본 논문에서는 ASIC 설계 회로를 빠른 시간 내에 구현 및 검증할 수 있는 에뮬레이션 시스템 ACE(ASIC Emulator)를 제안한다 ACE는 EDIF 번역기, 라이브러리 변환기, 기술 맵퍼, 회로 분할기, LDF 생성기를 포함하는 에뮬레이션 소프트웨어와 에뮬레이션 보드, 논리 분석기를 포함하는 에뮬레이션 하드웨어로 구성된다. 기술 맵퍼는 회로 분할과 논리 함수식 추출, 논리 함수의 최소화, 논리 함수식의 그룹핑의 세 과정으로 이루어지며, 같은 기본 논리 블록에 할당되는 출력의 적항과 변수들을 많이 공유하게 하여 기본 논리 블록 수와 최대 레벨 수를 최소화한다. 에뮬레이션 보드의 배선 구조와 FPGA 칩이 갖는 제한 조건들을 만족시키면서 서로 다른 칩 사이에 연결된 신호선 뿐만 아니라 서로 다른 그룹 사이에 연결된 신호선 수의 최소화를 목적 함수로 하는 새로운 회로 분할 알고리듬을 제안한다 여러 FPGA 칩으로 구성된 에뮬레이션 보드는 완전 그래프와 부분 그래프를 결합한 새로운 배선 구조로 회로의 크기에 관계없이 칩 사이의 지연 시간을 최소화하도록 설계하였다. 논리 분석기를 이용하여 구현된 회로에서 검증을 원하는 내부신호에 대한 파형을 PC의 모니터로부터 관측할 수 있다. 제안한 에뮬레이션 시스템의 성능을 평가하기 위하여 상용 회로중 하나인 화면4분할기 회로를 에뮬레이션 보드상에 설계하여 동작 시간과 기능을 확인한 결과, 14.3MHz의 실시간 동작과 함께 기능이 완전함을 확인할 수 있었다.
한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.993-994
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2008
Electrochromic (EC) devices are capable of reversibly changing their optical properties upon charge injection and extraction induced by the external voltage. The characteristics of the EC device, such as low power consumption, high coloration efficiency, and memory effects under open circuit status, make them suitable for use in a variety of applications including smart windows and electronic papers. Coloration due to reduction or oxidation of redox chromophores can be used for EC devices (e-paper), but the switching time is slow (second level). Recently, with increasing demand for the low cost, lightweight flat panel display with paper-like readability (electronic paper), an EC display technology based on dye-modified $TiO_2$ nanoparticle electrode was developed. A well known organic dye molecule, viologen, was adsorbed on the surface of a mesoporous $TiO_2$ nanoparticle film to form the EC electrode. On the other hand, ZnO is a wide bandgap II-VI semiconductor which has been applied in many fields such as UV lasers, field effect transistors and transparent conductors. The bandgap of the bulk ZnO is about 3.37 eV, which is close to that of the $TiO_2$ (3.4 eV). As a traditional transparent conductor, ZnO has excellent electron transport properties, even in ZnO nanoparticle films. In the past few years, one-dimension (1D) nanostructures of ZnO have attracted extensive research interest. In particular, 1D ZnO nanowires renders much better electron transportation capability by providing a direct conduction path for electron transport and greatly reducing the number of grain boundaries. These unique advantages make ZnO nanowires a promising matrix electrode for EC dye molecule loading. ZnO nanowires grow vertically from the substrate and form a dense array (Fig. 1). The ZnO nanowires show regular hexagonal cross section and the average diameter of the ZnO nanowires is about 100 nm. The cross-section image of the ZnO nanowires array (Fig. 1) indicates that the length of the ZnO nanowires is about $6\;{\mu}m$. From one on/off cycle of the ZnO EC cell (Fig. 2). We can see that, the switching time of a ZnO nanowire electrode EC cell with an active area of $1\;{\times}\;1\;cm^2$ is 170 ms and 142 ms for coloration and bleaching, respectively. The coloration and bleaching time is faster compared to the $TiO_2$ mesoporous EC devices with both coloration and bleaching time of about 250 ms for a device with an active area of $2.5\;cm^2$. With further optimization, it is possible that the response time can reach ten(s) of millisecond, i.e. capable of displaying video. Fig. 3 shows a prototype with two different transmittance states. It can be seen that good contrast was obtained. The retention was at least a few hours for these prototypes. Being an oxide, ZnO is oxidation resistant, i.e. it is more durable for field emission cathode. ZnO nanotetropods were also applied to realize the first prototype triode field emission device, making use of scattered surface-conduction electrons for field emission (Fig. 4). The device has a high efficiency (field emitted electron to total electron ratio) of about 60%. With this high efficiency, we were able to fabricate some prototype displays (Fig. 5 showing some alphanumerical symbols). ZnO tetrapods have four legs, which guarantees that there is one leg always pointing upward, even using screen printing method to fabricate the cathode.
본 논문에서는 CCTV를 통해 실시간 범죄에 대응할 수 있도록 CCTV 카메라 간 협업이 가능한 기술과 이를 활용한 실시간 범죄대응 서비스에 대해 연구하였다. 본 연구에서 개발하고자 하는 CCTV 협업 기술은 한 곳의 CCTV에서 추출된 이동 객체(용의자)가 범위를 벗어나 다른 CCTV로 이동했을 때 객체의 유사도 정보를 관제자에게 전달하여 선택된 객체를 추적하는 프로그램 모델이다. 일련의 유사도 정보 획득 과정은 객체 감지(object detection), 사전 분류(pre-classification), 특징 추출(feature extraction), 분류(classification)의 4단계의 프로세스로 진행된다. 이는 주로 사후처리용으로 사용되던 CCTV 모니터링을 긴박한 실시간 범죄에 대응하도록 개선시켜 범죄발생 초기대응 체계를 강화 할 수 있다. 또한 관제요원의 모니터링에만 의존하는 CCTV 관제시스템을 부분 자동화하여 지자체 관제센터 운영효율성을 증대시킬 수 있다. 해당 기술 및 서비스는 안양시 테스트베드에 구축하여 시범운영할 예정으로, 서비스가 안정화가 되면 전국 지자체에 확산하여 상용화가 될 것으로 예상된다. 향후 CCTV 협업 뿐 아니라 실시간 개인 정밀위치결정, 스마트폰 연계 등 통합 방범서비스 연구가 진행되어 시민들이 보다 안전한 생활을 영위할 수 있기를 기대한다.
치과진료시 환아는 어느 정도의 공포를 느끼게 되고, 이에 따른 다양한 부정적 반응을 표출하게 된다. 소아환자의 행동조절을 위해 여러 방법들이 시도되어 왔고, 최근 소아치과 분야에서 사용이 증가하고 있는 시청각자료의 이용도 그 중의 하나이다. 본 연구에서는 시청각자료의 사용이 치과진료시 환아의 반응에 미치는 영향과, 환아의 나이, 치과병력, 일일 TV나 비디오 시청시간 등과의 상관관계를 알아보고자 하였다. 삼성서울병원 소아치과를 내원한 만 $3{\sim}6$세의 건강한 아동 30명을 동수의 두 군으로 나누어, 1군에서는 치료시 통상의 tell-show-do만을 시행하였고, 2군에서는 시청각기구의 사용을 병행하였다. 발치를 제외한 통상의 보존적 술식만 실행하였고, 초진시 설문지를 통해 환아의 나이, 치과병력유무, Frankl 행동지수, 일일 TV나 비디오 시청시간을 조사하여 중등도의 협조도를 보이는 환아만을 대상으로 하였다. 치료시 환아의 행동평가에는 Houpt 행동분류 지수를 이용, 수면유도, 움직임, 울음 및 전체적인 반응을 기록하였다. 초진시 조사한 두 군간의 나이와 일일 TV나 비디오 시청시간 사이에는 차이가 없었다. 수면유도에 있어서 시청각군에서 유의성있는 수면유도 효과를 보였으며, 움직임이나 울음에 대하여는 유의성있는 차이를 보이지 않았다. 전체적 반응에 대한 평가에서는 시청각군이 유의성있는 개선된 반응을 보였는데, 치과병력의 존재, 연령의 증가, 시청각매체와의 빈번한 접촉시 시청각자료를 이용한 행동조절에 보다 긍정적으로 반응하였다.
디지털 홀로그램(digital hologram, DH)은 2차원 데이터에 3차원의 정보를 포함하는 초고부가가치의 영상 콘텐츠이다. 따라서 이 콘텐츠의 유통을 위해서는 그 지적재산권이 반드시 보호되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해서 최초로 딥 뉴럴 네트워크를 이용한 DH의 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 워터마크(watermark, WM)가 의 비가시성, 공격에 대한 강인성, WM 추출 시 호스트 정보를 사용하지 않는 blind 워터마킹 방법이다. 제안하는 네트워크는 호스트와 워터마크 각각의 전처리, WM 삽입, WM 추출의 네 부-네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 고주파 성분이 강한 DH의 특성을 감안하여 호스트 데이터를 축소하지 않고 WM 데이터를 확장하여 호스트 데이터와 정합함으로써 WM를 삽입한다. 또한 이 네트워크의 학습에 있어서 DH의 데이터 분포특성에 따른 성능의 차이를 확인하고, 모든 종류의 DH에서 최고의 성능을 갖는 학습 데이터 세트를 선정하는 방법을 제시한다. 제안한 방법을 다양한 종류와 강도의 공격에 대해 실험을 수행하여 그 성능을 보인다. 또한 이 방법이 호스트 DH의 해상도와 WM 데이터에 독립적으로 동작하여 높은 실용성을 갖는다는 것을 보인다.
CCTV는 범죄 예방, 공공 안전 강화, 교통 관리 등 다양한 목적으로 사용된다. 그러나 카메라의 범위와 해상도가 향상됨에 따라 영상에서 개인의 신상정보가 노출되는 위험성이 있다. 따라서 영상에서 개인 정보를 보호함과 동시에 개인을 식별할 수 있는 새로운 기술의 필요성이 존재한다. 본 논문에서는 객체 식별 및 추적을 위한 히스토그램 기반 특이값 분해를 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 색상 정보를 이용하여 영상에 존재하는 서로 다른 객체를 구분한다. 객체 인식을 위하여 YOLO와 DeepSORT를 이용해 영상에 존재하는 사람을 탐지 및 추출한다. 탐지된 사람의 위치 정보를 이용해 흑백 히스토그램으로 색상 값을 추출한다. 추출한 색상 값 중 유의미한 정보만을 추출하여 사용하기 위해 특이값 분해를 이용한다. 특이값 분해를 이용할 때 결과에서 상위 특이값의 평균을 이용함으로 객체 색상 추출의 정확도를 높인다. 특이값 분해를 이용해 추출한 색상 정보를 다른 영상에 존재하는 색상과 비교하며 서로 다른 영상에 존재하는 동일 인물을 탐지한다. 색상 정보 비교를 위해 유클리드 거리를 이용하며 정확도 평가는 Top-N을 이용한다. 평가 결과 흑백 히스토그램과 특이값 분해를 사용하여 동일 인물을 탐지할 때 최대 100%에서 최소 74%를 기록하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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