Nam, Hyoung-Sik;Oh, Kwan-Young;Kim, Seon-Ki;Kim, Nam-Deog;Berkeley, Brian H.;Kim, Sang-Soo;Lee, Yong-Jae;Nakajima, Keiichi
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.677-680
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2008
AiPi technology incorporates an embedded clock and control scheme with a point-to-point bus topology, achieving the smallest possible number of interface lines between a timing controller and source drivers. A 46" AiPi-based 10-bit FHD prototype requires only 20 interface lines, compared to 38 lines for mini-LVDS. The measured maximum data rate per one data pair is more than 800Mbps.
AiPi technology incorporates an embedded clock and control scheme with a point-to-point bus topology, thereby having the smallest possible number of interface lines between a timing controller and column drivers. A point-to-point architecture boosts the data rate and reduces the number of interface lines, because impedance matching can be easily achieved. An embedded clock and control scheme is implemented by means of multi-level signalling, which results in a simple clock/data recovery circuitry. A 46" AiPi-based 10-bit FHD prototype requires only 20 interface lines, compared to 38 lines for mini-LVDS. The measured maximum data rate per data pair is more than 800 Mbps.
본 논문에서는 패널 내부 인터페이스의 하나인 2세대 AiPi+의 클록-데이터 복원 회로(Clock & Data Recovery)를 제안하였다. 제안하는 클록-데이터 복원 회로의 속도는 기존 AiPi+ 보다 빠른 1.25 Gbps 로 향상되었으며 다중 위상 클록을 생성하기 위하여 Delay-Locked Loop(DLL)를 사용하였다. 본 논문에서는 패널 내부 인터페이스의 저전력, 작은 면적의 이슈를 만족하는 클록-데이터 복원 회로를 설계하였다. 매우 간단한 방법으로 자동적으로 Harmonic-locking 문제를 해결할 수 있는 주파수 검출기 구조를 제안하여 기존 주파수 검출기(Frequency Detector)의 복잡도, 전류 소모, 그리고 외부 인가에 따른 문제를 개선하였으며, 전압 제어 지연 라인(Voltage Controlled Delay Line) 에서 상승/하강 시간 차이에 따른 에지의 사라짐 현상을 막기 위해서 펄스 폭의 최대치를 제한하는 펄스 폭 오류 보정 방법을 사용하였다. 제안하는 클록-데이터 복원 회로는 CMOS 0.18 ${\mu}m$ 공정으로 제작되었으며 면적은 $660\;{\mu}m\;{\times}\;250\;{\mu}m$이고, 공급 전압은 1.8 V이다. Peak-to-Peak 지터는 15 ps, 입력 버퍼, 이퀄라이저, 병렬화기를 제외한 클록-데이터 복원 회로의 소모 전력은 5.94 mW 이다.
본 논문에서 핵심적으로 연구할 내용은 기존 논문에서 소개된 BERT-base 모델의 경량화 버전인 DistilBERT 모델을 임베디드 시스템(Raspberry PI 5) 환경에 탑재 및 구현하는 것이다. 또한, 본 논문에서는 임베디드 시스템(Raspberry PI 5) 환경에 탑재한 DistilBERT 모델과 BERT-base 모델 간의 성능 비교를 수행하였다. 성능 평가에 사용한 데이터셋은 SQuAD(Standford Question Answering Dataset)로 질의응답 태스크에 대한 데이터셋이며, 성능 검증 지표로는 EM(Exact Match) Score와 F1 Score 그리고 추론시간을 사용하였다. 실험 결과를 통해 DistilBERT와 같은 경량화 모델이 임베디드 시스템(Raspberry PI 5)과 같은 환경에서 온 디바이스 AI(On-Device AI)로 잘 작동함을 증명하였다.
본 논문에서는 실루엣 동영상으로부터 보행 분석에 사용되는 형태 기술자의 성능을 평가하였다. 형태 기술자는 모멘트기술자(MD), 푸리에기술자(FD), 저나이크기술자(ZD)를 사용하였다. 먼저 성능 평가 지수인 비대칭 지수 AI와 주기지수 PI를 정의하였다. 이 지수는 보행은 주기적으로 주어지며, 이를 표현한 형태 기술자도 같은 보행 주기를 가져야 하는 것을 기반으로 한다. 또한 지수는 형태의 특성을 정확하게 나타내는 인식 성능보다는 형태 기술자들에 의해 얼마나 잘 표현되었는가를 평가하는 것이다, 성능평가결과, ZD가AI = 1.09, PI = 2.21로 대체로 무난한 성능으로 나타났으며, FD가 MD보다 AI = 0.93로 하나의 주기내에서의 성능이 우수하였다. 반면 MD는 FD보다 PI = 2.37로 반복적인 특징이 높게 나타났다. 또한 형태 기술자는 5~10개 정도의 파라미터 개수를 사용하는 것이 좋은 성능을 가짐을 보였다.
여러 가지 산화상태의 폴리아닐린을 화학적으로 합성하여 FT-IR, UV-Vis, GPC, TG-DTA로 측성 분석하였다. ITO 기관위에 다양한 산화상태의 LEB-PAN/NMP 용액으로 스핀코팅하고, AI 전극을 진공증착하여 단일층 발광다이오드를 제작하고 I-V 특성과 EL 스팩트럼에서 완전환원형인 LEB 함량이 증가할수록 ${\pi}$-${\pi}$* 전이의 장파장이동과 분자 엑시톤 전이 세기가 감소하고 PL과 EL 세기가 증가하는 것을 확인하였다. ITO/LEB/AI 구조의 LED에서 작동 전압은 5V 이었다. 백색광은 단지 폴리아닐린의 환원형 구조에서만 발광하는 것을 확인하였다.
광주광역시의 3대 주력산업인 자동차 산업, 에너지 산업, 그리고 AI/헬스케어 산업 등에 응용 가능한 AI 활용 사례로 준지도 학습, 전이 학습, 그리고 연합 학습의 머신러닝을 적용하며, 더불어 주력산업을 위한 AI 서비스를 위한 ML 전략을 정립하였다. AI 서비스의 ML 전략을 기반으로 실용적 접근 사례들을 제시하고자 하며, 준지도 학습의 접근 사례는 자동차 영상 인식 기술에 활용하며, 전이 학습의 접근 사례는 헬스케어 분야의 당뇨병성 망막병증 검출에 활용하고자 하며, 마지막으로 연합 학습의 접근 사례는 전력 수요 예측에 활용하고자 한다. 이러한 접근 사례들을 싱글보드 Raspberry Pi, Jaetson Nano, Intel i-7 등의 하드웨어를 기반으로 성능 테스트를 진행함과 동시에 실용적인 접근 사례들의 유효성을 검증하였다.
보건복지부 노인성 치매 임상 연구센터에 따르면 2020년 65세 이상의 한국 노인 중 치매환자 수는 84만 명으로 치매 유병률은 10.39%에 달한다. 노인 10명 중 1명이 걸릴 정도의 유병률이지만 가족이 하루 종일 돌보기에는 어려움이 있다. 일정 관리가 저장된 AI 스피커 시스템을 활용하면 독거 노인의 상태 및 일정을 관리할 수 있다고 판단된다. 본 논문은 치매환자의 AI 스케쥴러를 위한 모듈을 구현하였다. 라즈베리 파이의 내부에 원격 IoT인 AWS를 연동하고, 구글 API의 캘린더를 활용하여 일정을 스피커로 출력하도록 구성되었다. 본 연구를 통해, 일정관리의 용이함으로 치매 환자 관리 및 일정 조정에 도움 될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 약을 제 시간에 복용할 수 있도록 도와주는 스마트 약통 서비스를 개발한 결과를 보인다. 라즈베리파이, 자석감지센서, LED, AI스피커와 외부서버를 결합한 구조로 개발하였으며, 사용자는 약을 복용하였는지에 따라 AI스피커를 통해서 약 복용 여부를 물어볼 수 있고 LED를 통해서 아침, 점심, 저녁의 시간에 따라 복용해야 하는 약을 표시해 줄 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 YOLO 시스템을 사용하여 보조 보행 기구를 인식 한 후 자동문 속도 조절에 대한 방법을 제안한다. Visual studio, OpenCV, CUDA를 활용하여 보조 보행 기구를 인식이 가능하게 신경망 훈련 및 학습 한 데이터를 기반으로 Raspberry Pi, 카메라 모듈을 활용하여 실시간 모니터링을 통해 보조 보행 기구를 인식하여 자동문의 속도를 조절을 구현했다. 이로써 거동이 불편한 장애인은 원활하게 건물 출입이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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