ISO 10303-AP241 is an Application Protocol of ISO 10303, which specifies the representation of AEC facility's life cycle information. The Working Draft of AP241 was submitted to the TC184/SC4 of ISO in July, 2007 by Korean team of ISO TC184/SC4/WG3. This paper introduces the currently developed draft Ap241 core model, and describes the life cycle support modules which are required to represent the life cycle information of AEC facilities. The draft core model is developed as a generic data model which is useful as a basis for implementation in a data warehouse. This core model could be used in combination with reference data such as PLCS RDL, Gellish table and RDL of ISO 15926. These concepts already exists in ISO 10303-AP221, AP239 and ISO 15926. In order to support maintenance and feedback of operational information concerning the AEC facilities, the AP241 team re-used many modules from AP239, and developed various STEP Application Modules which are adapted from the ISO 15926.
전자기술의 비약적인 발전은 측량분야에 있어 GPS나 TotalStation과 같은 침단장비의 발전을 가져왔다. CPS에 의한 측량은 수신장비의 고가로 인해 아직까지는 실무전반에 걸쳐 활용되지는 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 실무분야에서 일반적으로 가장 많이 이용되고 있는 토탈스테이션과 팜탑방식의 System 2000을 결합하여 지형측량을 수행하고, 팜탑에서 기본적으로 제공하는 소프트웨어와 AutoCad상에서 수치지도를 직접제작 하고 정확도 분석을 통해 토탈스테이션과 System 2000을 이용한 수치지도 제작의 타당성 및 제작된 수치지도의 활용가능성 제시를 목적으로 연구를 수행하였다.
The matching probability P(ο/$\lambda$), of the signal sequence(ο) observed for a finite time interval with a HMM (Hidden Markov Model $\lambda$) indicates the probability that signal comes from the given model. By utilizing the fact that the probability represents matching score of the observed signal with the model we can recognize an unknown signal pattern by comparing the magnitudes of the matching probabilities with respect to the known models. Because the algorithm however uses floating point variables during the computing process hardware implementation of the algorithm requires floating point units. This paper proposes an integer algorithm which uses positive integer numbers rather than float point ones to compute the matching probability so that we can economically realize the algorithm into hardware. The algorithm makes the model parameters integer numbers by multiplying positive constants and prevents from divergence of data through the normalization of variables at each step. The final equation of matching probability is composed of constant terms and a variable term which contains logarithm operations. A scheme to make the log conversion table smaller is also presented. To analyze the qualitive characteristics of the proposed algorithm we attatch simulation result performed on two groups of 10 hypothetic models respectively and inspect the statistical properties with repect to the model order the magnitude of scaling constants and the effect of the observation length.
본 논문에서는 2013년 12월 18일에 국내표준(TTA-KO-12.0223)으로 제정된 블록암호 알고리즘 LEA(Lightweight Encryption Algorithm)[1]에 대한 UICC-16bit 상에서의 최적 구현에 대해 연구한다. LEA의 전체적인 구조를 설명하며, 키 스케줄 과정에서 고정된 상수를 통해 미리계산이 가능하여 효율성을 높일 수 있다는 점을 제시하며 이러한 개선된 키 스케줄링을 통하여 얻게되는 상수 table을 이용하여 UICC-16비트 상에 구현하였다. 또한 UICC-16bit 상에서 국내 표준 블록암호 ARIA와의 성능 비교를 통해 LEA블록암호의 우수성을 평가하였다.
안전한 항행정보 서비스를 제공하기 위해서는 전자해도, AIS정보, 항로표지정보, 해사안전정보, 날씨정보, 조류정보 등과 같은 다양한 데이터가 융합된 S-100 표준 기반의 e-Navigation 시스템이 구축되어야 한다. S-101 전자해도는 e-Navigation 시스템을 구축하기위해 선행되어야할 작업이며 S-101 전자해도를 구현하기 위해서는 S-100 General Portrayal Model의 Portrayal Engine에서 생성한 Drawing Instruction 집합을 분석하여 Rendering Engine을 구현해야 한다. 본 논문에서는 기존 S-57 전자해도와 S-101 전자해도의 Drawing Instruction을 분석하여 S-101 전자해도 구현을 위한 기반을 다진다.
버전관리 시스템은 한 개의 문서에 대한 여러 인스턴스들 사이의 일관성을 유지하기 위하여 버전의 탐색, 충돌 인지, 병합기능 등을 제공하는 어플리케이션이다. 하지만 기존의 버전관리 시스템에서는 협동작업 환경하에서 요구되는 개인별 히스토리 관리 및 저장, 텍스트 객체를 포함한 다양한 문서 제작 행위 객체들 간의 충돌 인지 및 병합, 그레인 크기 및 협동작업자의 역할에 기반한 문서 접근관리 기능 등은 지원하지 못한다. 본 연구에서 제시된 AID 태그 기법은 유일주소 지정기법을 사용하여 협동작업 환경하에서의 다양한 행위 객체들간의 충돌 인지 및 버전 병합을 용이하게 하고, 접근권한 테이블과 역할부여 기능을 AID 태그와 연계함으로써 작업 참여자의 역할 및 그레인 크기에 따른 문서 접근관리가 가능하도록 하였다. 또한 AID 태그 기법은 버전정보의 저장 및 관리를 위해 소요되는 파일의 크기를 줄이는 효과를 가져다 준다.
본 논문에서는 정점기반 모양정보 부호화 효율 향상을 위한 새로운 정점의 위치 정보 부호화 방법을 제안한다. 정점들을 일정한 화소열에 위치시키고, 일정한 길이의 블록으로 나누어 정점을 포함하는 블록사이의 상대거리를 가변길이 부호화 한다. 블록 사이의 상대 거리에 대한 확률 분포를 분석하고, 확률 분포가 정점의 수와 블록 수의 비유에만 의존한다는 것을 증명한다. 부호와 효율과 구현상의 복잡도를 고려한 비율을 결정하고 그 비율의 확률 분포에 맞는 허프만 부호 표를 구성한다. 입력된 영상은 그 비율에 따라 블록의 길이가 결정되며, 허프만 부호 표를 사용하여 블록 사이의 상대 거리를 가변길이 부호화 한다. 제안된 부호화 방법은 정점의 수가 많은 영상에서 부호화 효율이 좋아진다.
Automatic discovery of physical topology plays a crucial role in enhancing the manageability of modern metro Ethernet networks. Despite the importance of the problem, earlier research and commercial network management tools have typically concentrated on either discovering logical topology, or proprietary solutions targeting specific product families. Recent works have demonstrated that network topology can be determined using the standard simple network management protocol (SNMP) management information base (MIB), but these algorithms depend on address forwarding table (AFT) entries and can find only spanning tree paths in an Ethernet mesh network. A previous work by Breibart et al. requires that AFT entries be complete; however, that can be a risky assumption in a realistic Ethernet mesh network. In this paper, we have proposed a new physical topology discovery algorithm which works without complete knowledge of AFT entries. Our algorithm can discover a complete physical topology including inactive interfaces eliminated by the spanning tree protocol in metro Ethernet networks. The effectiveness of the algorithm is demonstrated by implementation.
본 논문에서는 음성인식, 음성합성, Motion Tracking, 3D Animation이 가능한 가상캐릭터를 구현하였다. 음성인식으로는 K-means 128 Level VQ와 MFCC의 특징패턴을 바탕으로 Discrete-HMM 알고리즘을 이용하였다. 음성합성에는 반음절 단위의 TD-PSOLA를 이용하였으며, Motion Tracking에서는 계산량을 줄이기 위해 Fast Optical Flow Like Method를 제안하고, 3D Animation 시스템은 Vertex Interpolation방법으로 Animation을 하고 Direct3D를 이용하여 Rendering을 하였다. 최종적으로 위에 나열된 시스템들을 통합하여 사용자를 계속적으로 주시하면서 사용자와 함께 구구단 게임을 할 수 있는 가상캐릭터를 구현하였다.
본 논문에서는 국제 통신 표준화기구인 ITU-T에서 인터넷폰과 화상회의를 목적으로 채택된 G.723.1 음성 부호화 시스템을 TMS320C5409를 이용하여 전 과정을 어셈블리어로 실시간 구현하였다. 구현된 G.723.1 음성 부호화기는 6.3kbps 전송률일 때 인코더 25.75MIPS이고 디코더 1.99MIPS의 최대 복잡도를 나타내고, 5.3kbps 전송률일 때 인코더 17.69MIPS이고 디코더 1.9Ml PS의 최대 복잡도를 나타낸다. 사용된 메모리는 program ROM llkwords, data ROM(table) 9.45kwords, RAM 2.8kwords 정도이며, 실시간 처리된 출력음성은 C simulation결과와 같은 음질을 보였다. 구현된 G.723.1 음성 부호화기는 ITU-T에서 제공되는17개의 테스트 벡터를 모두bit-exact하게 통과하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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