영문자를 오프라인으로 인식하기 위한 다양한 기법들이 기존에 많이 제안되어 왔다. 그러나 이 논문에서는 기존의 방법들과는 달리 처리 속도에 장점을 갖는 형태학적인 특징 정보와 퍼지 함수만을 이용한 인식 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 형태학적인 분석을 통해 미리 정의된 특징 정보들과, 입력되는 인식 대상 문자들과의 특징 정보의 일치 정도를 퍼지 함수를 이용하여 판단하는 방식을 활용하였다. 2가지 종류의 표본 문자와 4가지 종류의 테스트 문자를 이용하여 실험한 결과 폰트 형태에 따라서는 인식률이 저하되지 않았지만 폰트 굵기 차이에 의해서 인식률이 저하되는 현상이 나타남을 알 수 있었다.
최근 3 차원 그래픽 영상의 복잡도가 점점 증가함에 따라, 가시성 선별에 관련된 연구는 3 차원 렌더링 프로세서 설계에 있어서 중요한 핵심 연구 중 하나가 되었다. 본 논문에서는 기존의 픽셀 캐쉬의 정보를 이용하여 가시성 선별을 수행하는 새로운 래스터라이제이션 파이프라인을 제안하고 있다. 제안 구조에서는 가시성 정보를 관리하기 위해서 계층적 z-버퍼 (HZB)와 같이 규모가 큰 별도의 하드웨어를 추가하지 않고, 픽셀 캐쉬에 저장되어 있는 데이터를 참조하여 주사 변환 과정에서 가시성 선별을 수행하고 있다. 캐쉬에서 접근 참조 실패된 프리미티브에 대해서는 픽셀 래스터라이제이션 파이프라인의 z-테스트 과정에서 은면 제거를 수행하도록 하였고, 선 인출 기법을 적용하여 픽셀 캐쉬의 접근 실패에 따른 손실을 줄여주었다. 실험 결과, 제안 구조는 일반 픽셀 파이프라인 구조에 비해 약 32%, HZB 구조에 비해 약 7%의 성능 향상을 보이고 있다.
소프트웨어 제품라인 공학은 제품라인의 공통적인 부분과 차이점을 핵심 자산으로 관리하여 품질을 높이고, 핵심 자산을 계획된 제품들에 재사용함으로써 소프트웨어의 생산성을 높이는데 효과적인 방법이다. 제품라인 아키텍처에는 제품에 따라서 포함되거나 포함되지 않는 가변적인 부분이 있기 때문에, 기존 단일 소프트웨어를 대상으로 한 아키텍처 모델과는 달리, 제품라인 아키텍처는 제품 간의 차이점인 가변성을 나타낼 수 있어야 한다. 기존에 여러 연구자가 제품라인 아키텍처 모델에 가변성을 표현하는 방법을 제안하였지만, 이들이 제시한 표현 방법들의 강약점을 분석하고 차이점을 비교하는 연구가 부족하였다. 따라서 본 논문에서는 현재까지 제안된 제품라인 아키텍처 모델에서의 가변성 표현 방법을 분석하고 비교하여, 적합한 표현 방법을 선택하는데 가이드가 되고자 한다.
본 논문에서는 RAM에서 발생하는 모든 PSF(Pattern Sensitive Fault)를 검사하기 위한알고리즘과 테스트회로를 제안하였다. 기존의 테스트회로와 사용된 알고리즘은 RAM셀들을 연속적으로 테스트하거나 메모리의 2차원적 구조를 사용하지 못했기 때문에 많은 테스트 시간이 소요되었다. 본 논문에서는 기존의 RAM회로에 테스트를 위한 부가적인 회로를 첨가하여 병렬적으로 RAM을 테스트 하는 방법을 제안하였다. 부가적으로 첨가된 회로로는 병렬 비교기와 오류 검출기, 그룹 선택회로 이고 병렬 테스팅 위해서 수정된 디코더를 사용하였다. 또한, 효과적인 테스트 패턴을 구하기 위해 Eulerian경로의 구성방법에 대해서도 연구를 수행하였다. 결과적으로, 본 논문에서 사용한 알고리즘을 사용하면 b x w=n의 매트릭스 형태로 표현되는 RAM을 테스트하는데 325*워드라인 수 만큼의 동작이 필요하게 된다. 구현한 각 회로에 대해서 회로 시뮬레이션을 수행한 후 10 bit*32 word Testable RAM을 설계하였다.
본 논문은 FPGA 내부의 경계 스캔 체인을 자가 테스트 회로로써 재활용하기 위한 FPGA 자가 테스트 회로 설계 기술을 소개한다. FPGA의 경계 스캔 체인은 테스트나 디버깅 기능뿐만 아니라 각 셀에 연결되어 있는 입출력 핀의 기능을 설정하기 위해서도 사용되기 때문에 일반적인 칩의 경계 스캔 셀보다 매우 크다. 따라서, 본 논문에서는 FPGA 경계 스캔 셀의 구조를 분석하고 소수의 FPGA 로직과 함께 테스트 패턴 생성과 결과 분석이 가능하도록 설계한 BIST(built-in-self-test) 회로를 제시한다. FPGA의 경계 스캔 체인을 자가 테스트를 위하여 재사용함으로써 면적 오버헤드를 줄일 수 있고 보드상에서 프로세서를 사용한 온-라인(on-line) 테스트/모니터링도 가능하다. 실험을 통하여 오버헤드 증가량과 시뮬레이션 결과를 제시한다.
현재 국내 외 제조 산업은 기업 시스템의 노후화 등의 많은 문제들이 발생하고 있다. 현재의 자동차 부품공장에서의 불량품에 대한 처리방법은 제품의 생산이 완료된 후 테스트 단계를 거쳐 양품과 불량품을 분류하고 불량품이 발생하면 생산을 중단하고 생산라인의 상태를 점검하는 방식이다. 본 연구에서는 자동차 부품공장의 생산라인에서 불량품 생산을 줄이고 생산라인 가동시간의 지연을 줄이기 위한 생산성 향상을 위한 모니터링 솔루션에 대해 제안한다. 생산성 향상을 위한 모니터링 솔루션은 제품 조립의 각 단계마다 테스트를 통해 데이터를 수집하고, 수집한 데이터에서 불량이 예상되면 알람기능을 이용해서 경고를 하도록 설계하였다. 경고 메시지를 통해 불량이 예상되는 곳에 대해 조기에 조치하여 불량품이 나올 확률을 최소한으로 하고 제품의 생산지연 시간을 줄이는 것을 목표로 한다.
래스터 연산은 트루 컬러 이미지(픽스맵)나, 단색 이미지(비트맵)을 표현하기 위해서 광범위하게 사용된다. 이 기능은 이미지 프로세싱 기능이나, 폰트 출력 시에 강하게 요구된다. 반면에, OpenGL ES 하드웨어 등을 포함하는, 현재의 모바일 그래픽스 플랫폼들에서는 이 기능을 직접 제공하지는 않는다. 모바일 그래픽스 플랫폼들에서 이러한 래스터 연산을 완벽히 제공하기 위해서, 본 논문에서는 그래픽스 이미지들을 3차원 점들의 집합으로 해석하고, 풀-소프트웨어 구현 방식으로, 이들 3차원 점들을 전형적인 3차원 기하 파이프라인으로 처리하게 했다. 구현 결과는 충분한 실행 속도를 보였고, 정확도를 증명하기 위한 공식 검증 테스트(conformance test)들을 모두 통과하였다.
본 연구는 비스플라인 근사기법을 사용한 분지한계법 기반의 새로운 전역 최적화 알고리즘에 관한 것이다. 본 연구에서는 알고리즘 구성 요소 및 이들의 구현 내용에 관한 상세히 설명한다. 핵심 요소로서, 상호분리되는 부공간으로의 설계 공간의 분할 작업이 있고, 이들 분할 부공간의 한계값 계산 작업이 있는데, 이들 모두는 실수형 비스플라인 볼륨모델에 의해 구현된다. 본 연구 알고리즘은 다양한 테스트 문제들을 가지고 해의 정확성, 함수호출 회수, 알고리즘 수행시간, 메모리 사용량, 알고리즘 수렴성 등 그 계산 성능들을 평가한다. 이러한 평가 결과는 제안 알고리즘이 직관에 의존하지 않는 완전 알고리즘이며, 대용량의 최적화 문제에도 높은 가능성이 있음을 보여주는 것이다.
LIDAR의 표고점 데이터는 건물, 수목 등의 개체를 구성하는 비지면점과 순수한 지표면을 나타내는 지면점들이 섞여있기 때문에 이들을 분리하는 과정이 필요하다. 지금까지 연구된 방법들은 몇 가지 입력 요소가 필요하여 완전 자동화를 이루지는 못하고 있으며, 다양한 크기의 개체를 동시에 자동으로 찾아내기 어렵고 경사진 지형에 대해서는 적용하기 어려운 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 원 데이터의 동일 스캔 라인 상에 존재하는 이웃 점들 간의 경사를 이용하여 입력 요소를 최소화하여 개체를 추출하고자 한다. 이웃하는 두 점플 간의 경사를 이용하여 비지면점을 탐지하여 이웃하는 지면점의 높이 값으로 대체하며 갱신된 값을 바로 다음 연산에 반영시킴으로써 윈도우를 사용하거나 그룹화 할 필요가 없다. 또한 갱신된 값을 전파시키기 때문에 복잡한 지붕을 가지는 건물도 추출할 수가 있다. 이와 같은 연산을 두 방향에 대하여 수행하여 경사진 지형에 대하여 적용할 수 있도록 하였으며 천안과 마산지역에 대하여 테스트를 수행하였다.
본 논문에서는 유진 로봇에서 제공되는 로봇 모션 command를 이용하여 플래시 툴의 타임라인을 기반으로 동작 가능한 안내용 로봇 콘텐츠의 제작방법을 제시한다. 유진 로봇에서 제공되는 로봇 command에서 안내용 콘텐츠의 필요한 명령어를 추출 하고 명령어 템플릿을 제작 한다. 플래시를 이용하여 콘텐츠 제작을 하고, 플래시의 타임라인에 유진 로봇에서 제공되는 command를 삽입한다. 시뮬레이터를 통하여 테스트하여 검증 한 뒤, 로봇에 직접 다운로드 하여 콘텐츠를 실행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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