본 논문에서는 차량 내에 설치된 카메라를 이용하여 전방차량을 인식하는 FCW(Forward Collision Warning)시스템에서 주행 중인 전방 차량을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 전방 차량의 후보 영역을 검출하기 위해 Haar-Adaboost를 이용하였으며 검색된 차량 후보 영역 내의 에지 정보를 이용하여 차량 후보 영역을 필터링하였다. 필터링된 차량 영역은 영역기반과 Kalman 예측치를 이용하여 차량을 추적하는 방법으로 차량 검색기가 차량 영역을 검색하지 못하는 경우 Kalman 예측치를 통해 차량 후보 영역을 예측하고 예측된 차량 영역을 검증함으로써 효율적인 전방 차량 인식이 가능하였다. 본 제안 방법을 실험한 결과 이전 프레임에서 추적되던 차량 후보 영역이 현재 프레임에서 Haar-Adaboost가 차량 후보 영역을 검색하지 못하는 경우에 영역기반과 Kalman 예측치를 통하여 현재 프레임에서 전방차량을 연속적으로 추적하는 것을 확인하였다. 본 제안 방법은 영상을 이용한 FCW 시스템에 사용될 수 있을것으로 사료된다.
본 연구에서는 2단계 게이트 리세스 방법을 사용하여 T-형 게이트 길이가 100 nm인 mHEMT 소자를 제작하였다. 제작한 소자는 65 mA의 드레인전류($I_{dss}$), 1090 mS/mm의 트랜스콘덕턴스($g_m$), -0.65 V의 문턱전압 ($V_{th}$) 등의 DC 특성을 보였다. 또한 차단주파수($f_T$) 190 GHz와 최대 공진주파수($f_{MAX}$) 260 GHz인 우수한 고주파 특성을 나타내었다. 제작한 mHEMT 소자는 향후에 W-대역의 MMIC 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 가상세계를 이용한 직업체험 콘텐츠를 통해 사용자가 직업에 대한 이해와 관련 업무의 지식 및 프로세스의 습득, 작성 및 흥미도 검사 등 직업에 대한 전반적인 정보 제공 및 시뮬레이션을 통한 학습의 몰입감 실제감 있는 교육 환경으로 기능적 목적 충족은 물론 재미적 요소를 가미하여 더욱 흥미있고 효과적인 직업체험을 할 수 있도록 콘텐츠를 구축하였다. 본 논문에서는 영어를 주로 사용하는 직업을 선정하여 직업 수행을 주제로 역할놀이(Role play)를 통해 직업 체험을 이용할 수 있도록 영어 강사 직업 체험 콘텐츠, 공항직원/승무원 직업 체험콘텐츠, 레스토랑 종업원 직업 체험 콘텐츠, 호텔 종업원 직업 체험 콘텐츠로 총 4개의 콘텐츠 서비스를 구성하였다.
유비쿼터스 환경에서 소형, 저전력의 임베디드 시스템은 저가로 구성되는 시스템이라는 특성으로 인해 넓고 다양한 지역에 분포될 수 있고 분포 시킬 시스템의 개수와 설치 방법등에 있어 큰 유연성을 가지고 있어 그 활용에 있어 매우 큰 잠재적인 요소를 보유하고 있다. 이러한 시스템에 채용되는 마이크로컨트롤러는 매우 제한된 메모리 용량과 낮은 클럭속도, 낮은 레벨의 연산 성능을 가지는게 일반적이다. 본 논문에서의 마이크로 컨트롤러를 위한 영상 촬영 및 압축 시스템은 이러한 소형의 마이크로 컨트롤러를 사용한 소형의 저전력 임베디드 시스템에서 사용하기 위한 목적의 영상 촬영 및 압축을 위한 시스템이다. 본 시스템은 영상을 촬영하고 촬영된 영상을 JPEG로 압축하며 이를 내부 메모리에 보관함으로써 저사양의 마이크로컨트롤러를 가지는 시스템과 낮은 데이터 전송률을 가지는 통신 환경에서도 이미지 기반의 서비스를 제공할 수 있는 환경을 제공하면서 동시에 매우 소형의 시스템으로 배터리 동작 기반의 저전력 시스템을 위한 설계로 유비쿼터스 환경의 구성에 매우 유용한 기능을 제공한다.
본회 부품산업팀에서는 전자부품연구원과 국내 전자부품산업의 살아있는 현장실태를 조사하여 급변하는 환경속에서 국내기업이 기술개발전략 수립 및 투자결정에 활용할 수 있도록 정보를 제공하고자 지난 7월 3일 한국과학기술회관에서 전자부품동향 예보제 세미나를 개최하였다. 이에 본고에서는 유망 전자기기 부품현황에 대해서 다루어 보고자 한다.
본 논문은 3상 계통의 각상 부하 불평형이 전체 계통의 안정성 및 여분성에 미치는 부정적 영향을 최소화하기 위한 ESS(Eenrgy Storage System) 전력변환장치의 제어 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 4-Leg 인버터를 불평형 전류제어에 적합한 토폴로지로 선정하고 3상 독립 제어 방식을 적용하였다. 제안한 제어기법을 분석하고 시뮬레이션과 50-kW 4-Leg 인버터 프로토 타입 시험을 통하여 검증하였다.
스마트폰의 급속한 확산과 함께 스마트폰 애플리케이션 시장이 빠르게 성장하고 있다. 이러한 성장세에 따라 많은 애플리케이션 개발자들이 생겨났으며, 다양한 콘텐츠와 수많은 애플리케이션이 개발되어지고 있다. 여기서 우리는 모바일 기기들의 제한적인 요소를 간과해서는 안 된다. 제한적인 모바일기기에서 유저가 만족할 만할 애플리케이션을 개발하기 위해서는 효율적인 자원 활용과 함께 효율적인 프로그래밍을 해야 할 필요가 있다. 본 논문은 안드로이드 NDK 및 SDK를 기반으로 Native C와 Java를 이용해 애플리케이션을 설계하고, 각 애플리케이션간의 알고리즘 수행속도, 프로세서 점유율측면에서 성능측정 실험을 수행했다. 실험 결과를 통해 보다 우수한 성능의 안드로이드 애플리케이션 개발 방법에 관해 연구했다. 성능측정 항목으로는 JNI delay, Integer, Floating point, Memory access algorithm, String이며, 실험은 삼성 갤럭시 S1에서 수행하였다.
본 논문에서는 얼굴 검출에서 좋은 성능을 보이는 Dual Shot Face Detector (DSFD)을 WIDER FACE 데이터 기반으로 네트워크의 성능 및 특성을 분석한다. 얼굴 검출 엔진의 동작 및 학습을 확인하기 위해 WIDER FACE 데이터를 기반으로 DSFD 를 학습한 후 기존 논문에서 발표되었던 성능을 보이는지 확인한다. 성능 확인된 얼굴 검출기 DSFD 를 세부적으로 분석하기 위하여 테스트 데이터를 10 개 그룹으로 분할하여 AP 측정 후 성능 열화가 높은 그룹의 이미지를 집중적으로 분석하였다. 분석 결과 얼굴 영역 주변에 모자 헬멧, 방패 등에 의해 가려진 경우 얼굴 검출에 많은 어려움이 발생했다. 또한 이미지에 있는 상황을 61 개로 구분하여 정량적 분석을 수행하며 분석 결과 Car Accident 와 People Marching 상황에서 성능이 열화되는 것을 확인하였다. 본 논문에서는 DSFD 네트워크의 성능 열화 부분 및 경향 등을 분석하였다. 이러한 내용은 DSFD 얼굴 검출기의 성능을 개선하거나 특정 도메인에 맞는 검출기를 개발하는데 매우 중요한 자료가 될 것으로 생각한다.
Shingled module shows high ratio active area per total area due to more efficient packing without inactive space between cells. The module is fabricated by connecting the pre-cut cells into the string using electrically conductive adhesives (ECA). ECAs are used for electric and structural connections to fabricate the shingled modules. In this work, we investigated a correlation between ECA peel strength and the efficiency of pre-cut 5 cells module which are fabricated according to ECA interconnection conditions. The curing conditions are varied to determine whether ECA interconnection properties can affect module properties. As a result of the peel test, the highest peel strength was 1.27 N/mm in the condition of 170℃, the lowest peel strength was 0.89 N/mm in the condition of 130℃. The efficiency was almost constant regardless of the curing conditions at an average of 20%. However, the standard deviation of the fill factor increased as the adhesive strength decreased.
미디어방송이 다양해지고, 웹에서 소비되는 콘텐츠들 또한 멀티미디어 중심으로 재편되는 경향에 힘입어 인공지능 연구에 멀티미디어 콘텐츠를 적극적으로 활용하고자 하는 시도들이 시작되고 있다. 본 논문은 다양한 형태의 멀티모달 정보를 하나의 동영상 콘텐츠에 연계하여 분석하여, 통합된 형태의 융합정보 데이터셋을 구축한 연구를 소개하고자 한다. 구축한 인공지능 학습용 데이터셋은 영상/음성/언어 정보가 함께 있는 멀티모달 콘텐츠에 상황/의도/감정 정보 추론에 필요한 다양한 의미정보를 부착하여 활용도가 높은 인공지능 영상 데이터셋을 구축하여 공개하였다. 본 연구의 결과물은 한국어 대화처리 연구에 부족한 공개 데이터 문제를 해소하는데 기여하였고, 한국어를 중심으로 다양한 상황 정보가 함께 구축된 데이터셋을 통하여 다양한 상황 분석 기반 대화 서비스 응용 기술 연구에 활용될 것으로 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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