Controller Area Network (CAN)의 개발 목적은 차량 내 Electronic Control Units (ECUs)간의 다중 통신을 통해 자동차에서 큰 부피와 무게를 차지하는 와이어 하네스를 저비용의 네트워크 케이블로 대체하기 위한 것이었다. 차량에 탑재되는 ECU들의 증가로 인해 CAN 데이터 전송량이 많아짐에 따라 CAN 버스로드와 오류 확률도 증가하고 있다. CAN 데이터 전송 시간은 CAN 프레임의 길이에 비례하기 때문에 프레임의 길이를 줄이게 되면 효율적으로 CAN 버스로드와 오류확률을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 CAN 메시지 길이를 감소시키기 위해 Data Length Code(DLC)와 전송 데이터 압축영역 설정 절차를 사용한 CAN 메시지 압축 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 기존의 알고리즘과 달리 변화량을 저장하기 위한 최대 변화량의 범위를 설정하지 않아도 되기 때문에 부정확한 설정에서 발생하는 오류나 지나친 설정에서 발생하는 압축효율 저하를 피할 수 있다. 또한, DLC 크기에 의해 압축 유무를 판단함으로써 기존 방법에서 제안된 두 개의 ID로 압축 여부를 판단하는 비효율적인 문제점을 해결할 수 있다. 실제차량 주행 후 얻은 데이터로 시뮬레이션 해본 결과, 기존의 방법에 비해 최대 52%까지 더 압축된 것을 확인하였다. 또한, 임베디드 테스트 보드를 이용하여 테스트 했을 때 한 개의 64비트 EMS CAN 데이터를 압축하는데 0.16ms가 소요되어 차량용 CAN 통신에 사용가능함을 보인다.
주석 도금은 특정 환경하에서 위스커를 발생시키며, 이는 전자부품의 불량을 초래한다. 최근 세계곳곳에서는 환경보호를 위해 "무연"의 사용을 권고하고 있다. 본 논문에서는 두 종류 무연 도금 재료에서 도금 온도와 신뢰성시험 하에서 성장하는 위스커를 평가하였다. 도금 온도가 높아질수록 표면에 형성되는 도금 입자의 크기는 커지고, 위스커의 성장은 작아진다. 또한 온도 순환시험에서 성장한 위스커는 무광택 Sn 도금은 굽은 모양을, 무광택 Sn-Bi에서는 줄무의 모양이 관찰되었고, Sn 도금에 비해 Sn-Bi에서 위스커가 작게 성장하였다. 무광택 Sn 도금된 FeNi42 리드프레임은 TC 300 사이클에서 직경이 $7.0{\~}10.0{\mu}m$이고, 길이가 $25.0{\~}45.0{\mu}m$인 위스커가 성장하였다. 또한 Cu는 300 사이클에서는 표면에 노듈(핵 상태)만이 관찰되었고, 600 사이클에서 길이가 $3.0{\~}4.0{\mu}m$의 위스커로 성장하였다. TC 600 사이클 후 FeNi42는 계면에서 ${\~}0.34{\mu}m$의 얇은 $Ni_3Sn_4$가, Cu에서는 두께가 $0.76{\~}l.14{\mu}m$인 $Cu_6Sn_5$와 ${\~}0.27{\mu}m$의 $Cu_3Sn$ 화합물들이 두껍게 성장하였다. 따라서 FeNi42 리드프레임은 열팽창계수의 차이, Cu에서는 금속간 화합물의 형성이 위스커의 성장에 영향을 미치는 주요 인자이다.
본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.
본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면 간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.
3차원 인체자세추정은 스포츠, 동작인식, 영상매체의 특수효과 등의 분야에서 널리 활용되고 있는 기술이다. 이를 위한 여러 방법들 중 다중 시점 3차원 인체자세추정은 현실의 복잡한 환경에서도 정밀한 추정을 하기 위해 필수적인 방법이다. 하지만 기존 다중 시점 3차원 인체자세추정 모델들은 3차원 특징 맵을 사용함에 따라 시간 복잡도가 높은 단점이 있다. 본 논문은 계산 복잡도가 적은 트랜스포머 기반 기존 단안 시점 다중 프레임 모델을 다중 시점에 대한 3차원 인체자세추정으로 확장하는 방법을 제안한다. 다중 시점으로 확장하기 위하여 먼저 2차원 인체자세 검출자 CPN(Cascaded Pyramid Network)을 활용하여 획득한 4개 시점의 17가지 관절에 대한 2차원 관절좌표를 연결한 8차원 관절좌표를 생성한다. 그 다음 이들을 패치 임베딩 한 뒤 17×32 데이터로 변환하여 트랜스포머 모델에 입력한다. 마지막으로, 인체자세를 출력하는 MLP(Multi-Layer Perceptron) 블록을 매 반복 마다 사용한다. 이를 통해 4개 시점에 대한 3차원 인체자세추정을 동시에 수정한다. 입력 프레임 길이 27을 사용한 Zheng[5]의 방법과 비교했을 때 제안한 방법의 모델 매개변수의 수는 48.9%, MPJPE(Mean Per Joint Position Error)는 20.6mm(43.8%) 감소했으며, 학습 횟수 당 평균 학습 소요 시간은 20배 이상 빠르다.
이 논문에서는, 화면내 예측기, CAVLC(구문기반 적응가변길이 부호화기), DDR2 메모리 제어모듈을 집적화한 H.264 하이프로파일 화면내 부호화기를 제안한다. 설계된 부호화기는 한 매크로블록당 440 cycle에 동작할 수 있으며, 부호화기의 기능을 검증하기 위하여, JM13.2으로부터 참조 C 코드를 개발하고, 참조 C코드로부터 생성된 테스트벡터를 이용하여 개발된 하드웨어를 검증하였다. 개발된 부호화기는 FPGA에서 검증하였으며, DMA 는 200MHz에서, 부호화기모듈은 50MHz에서, 영상입력모듈(VIM)은 25MHz에서 동작한다. 회로의 크기는 Virtex 5XC5VLX330을 사용시에 약 20%의 LUT(43099개)를 사용하였다.
본 논문은 오디오 부호화 및 복호화 과정에서, 주파수 영역에서 표현된 오디오 신호를 차원 축소 방법으로 압축하여 표현함으로서 오디오 부호화 효율을 증대시키고자 하는 방식에 관한 것이다. 차원 축소는 행렬을 특정한 조건을 바탕으로 두 개의 행렬의 곱으로 표현하는 방식으로, 특정 행렬로 표현된 데이터를 좀 더 작은 데이터량으로 표현하는 것뿐만 아니라 이 과정에서 데이터에 내재되어 있는 추상적인 정보까지도 함축적으로 얻어낼 수 있기 때문에, 일반적으로 데이터의 압축에 좋은 성능을 보인다. 주파수 영역으로 변환된 신호는 일반적으로 (주파수 밴드의 개수) $\times$ (전체 프레임의 개수)인 행렬로 볼 수 있으며, 이 전체 행렬을 입력으로 간주하고, 차원 축소를 수행하여 신호의 압축 효과를 얻을 수 있다. 그러나 이 경우, 행렬 전체를 입력 신호로 보아야 하기 때문에 실시간 부호화가 불가능하며, 신호 전체 길이만큼의 부호화 지연이 발생한다. 이를 해소하기 위해, 본 논문에서는 특정 개수만큼의 프레임을 묶어서 여러 번의 차원 축소를 순차적으로 수행함으로써 부호화 지연을 최소화하는 방식을 제안한다.
기존의 무선랜 모델에서는 현재 접속중인 AP가 송신하는 비콘 프레임의 수신이 일정 회수 이상 실패해야 새로운 AP를 찾는 스캔 절차가 시작된다. 이 경우 비콘 보다 길이가 큰 데이터 패킷은 비콘 손실이 발생하기 이전부터 이미 손실이 발생함으로 이동노드의 핸드오버 기간 중 많은 데이터 손실이 발생하게 된다. 본 논문에서는 비콘 프레임이 정상적으로 수신되는 경우에도 수신전력 레벨이 정해진 임계치보다 작고 동시에 이전 비콘 수신전력보다 작은 경우에 카운터 값을 증가시키고, 이 카운터 값이 정해진 값 이상이 되면 새로운 AP를 찾는 스캔 절차를 수행하도록 수정 모델을 개발하였다. 또한 비콘 수신전력 임계치 설정의 타당성을 검토하고, UDP와 TCP 트래픽 환경에서 성능향상 정도를 분석하였다.
An open frame structure is fastened by bolt joints for strength and shock attenuation. Therefore the full finite element model of an open frame structure should be properly modeled including bolt joints for strength analysis of the frames and joint assemblies which are operated under multi-loading conditions such as driving, drop, inertia and torsional loads. Then the joints and frames must satisfy the specified allowable strength constraints. Because the full finite element model has a large number of elements to perform strength analysis, a detailed fine bolt analysis seems to be very expensive. Therefore bolts of the full finite element model are approximately modeled by coupling method to constrain degree of freedoms between adjacent nodes. However, the coupling method can exaggerate stress results at the constrained nodes. Thus a detailed bolt analysis and a theoretical/experiential formula of bolts for a worst bolt joint are performed using reaction force applied both bolt and bolt joint. Finally, the results from the two methods are compared and discussed to verify the safety of the open frame structure.
An open frame structure is fastened by bolt joints for strength and shock attenuation. Therefore the full finite element model of an open frame structure should be properly modeled including bolt joints for strength analysis of the frames and joint assemblies which are operated under multi-loading conditions such as driving, drop, inertia and torsional loads. Then the joints and frames must satisfy the specified allowable strength constraints. Because the full finite element model has a large number of elements to perform strength analysis, a detailed fine bolt analysis seems to be very expensive. Therefore bolts of the full finite element model are approximately modeled by constraints equations to constrain degree of freedoms between adjacent nodes. However, the constraints equation method can exaggerate stress results at the constrained nodes. Thus a detailed bolt analysis and a theoretical/experiential formula of bolts for a worst bolt joint are performed using reaction force applied both bolt and bolt joint. Finally, the results from the two methods are compared and discussed to verify the safety of the open frame structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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