해저 광테이블 공사는 해양조사, PLGR(Pre Lay Grapnel Run), 천해부공사, 포설/매설 순서로 이루어진다. PLGR은 케이블의 해저면 안착을 용이하게 하고, Plough 및 ROV(Remotely-Operated Vehicle)매설작업의 성능을 향상시키며, 매설 장비를 보호하기 위한 작업이다. 본 논문은 해저 광테이블 건설 작업 중에서 PLGR 작업을 효율적으로 관리할 수 있는 실시간 모니터링 시스템의 설계 및 구현에 대해서 논한다. 본 논문에서는 이를 위하여 전체적인 실시간 모니터링 시스템을 설계하고, 시리얼 멀티포트 통신 모듈, 실시간 처리 모듈, 환경 설정 모듈, 그리고 그래프 및 프린터 출력 모듈을 설계 및 구현하였다. 끝으로 본 논문의 타당성 검토를 위하여 시리얼 멀티포트 통신, 실시간 데이터 추출, 그래프 출력을 실험하였다.
IoT(Internet of Things)에 대한 관심과 함께 웨어러블 디바이스 또한 차세대 융합 기술의 핵심으로 그 관심이 증가하고 있다. 특히, 초기 단계인 스마트워치 시장의 선점을 위하여 여러 기업들이 경쟁하고 있으며, 사용자들은 이러한 경쟁 속에서 각 기기에 대한 의견을 SNS를 통하여 공유하며 그에 대한 선호도를 표출하고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트워치에 관련된 속성과 감성단어들에 대한 감성사전을 먼저 구축한 뒤 이를 토대로 의견 데이터 모델을 통하여 수집된 SNS의 데이터를 속성별로 분류한다. 이후 수집된 데이터를 자연언어 처리 기법을 이용하여 전반적 극성 및 속성별 극성을 판단하고 이를 통하여 각 스마트워치 리뷰에 대한 분석을 수행하고자 한다. 그리고 수집된 자료 분석을 통하여 사용자들이 선호하는 스마트워치의 속성을 파악할 수 있도록 하고 이를 통해 각 기기별 발전방향을 판단하는데 기여하도록 한다.
무선 기술의 발달은 모바일 기능과의 결합으로 전자적인 학습을 향상시키고, 모바일 학습으로 확산되고 있다. 기본적으로 모바일 학습은 학습자에게 교육 내용 접근을 위한 시간과 공간적인 유용성을 제공한다. 그러나 모바일 디바이스는 작은 디스플레이 장치와 제한된 메모리 공간으로 인해서 학습 내용으로의 접근을 단지 텍스트 기반의 전달로 제한하고 있다. 본 논문은 멀티미디어 오브젝트 동기화를 지원하는 SMIL을 사용하여 모바일 디바이스에서 멀티미디어 컨텐츠 제작에 필요한 태그로만 구성한 MSMIL을 정의하여 파서의 크기를 줄이고, 학습 내용 생성시 매크로 방식을 사용하여 멀티미디어 학습 내용의 데이터 감소, 전송 효율 증대를 위한 멀티미디어 모바일 학습 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현 결과, 제작 언어의 간소화와 언어 습득의 용이, 그리고 파서의 크기를 줄임으로써 파싱을 위한 CPU의 자원을 절약할 수 있다.
본 논문에서는 프레임간 압축된 영상의 블록화 현상을 감소시키기 위해 재구성하기 전 차분 영상을 처리하는 새로운 복원 알고리듬을 제안한다. 프레임내 압축 영상의 블록화 현상은 오직 8×8 DCT에 의해서 일어나는 반면에, 프레임간 압축된 영상에서는 8×8 DCT뿐만 아니라 움직임 보상을 위해 사용한 16×16의 매크로 블록에 의해서 발생된다. 이러한 이유로 본 논문에서는 차분 영상에 대한 새로운 열화모델을 제시하고, 블록 경계와 내부의 불연속에 대한 POCS를 이용한 복원 알고리듬을 제시한다. 제안된 알고리듬은 DCT계수의 일부를 이용해 블록 경계의 방향을 고려하는 공간 적응적 저대역 통과 필터를 포함하는 표준 정규화의 변환된 형태이다. 일반적인 비디오 압축 표준은 블록을 기준으로 하는 움직임 보상과 블록 이산여현 변환(BDCT)을 이용한 혼성(hybrid) 구조를 채택하고 있다. 이러한 이유에서 블록화 현상은 블록 경계와 블록 내부에서 일어난다. 두 종류의 블록화 현상을 좀 더 완벽히 제거하기 위해서 복원된 차분 영상은 블록 경계와 블록 내부에서의 방향성 불연속과 같은 제약조건을 만족시켜야만 한다. 그러한 제약조건은 차분 영상을 복구하기 위한 convex set을 정의하는데 이용한다.
Natural language processing (NLP) is an emerging research area in which we study how machines can be used to perceive and alter the text written in natural languages. We can perform different tasks on natural languages by analyzing them through various annotational tasks like parsing, chunking, part-of-speech tagging and lexical analysis etc. These annotational tasks depend on morphological structure of a particular natural language. The focus of this work is part-of-speech tagging (POS tagging) on Hindi language. Part-of-speech tagging also known as grammatical tagging is a process of assigning different grammatical categories to each word of a given text. These grammatical categories can be noun, verb, time, date, number etc. Hindi is the most widely used and official language of India. It is also among the top five most spoken languages of the world. For English and other languages, a diverse range of POS taggers are available, but these POS taggers can not be applied on the Hindi language as Hindi is one of the most morphologically rich language. Furthermore there is a significant difference between the morphological structures of these languages. Thus in this work, a POS tagger system is presented for the Hindi language. For Hindi POS tagging a hybrid approach is presented in this paper which combines "Probability-based and Rule-based" approaches. For known word tagging a Unigram model of probability class is used, whereas for tagging unknown words various lexical and contextual features are used. Various finite state machine automata are constructed for demonstrating different rules and then regular expressions are used to implement these rules. A tagset is also prepared for this task, which contains 29 standard part-of-speech tags. The tagset also includes two unique tags, i.e., date tag and time tag. These date and time tags support all possible formats. Regular expressions are used to implement all pattern based tags like time, date, number and special symbols. The aim of the presented approach is to increase the correctness of an automatic Hindi POS tagging while bounding the requirement of a large human-made corpus. This hybrid approach uses a probability-based model to increase automatic tagging and a rule-based model to bound the requirement of an already trained corpus. This approach is based on very small labeled training set (around 9,000 words) and yields 96.54% of best precision and 95.08% of average precision. The approach also yields best accuracy of 91.39% and an average accuracy of 88.15%.
기존의 TTS 시스템은 텍스트 전처리, 구문 분석, 발음표기 변환, 경계 분석, 운율 조절, 음향 모델에 의한 음향 특징 생성, 합성음 생성 등 여러 모듈로 구성되어 있다. 그러나 딥러닝 기반 TTS 시스템은 텍스트에서 스펙트로그램을 생성하는 Text2Mel 과정과 스펙트로그램에서 음성신호을 합성하는 보코더로 구성된다. 본 논문에서는 최적의 한국어 TTS 시스템 구성을 위해 Tex2Mel 과정에는 Tacotron2를 적용하고, 보코더로는 WaveNet, WaveRNN, WaveGlow를 소개하고 이를 구현하여 성능을 비교 검증한다. 실험 결과, WaveNet은 MOS가 가장 높으며 학습 모델 크기가 수백 MB이고 합성시간이 실시간의 50배 정도라는 결과가 나왔다. WaveRNN은 WaveNet과 유사한 MOS 성능을 보여주며 모델 크기가 수십 MB 단위이고 실시간 처리는 어렵다는 결과가 도출됐다. WaveGlow는 실시간 처리가 가능한 방법이며 모델 크기가 수 GB이고 MOS가 세 방식 중에서 가장 떨어진다는 결과를 보여주었다. 본 논문에서는 이러한 연구 결과로부터 TTS 시스템을 적용하는 분야의 하드웨어 환경에 맞춰 적합한 방식을 선정할 수 있는 참고 기준을 제시한다.
Transport Control Protocol (TCP)은 소프트웨어로 구현되어 네트워크로 입출력되는 데이터를 처리하는 역할을 한다. 네트워크 기술의 향상으로 CPU에서 수행되는 TCP의 처리가 새로운 병목점으로 등장하고 있다. 또한 iSCSI와 같은 Storage Area Network (SAN) 에서도 TCP의 고속 처리가 전체 시스템의 성능을 결정하는 주요 관건이 되고 있다. 이러한 TCP를 하드웨어로 구현할 경우, 엔드 시스템에서의 CPU의 부하를 줄이고, 고속의 데이터 처리가 가능하여진다. 본 논문에서는TCP의 고속 처리를 위한 전용 하드웨어 엔진에 관하여 다룬다. TCP 하드웨어 는 TCP Connection을 담당하는 블럭과 Receive flow 를 위한 Rx TCP 블럭, Transmit Flow를 위한 Tx TCP 블럭으로 구성된다. TCP Connection 볼럭은 TCP connection 상태를 관리하는 기능을 수행한다. Rx TCP 블록은 네트워크로부터 패킷을 받아 헤더와 데이터 처리를 담당하는데, 헤더 정보를 parsing 하여 전달하고, 데이터를 순서에 맞게 조립하는 역할도 담당한다. Tx TCP 블럭은 CPU로부터 온 데이터를 패킷을 만들어 네트워크로 전송하는 기능, 신뢰성 있는 데이터 전송을 위한 재전송 기능1 Transmit Window 의 관리와 Sequence Number를 생성, 관리하는 기능을 담당한다. TCP 하드웨어 엔진을 검증하기 위한 여러 가지 Testcase들이 수행되었으며, 구현된 TCP 전용 하드웨어 엔진을 0.18 마이크론 기술을 사용하여 Synthesis 한 결과, 입출력 데이터를 저장하기 위한 버퍼를 제외하곡 51K 게이트가 소요됨을 보았다.
H.264(또는 MPEG-4/AVC pt.10) 압축 표준은 고성능 영상 압축 알고리즘으로 그 적용 범위를 넓혀 가고 있다. H.264 압축 표준의 가변길이 코드(Variable Length Code)는 데이터의 통계적 중복성의 특성을 이용하여 압축을 한다. 이러한 압축된 비트 스트림은 복호기에서 연속된 비트 스트림을 잘라내는 작업과 테이블에서 비트 스트림과 비교하는 작업을 진행하는데 순수 하드웨어 구현이 까다로운 연산부이다. 본 논문에서는 HD 영상을 실시간으로 복호 가능한 가변길이 복호기 구조를 제안한다. Exp-Golomb 복호기는 연산기로 구성되어 있으며, CAVLD는 테이블과 연산기를 혼합하여 최적화된 하드웨어로 설계하였다. 비트 스트림의 분할(parsing) 작업은 배럴 쉬프터(Barrel shifter)와 1값 감지기(First 1's detector)에서 진행되며, 이 두 유닛은 Exp-Golomb 복호기와 CAVLD가 공유하는 구조로 설계하여 불필요한 하드웨어를 제거하였다. CAVLD와 재정렬(Reorder) 유닛간의 병목현상으로 가변길이 복호기 뿐만 아니라 H.264 디코더 전체의 성능 저하가 나타나는 단점을 제거하기 위해서 CAVLD와 재정렬 유닛간 FIFO와 재정렬 유닛의 최종 출력에 메모리를 두어 병목현상을 제거하였다. 제안된 가변길이 복호기는 Verilog-HDL을 이용하여 설계하고 FPGA를 통해 검증하였다. 0.18um 표준 CMOS 공정을 사용한 합성 결과는 22,604 게이트 수이며, 동작 주파수 120MHz에서 HD 영상이 복호됨을 확인하였다.
의사소통에서 대화자 간 감정의 이해는 메시지의 내용만큼이나 중요하다. 비언어적 요소에 의해 감정에 관한 더 많은 정보가 전달되고 있기는 하지만, 텍스트에도 화자의 감정을 나타내는 언어적 표지가 다양하고 풍부하게 녹아들어 있다. 본 연구의 목적은 인간언어공학에 활용할 수 있는 감정 온톨로지를 구축할 수 있도록 그 구성요소를 분석하는 데 있다. 텍스트 기반 감정 처리 분야의 선행 연구가 감정을 분류하고, 각 감정의 서술적 어휘 목록을 작성하고, 이를 텍스트에서 검색함으로써, 추출된 감정의 정확도가 높지 않았다. 이에 비해, 본 연구에서 제안하는 감정 온톨로지는 다음과 같은 장점이 있다. 첫째, 감정 표현의 범주를 기술 대상과 방식에 따라 6개 범주로 분류하고, 이들 간 상호 대응관계를 설정함으로써, 멀티모달 환경에 적용할 수 있다. 둘째, 세분화된 감정을 분류할 수 있되, 감정 간 차별성을 가질 수 있도록 24개의 감정 명세를 선별하고, 더 섬세하게 감정을 분류할 수 있는 속성으로 강도와 극성을 설정하였다. 셋째, 텍스트에 나타난 감정 표현을 명시적으로 구분할 수 있도록, 경험자 기술 대상과 방식 언어적 자질에 관한 속성을 도입하였다. 넷째, 본 연구의 감정분류는 Plutchik의 분류와 호환성을 갖고 있으며, 언어적 요소의 기술에서 국제표준의 태그세트를 수용함으로써, 다국어 처리에 활용을 극대화할 수 있도록 고려했다.
Wang, Bohan;Yang, Jin;Tan, Adrian;Tan, Fabian Hadipriono;Parke, Michael
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제8권4호
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pp.1-24
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2018
In the last decade, the use of Building Information Modeling (BIM) as a new technology has been applied with traditional Computer-aided design implementations in an increasing number of architecture, engineering, and construction projects and applications. Its employment alongside construction management, can be a valuable tool in helping move these activities and projects forward in a more efficient and time-effective manner. The traditional stakeholders, i.e., Owner, A/E and the Contractor are involved in this BIM system that is used in almost every activity of construction projects, such as design, cost estimate and scheduling. This article extracts major features of the application of BIM from perspective of participating BIM components, along with the different phrases, and applies to them a logistic analysis using a fuzzy performance tree, quantifying these phrases to judge the effectiveness of the BIM techniques employed. That is to say, these fuzzy performance trees with fuzzy logic concepts can properly translate the linguistic rating into numeric expressions, and are thus employed in evaluating the influence of BIM applications as a mathematical process. The rotational fuzzy models are used to represent the membership functions of the performance values and their corresponding weights. Illustrations of the use of this fuzzy BIM performance tree are presented in the study for the uninitiated users. The results of these processes are an evaluation of BIM project performance as highly positive. The quantification of the performance ratings for the individual factors is a significant contributor to this assessment, capable of parsing vernacular language into numerical data for a more accurate and precise use in performance analysis. It is hoped that fuzzy performance trees and fuzzy set analysis can be used as a tool for the quality and risk analysis for other construction techniques in the future. Baldwin's rotational models are used to represent the membership functions of the fuzzy sets. Three scenarios are presented using fuzzy MEAN, AND and OR gates from the lowest to intermediate levels of the tree, and fuzzy SUM gate to relate the intermediate level to the top component of the tree, i.e., BIM application final performance. The use of fuzzy MEAN for lower levels and fuzzy SUM gates to reach the top level suggests the most realistic and accurate results. The methodology (fuzzy performance tree) described in this paper is appropriate to implement in today's construction industry when limited objective data is presented and it is heavily relied on experts' subjective judgment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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