대규모 병렬처리가 가능하고 칩당 뉴론 집적도가 높은 펄스형 디지털 다계층 신경망 구조를 제안하였다. 제안된 신경망에서는 대수적인 신경망연산이 의사-랜덤 펄스 시퀀스(pseudo-random pulse sequences)와 단순 디지털 논리 게이트를 이용하여 확률적 프로세스로 대치되었다. 확률적 프로세스의 결과로 나타나는 신경망 연산의 통계적 모델을 제시하였으며 이를 바탕으로 랜덤잡음의 영향과 연산의 정확도를 분석하였다. 이진인식 문제를 적용하여 제안된 신경망의 성능을 평가하고 제시한 통계적 분석결과의 정당성을 검증하였다. Gate 레벨과 register transfer 레벨로 기술된 신경망의 VHDL 모델의 시뮬레이션 결과는 개발된 통계적모델로 예측된 인식추정치와 실제 인식률이 거의 일치함을 보였으며, 또한 숫자인식률에 있어서도 일반 Back-Propagation 신경망의 인식률과 거의 차이가 없음을 보였다.
M-wave 는 신경전도 연구에 있어서 후기반응 현상 중 직접적인 반응으로, 반응 후 일정시간내에 정보가 존재하는 단발 반응의 특성을 가지고 있다. 이러한 M-wave 는 신경계통의 질환을 진단하기 위한 유용한 요소이며, 따라서 M-wave 의 형태 및 시간에 관한 정보가 간단히 표현될 수 있다면 신경질환 연구에 많은 도움이 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 Ar 모델링 방법이 이러한 M-wave 의 정보 압축에 있어서 효과적임을 증명하였다. 이로 인해 먼저 실제로 측정된 M-wave 신호에서 Ar 파라메터를 추정하였으며, 추정된 파라메터를 가지고 근사화한 곡선과 최근의 M-wave의 정보압축에 관한 연구인 Hermite 변환을 이용한 방법에 따른 근사화 곡선을 비교하였다. 제안된 방법의 구체적인 검증을 위해 실신호와 근사화 곡선의 정규화 평균자승오차(NMSE)를 구하여 비교하였다. 결론적으로 M-wave 의 정보를 압축하는데 있어 Hermite 변환은 30개의 파라메터가 필요한 반면, 본 연구에서 제시한 AR 모델링방법은 3개의 파라메터만 가지고도 효과적으로 M-wave 의 특징을 압축할 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 균일휨모멘트를 받는 일축대칭단면 HSB800 고강도강 플레이트거더의 횡비틂좌굴(LTB) 강도를 비선형해석으로 평가하였다. 압축플랜지 단면이 인장플랜지에 비해 작은 경우와 큰 경우에 대해 각각 세장, 비조밀 및 조밀 복부판을 갖는 단면들을 고려하였으며, 비지지길이는 비탄성 LTB 영역을 대상으로 하였다. Eurocode 3 및 AASHTO, AISC 기준들과의 비교를 위해 단일패널모델과 3-패널모델을 각각 고려하였으며, 모델의 타당성을 평가하기 위해 SM490 강재 거더에 대해 먼저 해석을 수행하고 각 기준과 비교하였다. 이후 동일한 방법으로 HSB800 강재거더에 대해 LTB 강도 평가 해석을 수행하였으며, 압축플랜지 단면이 인장플랜지에 비해 작고 비조밀플랜지-세장/비조밀복부판 단면들은 현재 기준의 휨강도에 도달하지 못하는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 ISM 대역에서 동작하는 BAN(Body Area Network) 신호의 영향을 배제하기 위해서 4.567 GHz에서 작동하는 온 바디 마이크로스트립 패치 안테나의 설계 및 최적화 과정을 제시하였다. 하지 해면골 골다공증 감시를 위한 이 안테나는 향상된 반사손실 및 대역폭을 가지면서, 경박단소하도록 설계하였다. 적용된 하지 주변 구조는 5층 유전체 평면으로 구조화 하였으며, 손실을 고려한 각층의 복소유전상수는 다중 Cole-Cole 모델 매개변수를 사용하여 계산하였으나, 정상 및 골다공증 해면골은 단극형 모델을 사용하였다. 팬텀상 동축급전 안테나의 반사손실은 4.567 GHz에서 -67.26 dB이고, 골다공증 경우 동일 주파수에서 반사손실차 𝚫S11=35.88 dB이고, 공진 주파수 차는 약 7 MHz이다.
Gas foil bearings (GFBs) enable small- to medium-sized turbomachinery to operate at ultra-high speeds in a compact design by using ambient air or process gas as a lubricant. When using air or process gas, which have lower viscosity than lubricant oil, the turbomachinery has the advantage of reduced power loss from bearing friction drag. However, GFBs may have high Reynolds number, which causes turbulent flows due to process gas with low viscosity and high density. This paper analyzes gas foil journal bearings (GFJBs) with high Reynolds numbers and studies the effects of turbulent flows on the static and dynamic performance of bearings. For comparison purposes, air and R-134a gas lubricants are applied to the GFJBs. For the air lubricant, turbulence is dominant only at rotor speeds higher than 200 krpm. At those speeds, the journal eccentricity decreases, but the film thickness, power loss, and direct stiffness and damping coefficients increase. On the other hand, the R-134a gas lubricant, which that has much higher density than air, causes dominant turbulence at rotor speeds greater than 10 krpm. The turbulent flow model predicts decreased journal eccentricity but increased film thickness and power loss when compared with the lamina flow model predictions. The vertical direct stiffness and damping coefficients are lower at speeds below 100 krpm, but higher beyond that speeds for the turbulent model. The present results indicate that turbulent flow effects should be considered for accurate performance predictions of GFJBs with high Reynolds number.
본 논문은 프로그램 가능한 구조를 사용하여 재구성이 가능하고 저 전력 초소형의 장점을 모두 제공하는 인공지능 가속기를 위한 마이크로코드 기반 뉴럴 네트워크 가속기 컨트롤러를 제안한다. 대상 가속기가 다양한 뉴럴 네트워크 모델을 지원하도록 마이크로코드 컴파일러를 통해 뉴럴 네트워크 모델을 마이크로코드로 변환하여 가속기의 메모리 접근과 모든 연산기를 제어할 수 있다. 200MHz의 System Clock을 기준으로 설계하였으며, YOLOv2-Tiny CNN model을 구동하도록 컨트롤러를 구현하였다. 객체 감지를 위한 VOC 2012 dataset 추론용 컨트롤러를 구현할 경우 137.9ms/image, mask 착용 여부 감지를 위한 mask detection dataset 추론용으로 구현할 경우 99.5ms/image의 detection speed를 달성하였다. 제안된 컨트롤러를 탑재한 가속기를 실리콘칩으로 구현할 때 게이트 카운트는 618,388이며, 이는 CPU core로서 RISC-V (U5-MC2)를 탑재할 경우 대비 약 65.5% 감소한 칩 면적을 제공한다.
본 논문은 전통적인 자원 집약적인 컴퓨터 비전 모델의 한계를 해결하기 위해 저전력 엣지 장치에 최적화된 새로운 경량 객체 검출 모델을 제안합니다. 제안된 검출기는 Single Shot Detector (SSD)에 기반하여 소형이면서도 견고한 네트워크를 설계하였고, 작은 객체를 효율적으로 감지하는 데 있어 효율성을 크게 향상시키도록 모델을 구성하였다. 이 모델은 주로 두 가지 구성요소로 구성되어 있습니다: Depthwise 와 Pointwise Convolution 레이어를 사용하여 효율적인 특징 추출을 위한 Light_Block, 그리고 작은 객체의 향상된 감지를 위한 Enhancer_Block 으로 나누었다. 우리의 모델은 300x480 의 이미지 크기를 가진 Udacity 주석이 달린 데이터셋에서 처음부터 훈련되었으며, 사전 훈련된 분류 가중치의 필요성을 제거하였다. 약 0.43M 의 파라미터로 5.5MB 만의 무게를 가진 우리의 검출기는 평균 정밀도 (mAP) 27.7%와 140 FPS 의 처리 속도를 달성하여, 정밀도와 효율성 모두에서 기존 모델을 능가하였다. 따라서, 본 논문은 추론의 정확성을 손상시키지 않으면서 엣지 장치를 위한 객체 검출에서의 효과적인 경량화를 보여주고 있다.
Hydroxyapatite (HA) is well known as a biocompatible and bioactive material. HA has been practically applied as bone graft materials in a range of medical and dental fields. In this study, two types of dense hydroxyapatite ceramics were prepared from natural bones and synthetic materials. The biocompatibility of HA ceramics for supporting osteoblast cell growth and cytotoxicity using an in vitro MG-63 cell line model were respectively evaluated. Artificial hydroxyapatite shows relative density of 93% with 1-2 ${\mu}m$ after sintering, but a hydroxyapatite compact derived from bovine bone has low sintered density of 85% with a small content of MgO. Irrespective of the starting raw materials, both types of sintered hydroxyapatite displayed similar biocompatibility in the tests. FE-SEM observations showed that most MG-63 cells had a stellar shape and formed an intercellular matrix containing fibers on sintered HA. The cells were well attached and grown over the HA surface, indicating that there was no toxicity.
The present paper deals with the efficient computation of higher-order CFD methods for compressible flow using graphics processing units (GPU). The higher-order CFD methods, such as discontinuous Galerkin (DG) methods and correction procedure via reconstruction (CPR) methods, can realize arbitrary higher-order accuracy with compact stencil on unstructured mesh. However, they require much more computational costs compared to the widely used finite volume methods (FVM). Graphics processing unit, consisting of hundreds or thousands small cores, is apt to massive parallel computations of compressible flow based on the higher-order CFD methods and can reduce computational time greatly. Higher-order multi-dimensional limiting process (MLP) is applied for the robust control of numerical oscillations around shock discontinuity and implemented efficiently on GPU. The program is written and optimized in CUDA library offered from NVIDIA. The whole algorithms are implemented to guarantee accurate and efficient computations for parallel programming on shared-memory model of GPU. The extensive numerical experiments validates that the GPU successfully accelerates computing compressible flow using higher-order method.
On the base of network frame and protocol system of Ethernet the networked sensing technology based on Ethernet is studied and the design principles of industrial Ethernet measurement of control system is put forward, and the general structure model is built in the paper. An eight-bit economical MCU scheme is proposed, and a general scheme of distributed intelligent networked measuring and control equipment based on TCP/IP is designed too. A compact TCP/IP protocol stack are successfully implemented in eight-bit MCU. With C51 program language, method of modularized programming is applied in soft design. The problem of in-system modifying measuring and control strategy of its system is solved successfully by assigning memory dynamically and saving parameter with EEPROM, and it makes the intelligent networked measurement and control system can explain and analyses control strategy from PC. Experiment result shows that, the research of intelligent networked measurement and control equipment and system base on TCP/IP is successful, with flexible network, convenient usage, and good commonality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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