This paper deals with an automated computer-aided process planning and die design system by which designer can determine operation sequences even if they have a little experience in process planning and die design for axisymmetric products. An attempt is made to link programs incorporating a number of expert design rules with the process variables obtained by commercial FEM softwares, DEFORM and ANSYS, to form a useful package. The system is composed of four main modules. The process planning and the die design modules consider several factors, such as the complexities of preform geometry, punch and die profiles, specifications of available multi former, and the availability of standard parts. They can provide a flexible process based on either the reduction in the number of forming sequences by combining the possible two processes in sequence, or the reduction of deviation of the distribution on the level of the required forming loads by controlling the forming ratios. Especially in die design module an optimal design technique and horizontal split die were investigated for determining appropriate dimensions of components of multi-former die set. It is constructed that the proposed method can be beneficial for improving the tool life of die set at practice.
본 논문에서는 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 복호기 설계를 위한 효율적인 SAO(Sample Adaptive Offset)의 하드웨어 구조 설계에 대해 기술한다. SAO는 양자화 등의 손실 압축에 의해 발생하는 정보의 손실을 보상하는 기술이다. 하지만 HEVC의 최대 블록 크기인 $64{\times}64$ 단위를 화소 단위 연산을 수행하기 때문에 높은 연산시간 및 연산량이 요구된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 $8{\times}8$ 단위를 처리하는 연산기로 구성하여 하드웨어 면적을 최소화하였고, 내부레지스터를 이용하여 $64{\times}64$ 블록 크기를 지원한다. 또한 기존 SAO의 top-down 블록분할 구조에서 down-top 블록분할 구조로 설계하여 연산시간 및 연산량을 최소화 하였다. 제안하는 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC 칩 공정 $0.18{\mu}m$ 셀 라이브러리로 합성한 결과 동작 주파수는 250MHz, 전체 게이트 수는 45.4k 이다.
나선형 CT 혈관촬영에서 획득한 영상의 분석를 통해서 폐색전증이 의심되는 부위를 자동으로 검출하는 방법으로, 연구 대상은 20명의 환자를 대상으로 분석하였으며 CT 검사 후 방사선과 의사가 정상소견을 받은 환자 5명과 폐색전증이 있는 판독소견을 가진 15명을 대상으로 비교 분석하였다. CT 검사하는 동안에 조영제를 투입하면, 폐색전증이 발생한 부위는 조영제 양과 분포가 불균등하여 명암값이 낮게 검출된다. 검출방법으로는 전처리 작업으로 폐영역만을 분할하고, 분할된 폐영역에서 혈관을 찾기 위해 모폴로지기법를 적용하여 세선화(thinning) 작업을 진행한다. 다음 공정으로는 경계선을 찾아 local watershed를 적용하여 혈관을 검출하고, 검출된 혈관내에서 원형모델을 적용하여 모폴로지(morphology)을 통해 국소 부위의 미세한 농도변화를 인지하여 색전이 발생한 영역을 자동검출하였다. 본 논문의 자동검출시스템에서는 색전증이 있는 경우에 true positive의 발생빈도는 case 당 4.5개가 검출되었다. 정상인의 경우에도 혈류의 흐름, 혈류의 분기점, 노이즈로 인한 false positive의 빈도는 case 당 2.6개가 발생하여 전체적으로 false positive는 5.2개가 검출되었다. 본 논문은 false positive의 비율이 높게 검출되었지만 폐영역 CT 검사의 컴퓨터지원진단시스템(computer aided diagnosis)의 향후 연구과제에 방향을 제시할 수 있을 것이라 사료된다.
본 논문은 분할-커패시터 기반의 차동 디지털-아날로그 변환기 (DAC: digital-to-analog converter)를 이용하는 10-bit 10-MS/s 비동기 축차근사형 (SAR: successive approximation register) 아날로그-디지털 변환기 (ADC: analog-to-digital converter)를 제안한다. 샘플링 주파수를 증가시키기 위해 SAR 로직과 비교기는 비동기로 동작을 한다. 또한 높은 해상도를 구현하기 위해 오프셋 보정기법이 적용된 시간-도메인 비교기를 사용한다. 제안하는 10-bit 10-MS/s 비동기 축차근사형 아날로그-디지털 변환기는 0.18-${\mu}m$ CMOS 공정에서 제작되며 면적은 $140{\times}420{\mu}m^2$이다. 1.8 V의 공급전압에서 전력소모는 1.19 mW이다. 101 kHz 아날로그 입력신호에 대해 측정된 SNDR은 49.95 dB이며, DNL과 INL은 각각 +0.57/-0.67, +1.73/-1.58이다.
현재 지형공간정보체계의 기본지도 자료 층을 생성하는 방법으로 기존도면을 수치화 하는 방법과 감지기로부터 영상을 취득하여 전산기로 자료편집을 하는 해석도화방법이 사용되고 있다. 그러나, 해석도화방법과 기존도면을 디지타이징하는 방법은 기술적으로 훨씬 복잡하고, 사용장비 및 작업공정면에서 많은 비용과 시간이 소요되는 단점을 가진다. 본 연구에서는 광양지역을 촬영한 항공사진에서 주거지와 교외의 농경지로 구분하여 대상지역을 선정하였으며, 항공사진 촬영축척은 1/6,000이었다. 항공사진을 스캐너로 주사하여 수치항공영상을 생성한 후, 히스토그램 균등화의 영상처리기법을 적용하여 영상의 질을 개선하고, 개선된 영상에 임케값 방법과 경계추출기법을 적용하므로써 지형공간정보체계 자료기반의 자료층을 자동갱신하는 방법을 개발하였다. 또한, 영상분할기법을 이용하여 얻은 영상, 원 영상 및 히스토그램의 처리결과로 얻은 영상의 특성들을 비교 분석하였다. 본 연구를 통한 영상분할기법으로 지형공간정보체계의 자료기반에 관한 자료층 제작의 연산법을 정립하므로써 지형공간정보체계를 신속하고 경제적으로 처리할 수 있음을 입증할 수 있었다.
현재 주화의 제조 공정에서는 주화의 표면 품질 진단을 사람이 눈으로 직접 확인하여 수행하고 있다. 본 논문은 컨베이어 벨트에 놓이어 이동하는 주화로부터 획득한 영상을 이용하여 주화 표면의 결함을 검출하는 영상처리 방법을 제시한다. 결함 검출 방법은 영상에서 주화 영역을 분할하고, 분할된 동전을 비교할 모델에 정렬하며, 정렬된 영상을 최적의 고유 영상 공간으로 투영, 투영 오차와 학습된 가변 임계값과 비교하여 결함 부위를 검출한다. 본 논문에서는 이러한 일련의 영상처리 과정 중에서 주화 표면 진단과 관련하여 특화된 새로운 방법을 제시한다. 주화의 정렬을 위하여 분할된 주화의 히스토그램을 사용한다. 이 방법은 2차원 영상의 정렬을 일차원 히스토그램의 정렬로 변환하는 것이다. 다음으로 정렬된 영상을 고유 영상공간에 투영시켜 주화 방향에 따른 휘도 변화를 보정한다. 이 방법은 소수의 고유 영상 벡터들로 구성된 고유 영상 공간을 여러 개 생성하고, 최적의 고유 영상 공간에 정렬된 영상을 투영하여 실시간 구현이 가능하게 한다.
본 논문에서는 가상 캐리 예측 덧셈기(pseudo carry look-ahead adder)를 사용하여 분할형 워드 기반 RSA의 구현에 관한 방법을 제안하고 검증하였다. 효율적인 모듈라 곱셈기의 설계를 위해 병렬 2단CSA(carry-save adder) 구조를 사용하였으며 마지막 덧셈의 고속 처리를 위하여 캐리 발생과 지연시간이 짧은 가상 캐리 예측 덧셈기를 적용하였다. 제안한 모듈라 곱셈기는 분할형 워드를 기반으로하여 다음 모듈라 연산을 위해 매 클럭마다 쉬프트와 정렬 연산이 필요없기 때문에 하드웨어를 줄일 수 있으며 고속 모듈라 곱셈 연산을 가능하게한다. 제안한 연산 구조를 PCI 인터페이스를 갖는 FPGA로 기능을 검증한 후 0.5㎛ 삼성 gate array 공정을 사용해서 256 워드 모듈라 곱셈기를 기반으로 한 1024-bit RSA 암호프로세서를 단일 칩으로 구현하였다.
산업 인공지능의 발달과 함께 반도체의 수요가 크게 증가하고 있다. 시장 수요에 대응하기 위해 패키징 공정에서 자동 결함 검출의 중요성 역시 증가하고 있다. 이에 따라, 패키지의 자동 불량 검사를 위한 딥러닝 기반의 방법론들의 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 딥러닝 기반의 모델은 학습을 위해서 대량의 고해상도 데이터를 필요로 하나, 보안이 중요한 반도체 분야의 특성상 관련 데이터의 공유 및 레이블링이 쉽지 않아 모델의 학습이 어려운 한계를 지니고 있다. 또한 고해상도 이미지를 생성하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 요구되는데, 본 연구에서는 분할정복 접근법을 통해 적은 컴퓨팅 자원으로 딥러닝 모델 학습을 위한 충분한 양의 데이터를 확보하는 방법을 소개한다. 제안된 방법은 높은 해상도의 이미지를 분할하고 각 영역에 조건 레이블을 부여한 후, 독립적인 부분 영역과 경계를 학습시켜, 경계 손실이 일관적인 이미지를 생성하도록 유도한다. 이후, 분할된 이미지를 하나로 통합하여, 최종적으로 모델이 고해상도의 이미지를 생성하도록 구성하였다. 실험 결과, 본 연구를 통해 증강된 이미지들은 높은 효율성, 일관성, 품질 및 범용성을 보였다.
지난 수십 년 동안 프로세서의 성능은 크게 발전하여 왔다. 하지만, 공정 기술의 발달에 기인한 프로세서의 급속한 성능 향상은 최근 들어 몇 가지 문제점들에 직면하고 있다. 반도체 공정 기술이 크게 발전하면서 회로 집적도가 급속도로 높아짐에 따라서 단위 면적당 소모되는 전력량의 증가와 그에 따른 열섬 현상이 대표적인 문제점으로 인식되고 있다. 이와 같은 최근 상황에서, 최신의 프로세서를 설계할 때에는 전력 효율성 향상과 온도 제어 기술이 반드시 함께 고려되어야만 한다. 본 논문에서는 프로세서에서 소비되는 전력의 상당 부분을 차지하고 있는 명령어 캐쉬의 전력 효율성을 향상시키기 위해 사용되는 대표적인 기법 중 하나인 필터 캐쉬 구조에서 발생하는 필터 캐쉬의 온도 상승 문제를 해결하기 위한 기법을 제안함으로써 저전력과 저온도 유지를 동시에 해결하고자 한다. 제안하는 변형 필터 캐쉬 구조는 세 가지로 분류된다. 프로세서가 명령어를 요청 시 필터 캐쉬와 메인 캐쉬를 선택적으로 접근하도록 하는 바이패스 필터 캐쉬 구조, 동일한 크기의 필터 캐쉬를 하나 더 추가하여 기존의 필터 캐쉬와 추가한 필터캐쉬를일정시간동안 번갈아 접근하도록하는 중복필터캐쉬구조, 그리고기존의필터캐쉬를두 개의독립된 필터 캐쉬로 분할하여 요청 명령어에 따라선택적으로 접근되도록 하는 분할필터 캐쉬 구조이다. 본논문에서는 제안된 변형 필터 캐쉬 기법들의 효율성을 정확하게 측정하기 위하여 Wattch 시뮬레이터와 Hotspot을 사용하여 모의실험을 수행한다. 모의실험결과, 본 논문에서 제안하는 세 가지 기법 중 분할 필터 캐쉬 구조가 저온도 필터 캐쉬유지에 가장 적합한 구조임을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 산업안전보건법에 따라 유해·위험 설비 사업자가 제출하여 공정안전관리 전담기관으로부터 승인받은 공정안전보고서의 데이터를 기반으로 사업장 안전성 향상을 위한 인공지능 통합 공정안전관리(PSM) 시스템 설계를 위한 가이드라인을 제안하였다. 제안된 가이드라인으로 구성되는 시스템은 단일사업장 또는 다수의 사업장을 운영하는 사업자와 공정안전관리 전담기관에 각각 구축하며, 데이터 수집·전처리, 확장 및 분할, 레이블링, 학습 데이터 셋구축 등의 주요 구성 요소와 단계로 구성하였다. 각 공정에서 발생하는 공정 운영 데이터 및 변경 허가 승인 데이터의 수집이 가능하며, 사업장 운영에서 발생하는 모든 데이터의 분석을 통해 잠재적인 고장 예측 및 유지보수 계획을 수립하여, 공정 운전 상황에서의 의사 결정 지원이 가능하다. 또한, 정확하고 신뢰할 수 있는 학습 데이터, 특화된 데이터 셋을 이용하여 시간 및 비용 절감, 인적 오류를 포함한 다양한 위험 요소 감지와 예측, 지속적인 모델 개선 등에 유용성과 효과를 갖으며, 이를 통해 작업장 안전성 향상 및 사고 예방이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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