fabrics were lower than those of the control fabric. Darkening of the fabric after washing attributed to the shrinkage in warp; specifically the deep-blue warp yarns more spaced on the fabric face and the back. The $L^*$ and $b^*$ values of the dry-cleaned fabric decreased less than those of the laundered. The value of $a^*$ increased much less than the other values. Staining of the white cotton fabric laundered with the denim fabrics became less as the number of launderings increased. The degree of staining from the dry-cleaned denim was much lower than that of the laundered fabric.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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