얼굴 검출에는 다양한 포즈, 빛의 세기, 얼굴이 가려지는 현상 등의 많은 변수가 존재하므로, 높은 성능의 검출 시스템이 요구된다. 이에 영상 분류에 뛰어난 Convolutional Neural Network (CNN)이 적절하나, CNN의 많은 연산은 고성능 하드웨어 자원을 필요로한다. 그러나 얼굴 검출을 위한 소형, 모바일 시스템의 개발에는 저가의 저전력 환경이 필수적이고, 이를 위해 본 논문에서는 소형의 FPGA를 타겟으로, 얼굴 검출에 적절한 3-Stage Cascade CNN 구조를 기반으로하는 CPU-FPGA 통합 시스템을 설계 구현한다. 가속을 위해 알고리즘 단계에서 Adaptive Region of Interest (ROI)를 적용했으며, Adaptive ROI는 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역 정보를 활용하여 CNN이 동작해야 할 횟수를 줄인다. CNN 연산 자체를 가속하기 위해서는 FPGA Accelerator를 이용한다. 가속기는 Bottleneck에 해당하는 Convolution 연산의 가속을 위해 FPGA 상에 다수의 FeatureMap을 한번에 읽어오고, Multiply-Accumulate (MAC) 연산을 병렬로 수행한다. 본 시스템은 Terasic사의 DE1-SoC 보드에서 ARM Cortex A-9와 Cyclone V FPGA를 이용하여 구현되었으며, HD ($1280{\times}720$)급 입력영상에 대해 30FPS로 실시간 동작하였다. CPU-FPGA 통합 시스템은 CPU만을 이용한 시스템 대비 8.5배의 전력 효율성을 보였다.
NoC는 SoC의 IP 코어들 사이에서 통신하는 시스템으로 기존의 버스 시스템이나 크로스바 상호연결 시스템보다 월등히 향상된 성능을 제공한다. 그러나 NoC의 송신부와 수신부 사이에서 데이터 이동 시에 송신부와 수신부 사이에 발생하는 불안정 상태(metastability)는 극복하기 위하여 동기회로가 필요하다. 본 논문에서는 신호 영역 발생기, 선택 신호 발생기와 데이터 버퍼로 구성된 새로운 위상차 동기회로를 설계하였다. 불안정 상태가 없는 선택구간을 구하기 위하여 전송된 클럭을 지연하는 회로가 사용되며, 전송클럭과 지역 클럭을 비교하여 선택신호를 발생한다. 제안된 위상차 동기회로는 선택신호 값에 의하여 지역클럭의 상승 또는 하강 모서리 중의 하나를 선택하여 불안정 상태를 제거한다. 모의실험 결과는 제안된 위상차 동기회로가 전송된 클럭과 지역 클럭의 어떤 위상차에서도 잘 동작하는 것을 보여 주었다.
고본 논문에서는, 구내용 전력선통신 시스템(PLC; Power Line Communication)으로서 연속직교 상관특성을 갖는 이진 코드를 이용한 CDMA(Code Division Multiple Access)시스템 기반의 전력선통신 시스템을 제시하였다. 연속직교 상관특성을 갖는 이진 코드는 주기가 N=4로부터 2의 배수로 계속 확장이 가능하기 때문에 코드발생기의 구현이 용이함과 동시에 ZCD(Zero Correlation Duration)특성을 가짐으로 인해서, 구내용 전력선통신에서 에코특성에 의한 다중경로 및 다중접속으로 인한 간섭문제를 확산코딩기법을 이용하여 근원적으로 해결해주는 역할을 한다. 본 논문에서는 제안한 연속직교 상관특성을 갖는 이진 코드기반의 구내용 전력선통신의 간섭완화 성능을 확인하기 위하여, 임펄스잡음 환경 및 에코특성에 의한 MPI(Multi Path Interference)와 MAI(Multiple Access Interference)와 같은 다양한 간섭환경 하에서의 BER(Bit Error Rate)특성을 정량적으로 분석하고, 모의실험을 통해 제안시스템의 간섭완화 능력을 입증하였다.
Structural health monitoring (SHM) is an application area of Wireless Sensor Networks (WSNs) which usually needs high data communication rate to transfer a large amount of monitoring data. Traditional sink node can only process data from one communication channel at the same time because of the single radio chip structure. The sink node constitutes a bottleneck for constructing a high data rate SHM application giving rise to a long data transfer time. Multi-channel communication has been proved to be an efficient method to improve the data throughput by enabling parallel transmissions among different frequency channels. This paper proposes an 8-radio integrated sink node design method based on Field Programmable Gate Array (FPGA) and the time synchronization mechanism for the multi-channel network based on the proposed sink node. Three experiments have been performed to evaluate the data transfer ability of the developed multi-radio sink node and the performance of the time synchronization mechanism. A high data throughput of 1020Kbps of the developed sink node has been proved by experiments using IEEE.805.15.4.
Wafer level packaging is gain mote momentum as a low cost, high performance solution for RF-MEMS devices. In this work, the flip-chip method was used for the wafer level packaging of RF-MEMS devices on the quartz substrate with low losses. For analyzing the EM (electromagnetic) characteristic of proposed packaging structure, we got the 3D structure simulation using FEM (finite element method). The electric field distribution of CPW and hole feed-through at 3 GHz were concentrated on the hole and the CPW. The reflection loss of the package was totally below 23 dB and the insertion loss that presents the signal transmission characteristic is above 0.06 dB. The 4-inch Pyrex glass was used as a package substrate and it was punched with air-blast with 250${\mu}{\textrm}{m}$ diameter holes. We made the vortical feed-throughs to reduce the electric path length and parasitic parameters. The vias were filled with plating gold. The package substrate was bonded with the silicon substrate with the B-stage epoxy. The loss of the overall package structure was tested with a network analyzer and was within 0.05 dB. This structure can be used for wafer level packaging of not only the RF-MEMS devices but also the MEMS devices.
본 연구는 기존의 엔진 없이 전기로 운행되는 자동차에 가상의 엔진소리를 구현해주는 반도체 에 관한 연구로, 운전자의 욕구 및 보행자의 안전을 지키기 위해 Adaptive Difference PCM(ADPCM) 방식과 Frequency modulation 방식을 조합하여 생생한 엔진음을 구현하였다. 또한 미디를 응용하는 전자음 합성 알고리즘을 제안하여 엔진음 합성방법, 엔진음 발생 시스템의 구성 모델을 제시한다. 본 연구는 운전자와 보행자를 모두 만족시키기 위해 캔 통신을 이용하여 운전자의 운전 습관에 따라 전해지는 엔진회전량, 차량 속도, 가속 페달 눌림 량, 토크 등의 정보를 받은 후, 미리 설정된 적절한 파라미터에 따라 주파수 변조를 위한 인터폴레이션, 정보량 축소를 위하 ADPCM 알고리즘, 엔진음을 쉽게 만들기 위한 미디 포맷을 이용하여 시스템과 운전자의 의도를 정확히 반영할 수 있는 인터렉션 알고리즘을 구현하였다.
대규모 무선센서네트워크 시스템을 안정적으로 운영하기 위해서는 네트워크를 구성하는 각 링크의 링크 품질(link quality)을 기반으로 네트워크를 구성하는 것이 필요하다. 두 노드 사이의 링크 품질은 해당 링크를 포함하는 모든 경로의 품질에 영향을 준다. 따라서 데이터 전송을 위한 경로 수립 과정에서 링크의 품질을 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 대규모 무선센서네트워크를 구성하고, 운영에 들어가기까지 필요한 시간 및 에너지 소비를 최소화하기 위하여 통신 칩에서 제공하는 LQI(Link Quality Indication)와 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 동시에 활용하여 각 링크의 링크 품질을 평가할 수 있는 HLQM(Hybrid Link Quality Metric)을 제안한다. HLQM을 사용하여 링크 품질을 평가하면, 다수의 패킷 전송과정을 거친 후 얻어진 결과를 링크 품질 평가에 다시 이용하는 기존의 방법들이 가지는 네트워크를 구성하고 운영에 들어가기까지 많은 set-up time과 비용이 소요되는 문제점과 LQI 또는 RSSI를 각 각 사용하는 방법들이 가지는 문제점도 개선되어 보다 효율적으로 링크 품질을 평가할 수 있게 된다. 제안된 방법의 타당성과 효율성을 검정하기 위하여 실제 다수의 메시지 전송에서 얻어진 PDR과 비교하는 실험을 수행하였다. 실험의 결과에서 HLQM을 사용하면 다른 메트릭을 사용하여 얻어진 결과에 비해 정확도, 재현율 및 일치율이 상대적으로 우수하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 이더넷 광 네트워크 구현용 핵심 부품인 1.25 Gbps 단일집적 양방향 광전 SoC (Monolithic integrated hi-directional optoelectronic system-on-a- chip)의 전기적 혼신을 감소시키기 위한 임플란트의 전기적 절연 특성을 분석하였으며, 측정결과로부터 임플란트의 등가회로를 추출하였다. InP 기판상에 단일집적된 양방향 광전 SoC의 구성은 다음과 같다. 먼저 송신부는 전기신호를 광신호로 바꾸어 전송하는 레이저 다이오드(Laser Diode)와 레이저 다이오드의 출력을 모니터링하기 위한 모니터 포토다이오드(Monitor Photodiode)로 구성된다. 그리고 수신부는 디지털로 변조된 후 입력된 광신호를 전기신호로 변환하는 디지털 포토다이오드(Digital photodetector)로 구성된다. IEEE 802.3ah와 ITU-T G.983.3가 요구하는 기가비트 수동 광 네트워크 (Gigabit-Passive Optical Network)용 ONU (Optical Network Unit)의 양방향 광전 모듈의 규격을 만족하기 위해서는 수신부의 수신감도는 -24 dBm (@ BER (Bit Error Rate)=10-12)을 만족해야 하므로, 모듈 내의 전기적 혼신은 DC에서 3 GHz까지 -86 dB이하로 유지되어야 한다. 한편, 임플란트 구조의 측정 및 분석 결과, 단일 InP 기판상에 집적된 레이저 다이오드와 모니터 포토다이오드 간의 간격과, 그리고 모니터 포토다이오드와 디지털 포토다이오드간의 간격을 200 mm 이상을 유지하면서, 20 mm 폭의 임플란트를 삽입하였을 경우, -86 dB 이하의 전기적 혼신을 만족하였다. 본 논문에서 사용하고 분석한 임플란트 구조 및 특성은 단일집적 양방향 광전 SoC 뿐만 아니라, 아날로그/디지털 혼합모드 SOC의 설계 제작용 기본 데이터로 활용할 수 있다., 1.0 mm로 나타났다. 하체 고정기구를 사용한 환자군에서 디지털재구성사진과 모의 치료사진의 차이는 좌우, 전후, 두미 방향에 따라 각각 $1.3{\pm}1.9\;mm$, $1.8{\pm}1.5\;mm$, $1.1{\pm}1.1\;mm$, 디지털재구성사진과 조사영역사진 간의 차이는 각각 $1.0{\pm}1.8\;mm$, $1.2{\pm}0.9\;mm$, $1.2{\pm}0.8\;mm$, 조사영역사진 간의 평균 표준편차는 각각 0.9 mm, 1.6 mm, 0.8 mm로 고정기구를 사용하지 않았을 때보다 유의하게 재현성이 향상된 것으로 나타났다. 결 론: 본 연구에서 고안된 하체 고정기구는 골반부암 환자 치료 시 편안함을 제공해 주고 재현성 향상에 도움을 주는 것으로 사료된다..) 이 때 방사선 조사량의 중앙값은 3,600 cGy이었다. 이후 추가 방사선 치료 시 계획용 CT를 사용하지 않고 2-oblique fields 사용하여 치료한 경우가 87명(35.4%)이었는데 방사선 조사량의 중앙값은 1,800 cGy이었다. 전 환자에서 1일 1회 180 cGy로 치료하였다. 전 환자에서 조사된 총 방사선량의 중앙값은 5,580 cGy이었다. 수술 후 방사선 치료를 시행한 경우 중앙값은 5,040 cGy이었고 수술을 받지 않은 환자 중앙값은 5,940 cGy이었다. 근접조사 방사선 치료는 총 34명(13.8%)에서 시행되었고, 전 환자에서 high dose rate Iridium-192를 사용하였다. 조사범위는 종양에서 longitudinal margin의 중앙값은 1 cm, prescribed isodose curve에서 axial length의 평균값은 8.25 cm, 폭은 2 cm, 그리고 전후 폭의 중앙값도 2 cm이었다. Fraction size의 중앙값은
제4차 산업혁명은 한편으로는 인류에게 새로운 문명 패러다임을 구축할 수 있는 긍정적인 기회를 제공해 주고 있다. 그러나 다른 한편으로는 제4차 산업혁명으로 인해 '구글 알파고(Google Alpha Go)'와 같은 인공지능(AI)이 혁명적으로 진보하면서 인간의 고유한 능력마저도 '실리콘칩(silicon chip)'으로 대체되고, 물리적 공간에서 사람의 온기를 느끼면서 의사소통할 수 있는 기회가 축소됨에 따라 인간의 존재감이 약화되었으며, 사이코패스(psychopath)와 같이 인간을 게임하듯이 사냥하는 강력범죄가 증가하는 등 사회적 병리현상이 더욱 심화될 수 있다는 우려감도 확산되고 있다. 더구나 최근의 국제 테러리즘은 무고한 사람들을 무차별적으로 공격하는 '반사회적 강력범죄'와 유사한 형태로 전개되고 있고, 이에 따라 테러단체가 제4차 산업혁명이 제공하는 문명의 이기를 테러의 수단으로 악용하고, 제4차 산업혁명으로 인해 나타나는 사회적 병리현상을 전략적으로 이용할 개연성은 갈수록 증대되고 있다. 따라서 향후 항공 테러리즘의 패러다임 또한 항공기보다는 공항시설 및 이용객들을 공격하는 방식으로 변화될 것으로 전망된다. 왜냐하면 공항시설은 갈수록 지능화 무인화되고, 많은 사람들이 밀집해 있는 '다중이용시설'이며, 사이코 패스적(psychopathic) 테러리스트들이 쉽게 접근할 수 있기 때문이다. 이러한 관점에서 볼 때 우리의 항공테러 대응체계는 (1) 테러방지법상 대테러센터의 한계 (2) 항공테러와 일반테러의 초동조치 관할권 충돌 개연성 상존 (3) 효율적인 현장 지휘통제 제한 (4) 항공보안과 대테러 사무의 협의기구 이원화 (5) 정부부처별 대테러 정보수집 기능 분산 (6) 공항 일반구역(Land side)의 보안체계 취약 (7) 공항운영 시스템상의 사이버 보안태세 미흡 (8) 항공 테러리즘에 대한 국제협력 네트워크 구축 미흡 등 여러 가지 측면에서 취약한 부분이 많이 있다. 따라서 국내 '항공테러' 대응체계를 제4차 산업혁명 시대의 국제 테러리즘에 선제적으로 대응할 수 있도록 개선할 필요가 있다. 본 연구에서는 이를 위한 대안으로 (1) 항공특별사법경찰대 창설(조직편성 측면) (2) 공항 일반구역(Land side)의 보안태세 강화 및 현장 지휘체계의 실효성 보장을 위한 항공보안법 및 테러방지법 정비(법령정비 측면) (3) 사이버 공간에서의 '테러 대응' 역량 강화(보안태세 측면) (4) 항공 테러리즘에 대한 국제협력 네트워크 구축(국제협력 측면) 등을 제시하였다.
CNN 기반 인공신경망은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 많은 응용에서 딥러닝(Deep Learning) 모델의 복잡도 및 연산량이 방대해짐에 따라 IoT 기기 및 모바일 환경에 적용하기에는 제한이 따른다. 따라서 기존 딥러닝 모델의 성능을 유지하면서 모델 크기를 줄이는 인공신경망 압축 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공신경망 압축기법을 통하여 원본 CNN 모델을 압축하고, 압축된 모델을 임베디드 시스템 환경에서 그 성능을 검증한다. 성능 검증을 위해 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축 CNN 모델의 분류성능과 추론시간을 비교 분석한다. 본 논문에서는 이미지 분류 CNN 모델인 MobileNetV2, ResNet50 및 VGG-16에 가지치기(pruning) 및 행렬분해의 인공신경망 압축 기법을 적용하였고, 실험결과에서 압축된 모델이 원본 모델 분류 성능 대비 2% 미만의 손실에서 모델의 크기를 1.3 ~ 11.2배로 압축했을 뿐만 아니라 보드에서 추론시간과 메모리 소모량을 각각 1.2 ~ 2.1배, 1.2 ~ 3.8배 감소함을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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