Purpose: The paper employs the theory of planned behaviour, social identity theory, social presence theory, and social exchange theory to propose a model for using the social media platform Facebook in distributing information in universities. Research design, data and methodology: Data were obtained from 618 students at Hanoi University of Industry (HaUI) in Vietnam. The study used structural equation modeling in SPSS and the statistical analysis software AMOS version 24 to explore the information distribution role of Facebook. Results: Findings reveal that subjective norms and social presence play a key role in driving students to use Facebook for studying. In addition, university administrators can boost student satisfaction and academic achievement through Facebook. Interestingly, students who strongly identify with the brand name of the university have a strong connection with the university are more likely to engage in behaviors supportive toward the university. Conclusions: These findings show that Facebook had played a key information distribution role in universities. Thus, the study provides the executive board of the university and teachers can gain new understanding of why students employ Facebook for studying as well as capitalize on the platform to improve several operational metrics such as brand identification, student satisfaction, and academic achievement.
본 논문에서는 ISDN(Intergrated Services Digital Network) LAPD(Link Access Procedure on the D-channel)와 LAPB(Link Access Procedunre on the B-channel) 프로토콜 구현과 비 ISDN 기기 용 ISDN 접속장치인 TA(Terminal Adaptor)를 위한 새로운 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 지금까지의 방법과는 달리 실시간 운영체제의 커널부를 타켓보드(target board)에 이식하여 ISDN LAPD와 LAPB 프로토콜을 구현하는 것이다. 구현된 시스템의 특징은 첫째, 각 계층에서 발생한 프로세스들을 병렬적(Multi Tasking)으로 처리하도록 하였고, 둘째, 프로토콜 구현을 위해 필요한 타이머들이 커널부로부터 소프트웨어적으로 지원되도록 하였으며, 셋째, 운영체계의 포트 함수를 응용하여 CCITT에서 권고하는 SAP(service access point)를 구현 하였다. 제안한 방법에 따라 운영체계를 이용하여 ISDN 사용자 망 인터페이스를 위한 LAPD의 계층1(layer1), 계층2(layer2) 및 계층3(Call control) 프로토콜과 LAPB프로토콜을 구현하여 모의 망 종단 장치에 연결시켜 실험을 수행한 결과 계층2(LAPD)에서의 TEI(Terminal Equipment Identifier)할당과, 다중 프레임 전송모드의 설정 후 계층3의 메세지가 전송됨을 확인하였고, 이를 이용하여 계층3에서 호설정이 이루어지고 해제되는 것을 확인 하였다. 그리고 설정된 패스를 통해 LAPB 프로토콜을 이용하여 B 채널로 데이터의 전송이 이뤄짐을 확인하였다. 따라서, 본 논문에서는 PC로부터의 초음파 의료 영상 또는 음성 정보를 ISDN환경에서 보다 효율적으로 전송할 수 있는 ISDN망에서의 전송시스템이 구현됨으로써 향후 ISDN망에 접속하여 사용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
인체라는 하드웨어는 전기적 신호에 의한 세포 활성화에 대한 프로그램이 입력되는 생리적 소프트웨어인 문장에 의해서 생명력이 부여된다. 본 연구는 뉴런과 뉴런으로 전달되는 생리적 인지적 시스템의 오류로 신음하는 인체의 보다 나은 치료적 환경 조성을 위해 인간의 정신계에 희노애락(喜怒哀樂)의 정서를 전기적 신호 체계로 접속시킬 수 있는 전도체로서의 기능을 가진 인체의 소프트웨어인 정격 시조의 문장 프로그램을 통해 정격 시조의 문장뉴런이 인체의 뉴런 시스템에 시냅스 되어 마음의 메인보드를 작동시키는 원리를 인문학적으로 규명해보고자 하였다. 이 원리가 규명되면 어떻게 부작용을 최소한으로 줄이고 인체를 치료적 프로그램으로 이끌어 갈 수 있을 지에 대한 방법을 구상할 수 있게 된다. 연구 결과 정격 시조에서 아주 빠르게 마음의 메인보드를 작동시키는 강렬한 에너지원이 존재하는 것으로 판단될 수 있는 근거를 찾게 되었다. 한 수의 정격 시조를 접하고 혹은 한 음보의 정격 시조를 접하고 곧바로 원작인 정격 시조의 신호 체계를 이어받은 또 다른 문장으로의 새로운 부호화 및 재부호화가 치료적으로 재빠르게 형성됨이 확인되었기 때문이다. 이로써 인류에게는 미래에 부작용 없이 인체에 시냅스 되는 전도체로서의 문장과 인체에 장치된 마음의 메인보드 간의 상호작용의 기능을 통해 인간의 정신계를 풍요롭게 업그레이드 할 수 있는 문학치료의 가능성이 도출되었다.
본 논문은 GPU를 이용한 소프트웨어(SW) 디지털 필터의 성능개선에 대해 기술한다. 기존에 개발한 SW 디지털 필터는 CPU 기반에서 동작하여 속도가 느린 문제점이 있었는데, EAVN 관측데이터의 디지털 필터링을 위해 GPU를 도입하여 연산속도를 개선하였고, 필터링을 통하여 다른 관측국과의 데이터 처리가 가능하도록 하였다. SW 디지털 필터의 연산속도를 개선하기 위해 Tensor Core가 내장된 NVIDIA Titan V GPU 보드를 사용하였으며, 2Gbps (512 MHz BW, 1-IF)의 95초 관측데이터를 필터링하는데 관측시간의 약 1.1배, 1Gbps (16MHz BW, 16-IF)로 필터링하는데 약 0.78배 처리속도를 각각 달성하였다. 또한 KVN으로 1, 2Gbps 동시관측한 데이터에 대해 2Gbps 데이터를 디지털 필터링하여 기존 1Gbps와 비교한 결과, 교차전력스펙트럼, 위상, SNR 등이 유사한 값을 얻어 본 연구에서 개발한 SW 디지털 필터를 활용한 데이터 처리와 분석을 수행하는데 유효함을 확인하였다. 향후에는 여러 개의 GPU 보드를 사용하기 위한 소스 코드의 분산처리 최적화를 수행할 경우 실시간으로 관측데이터를 필터링할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 장애물을 인식하고 회피하면서 목적지까지 자율적으로 이동할 수 있는 로봇을 구현한 논문이다. 우리는 본 논문에서 영상처리보드의 구현이라는 하드웨어적인 부분과 자율 이동로봇을 위한 영상궤환 제어라는 소프트웨어의 두 가지 결과를 나타내었다. 첫 번째 부분에서, 영상처리를 수행하는 제어보드로부터 명령을 받는 로봇을 나타내었다. 우리는 오랫동안 CCD카메라를 탑재한 자율 이동로봇에 대하여 연구해왔다. 로봇의 구성은 DSP칩을 탑재한 영상보드와 스텝모터 그리고 CCD카메라로 구성된다. 시스템 구성은 이동로봇의 영상처리 보드에서 영상을 획득하고 영상처리 알고리즘을 수행하고 로봇의 이동경로를 계산한다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐한다. 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 Feedback하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점가지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 절대좌표를 추적해 나가는 알고리즘을 구현한다. 이러한 영상을 획득하고 알고리즘을 처리하는 영상처리 보드의 구성은 DSP (TMS320VC33), ADV611, SAA7111, ADV7176A, CPLD(EPM7256ATC144), SRAM 메모리로 구성되어 있다. 두 번째 부분에서는 장애물을 인식하고 회피하기 위하여 두 가지의 영상궤환 제어 알고리즘을 나타낸다. 첫 번째 알고리즘은 필터링, 경계검출 NOR변환, 경계치 설정 등의 영상 전처리 과정을 거친 영상을 분할하는 기법이다. 여기에서는 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다. 두 번째 알고리즘은 위와 같이 전처리된 영상에 웨이브렛 변환을 이용하여 수직방향(y축 성분)으로 히스토그램 분포를 20 Pixel 간격으로 스캔한다. 파형 변화에 의하여 장애물이 있는 부분의 히스토그램 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 분석하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다. 본 논문은 로봇에 장착된 한 개의 CCD 카메라를 이용하여 장애물을 회피하면서 초기에 설정해둔 목적지가지 도달하기 위한 알고리즘을 제안하였으며, 영상처리 보드를 설계 및 제작하였다. 영상처리 보드는 일반적인 보드보다 빠른 속도(30frame/sec)와 해상도를 지원하며 압축 알고리즘을 탑재하고 있어서 영상을 전송하는 데에 있어서도 탁월한 성능을 보인다.
The Motion controllers provide the sophisticated performance and enhanced capabilities we can see in the movements of robotic systems. Several types of motion controllers are available, some based on the kind of overall control system in use. PLC (Programmable Logic Controller)-based motion controllers still predominate. The many peoples use MCU (Micro Controller Unit)-based board level motion controllers and will continue to in the near-term future. These motion controllers control a variety motor system like robotic systems. Generally, They consist of large and complex circuits. PLC-based motion controller consists of high performance PLC, development tool, and application specific software. It can be cause to generate several problems that are large size and space, much cabling, and additional high coasts. MCU-based motion controller consists of memories like ROM and RAM, I/O interface ports, and decoder in order to operate MCU. Additionally, it needs DPRAM to communicate with host PC, counter to get position information of motor by using encoder signal, additional circuits to control servo, and application specific software to generate a various velocity profiles. It can be causes to generate several problems that are overall system complexity, large size and space, much cabling, large power consumption and additional high costs. Also, it needs much times to calculate velocity profile because of generating by software method and don't generate various velocity profiles like arbitrary velocity profile. Therefore, It is hard to generate expected various velocity profiles. And further, to embed real-time OS (Operating System) is considered for more reliable motion control. In this paper, the structure of chip-based precision motion controller is proposed to solve above-mentioned problems of control systems. This proposed motion controller is designed with a FPGA (Field Programmable Gate Arrays) by using the VHDL (Very high speed integrated circuit Hardware Description Language) and Handel-C that is program language for deign hardware. This motion controller consists of Velocity Profile Generator (VPG) part to generate expected various velocity profiles, PCI Interface part to communicate with host PC, Feedback Counter part to get position information by using encoder signal, Clock Generator to generate expected various clock signal, Controller part to control position of motor with generated velocity profile and position information, and Data Converter part to convert and transmit compatible data to D/A converter.
최근 4차산업혁명과 함께 메타버스에 대한 관심이 증가하는 가운데, 메타버스를 구축하는 멀티 에지 기반의 구조가 제시된다. 메타버스는 멀티 에지 시스템에서 많은 양의 영상처리와 데이터 전송을 통해 디지털 의사와 같은 시스템을 만들어 낼 수 있는 구조이다. 하지만 에지는 부족한 연산능력이라는 제약이 있으므로, 런타임 스트리밍이 가능한 서비스제공을 위해서는, 에지에서만 이루어졌던 영상처리와 데이터 전송을 에지-클라우드 협동을 통해 처리하여 저전력 시스템을 구축해야한다. 많은 에지들이 연결되는 시스템에서는, 그 무엇보다도 에지 경량화를 통해 효율적인 전체 시스템의 경량화 및 소모전력의 감소를 이루어낼 수 있다. 본 논문에서는 원격영상 처리방법과 Region of Interest (RoI) 기법을 사용하여, AI 소프트웨어의 저전력 런타임 스트리밍이 가능해지는, 에지-클라우드 협동 메타버스 애플리케이션을 제안한다. 에지-클라우드 협동 메타버스의 구조는 PC와 임베디드 보드를 사용하여 구현하였으며, 본 논문의 후반부에서는 에지의 시간 감소와 그에따른 전력 소모, 네트워크 통신량 감소를 검증하였다.
Purpose: PBA buried in underwater requires high reliability because of its mission critical characteristic and harsh operational environment during its life cycle. Therefore, various reliability improvement activities are necessary. The defect on PBA manufacturing process have been studied, as a result, many activities and standards have been presented. However, there are less studies regarding failure pattern on physical features based on design. In this paper, we studied a possible failure patten based on physical features that is related with manufacturing process of PBA. And reliability improvement design based on PoF (Physical of Failure) were intruduced in this paper. Methods: A reliability prediction simulation were performed on the components A and B of the H system using Sherlock Software which is a PoF commercial tool from DFR solution. Solder fatigue and PTH fatigue analysis based on thermal cycling profiles and random vibration was analyzed on three earthquake response spectrum. Result: It was validated that life time and reliability improvement design through solder fatigue and PTH fatigue analysis in case of component. For compoenet B, random vibration fatigue was additionally analyzed and validated reliability for earthquakes profile. Conclusion: In design stage prior to manufacturing, PoF can be analyzed, and it is possible to make a reliability improvement/validated design using design data. This study can be applied in every design step and contribute to make more stable development product.
본 연구는 산업현장에서 사용되는 분전반 내 터미널 블록의 탄화 사고를 예방하기 위한 목적으로, 전선 접속부 볼트의 이상(Abnormal) 풀림 각도에 따라 변화하는 정상전류 및 과전류의 접속부 발열 위험성을 확인하고 열적 특성을 통해 위험성을 분석하였다. 이를 위하여 터미널 블록에 Resistance temperature detector (RTD) 센서 보드를 설치하여 실시간으로 터미널 블록의 발열 온도와 온도의 변화를 측정하는 새로운 기법을 적용하였다. 실험 결과 정격 전류가 작은 터미널 블록 모델의 발열 온도가 높게 나타남에 따라 부하전류에 따른 터미널 블록 용량 선정의 중요성을 확인하였다. 또한 정격전류가 높은 터미널 블록의 정격 전류가 높을수록, 이상 풀림 정도가 클수록 탄화점이 빨라짐을 확인하였다. 이러한 발열 온도 모니터링을 통해서 실시간 발열 온도를 측정할 수 있었고 열적 분석을 통해서 단계별 위험수위 설정이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 탄화 위험성 측정 및 분석 결과는 탄화로 인한 화재 위험성에 대한 응용 연구의 이론적 기초를 제공할 수 있다. 또한 본 연구에서 새롭게 적용한 온도 센서 보드를 활용한 열화 측정 방법은 위험수준관리 및 전기적 접촉 불량으로 인한 화재 예방 활동에 광범위하게 적용 가능할 것으로 사료된다.
이 논문은 적외선 영상을 이용하여 보행자를 검출하고 추적하는 방법에 관한 것이다. 영상기반 보행 검출 및 추적 처리 속도를 개선하기 위하여 병렬처리언어인 CUDA(Computer Unified Device Architecture)를 활용한다. 보행자 검출은 하르 유사 특징을 기반으로 Adaboost 알고리즘을 적용한다. Adaboost 분류는 적외선 영상으로 제작한 데이터셋을 이용하여 훈련한다. Adaboost 분류기로 보행자를 검출한 후, HSV 히스토그램을 특징점으로 파티클 필터를 이용하여 보행자를 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 검출 및 추적 방법을 Linux 환경에서 소프트웨어를 개발할 수 있는 NVIDIA의 Jetson TK1 개발보드 상에 구현하였다. 이 논문에서는 보행자 검출 및 추적을 CUDA 개발환경인 GPU를 이용하여 병렬처리한 결과를 나타내었다. GPU를 이용한 보행자 검출과 추적 처리 속도가 CPU 처리속도에 비하여 약 6 배 빠른 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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