• 전자공학회지
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• 제11권5호
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• pp.42-50
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• 1984

국내의 다음세대 컴퓨터 개발을 위한 VLSI 설계와 CAD 분야에 대한 연구 방향을 제시한다. 연구의 목표는 국제적으로 경쟁할 수 있는 VLSI 설계능력과 백만개 정도의 트랜지스터로 자성된 회로를 경제적으로 설계하기 위한 CAD 기술과 System의 확립이다. ·새로운 회로 구조와 알고리즘에 대한 연구 · CAD 도구와 언어의 개발에 관한 첨단 CAD 기술개발연구 · VLSI 설계에 필요한 CAD 도구 이용과 개발에 필요한 표준 인터페이스, 네트워킹, 컴퓨팅 하드웨어. 시스템 소프트웨어에 대한 연구등의 부분으로 크게 나눌 수 있다. 이용 가능한 CAD system을 평가하고 개선하며 첨단 CAD에 대한 소프트웨어와 하드웨어에 대해 · 컴퓨팅 하드웨어 · 프로그램 분위기 · 네트워킹 능력 ·자료 교환을 위한 표준인터페이스 등에 관해 조사분석도 병행한다. CAD에 관한 세부적인 연구 과제는 · 시스템 사양언어 · 설계 검증 ·시스템시뮬레이션· 설계 합성 · 설계 해석· 설계 방법론·디바이스와 공정 모델링 프로그램 등이다. 고속 계산용 VLSI에 관한 구조와 알고리즘은 행렬 계산을 위한 ·분산 배열 처리 회로 ·시스토릭 (Systolic) 배열 회로 ·셀률라(Cellular) 논리 회로 · 3차원 배열 회로 와 · 비규칙적 계산 알고리즘을 갖는 VLSI가 있다. VLSI설계훈련과 CAD 기술 축적을 위해 CAD enter를 설립하여 전국적인 CAD 네트워킹을 관계 연구소와 여러 대학에 가설하며, MPC 계획을 추진한다. VLSI설계 가능성이 입증되면 VLSI 설계능력을 더욱 향상 시키기 위해 0.5∼1.0mm기술의 silicon faundary를 설립한다. 연구 개발 조직은 대학, 산업체. 연구소가 삼위일체가 되어 수행될 수 있도록 연구 개발 위원회를 설치 운영하며 경쟁적이며 경제적으로 연구 업무를 집행하는 것이 바람직하다.았다.형질에 관여하는 귀전자에 미치는 기구에 대하여 검토할 여타가 있다고 보여진다. 분해능의 특징으로 미루어 앞으로는 레이저를 이용한 계측 방법이 그 주류를 이룰 것으로 사료된다. 우선 본 해설은 기체의 온도 및 농도의 광학적 측정방법중 Raman산란광 검출법에 대하여 실제로 측정하는 입장에서 간단히 소개한다.lity)이, 높은 $GA_3$함량에 기인된다'는 주장은 본실험(本實驗)으로 부인(否認)되었다. 따라서, 응용학적(應用學的) 측면에서 고려해 볼 때, 리베스식물(植物)의 육종기간 단축을 위한 모든 화아분화(花芽分化) 촉진 조치는 P.J.-식물(植物)이 20. node이상 생육하였을 때 취하는 것이 효율적인 것으로 결론 지어진다.앞당겨진 7月 셋째 週였다. 8. Culex (Culex) tritaeniorhynchus summoro년의 最大發生 peak는 1981年, 1982年 모두 8月 둘째 週였다. 9. Anopheles (Anopheles) sinensis의 最大發生 peak는 1981年에 7月 다섯째 週, 1982年은 2週 앞당겨진 7月 셋째 週였다. 10. 重要 3種의 最大 peak를 比城하면 Culex (Culex) pipiens pallens와 Anopheles (Anopheles) sinensis는 1981年과 1982年 모두 最大 peak時期가 同一하였으며, Culex (Culex) tritaeniorhynchus summoro년는 2年間 모두 8月둘째 週에 나타났다.osterior to manubrium and anterior to aortic arch) replacing the normal mediastinal fat. (2) In benign thymoma, the marging of the mass was smooth and the normal fat

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.162-177
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• 2020

자율주행시스템에서 다양한 센서를 기반으로 한 외부환경 인지는 주행안전성과 직접적인 관계가 있다. 최근 머신러닝/심층 신경망 기술의 발전으로 심층 신경망 기반의 인지 모델이 사용됨에 따라, 인지 알고리즘의 올바른 학습과 이를 위한 양질의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 그러나 자율주행에 발생할 수 있는 모든 상황을 데이터를 수집하는 것은 현실적인 어려움이 많다. 해외와 국내의 교통 환경의 차이로 인지 모델의 성능이 저하되기도 하며, 센서가 정상동작을 못하는 악천우에 대한 데이터는 수집이 어려우며 질적인 부분을 보장하지 못한다. 때문에, 실제 도로가 아닌 시뮬레이터 내 가상 도로 환경을 구축하여 합성 데이터를 수집하는 접근법이 필요하다. 본 논문에서는 국내 실정에 맞게 국내 도로 상황을 모사한 시뮬레이터 환경 안에 날씨와 조도, 차량의 종류와 대수, 센서의 위치를 다양화하여 학습데이터를 수집하였고, 보다 더 좋은 성능을 위해 적대적 생성 모델을 활용하여 이미지의 도메인을 보다 실사에 가깝게 바꾸고 다양화 하였다. 그리고 위 데이터로 학습한 인지 모델을 실제 도로 환경에서 수집한 시험 데이터에 성능 평가를 진행하여, 실제 환경 데이터만으로 학습한 모델과 비슷한 성능을 내는 것을 보였다.