nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
진동수주형(OWC) 파력발전구조물(WEC)은 진동수주실 내의 수위진동에 의해 발생된 공기흐름을 Power-Take-Off (PTO) 시스템을 통해 전기에너지로 회수하는 시스템이다. 일반적으로 PTO 시스템에서 높은 공기유속을 획득하기 위해서는 해수에 비해 상대적으로 적은 단면적을 갖는 공기실이 요구되므로 정확한 공기유속을 모의하기 위해서는 3차원적인 해석이 요구된다. 본 연구에서는 불규칙파동장을 대상으로 해수소통구를 구비한 진동수주형 파력발전구조물의 동적응답을 수치해석적으로 검토하였다. 수치해석에는 오픈소스 기반의 OpenFOAM 및 FOAM 확장 커뮤니티를 위한 파동장 해석을 위해 개발된 OLAFLOW를 적용하였다. 선행연구와 동일한 형상의 해수소통구와 OWC-WEC에 불규칙파랑이 입사한 경우 공기실 내에서 3차원공기흐름과 구조물 주변에서 파랑변형 및 해수소통구 내에서 3차원해수흐름 등에 관한 변동특성을 논의하였다. 이로부터 유의파에 대한 Ursell 수가 클수록 공기실 내 최대 공기흐름속도가 증가하며, 공기실 내부에서 외부로 유출되는 공기속도가 외부에서 공기실 내부로 유입되는 공기속도보다 더 크다는 사실을 알 수 있었다.

Oscillating Water Column (OWC) Wave Energy Converters (WEC) harness electricity through a Power-Take-Off (PTO) system from the induced-airflow by seawater oscillating inside a chamber. In general, an air chamber with a relatively small cross-sectional area is required compared to seawater chamber to obtain high-velocity air in the PTO system, and in order to simulate an accurate air flow rate in the air chamber, a three-dimensional study is required. In this study, the dynamic response of OWC-WEC that is equipped with the channel of seawater exchange for the case of irregular waves has been numerically studied. The open source CFD software, OLAFLOW for the simulation of wave dynamics to the openFOAM and FOAM-extend communities, was used to simulate the interaction between the device and irregular waves. Based on the numerical simulation results, we discussed the fluctuation characteristics of three dimensional air flow in the air-chamber, wave deformation around the structure and the seawater flow inside the channel of seawater exchange. The numerical results the maximum air flow velocity in the air-chamber increases as the Ursell value of the significant wave increases, and the velocity of airflow flowing out from the inside of air chamber to the outside is greater than the speed of flowing into the air chamber from the outside.

(게재일: 2018.12.31)
19세기말 Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis(Map)이 요네병(Johne's disease)의 원인균임이 밝혀진 이후, 불현성 감염된 동물들의 국제적 이동은 요네병을 전세계로 퍼뜨리기 시작하였다. 이러한 요네병이 축산분야에 나타남과 동시에 새로운 형태의 대장염으로서 요네병과 같은 증상을 나타내는 질병(크론병)이 사람에게서도 나타나기 시작하였다. 그러나 Map이 이러한 새로운 대장염의 원인균이며 인수공통전염병의 원인체라는 인식은 20세기 후반 이러한 질병을 앓고 있는 사람의 조직으로부터 Map을 검출할 수 있게 되고서야 나타나기 시작했다. 본 총설은 어떻게 Map이 축산분야와 사람의 공중보건 측면에서 심각한 문제를 야기시키게 되었고, Map 감염에 의한 대장염 환자의 치료가 어떻게 발전되어 왔는지 간단히 요약하고, 축산에서 Map의 통제를 위한 새로운 백신개발 전략에 대하여 소개한다.

Since the discovery that Mycobacterium aviumsubsp. paratuberculosis (Map) is the causative agent of Johne's disease (JD) in cattle at the end of the nineteenth century, movement of livestock latently infected with Map has led to the spread of JD throughout the world. A new form of enteritis with clinical features of JD in cattle appeared in humans concurrent with the appearance of Map as a disease problem in livestock. The demonstration that Map is a zoonotic pathogen and the causative agent of the new form of enteritis in humans, however, wasn't recognized until late in the twentieth century when methods were developed to detect the presence Map in tissues from patients with the new form of clinical enteritis. The objective of this short review is to provide a brief history explaining how Map has become a major disease problem in livestock and humans and then provide a review of the progress that has been made in treating patients with an enteritis caused by Map and the strategies underway to develop a vaccine to control infection in livestock.

(게재일: 2018.08.30)
본 논문에서는 얼굴 인식률 향상을 위한 멀티 블록 방식의 딥러닝 구조를 제안한다. 제안하는 딥러닝의 인식 구조는 입력된 이미지의 멀티 블록화, 특징 수치 분석을 통한 멀티 블록 선정, 선정된 멀티 블록의 딥러닝 수행 등의 3가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 입력된 이미지의 멀티 블록화는 입력된 이미지를 4등분하여 멀티 블록화 시킨다. 두 번째로 특징 수치분석을 통한 멀티 블록 선정에서는 4등분된 멀티 블록들의 특징 수치를 확인하고 특징이 많이 부각되는 블록만을 선정하여 얼굴 인식에 방해가 되는 요소를 사전에 제거한 블록들을 선정한다. 세 번째로 선정된 멀티 블록으로 딥러닝 수행은 선정된 멀티 블록 부위가 학습되어진 딥러닝 모델에 인식을 수행하여 특징 수치가 높은 효율적인 블록으로 얼굴 인식의 결과를 도출한다. 제안된 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 CAS-PEAL 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 제안하는 멀티 블록 방식의 딥러닝 구조가 기존의 딥러닝 구조보다 평균 약 2.3% 향상된 얼굴 인식률을 나타내어 그 효용성이 입증됨을 확인하였다.

In this paper, we propose a multi-block deep learning structure for improving face recognition rate. The recognition structure of the proposed deep learning consists of three steps: multi-blocking of the input image, multi-block selection by facial feature numerical analysis, and perform deep learning of the selected multi-block. First, the input image is divided into 4 blocks by multi-block. Secondly, in the multi-block selection by feature analysis, the feature values of the quadruple multi-blocks are checked, and only the blocks with many features are selected. The third step is to perform deep learning with the selected multi-block, and the result is obtained as an efficient block with high feature value by performing recognition on the deep learning model in which the selected multi-block part is learned. To evaluate the performance of the proposed deep learning structure, we used CAS-PEAL face database. Experimental results show that the proposed multi-block deep learning structure shows 2.3% higher face recognition rate than the existing deep learning structure.

(게재일: 2018.12.31)
본 논문에서는 전력계통에서 정밀하고 변화에 수렴성이 빠른 탐색을 기반으로 하는 주파수 추정 기법을 제안하였다. 제안된 주파수 추정 알고리즘은 고분해능 스펙트럼의 기울기를 추정하여 스펙트럼의 peak 점을 탐색하는 구조를 적용하였다. 과도적으로 주파수 변화가 큰 경우에 기존 방법들의 단점인 수렴속도가 늦는 점을 보완 또는 개선하기 위한 방법으로 Context analysis를 통하여 Full-search 기법과 주파수 추정변수들을 적응적으로 적용하여 주파수 추정의 정밀도와 수렴속도를 향상시키고 대표적인 주파수 추정기법인 DFT(discrete Fourier transform) 방법, ECKF(extended complex Kalman filter), MV(minimum variable)방법들과 비교하여 수렴성과 정밀도가 우수함을 보였다.

This paper proposed a search-based high resolution frequency estimation method in power systme. The proposed frequency estimation method adopts a slope-based adaptive search as a base of adaptive estimation structure. The architectural and operational parameters in this adaptive algorithm are changed using the information from context layer analysis of the signals including a localized full-search of spectral peak. The convergence rate of the proposed algorithm becomes much faster than those of other conventional slope-based adaptive algorithms by effectively reducing search range with the application of the localized full-search of spectrum peak. The improvements in accuracy and convergence rate of the proposed algorithm are confirmed through the performance comparison with other representative frequency estimation methods, such as, DFT(discrete Fourier transform) method, ECKF(extended complex Kalman filter), and MV(minimum variable) method.

(게재일: 2018.12.31)
일반적으로 커패시터는 빈번한 충 방전으로 시스템의 수명에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 고전압, 대전류의 HVDC 서브모듈용 필름 커패시터의 핵심 고장원인을 분석하여 커패시터의 설계 및 제조공정의 주의사항을 분석한다. 먼저 커패시터의 FMEA 수행을 통해 고장원인, 고장모드, 고장영향에 대해 분석한다. 커패시터의 고장에 가장 큰 영향을 주는 고장원인과 영향을 정량적으로 평가하기 위해 커패시터에 대한 고장나무(Fault-tree)를 제시하고 설계인자와 구동환경의 조건에 따른 고장률을 분석한다. 커패시터 고장의 핵심 원인이 커패시턴스 변화에 있음을 확인하고, 커패시터의 고장률 저감을 위해서 커패시터의 설계와 제조공정 중 온도상승, 코로나 발생, 전극팽창, 절연거리 감소를 최소화할 필요가 있음을 검증한다.

In general, capacitors have a large influence on the life of the system due to frequent charging and discharging. In this paper, we analyze the cause of the core failure of high voltage, high current HVDC sub-module film capacitor and analyze the precautions of the capacitor design and manufacturing process. First, the cause of the fault, the failure mode, and the effect are analyzed through the FMEA of the capacitor. To quantitatively evaluate the causes and effects of faults that have the greatest effect on the failure of a capacitor, a fault tree for the capacitor is presented and the failure rate is analyzed according to the design parameters and the driving conditions. It is verified that the main cause of capacitor failure is the capacitance change, and it is necessary to minimize the temperature rise, corona occurrence, electrode expansion, and insulation distance decrease during capacitor design and manufacturing process in order to reduce the failure rate of the capacitor.

(게재일: 2018.12.31)
본 연구에서는 건물 외벽 태양광 발전 통합 시스템(BIPV: Building Integrated Photovoltaic System)용 컬러 유리의 구조를 제안하고 이를 구현하기 위한 공정 기술을 개발하였다. 굴절률 값이 다른 두 종류의 산화 금속 박막을 집적함으로써 투과도가 우수하면서도 서로 다른 컬러를 구현할 수 있음을 파동광학에 기반한 전산모사를 통해서 확인하였다. 선택된 구조를 구현하기 위해 RF Magnetron 증착 방법을 통해 목표로 하는 두께를 균일하게 얻을 수 있는 공정을 개발하였다. 실험 시편에 대한 광학적 분석을 전산모사 결과와 비교하여 분석한 결과, 원하는 컬러 유리를 랩 스케일에서 안정적으로 구현할 수 있음을 알 수 있었으며, 상온에서 일주일 이상의 안정성을 갖는 것을 확인하였다. 이러한 기술은 BIPV 건축물을 구축하는 데에 유용할 것으로 기대된다.

In this study, we propose the structure of color glass for BIPV (Building Integrated Photovoltaic System) and develop process technology to realize it. It was verified through computer simulation based on wave optics that two different kinds of metal oxide thin films with different refractive indices could be integrated to realize different colors with good transmittance. To fabricate the structure, we used RF Magnetron deposition method to achieve the target thickness uniformly. The optical analysis of the samples was carried our by comparing with the results of computer simulations and it was found that this technique can be stably implemented on lab scale. The stability test over weeks was confirmed at room temperature. This method is expected to be very useful in BIPV buildings.

(게재일: 2018.12.31)
본 논문에서는 planar MOSFET 대비 on 저항 감소 및 스위칭 속도 개선의 장점이 있는 4H-SiC trench MOSFET응용을 위하여 trench MOSFET 중요 이슈 중 하나인 sub-trench의 개선연구를 수행하였다. sub-trench의 제거를 위하여 Ar reshape 공정을 수행하였고, 온도와 공정시간을 변화해가며 trench 형태의 변화를 관찰하였다. 그 결과 , 20분 조건에서 가장 적절한 sub-trench 완화를 확인하였다. 또한 Ar reshape 공정 이후 건식/습식 산화공정을 진행하여 결정방향에 따른 산화막 두께변화에 대해 확인하였다.

For 4H-SiC trench MOSFET which can reduce on-resistance and switching losses compared to 4H-SiC planar MOSFET, the optimization study for decrease of sub-trench was carried out. In order to decrease sub-trench, Ar reshape process was used and trench shapes were observed as a function of temperature and process time. As a result, it was confirmed that the process conditions for and 20 min were most effective for the suitable trench profiles. In addition, dry/wet oxidation was performed at the Ar reshaped-samples to observe the oxidation thickness with different crystal orientations.

(게재일: 2018.12.31)
본 논문에서는 NIST에서 발표한 Secure Hash Algorithm(SHA) 표준의 최신 버전인 SHA-3 해시 함수의 하드웨어 구현과 함께 보안 SoC 응용을 위한 ARM Cortex-M0 인터페이스 구현에 대해 기술한다. 최적화된 설계를 위해 5 가지 하드웨어 구조에 대해 하드웨어 복잡도와 성능의 교환조건을 분석하였으며, 분석 결과를 토대로 라운드 블록의 데이터패스를 1600-비트로 결정하였다. 또한, 라운드 블록과 64-비트 인터페이스를 갖는 패더를 하드웨어로 구현하였다. SHA-3 해시 프로세서, Cortex-M0 그리고 AHB 인터페이스를 집적하는 SoC 프로토타입을 Cyclone-V FPGA 디바이스에 구현하여 하드웨어/소프트웨어 통합 검증을 수행하였다. SHA-3 프로세서는 Virtex-5 FPGA에서 1,672 슬라이스를 사용하였으며, 최대 289 Mhz의 클록 주파수로 동작하여 5.04 Gbps의 처리율을 갖는 것으로 예측되었다.

This paper describes a hardware design of the Secure Hash Algorithm-3 (SHA-3) hash functions that are the latest version of the SHA family of standards released by NIST, and an implementation of ARM Cortex-M0 interface for security SoC applications. To achieve an optimized design, the tradeoff between hardware complexity and performance was analyzed for five hardware architectures, and the datapath of round block was determined to be 1600-bit on the basis of the analysis results. In addition, the padder with a 64-bit interface to round block was implemented in hardware. A SoC prototype that integrates the SHA-3 hash processor, Cortex-M0 and AHB interface was implemented in Cyclone-V FPGA device, and the hardware/software co-verification was carried out. The SHA-3 hash processor uses 1,672 slices of Virtex-5 FPGA and has an estimated maximum clock frequency of 289 Mhz, achieving a throughput of 5.04 Gbps.

(게재일: 2018.12.31)
본 논문은 멀티비트 플라잉 커패시터의 전압제어를 이용한 3-레벨 벅 변환기를 제안한다. 기존의 3-레벨 벅 변환기는 플라잉 커패시터 전압을 제어하지 못하여 동작이 불안정하거나 플라잉 커패시터 전압을 제어하는 회로가 PWM방식에 적용되지 못하는 문제가 있었다. 또한 부하전류에 증가할 때 인덕터 전압에 오차가 발생하였다. 본 논문에서 제안하는 구조는 입력이 4개인 차동증폭기와 공통모드 피드백 회로를 이용하여 PWM모드에서 플라잉 커패시터 전압을 제어할 수 있다. 또한 3비트 플라잉 커패시터 전압 제어회로를 제안하여 부하전류에 따른 3-레벨 벅 변환기의 동작을 최적화할 수 있으며 슈미트 트리거 회로를 이용한 삼각파 생성 회로를 제안하였다. 제안하는 3-레벨 벅 변환기는 CMOS 공정으로 설계되었으며 2.7~3.6V의 공급 전압 범위와 0.7V~2.4V의 출력 전압 범위를 갖는다. 동작 주파수는 2MHz, 부하전류 범위는 30mA~500mA이며 출력 전압 리플은 최대 32.5mV로 측정되었다. 측정 결과 130mA의 부하전류에서 약 85%의 최대 전력변환 효율을 보인다.

This paper proposes a three level buck converter utilizing multi-bit flying capacitor voltage control. The conventional three-level buck converter can not control the flying capacitor voltage, so that the operation is unstable or the circuit for controlling the flying capacitor voltage can not be applied to the PWM mode. Also when the load current is increased, an error occurs in the inductor voltage. The proposed structure can control the flying capacitor voltage in PWM mode by using differential difference amplifier and common mode feedback circuit. In addition, this paper proposes a 3bit flying capacitor voltage control circuit to optimize the operation of the three level buck converter depending on the load current, and a triangular wave generation circuit using the schmitt trigger circuit. The proposed 3-level buck converter is designed in CMOS process and has an input voltage range of 2.7V~3.6V and an output voltage range of 0.7V~2.4V. The operating frequency is 2MHz, the load current range is 30mA to 500mA, and the output voltage ripple is measured up to 32.5mV. The measurement results show a maximum power conversion efficiency of 85% at a load current of 130 mA.

(게재일: 2018.12.31)
자율 주행 차량은 주변 환경의 정보를 수집하는 센서, 측정된 데이터를 판단하는 제어 모듈로 구성된 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 기반하고 있다. 최근에 자율주행 기술에 대한 관심이 증가함에 따라 ADAS 입문 개발자들 및 학습자들을 위한 손쉬운 개발프레임워크가 필요하다. 그러나, 기존 개발 및 검증 방식은 고성능 자동차 시뮬레이터를 기반하기 때문에 검증 방법의 복잡성 및 고비용 등의 단점이 있다. 또한, 대부분의 방식은 시뮬레이터로부터 ADAS에서 필요로 하는 센싱 데이터를 직접 제공하지 않으므로 검증 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 방식들의 문제점들을 극복하는 3D 자동차 시뮬레이터를 활용한 상호작용형 ADAS 개발 및 검증 프레임워크를 제시한다. 영상인지 기반의 인공지능을 적용한 ADAS를 3D 자동차 시뮬레이터에서의 가상센서로 구현하고, 실제 시나리오에 자율주행 검증을 진행하였다.

The autonomous vehicle is based on an advanced driver assistance system (ADAS) consisting of a sensor that collects information about the surrounding environment and a control module that determines the measured data. As interest in autonomous navigation technology grows recently, an easy development framework for ADAS beginners and learners is needed. However, existing development and verification methods are based on high performance vehicle simulator, which has drawbacks such as complexity of verification method and high cost. Also, most of the schemes do not provide the sensing data required by the ADAS directly from the simulator, which limits verification reliability. In this paper, we present an interactive ADAS development and verification framework using a 3D vehicle simulator that overcomes the problems of existing methods. ADAS with image recognition based artificial intelligence was implemented as a virtual sensor in a 3D car simulator, and autonomous driving verification was performed in real scenarios.

(게재일: 2018.12.31)
최근 딥러닝(deep learning) 인공지능 기반의 컴퓨터 비전 분야는 각종 영상분석 분야에서 화제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 여러 이미지 인식 알고리즘 중 이미지 내에서 객체를 검출하는 데 사용되는 Faster R-CNN 알고리즘을 이용하여 화재 이미지에서 불꽃을 검출하고자 한다. 학습 과정에서 소량의 데이터셋을 통한 화재검출 정확도 향상을 위해 이미지 오그멘테이션(image augmentation) 기법을 이용하고, 이미지 오그멘테이션을 6가지 유형별로 나누어 학습하여 정확도, 정밀도, 검출률을 비교하였다. 그 결과, 이미지 오그멘테이션의 종류가 늘어날수록 검출률이 상승하지만, 다른 객체 검출 모델들의 일반적인 정확도와 검출률의 관계와 마찬가지로 오검출율 또한 10%에서 최대 30%까지 증가하게 됨을 확인하였다.

Recently, computer vision field based deep learning artificial intelligence has become a hot topic among various image analysis boundaries. In this study, flames are detected in fire images using the Faster R-CNN algorithm, which is used to detect objects within the image, among various image recognition algorithms based on deep learning. In order to improve fire detection accuracy through a small amount of data sets in the learning process, we use image augmentation techniques, and learn image augmentation by dividing into 6 types and compare accuracy, precision and detection rate. As a result, the detection rate increases as the type of image augmentation increases. However, as with the general accuracy and detection rate of other object detection models, the false detection rate is also increased from 10% to 30%.

(게재일: 2018.12.31)
영상을 출력하는 디스플레이 기술의 발달로 인하여 영상의 해상도와 품질이 나날이 증가하고 있다. 이러한 디스플레이 기술의 발달에 맞추어, 기존의 영상들을 더 높은 해상도와 품질로 변환하여 디스플레이 할 수 있는 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구 결과는 이미지 신호 처리 장치에 포함되기 때문에 하드웨어 구현이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는, 영상의 휘도 분포를 이용한 LDR(Low Dynamic Range) 영상의 실시간 HDR(High Dynamic Range) 변환 하드웨어 구현을 제안한다. 제안하는 방법은 휘도 분포의 히스토그램을 이용하여 영상의 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 하여 휘도와 색상을 확장한다. 또한, 제안한 알고리즘을 하드웨어 IP(Intellectual Property)로 설계하여 그 성능을 검증하였을 때, 최대 동작 주파수 265.46MHz로 4K DCI(Digital Cinema Image) 영상에 대하여 30fps로 동작하여 4K 표준에 대응할 수 있음을 확인하였다.

Due to the development of display technologies for images, the resolution and quality of images are increasing day by day. In accordance with the development of the display technology, researches have been actively conducted on technologies for converting and displaying existing images to higher resolution and quality. Since the results of theses studies are included in the image signal processor, hardware implementation is indispensable. In this paper, we propose a real-time HDR(High Dynamic Range) conversion hardware implementation of LDR(Low Dynamic Range) image using luminance distribution. The proposed method extracts the features of the image using the histogram of the luminance distribution, and extends the luminance and color based on the extracted features. In addition, when the proposed method is designed by hardware IP(Intellectual Property) and its performance is verified, 4K DCI(Digital Cinema Image) can be handled at a rate of 30fps at 265.46MHz.

(게재일: 2018.12.31)
본 연구에서는 해양 항만 콘크리트 구조물의 보수작업을 위한 수중코팅제의 부착 특성을 조사하기 위하여 실험적 연구를 수행하였다. 고려된 실험변수는 코팅제의 종류, 코팅대상 모재의 표면 거칠기, 도포 작업환경(육상 혹은 수중)으로 부착 강도는 Pull-off 방식으로 측정하였다. 코팅제의 부착 강도는 각 수중코팅제의 도포 작업 완료 24시간 후에 ASTM C1583 규정에 따라 측정하였다. 또한, 콘크리트 모재와 코팅제 간의 부착파괴 거동(코팅제, 계면, 콘크리트 모재)을 육안으로 관찰하였으며 측정된 부착 강도 수치에 근거하여 각 실험요인의 비교분석을 수행하였다. 실험결과, 수중에서 도포한 코팅제의 부착 강도가 육상의 경우에 비해 감소하는 경향을 보였으며 수중환경에서는 부착 강도에 미치는 모재 표면 거칠기의 영향이 육상의 경우에 비하여 미비하였다. 마지막으로 수중코팅제의 선정, 사용 시에 유의할 점에 대하여 설명하였다.

In this study, we investigated the tensile bond characteristics of underwater coating materials, in order to obtain useful information in support of repair work for marine and coastal concrete structures. Test variables included type of underwater coating, surface conditions of the concrete substrate, and environmental conditions. Pull-off tensile bond strength was measured at 24 h after applying underwater coatings to concrete substrates, in compliance with the procedures specified in ASTM C1583. Failure modes (coating, interface, and parent concrete) for each coating were identified through visual inspection, and comparisons were made based on measured bond strength. The tensile bond strength decreased underwater compared to that under dry conditions, while no significant effect of surface roughness on the measured bond strength was observed in underwater tests. Key aspects that need to be considered regarding selection and use of underwater coating materials for marine and coastal concrete structures were discussed.

(게재일: 2018.12.31)
본 논문에서는 zero-skipping을 적용한 MNIST 분류 CNN을 구현했다. CNN의 activation에서 0이 30~40% 나오고, 0은 MAC 연산에 영향을 끼치지 않기 때문에 0을 branch를 통해 skip하게 되면 성능 향상을 시킬 수 있다. 그러나 컨볼루션 레이어에서는 branch를 통해 skip하게 되면 성능 하락이 발생한다. 그에 따라 컨볼루션 레이어에서는 연산의 영향을 미치지 않는 NOP을 주어 연산을 skip하고 풀리 커넥티드 레이어에서는 branch를 통해 skip했다. 기존의 CNN보다 약 1.5배의 성능 향상을 확인했다.

In this paper, MNIST classification CNN with zero skipping is implemented. Activation of CNN results in 30% to 40% zero. Since 0 does not affect the MAC operation, skipping 0 through a branch can improve performance. However, at the convolution layer, skipping over a branch causes a performance degradation. Accordingly, in the convolution layer, an operation is skipped by giving a NOP that does not affect the operation. Fully connected layer is skipped through the branch. We have seen performance improvements of about 1.5 times that of existing CNN.

(게재일: 2018.12.31)
사용자들이 언제 어디서든 콘텐츠를 생성하고 공유함에 따라 CCN이라고 하는 새로운 네트워킹 구조가 등장하게 되었다. CCN은 IP 주소가 아닌 콘텐츠 이름 자체를 패킷 식별자로 사용하는 방식을 취하고 있다. 그러나, 현재 CCN 프로토콜은 콘텐츠 소스의 이동성을 지원하는데 문제를 갖고 있으며, 이로 인해 패킷 전달시 긴 전송 지연과 긴 서비스 단절 문제를 나타낸다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 계층적 이동성 관리 방안이 제시되었으나, 이 또한 interest 패킷의 손실과 긴 핸드오프 지연이라는 문제를 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 하이브리드 형태의 이동성 관리 방안을 제시하며, 성능 분석으로 제안 방안이 감소된 제어 오버헤드의 손실율을 가짐을 확인할 수 있었다.

As personal users create and share lots of contents at any time and any places, new networking architecture such as content centric networking (CCN) has emerged. CCN utilizes content name as a packet identifier, not address. However, current CCN has a limitation for content source mobility management. The movement of content sources cause long delivery latency and long service disruption. To solve that, a hierarchical mobility management was was proposed. However, the hierarchical mobility management scheme has still the loss of interest packets and long handoff latency. So, this paper presents the hybrid hierarchical mobility management in mobile CCN environements to reduce both the loss rate of interest packets and the handoff latency. It is shown from the performance evaluations shows that the proposed scheme provides low loss rate of control message.

(게재일: 2018.12.31)
전통적으로 CRC 하드웨어는 선형 되먹임 시프트 레지스터를 이용하여 한 클럭 싸이클 당 하나의 비트를 처리하는 직렬 처리 방식을 사용하였다. 최근 다양한 응용 시스템에서 빠른 데이터 처리를 요구하면서 이를 만족시키기 위하여 다양한 병렬화 기법들이 제안되었고, Look-Ahead 병렬화 기법이 짧은 최대 경로 지연을 가지는 장점 덕분에 가장 널리 적용된다. 하지만 Look-Ahead 병렬 하드웨어의 경우 각 레지스터 값과 입력 데이터의 이동에 대하여 예측을 하여야 하기 때문에 직렬 하드웨어 대비 HDL 코드의 작성이 복잡하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 CRC 다항식과 병렬화 계수를 지원할 수 있는 Look-Ahead 기반의 CRC 병렬화 하드웨어 생성기를 제안한다. 생성된 HDL 코드의 합성 결과를 분석함으로써 제안된 생성기의 활용 가능성을 판단한다.

Traditionally, Linear Shift Feedback Register (LFSR) has been widely employed to implement Cyclic Redundant Check (CRC) codes for a serial input. Since many applications including network and storage systems demand as high throughput as ever, various efforts have been made to implement CRC hardware to support parallel inputs. Among various parallel schemes, the look-ahead scheme is one of the most widely used schemes due to its short critical path. However, it is very cumbersome to design HDL codes for parallel CRC codes since the look-ahead scheme is inevitable to consider how register and input values move in the next cycles. Thus, this paper proposes a novel CRC hardware generator, which automatically produces HDL codes given a CRC polynomial and parallel factor. The experimental results verify the applicability to use the proposed generator by analyzing the synthesis results from the generated HDL code.

(게재일: 2018.12.31)
논문에서는 밭농사에 적합하도록 설계된 와이어 기반 농약살포장비의 이동을 위한 구조물 설치 위치의 어려움을 해결하고자 한다. 이를 위해 간접적으로 대지구조를 파악할 수 있는 대지저항률 측정방법과 분석기술을 적용한다. 선정된 밭농사 지역에 일정 간격의 전극을 현장에 설치하고 내장형 제어보드에 다수의 스위치를 구동시켜 대지저항률 데이터를 자동 취득한다. 그리고 2차원 영상복원 알고리즘을 사용하여 대지분석을 수행하고 그 결과를 통해 실제 구조물 타설에 적합한 최적지점을 선정하고자 한다.

In this paper, we try to solve the difficulties of the location of the structure for the movement of the wire - based pesticide spraying equipment designed for field farming. To do this, we apply earth resistivity measurement method and analysis technique which can indirectly grasp the earth structure. Electrodes are installed on the field in a selected farming area, and multi-switches built in the control board are driven to automatically acquire ground resistivity data. Then, the optimal point suitable for the actual structure installation is selected through the site analysis using the 2D image restoration algorithm.

(게재일: 2018.12.31)