Abstract:
The present invention relates to an ADC which stores information in a time axis and processes the same with low power. To provide an ADC which realizes low power though a composition which does not increase complexity according to resolution, the ADC stores information in a time axis and processes the same, and has a composition for realizing a binary search algorithm. Also, to solve the above-stated objective, an analog-digital converter according to one aspect of the present invention is provided.
Abstract:
PURPOSE: A self-failure recovery circuit system and self-failure recovery method are provided to increase the operational reliability of an electronic circuit and to search for the location of failure by dividing an electronic circuit by unit. CONSTITUTION: A failure determining and differentiating unit(120) recognizes the location and failure of a sub module. A recovery management unit(110) determines a partition area of a sub module. The failure determining and differentiating unit differentiates the sub module having failure. A semiconductor circuit unit includes four intrinsic differentiating areas of the sub module.
Abstract:
본 발명에 의한 패킷 추출 방법은 디지털 오디오 및 멀티미디어 방송(DAB/DMB) 수신 시스템에서 하나의 서브채널 데이터로부터 하나 또는 다수 개의 패킷을 추출하는 방법에 있어서, 상기 패킷을 추출하는 과정에서 CRC(Cyclic Redundancy Check) 에러가 발생하지 않은 경우를 정상상태로 하여 상기 정상상태에서 패킷을 추출하는 단계와 정상상태에서 패킷을 추출하는 과정에서 CRC 에러가 발생하면 오류상태로 전환하게 하고, 상기 오류 상태에서는 CRC 에러가 없는 패킷을 찾는 단계를 포함한다. 본 발명은 서브채널 데이터 내의 한 개 또는 다수 개의 패킷이 존재하는 경우에 한 개 또는 다수 개의 패킷에 CRC 에러가 발생하더라도 CRC 에러가 없는 모든 패킷을 추출할 수 있는 장점이 있다. 이러한 장점은 패킷 손실에 의해 야기될 수 있는 데이터 그룹의 손실을 최소화함으로써 수신기에서의 전력 손실을 줄일 뿐만 아니라 올바른 데이터를 받을 때까지 걸리는 지연 시간을 최소화함으로써 패킷 서비스의 효율을 극대화 할 수 있다. DAB, DMB, T-DMB, 패킷
Abstract:
A system and a method for recognizing a sign of a baby, and an interactive multimedia storytelling system/method using the same are provided to recognize a baby sign from action of an infant and a toddler, and realize an interactive multimedia fairy tale by using the baby sign as input. A camera image obtaining unit(321) captures an image of the infant and outputs a color image sequence. A preprocessor(322a) traces hand and face areas from the color image sequence. A plurality of feature extractors(322b,322c,322d) extract face elements from the traced hand/face image, and extract features including a hand trajectory sequence of both hands, a relative distance sequence between the face element and both hands, and a hand shape feature sequence. A recognition model database(323) is constructed by learning the hand trajectory sequence, the relative distance sequence, and the hand shape sequence of each baby sign. A baby signal classifier(322e) determines the most similar baby signal by applying the extracted features to the recognition model database.