통신용 반도체 기술의 특징으로는 소량 다품종, 초고속화, 애널로그 회로의 집적화, 광집적회로화 등을 들 수 있다. 통신 시스팀의 실현에는 소형화, 저소비 전력화, 초고속화 등의 이유로 LSI 또는 VLSI의 적용이 대전제로 되고 있다. 본고에서는 현재 사용되고 있는 신호 처리, 신호 전송, 전달 처리, 정보 처리용의 주요 LSI에 대하여 살펴보는 한편, 통신용 반도체의 요구 조건을 만족시키기 위한 반도체 기술 중에서 설계 기술과 공정 기술에 대한 최근의 기술 동향을 살펴보고자 한다. 즉, LSI산업의 변환기를 가져오고 있는 직접회로 설계 기술인 ASIC과 함께, 집적도의 향상에 따라 애널로그기능과 디지틀기능을 하나의 칩에 형성시킬 수 있는 BiCMOS 공정기술에 대한 기술 동향을 살펴본다.
본 논문은 얼굴의 크기에 무관하게 적용 가능한 효율적인 얼굴 검출 및 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 먼저 스킨필터(skin filter)를 이용하여 눈, 코, 입을 포함한 얼굴 영역을 검출하며, 검출된 얼굴 영역을 로그-극좌표(log-polar) 이미지로 변환한다. 변환된 로그-극좌표 이미지에서 자동상관관계(autocorrelation) 기법을 이용하여 얼굴의 특징을 추출한 후, 고유얼굴(eigenface) 인식 기법으로 얼굴을 인식한다. 실험을 통하여 제안된 시스템이 평균 $97.83\%$의 인식률을 보여주었다.
광원 자체의 밝기가 낮거나 그림자 등의 이유로 어두운 영역을 포함하는 이미지는 Retinex 기반의 영상화질 개선기법을 통해 주관적 화질을 높일 수 있다. Retinex 이론은 인간의 시각 시스템이 장면을 인식할 때 특정 위치에서의 장면의 밝기를 인식하는 것이 아니라 주변과의 상대적인 밝기를 인식하는 특징을 적용한 방법으로 크게 SSR, MSR, MSRCR의 방법으로 나눌 수 있다. 제안하는 방법은 컬러복원단계를 포함하고 있는 MSRCR에 기반한 방법으로 크게 3단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 기존의 MSRCR 방법을 적용하고 두 번째 단계에서 MSRCR 출력의 동적 영역을 이미지의 히스토그램분포에 따라 조정한다. 마지막 단계에서는 인간의 시각특성을 고려한 로그변환함수를 이용하여 Retinex 출력 값을 디스플레이 동적영역으로 변환한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 전체적으로 어두운 이미지뿐만 아니라 밝은 영역과 어두운 영역을 모두 포함하는 이미지에서도 주관적 화질을 효과적으로 증가시키는 것을 볼 수 있다. 특히 낮은 밝기를 갖는 이미지의 경우 제안한 알고리즘은 기존의 방법들 보다 높은 성능향상을 보였다.
능동 스테레오 비젼 시스템은 목표물 판별을 위해서 간단한 연산만으로 작은 시차값을 가지는 특징들만을 통과시킴으로써 목표물 위치 측정을 가능케 한다. 그런데 이 간단한 방법은, 복잡한 배경이 포함되거나 시차가 영인 영역에 다른 물체들도 동시에 존재하면 적용이 어렵게 된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 시야 중심 영역의 해상도는 높이고 일반적으로 중요도가 낮은 주변의 해상도는 감소시키는 포비에이션 기법을 필터링 방법과 결합시켰다 포비에이트 영상 표현을 위하여 영상 피라미드 또는 로그폴라 변환을 사용하였다. 또한 추적이 수행되는 동안에 스테레오 시차가 작은 값이 유지되도록 투영을 이용하여 스테레오 시차를 추출하였다. 실험 결과는 로그폴라 변환이 복잡한 배경으로부터 목표물을 분리하는 제안된 방법이 영상 피라미드 또는 기존 방법보다 우수하며, 추적성능을 상당히 개선함을 보여주고 있다.
최근 NAND 플래시 메모리는 소형, 경량, 저전력 소모, 빠른 접근 속도 등의 장점으로 내장형 시스템과 개인용 컴퓨터, 서버 시스템에서 널리 사용되고 있다. 플래시 메모리를 하드 디스크처럼 사용하기 위해서는 플래시 변환 계층이 필요하다. 이전에 많은 플래시 변환 계층들이 제안되었지만 이전에 제안되었던 플래시 변환 계층들은 블록 스래싱 문제와 블록 연관성 등 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 위의 문제를 해결하기 위한 새로운 플래시 변환 계층을 제안한다. 이 기법은 로그 블록의 연관성을 제한하고 데이터 블록의 연관성을 제한하지 않아 합병 연산의 횟수를 최소화 하고, 새로운 공간 회수 기법은 로그 블록 가비지 컬렉션을 이용하여 합병 연산의 비용을 줄인다.
생물학적동등성시험기준에 따라 플레록사신정 (Fleroxacin, 100 mg) 을 시험약으로 하고 메가로신정 100 mg을 대조약으로 하여 $2{\times}2$ 교차 시험법에 따라 건강한 성인 지원자 24명에게 3정 (fleroxacine, 300 mg/정) 씩을 경구투여한 후, 각 피험자들의 혈중 약물농도 데이터로부터 구한 혈중농도-시간곡선하면적 (AUCtmax.) 과 최고혈중농도 (Cmax) 등의 생체이용률 파라미터에 대해 통계학적으로 고찰하여 두 제제간의 생물학적동등성을 평가하였다. 혈중 약물농도는 HPLC/UV 검출기로 분석하다. 플레록사신정의 대조약과 시험약에 대한 동등성 여부를 종합적으로 판단하여 보면 생물학적동등성시험의 판단 기준인 2항목 (AUCt, Cmax) 에 대하여 두 가지 비교항목 중 AUCt 값의 경우 대조약은 $44.26{\pm}7.12{\mu}g{\cdot}hr/mL$, 시험약은 $4.11{\pm}1.63{\mu}g/mL$이며 두 약물의 로그변환한 평균치 차의 90% 신뢰구간은 log 0.9570 에서 log 1.0565 이다. Cmax 값의 경우 대조약은 $45.16{\pm}10.04{\mu}g{\cdot}hr/mL$, 시험약은 $3.78{\pm}1.01{\mu}g/mL$ 이며, 대조약과 시험약의 로그변환한 평균치 차의 90% 신뢰구간이 log 0.8369에서 log 1.0626 로서, AUCt 와 Cmax 두 항목 모두 log 0.8에서 log 1.25 이내이어야 한다는 생물학적동등성시험 기준을 충족시켰다. 이러한 결과들로부터, 시험약 플레록사신정 (Fleroxacin, 100mg)은 대조약인 메가로신정 100 mg 대하여 생물학적동등성의 판단 기준인 두 항목 AUCt와 Cmax에 있어서 생물학적으로 동등함을 알 수 있었다.
(주)문화방송(MBC)은 콘텐츠 제작 및 유통 워크플로우에 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술을 적용한 미디어AI 서비스를 운영하고 있다. 영상아카이브에 보관되어 있는 수십만 개의 아날로그와 SD급 콘텐츠를 대상으로 HD급 수준의 영상화질로 품질을 향상시키기 위해서 AI영상화질개선시스템을 2020년에 개발 구축해서 여러 목적에 활용하고 있으며, HD급 콘텐츠를 대상으로 4K 초고화질급으로 변환하는 기술로 고도화해서 실서비스 적용을 눈앞에 두고 있다. 그리고 2년의 STT(Speech-To-Text, 음성문자변환) 베타서비스를 통해 얻어진 사용성 검증과 운영 경험을 바탕으로 STT HUB 서비스를 개발 구축해서 2022년부터 보도와 시사교양 프로그램의 제작 워크플로우에 적용하고 있다. 이들 서비스의 주요 기능들과 기술적 요소들의 구현, 미디어AI 서비스 운영의 경험을 나누고자 한다.
육상의 원격제어자가 선박을 제어할 때 가상의 모형선박이 같이 조종되도록 하여, 운전상태의 확인을 도울수 있도록 하고, 시험운항시 에뮬레이터를 선박에 연결하여 원격운전데이터의 시각적 확인이 될수 있도록 하였다. 또한 이더넷의 디지털데이터가 아날로그로 변환된후 커넥터로 케이블을 연결할수 있도록 하여, 아날로그 인터페이스를 가진 선박의 장비가 제어가 될수 있는 예시를 보여준다.
플래시 메모리는 많은 장점들로 인하여 저장장치로써 각광을 받고 있다. 하지만 그런 장점들과 더불어 약점이 있기 때문에 이를 보안하기 위하여 많은 FTL 기법들이 연구되었다. FTL은 주소 변환 테이블을 플래시 메모리에 기록하고 SRAM에 유지해야 한다. 이것은 플래시 메모리의 용량이 급격하게 증가하면서 주소 변환 테이블의 크기도 함께 증가하여 비용상 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리를 관리할 때 페이지 기반 FTL 기법을 사용하여 데이터가 플래시 메모리에 어떤 위치던지 자유롭게 저장되게 함으로써 저장 효율을 높였다. 또한 SRAM의 크기를 줄이기 위하여 페이지 기반 주소 변환 테이블 전체를 SRAM에 올리는 것이 아닌 필요한 부분만 페이지 변환 캐시 에 올리고 나머지 주소 변환 테이블은 플래시 메모리에 로그블록 FTL 기법으로 기록하였다. 이러한 이중적인 FTL 기법을 적용함으로써 제안한 기법은 페이지 기반 DFTL 기법과 비교하여 반응 시간은 56.9% 감소하였고 SRAM의 사용량은 10% 정도로 유지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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