In this study, we present the optimization of a head slider using kriging method in order to reduce lift-off force during unloading process with satisfying reliable flying attitude in steady state. To perform an optimization process efficiently, a simplified lift-off force model, which is a function of air bearing suction force and flying attitudes, is created by kriging method. The EMDIOS, which is the process integration and design optimization software developed by iDOT, is used to automatically wrap the analysis with the optimization and efficiently implements the repetitive works between analyzer and optimizer. An optimization problem is formulated to reduce the lift-off force during unloading process while satisfying the flying attitude in reliable range over the entire recording band and reducing the probability of contact between slider and disk. The simulation result shows that the amplitude of lift-off force of optimized L/UL slider is reduced about 62%, compared with that of initial slider model. It is demonstrated by the dynamics L/UL simulation that the optimum slider incorporated with the suspension is not only smoothly loaded onto disk but also properly unloaded onto the ramp.
본 연구는 라이프케어 증진을 위한 동적탄력튜빙 보행훈련(Dynamic Tubing Gait, DTG II)이 만성 뇌졸중 환자의 균형에 미치는 영향을 알아보았다. 본 연구는 10명의 만성 뇌졸중 환자를 대상으로, DTG II 프로그램을 일일 30분씩 1회, 주 5회, 5주간 총 25회 실시하였다. 균형향상을 위한 DTG II 프로그램의 효과를 알아보기 위해 표면근전도(배바깥빗근, 척주세움근, 엉덩허리근, 큰볼기근), 골반 3축의 대칭지수 검사(경사, 대각선, 회전), 동적보행지수 검사(DGI)를 중재 전과 후에 시행하였다. 본 연구의 결과, 초기디딤기와 중간디딤기에서 큰 볼기근의 중재 전·후 비교에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<.05). 골반의 대칭지수(SI)는 대각선 SI와 회전 SI에서 중재 전·후 비교에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<.05). 동적보행지수(DGI)에서 중재 전·후 비교에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<.05). 본 연구결과를 통해 라이프케어 증진을 위한 DTG II 프로그램이 만성 뇌졸중 환자의 몸통근육의 근활성과 골반의 대각선 움직임과 회전 움직임의 대칭성을 향상시킴으로써 만성 뇌졸중 환자의 동적 균형 능력을 향상된 것을 알 수 있었다. 따라서 만성 뇌졸중 환자의 라이프케어 증진을 위한 균형능력 향상을 위해 동적탄력튜빙 보행훈련을 중재법의 하나로 권장한다.
본 논문에서는 특정 부호화율을 가지는 H.264 비트열을 다른 부호화율로 바꾸어 전송하는 비트열변환 방법에서 필요되는 부호화율-양자화변수 사이의 모델 관계식을 규명한다. 그리고 H.264 동영상 부호화된 비트열간 부호화율을 변환하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안된 비트열 변환기법은 근사화된 부호화율-양자화 계단 크기 사이의 관계식을 사용하여 이전 부호화화면, 이전 슬라이스에서 부호화된 결과로부터 모델변수를 갱신하고, 이로부터 목표되는 양자화 계단 크기를 찾아 재 양자화 이후의 부호화 과정만을 수행하여 목표되는 부호화율로 비트량을 발생시킨다. 따라서, 제안된 방식은 비트열변환에서 복잡한 부호화율 제어를 필요로 하지 않으며, 간단한 구현만으로 목표되는 부호화율로 변환시킨다. 모의실험으로부터 제안된 비트열변환방법이 4가지 다른 특성의 실험영상에 대하여 설정된 비트열로 정확하게 변환됨을 보인다.
영상에서 움직임이 있는 객체 영역을 검출하기 위한 이동 객체 검출(moving object detection; MOD) 알고리듬을 EGML(effective Gaussian mixture learning) 기반 배경 차분 방법을 적용하여 하드웨어로 설계하였다. EGML 계산 일부의 근사화를 통해 하드웨어 복잡도를 줄였으며, 파이프라이닝 적용을 통해 동작속도를 개선하였다. Verilog-HDL을 이용하여 하드웨어를 설계하였으며, MATLAB/Simulink와 FPGA가 연동된 FPGA- in-the-loop 환경에서 하드웨어 동작을 검증하였다. 설계된 MOD 프로세서는 XC5VSX95T FPGA 디바이스에서 2,218 슬라이스로 구현되었으며, 102 MHz의 클록 주파수로 동작하여 102 MS/s의 처리율을 갖는 것으로 평가되었다. IEEE CDW-2012 데이터 세트의 12가지 영상에 대해 MOD 프로세서의 성능을 분석한 결과, 평균 recall 값은 0.7631, 평균 precision 값은 0.7778, 그리고 평균 F-measure 값은 0.7535로 각각 평가되었다.
EGML (Effective Gaussian Mixture Learning) 기반의 배경차분 기법을 이용한 이동객체 검출 (Moving Object Detection; MOD) 프로세서의 효율적인 하드웨어 구현 방식을 제안한다. 하드웨어 복잡도를 감소시키기 위해 배경 생성에 사용되는 일부 연산을 근사화하여 구현하였으며, 배경차분과 가우시안 계산의 나눗셈 연산에 사용되는 하드웨어 자원이 공유되도록 설계하였다. 설계한 MOD 프로세서는 MATLAB/Simulink를 이용한 HDL-netlist 시뮬레이션과 FPGA-in-the-loop 방식을 통해 기능을 검증하였다. IEEE CDW-2014 데이터 세트의 6가지 영상을 입력으로 사용하여 MOD 성능을 평가한 결과, 평균 재현율(recall)은 0.7700, 평균 정밀도(precision)는 0.7170, F-measure가 0.7293으로 평가되었다. Xilinx ISE를 이용하여 FPGA 합성한 결과, Virtex5 XC5VSX95T 디바이스에서 총 882 슬라이스와 $146{\times}36kbit$의 블록 램으로 구현되었으며, 동일한 알고리듬을 적용한 기존의 구현 사례에 비해 약 60%의 하드웨어를 감소시켰다. MOD 프로세서는 최대 75 MHz의 클록 주파수로 동작하여 $800{\times}600$ 해상도의 영상에 대해 39 fps의 성능으로 실시간 처리가 가능한 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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