• 한국자동차공학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.101-107
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• 2009

Actuators using shape memory alloys use the one-way shape recovery stress. But when external load is applied the accumulated plastic strain induced by repeated deformation is the factor of generation of uncorrect recovery stress and unreliability. To solve this problem, two-way shape memory effect (TWSME) is considered. TWSME induced by plastic deformation have advantages including simple heating cycle without external force and enough recovery force for using actuators. but there is no research on cylinder-type or tube-type shape memory alloy actuators using two-way shape memory effect until now. Therefore in this study, characteristics of two-way shape memory effect is verified through the compression experiments using cylinder-type and tube-type specimens.

• 로봇학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.133-141
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• 2022

This paper introduces model compression algorithms which make a deep neural network smaller and faster for embedded systems. The model compression algorithms can be largely categorized into pruning, quantization and knowledge distillation. In this study, gradual pruning, quantization aware training, and knowledge distillation which learns the activation boundary in the hidden layer of the teacher neural network are integrated. As a large deep neural network is compressed and accelerated by these algorithms, embedded computing boards can run the deep neural network much faster with less memory usage while preserving the reasonable accuracy. To evaluate the performance of the compressed neural networks, we evaluate the size, latency and accuracy of the deep neural network, DenseNet201, for image classification with CIFAR-10 dataset on the NVIDIA Jetson Xavier.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.676-684
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• 2022

As realistic media are widespread in various image processing areas, image or video compression is one of the key technologies to enable real-time applications with limited network bandwidth. Generally, image or video compression cause the unnecessary compression artifacts, such as blocking artifacts and ringing effects. In this study, we propose a Deep Residual Channel-attention Network, so called DRCAN, which consists of an input layer, a feature extractor and an output layer. Experimental results showed that the proposed DRCAN can reduced the total memory size and the inference time by as low as 47% and 59%, respectively. In addition, DRCAN can achieve a better peak signal-to-noise ratio and structural similarity index measure for compressed images compared to the previous methods.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권3호
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• pp.255-261
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• 2022

When no extensometer is available in a generic tensile-compression test carried out by a universal testing machine (for instance the model BIONIX from Material Testing Systems (MTS)), the test results only provide the relative displacement between the machine grips. The test does not provide any information on the local behaviour of the material. This contribution presents the potential of an application of Digital Image Correlation (DIC) toward the reconstruction of the behaviour along the specimen. In particular, the authors test a Ni-Ti shape memory alloys (SMA) specimen with emphasis on the coupling of the two measurement techniques.

• 터널과지하공간
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• 제28권3호
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• pp.277-291
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• 2018

이 논문에서는 재료의 단축하중 하에서의 응력-변형률 곡선을 예측하기 위하여 순환 신경망의 일종인 LSTM(Long Short-Term Memory) 알고리즘을 사용하였다. 석고와 규사를 혼합해 만든 재료에 일축압축시험을 수행하여 얻은 응력-변형률 데이터를 이용하였으며, 낮은 응력 구간의 초반 데이터를 활용해서 파괴 전까지의 거동을 예측하였다. 앞부분의 데이터를 활용하여 단계적으로 뒤쪽 구간의 값을 예측하는 LSTM 순환 신경망의 구조상 큰 응력에 대응하는 변형률을 예측할 경우에는 앞쪽 구간의 오차가 누적되어 실측값과 차이가 늘어났으나 전반적으로 높은 정확도로 응력-변형률 곡선을 예측하였다. 예측에 사용한 초기 데이터의 길이가 늘어나는 경우 정확도는 조금 증가했다. 그러나 접선을 이용한 단순 예측과의 성능 차이는 초기 데이터의 길이가 작은 경우에 두드러졌으며, 적은양의 데이터로도 응력-변형률 곡선 전체 구간의 예측을 가능하게 한다는 점으로부터 신경망 모델의 필요성을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.166-174
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• 2010

SSD는 데스크탑 및 이동형 컴퓨터의 저장 장치를 지원하는 우수한 미디어이다. SSD는 비휘발성, 낮은 전력 소모, 빠른 데이터 접근 속도 등의 특징으로 데스크탑 및 서버용 데이터베이스의 핵심 저장 요소가 되었다. 하지만, 일반 RAM 메모리에 비하여 상대적으로 느린 연산 특성을 고려하여 기존의 전통적인 인덱스 관리 기법을 개선할 필요가 있다. 이를 위하여, 본 논문은 CHC-Tree 라고 하는 압축된 핫-콜드 클러스터링에 기반하는 새로운 인덱스 관리 기법을 제안한다. CHC-Tree는 인덱스 노드를 핫-콜드 세그먼트로 분류하며, 인덱스 노드의 키와 포인터를 압축한다. 콜드 세그먼트의 비활용노드의 오프셋 압축으로 느린 쓰기연산의 부담을 줄인다. 또한, 실험 결과를 통하여 기존의 B-Tree 기반의 인덱스 관리 기법보다 인덱스 검색 연산에서 26%, 인덱스 수정 연산에서 23% 이상 우수함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제37권1호
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• pp.88-97
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• 2000

초고속이면서 소요 메모리의 크기를 극소화한 IP 라우터용 Lookup 알고리즘을 제안하고 성능을 분석하였다. 메모리 크기가 작으므로 고속/고가의 SRAM(10ns)을 사용할 수 있고, 구조가 간단하여 하드웨어로 구현 가능하였다. 본 장치는 1${\sim}$3회의 메모리 접근을 통해 Lookup이 가능하고, IPMA 사이트에서 구한 40,000개의 라우팅 정보를 이용하여 시뮬레이션한 결과 대략 ${\sim}$316KB의 포워딩 테이블용 메모리만이 소요된다. 이때 압축을 수행하는 옵셋 임계치는 8이다. ALTERA EPM7256시리즈에 100MHz 클럭을 이용하여 모사시험한 결과 10ns 접근속도를 가진 SRAM 기준으로 2회의 메모리 접근만으로 Lookup하는 경우 45ns의 접근시간이 소요되며, 3회의 메모리 접근이 필요한 경우는 ${\sim}$177ns의 접근시간이 소요된다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.II
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• pp.863-864
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• 2005

In recent years, we use overdriving scheme to improve the response time of the liquid crystal. Since conventional overdriving scheme uses memory to perform ideal processing, it is desired to reduce system cost by decreasing the data stored in these SDRAMs. As a general compression method, quantization, sub-sampling and Block Truncation Coding ( BTC ) are used, which process data in block base and cause block effect. So we proposed new data compression method by color space conversion. Because this method compresses luminance and chrominance signal by different ratio, it can efficiently reduce error of block effect in decompression image.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제13권6호
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• pp.608-616
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• 2013

This paper presents an adaptive sampling method for electrocardiogram (ECG) signal detection. First, by employing the strings matching process with compression dictionary, we recognize each segment of ECG with different characteristics. Then, based on the non-uniform sampling strategy, the sampling rate is determined adaptively. As the results of simulation indicated, our approach reconstructed the ECG signal at an optimized sampling rate with the guarantee of ECG integrity. Compared with the existing adaptive sampling technique, our approach acquires an ECG signal at a 30% lower sampling rate. Finally, the experiment exhibits its superiority in terms of energy efficiency and memory capacity performance.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1624-1632
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• 1996

Wavelet transform is widely used for high compression ratio image compression. It requeires a large memory when it is implemented by a hardware. Therefore, it is efficient to divide the entire image into blocks. Because the wavelet transform for divided blocks causes losses, pixels of the adjacent blocks are used. In the case of color image compression, the image is decomposed into brightness and color components, and then color components are downsampled. When the wavelet transform is performed by using pixels of adjacentblocks, the number of necessary pixels are doubled due to downsampling of color components. In this paper, we propose an efficient block wavelet transform using variablefilter length for brightness and color components. By using the proposed method, the number of pixels of adjacent blocks is optimized. We show the degradation of image quality due to the reduction of filter length for color components is negligible through simulations.