공정기술의 발달과 컴퓨터 구조적인 발전에 의해서, 시스템의 동작속도가 기하급수적으로 증가하고 있다. 동작속도의 증가는 CMOS로 구현된 chip의 RC 특성에 의해서 timing variation 문제가 발생할 가능성이 높아지면서 테스트 비용이 전체 설계비용에서 차지하게 되는 비중이 급격하게 증가하고 있다. 따라서 온라인 테스트와 진화하드웨어 등이 테스트 비용감소를 위해서 연구되고 있다. 본 논문에서는 네트워크프로세서의 생존성을 위해서, 패킷엔진의 pipline의 각 stage사이의 clock slack borrowing을 이용해서 timing variation 문제를 자체적으로 해결할 수 있다는 것을 mixed-mode simulation을 통해서 통합 검증하였다. 또한 기존의 off-chip 진화하드웨어에 비해서 on-chip구현을 통해서 진화하드웨어의 성능향상과 메모리에 의해서 발생하는 overhead를 감소시키는 것이 가능함을 확인했다.
In case of off-line character recognition with statistical method, the character recognition speed for Korean or Chinese characters is slow since the amount of calculation is huge. To improve this problem, we seperate the recognition steps into several functional stages and implement them with hardwares for each stage so that all the stages can be processed with pipline structure. In accordance with temporal parallel processing, a high speed character recognition system can be implemented. In this paper, we implement a classification hardware, which is one of the several functional stages, to improve the speed by parallel structure with multiple DSPs(Digital Signal Processors). Also, it is designed to be able to expand DSP boards in parallel to make processing faster as much as we wish. We implement the hardware as an add-on board in IBM-PC, and the result of experiment is that it can process about 47-times and 71-times faster with 2 DSPs and 3 DSPs respectively than the IBM-PC(486D$\times$2-66MHz). The effectiveness is proved by developing a high speed OCR(Optical Character Recognizer).
Velocity profiles inside a partially filled pipline have been investigated experimentally. To measure the velocity fields, a particle image velocimetry (PIV), which is a recent quantitative visualization technique, is applied. The velocity profile inside a circular pipe is well known, but if the pipe is partially filled, the problem is entirely different in the sense that the velocity distribution is significantly affected by the slope of pipe and filled water level, and so on. In order to calculate exact flow rate in the open channel or partially filled pipeline, three-dimensional velocity distributions at a given cross-sectional area are measured and compared the flow rates with the previously known empirical formula of Manning equation. The results show that the velocity profiles at center plane is considerably different from each other when the slope and water level change. Thus, The three-dimensional velocity profile can be the most plausible estimate for the exact flow rate.
문화유산 디지털 복원에 기반한 영상콘텐츠의 경우 현재 박물관, 미술관, 특별전시 등을 중심으로 활발하게 제작되고 있다. 그러나 아직까지 프로덕션에 관한 구체적인 가이드라인이 존재하지 않으며 파이프라인 역시 체계적이지 못해 프로덕션 과정에서 비효율적인 시간과 비용이 발생하는 것이 사실이다. 디지털 복원 기반의 영상콘텐츠는 영화, 혹은 다큐멘터리 프로덕션과도 흡사해 보이지만 용도의 특수성을 감안해 프로덕션의 독자적인 파이프라인을 수립하는 것이 중요하다. 카이스트 문화기술센터 디지털 해리티지 그룹은 국립중앙박물관과 함께 이란의 유적지인 페르세폴리스, 경주의 석굴암, 국립 문화재청과 함께 베트남의 고도 후에를 디지털 복원하고 이를 시각적으로 구현한 영상콘텐츠를 제작하였다. 디지털 헤리티지 그룹의 사례연구를 통해 효과적인 프로덕션을 목표로 가정한 파이프라인 모델을 소개한다.
도시가스 배관은 지중에 매설되어 있기 때문에 세부 관리가 어렵고 다양한 위험에 노출되어 있다. 본 연구에서는 도시가스 배관압력 실시간 데이터를 분석해 배관압력 이상을 예측하고 전문가의 의사결정을 돕는 모델을 제안한다. 국내 도시가스 공급업체들 중 하나인 중부도시가스사의 정압기에서 수집하는 실시간 배관압력 데이터와 시간변수, 외부환경변수를 통합해 분석 데이터로 사용한다. 아산시와 천안시에 위치하는 11개 정압기를 분석 대상으로 하며 분 단위 배관압력 예측모델을 구현한다. Random forest, support vector regression(SVR), long-short term memory(LSTM) 알고리즘을 사용해 회귀모델을 구현한 결과 LSTM 모델에서 우수한 성능을 보인다. 아산시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 RMSE가 0.011, MAPE가 0.494이며, 천안시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE)가 0.015, 절대평균백분율오차(mean absolute percentage error, MAPE)가 0.668로 가장 낮은 오류율을 보인다.
배관에 가해지는 충격을 실시간으로 모니터링하고, 충격위치를 산출 할 수 있는 모니터링 시스템을 무선데이타 통신을 이용하여 개발하였고, 마산만 해저배관에 현장적용 후 충격실험을 통하여 유용성을 검증하였다. 실험에 사용된 배관은 총 길이 1365m, 운용압력 8.6kgf/cm^2$$, 직경 12inch인 실제 운용중인 해저가스배관을 사용하였다. 충격실험에서 충격위치 계산오차는 배관내에서 충격음파 속도의 $1\%$정도의 거리였다.
노후된 배관은 예기치 못한 누수나 균열을 발생시킨다. 이를 방치하거나 늦게 대응하면 지속적인 가스자원, 수자원 등의 막대한 손실을 발생시킨다. 본 논문에서는 배관의 결함을 검출하기 위해 음향방출 신호를 사용하는 배관 조기 결함 검출 방법과 진단 알고리즘을 제안한다. 배관의 결함으로 인해 변형이 생길 경우 배관의 고유진동수가 변화하므로 이를 관찰함으로써 배관의 이상 유무를 판단할 수 있다. 배관 조기결함 검출 방법은 정상상태의 스펙트럼과 취득된 신호의 스펙트럼을 주파수 성분의 크기에 대해 비교함으로써 배관의 결함 유무를 판단한다. 배관 조기 결함 진단 알고리즘은 정상상태와 결함상태를 기계학습 알고리즘인 서포트 벡터 머신(SVM)으로 학습하고 실제 취득된 배관 음향방출 신호를 입력하여 배관 상태를 진단한다. 실험에서는 제작된 배관 테스트베드를 사용하여 정상상태, 5mm 균열 상태, 10mm 균열 및 파공 상태를 가공하여 제안 방법을 테스트하였다. 실험 결과에서는 제안한 검출 방법 및 진단 알고리즘의 배관 조기 결함 검출 성능의 우수성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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