• 제목/요약/키워드: AI Module

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Plasma AI(plasma adaptive intensifier)구동의 전력 소모 개선을 위한 구동방식 설계 (Design of Driving methods of lower power consumption in Plasma AI(plasma adaptive intensifier) driving method)

  • 김준형;오순택;이동호
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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    • pp.844-847
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    • 2003
  • Display devices are becoming increasingly important as an interface between humans and machines in the growing information society. In display devices, PDP (Plasma Display Panel) has many advantages in that it has wide screen, wide viewing angle and is light weight, thin. In PDP driving method, if the brightness of input image is high, applying the fixed sustain pulse to the PDP panel will raise the PDP power consumption and may damages the PDP panel. To overcome these problems, the Plasma AI driving method was introduced by the Matshushita co. in Japan. The Plasma AI driving module calculates the peak value and average value of 1 frame image and adjusts the gradation and sustain pulses for 1 frame sustain. In this paper, the proposed PDP driving module is based on the Plasma AI driving module. The proposed driving module calculates peak value and average value, and the brightness distribution of 1 frame image. Using brightness distribution, the proposed driving module divides 1 frame input image into 15 image patterns. For each image pattern, minimum sustain pulses and sub-frames are used for the brightness of 1 frame image and the sustain weight for 64, 128, 192 gradation is proposed. Therefore, the sustain power consumption can be reduced.

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태양광 모듈 오염 방지를 위한 발수 코팅 물질에 대한 연구 (Research on Water-Repellent Coating Materials to Prevent Solar Module Pollution )

  • 박영아;정다연;기현철
    • 한국전기전자재료학회논문지
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    • 제37권2호
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    • pp.182-187
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    • 2024
  • Currently, the most developed new energy source is solar energy. Because solar power is installed outside, it is exposed to many pollutants. Pollutants are causing the characteristics of solar energy to deteriorate. Therefore, this study aims to develop a water-repellent coating to prevent contamination of solar modules. Silica and Titania materials are mainly used as water-repellent coating materials. In this study, it was based on silica and the contact angle characteristics were measured according to the change in the amount of silica and ammonia water added and the number of coatings. As a result of the measurement, it was confirmed that the contact angle was more than 60 degrees when 0.5 mol of TEOS was added to 50 mL and 0.15 M when 1 mL of ammonia water was added to 296.47 ml of distilled water. And it was confirmed that the contact angle improved when the number of coatings was applied twice. A water-repellent coating material was applied to low iron tempered glass used to protect dye-sensitized solar cell modules. The characteristics of the module were measured after spraying DI-Water on low-emission tempered glass with a water-repellent coating. As a result of the measurement, the efficiency of the module without application, the efficiency of the module coated once, and the module coated twice were 4.87%, 4.90%, and 4.91%, respectively. It was confirmed that the efficiency of the module increased by applying water-repellent coating. As a result of this study, it is determined that the water-repellent coating material will help improve solar power generation efficiency and lifespan by being self-cleaning and non-reflective.

개선된 DeepResUNet과 컨볼루션 블록 어텐션 모듈의 결합을 이용한 의미론적 건물 분할 (Semantic Building Segmentation Using the Combination of Improved DeepResUNet and Convolutional Block Attention Module)

  • 예철수;안영만;백태웅;김경태
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1091-1100
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    • 2022
  • 딥러닝 기술의 진보와 함께 다양한 국내외 고해상도 원격탐사 영상의 활용이 가능함에 따라 딥러닝 기술과 원격탐사 빅데이터를 활용하여 도심 지역 건물 검출과 변화탐지에 활용하고자 하는 관심이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 고해상도 원격탐사 영상의 의미론적 건물 분할을 위해서 건물 분할에 우수한 성능을 보이는 DeepResUNet 모델을 기본 구조로 하고 잔차 학습 단위를 개선하고 Convolutional Block Attention Module(CBAM)을 결합한 새로운 건물 분할 모델인 CBAM-DRUNet을 제안한다. 제안한 건물 분할 모델은 WHU 데이터셋과 INRIA 데이터셋을 이용한 성능 평가에서 UNet을 비롯하여 ResUNet, DeepResUNet 대비 F1 score, 정확도, 재현율 측면에서 모두 우수한 성능을 보였다.

AI 자동화 출입통제 시스템을 위한 비대면 발열 감지기 모듈 개발 및 교육 프로그램 연계 (Development of Non-Face-To-Face Heat Sensor Module for AI Automated Access Control System and Linkage with Education Program)

  • 이효재;김응석;홍창호
    • 실천공학교육논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.301-304
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    • 2021
  • 본 연구에서는 코로나-19시대에 개인인식 모듈과 발열감지 모듈이 상호연동을 통해서 동시에 두가지 기능을 수행할 수 있는 모듈을 개발하였다. 이는 기존 시스템에서 발생하는 개인인식 모듈의 호환 문제와 발열감지의 별도 시행에 따르는 정체 시 발생 가능한 2차 감염 문제를 동시에 해결할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 NFC, Bluetooth 메인보드를 개발하였고, 발열 감지를 위해서 array 방식의 비접촉 온도센서를 적용하였다. 개발된 시스템은 AI 자동화 출인통제가 필요한 공공기관이나 민간기업에서 유동인구의 출입관리와 효율적인 방역을 동시에 실현할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 개발 시스템의 모듈을 이용한 임베디드 프로그래밍과 웹 프로그래밍 구현방법을 교육 프로그램으로의 연계도 가능할 것으로 판단된다.

웹 서비스 기반 e-비즈니스 응용 프로그램 통합 프레임워크 (A Web Services based e-Business Application Integration Framework)

  • 이성독;한동수
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제11권6호
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    • pp.514-530
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    • 2005
  • 본 논문은 인터넷에 연결된 여러 형태의 플랫폼 상에 장착되어 있는 다양한 응용 프로그램 통합을 지원하는 e-비즈니스 응용 프로그램 통합(eAI) 프레임워크를 제안한다. 연결된 응용 프로그램은 프레임워크를 구성하고 있는 워크플로우 시스템에 의해서 구동되고 조정되면서 특정 비즈니스 목적을 달성하게 된다. 프레임워크 구성을 위해서 5개의 하위 프레임워크 구성 모듈이 도출되었으며 도출된 각 모듈의 기능과 역할이 정의되었다. 도출된 5개의 하위 모듈은 비즈니스 프로세스 설계 툴, eAI 플랫폼, 비즈니스 프로세스 변환 모듈, UDDI 연결 모듈, 그리고 워크플로우 시스템을 포함한다. 제안된 프레임워크 환경에서 기업 내$\cdot$외부 응용 프로그램들은 방화벽에 구애되지 않고 손쉽게 통합될 수 있다. 본 논문에서는 제안된 시스템의 구현을 위한 워크플로우 시스템의 확장에 대해서 비교적 자세하게 기술하였으며, 구현된 eAI 프레임워크를 사용한 응용 프로그램 구현을 통하여 제안된 프레임워크의 유용성을 확인하였다. 완전한 기능을 갖춘 eAI 솔루션은 이 프레임워크에 추가적인 기능을 점진적으로 추가함으로써 구현 가능하다.

단계적 퍼지 시스템 전략모듈을 지원하는 에이전트기반 게임 플랫폼 (Agent-Based Game Platform with Cascade-Fuzzy System Strategy Module)

  • 이원희;김원섭;김태용
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.76-87
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    • 2008
  • 하드웨어의 성능이 높아질수록 게임 유저들은 높은 수준의 컴퓨터 그래픽, 편리한 유저 인터페이스, 빠른 속도를 가진 네트워크 그리고 영리한 게임 인공지능을 요구하고 있다. 하지만 현재 게임 인공지능 개발은 개발자 혼자 하거나 한 회사의 개발팀에서만 이루어질 뿐이다. 그래서 자신이 혹은 회사에서 개발한 게임 인공지능의 성능이 어느 정도인지 검증을 하기 힘들고 높은 수준의 게임 인공지능을 개발하기 위해 필요한 기본 게임 인공지능기술들이 부족하다. 본 논문에서는 기존의 게임인공지능 플랫폼들의 장, 단점을 알아보고 게임인공지능 플랫폼의 설계 시 고려해야 할 점을 고찰한다. 이것을 바탕으로 전략적 위치를 찾아주는 모듈이 있어 개발자 들이 손쉽게 게임 인공지능을 구현 하고 인공지능 테스트가 가능한 에이전트기반 게임 플랫폼인 Darwin을 제안한다. 그리고 Darwin에서 제공하는 전략적 모듈을 사용하여 제작한 에이전트를 만들어 수행결과를 평가한다.

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Baer and Quasi-Baer Modules over Some Classes of Rings

  • Haily, Abdelfattah;Rahnaou, Hamid
    • Kyungpook Mathematical Journal
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    • 제51권4호
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    • pp.375-384
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    • 2011
  • We study Baer and quasi-Baer modules over some classes of rings. We also introduce a new class of modules called AI-modules, in which the kernel of every nonzero endomorphism is contained in a proper direct summand. The main results obtained here are: (1) A module is Baer iff it is an AI-module and has SSIP. (2) For a perfect ring R, the direct sum of Baer modules is Baer iff R is primary decomposable. (3) Every injective R-module is quasi-Baer iff R is a QI-ring.

영상보안 구조 기반의 지능형 독거노인 모니터링 시스템 (Intelligent Monitoring System for Solitary Senior Citizens with Vision-Based Security Architecture)

  • 김수희;정영우;정유리;이승은
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.639-641
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    • 2022
  • 사회적으로 고령화 문제가 심화되면서, 독거노인 모니터링 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 모니터링 시스템은 영상, 센서, 계측값 등의 정보를 바탕으로 서버에서 연산을 수행하여, 사용자에게 모니터링 서비스를 제공한다. 서버를 이용하는 시스템의 구조상 데이터 유출의 위험이 존재하며, 데이터 보안을 고려한 설계가 필수적이다. 본 논문에서는 영상보안 구조 기반의 지능형 독거노인 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 Edge AI 모듈을 사용하여 카메라 모듈과 서버 간의 통신을 차단하는 구조를 통해 높은 보안성을 보장한다. Edge AI 모듈은 Verilog HDL로 설계되었으며, Field Programmable Gate Array (FPGA)를 통해 기능을 구현하였다. 본 시스템을 검증하기 위해 5,144개의 프레임 데이터에 대해 실험하였으며, 사람의 움직임이 일정 시간 감지되지 않았을 때 위험 감지 신호가 올바르게 발생하는 것을 확인하였다.

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Resource Metric Refining Module for AIOps Learning Data in Kubernetes Microservice

  • Jonghwan Park;Jaegi Son;Dongmin Kim
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제17권6호
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    • pp.1545-1559
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    • 2023
  • In the cloud environment, microservices are implemented through Kubernetes, and these services can be expanded or reduced through the autoscaling function under Kubernetes, depending on the service request or resource usage. However, the increase in the number of nodes or distributed microservices in Kubernetes and the unpredictable autoscaling function make it very difficult for system administrators to conduct operations. Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) supports resource management for cloud services through AI and has attracted attention as a solution to these problems. For example, after the AI model learns the metric or log data collected in the microservice units, failures can be inferred by predicting the resources in future data. However, it is difficult to construct data sets for generating learning models because many microservices used for autoscaling generate different metrics or logs in the same timestamp. In this study, we propose a cloud data refining module and structure that collects metric or log data in a microservice environment implemented by Kubernetes; and arranges it into computing resources corresponding to each service so that AI models can learn and analogize service-specific failures. We obtained Kubernetes-based AIOps learning data through this module, and after learning the built dataset through the AI model, we verified the prediction result through the differences between the obtained and actual data.

Alternative Production of Avermectin Components in Streptomyces avermitilis by Gene Replacement

  • Yong Joon-Hyoung;Byeon Woo-Hyeon
    • Journal of Microbiology
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    • 제43권3호
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    • pp.277-284
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    • 2005
  • The avermectins are composed of eight compounds, which exhibit structural differences at three positions. A family of four closely-related major components, A1a, A2a, B1a and B2a, has been identified. Of these components, B1a exhibits the most potent antihelminthic activity. The coexistence of the '1' components and '2' components has been accounted for by the defective dehydratase of aveAI module 2, which appears to be responsible for C22-23 dehydration. Therefore, we have attempted to replace the dehydratase of aveAI module 2 with the functional dehydratase from the erythromycin eryAII module 4, via homologous recombination. Erythromycin polyketide synthetase should contain the sole dehydratase domain, thus generating a saturated chain at the C6-7 of erythromycin. We constructed replacement plasmids with PCR products, by using primers which had been derived from the sequences of avermectin aveAI and the erythromycin eryAII biosynthetic gene cluster. If the original dehydratase of Streptomyces avermitilis were exchanged with the corresponding erythromycin gene located on the replacement plasmid, it would be expected to result in the formation of precursors which contain alkene at C22-23, formed by the dehydratase of erythromycin module 4, and further processed by avermectin polyketide synthase. Consequently, the resulting recombinant strain JW3105, which harbors the dehydratase gene derived from erythromycin, was shown to produce only C22,23-unsaturated avermectin compounds. Our research indicates that the desired compound may be produced via polyketide gene replacement.