정부에서는 전국에 설치된 공공 CCTV를 이용하여 실종아동 등 범죄 예방을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 운용인력의 부족과 장시간 집중에 따른 집중력 약화 그리고 추적의 어려움 등이 나타나고 있다. 또한, 딥러닝 알고리즘을 통하여 실시간 객체 탐색 및 재인식 그리고 추적을 적용하는 것은 복잡한 신경망 분석의 사유로 파라미터가 증가하고 속도감소 메모리 부족이라는 현상을 나타냈다. 본 논문에서는 실시간 객체 인식이 가능한 Yolo의 적용과 Batch 및 TensorRT 기술 적용을 통하여 신경망을 경량화를 통하여 속도 개선 및 메모리 절약이 가능하도록 설계하였다. 이 논문에서는 이러한 발전된 알고리즘의 연구를 바탕으로 K-reciprocal nearest neighbor 알고리즘, Jaccard distance 비유사도 측정 알고리즘, 산출물 알고리즘 등을 개발하여 공공 CCTV 식별추적시스템 구축을 제시하였다. 그 결과, 비교분석을 통한 알고리즘 조합을 통해 공공 다중CCTV환경에서 실시간으로 객체를 인식하고 재식별하여 객체를 추적할 수 있는 한국형 공공 추적시스템을 제안하였다.
무선 센서 네트워크의 라우팅 기술은 제한된 에너지를 갖고 있는 센서 노드들의 에너지 수명을 최대한으로 연장할 수 있는 방법으로 많이 연구되고 있다. 기본 라우팅 방법 중 위치 정보를 이용한 라우팅 방법은 라우팅 설정을 위한 계산시에 필요한 정보의 양이 평면, 계층적 라우팅 방법보다 적기 때문에 효율적이다. 하지만 주로 거리를 활용하기 때문에 센서 노드의 에너지 활용도가 떨어질 수도 있다. 본 논문에서는 최적의 경로 탐색에 많이 이용되고 있는 개미 집단 시스템(ACS : Ant Colony System)의 전이 확률에 센서의 에너지양과 싱크와의 거리를 이용한 가중치를 부여하여 무선 센서 네트워크의 에너지 사용량을 고르게 사용할 수 있게 하였다. 제안된 방법은 대표적인 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing)과 비교하여 에너지 사용도에 있어 평균적으로 46.80%의 향상을 보였으며, 기존의 ACS보다 동일한 시간의 수행 종료 후 잔여 에너지가 평균 6.7% 더 남아 있음을 확인하였다.
이 논문은 SDR 시스템용으로 개발된 기저대역 프로세서인 SODA-II를 활용하는데 필요한 프로그래밍 모델에 대한 것이다. SODA-II는 4개의 프로세서로 구성되는 멀티코어 시스템으로 한 코어에는 SIMD 데이터패스와 직렬 데이터패스가 모두 구현되어 있어 벡터 연산과 직렬 연산이 혼재하는 기저대역 신호처리 동작에 적합하다. SODA-II에 대한 프로그래밍 모델은 C 언어 라이브러리 형태를 가진다. 라이브러리 함수가 SODA-II의 SIMD 데이터패스를 구동시키는데 필요한 세부적인 제어동작을 모두 처리하므로 사용자는 SIMD 데이터패스 구조에 대한 자세한 이해 없이 기저대역 신호처리 알고리즘을 구현할 수 있다. 이 논문에서는 기저대역 신호처리의 핵심 연산들이 SODA-II에서 어떤 형태로 구현되는지 설명하고 응용의 예로 W-CDMA 다중 경로 탐색기와 OFDM 복호기 동작을 SODA-II에서 구현한 결과를 살펴본다.
지역간 철도는 일반적인 대중교통의 특징 이외에도 노선의 수가 매우 많다는 등의 차별화되는 특징이 있다. 본 연구는 경로구간에 노선선택확률의 개념을 도입하여, 지역간 철도의 특징을 잘 반영할 수 있는 확률적 대중교통 통행배정모형을 제시하였다. 확률적 통행배정모형은 결정적 통행배정모형의 특성을 포함한 보다 일반화된 모형이다. 본 모형은 다양한 지역간 철도의 특징을 반영할 수 있으며, 기존의 도로 통행배정모형에서 많이 활용되고 있는 탐색알고리즘을 직접 활용하기 위해 대중교통 통행배정모형에서 적용되는 네트워크 확장을 단순화시킬 수 있다. 모형의 검증을 위해서 기존에 대표적으로 이용되는 선형 및 격자형 네트워크에서의 적용성을 검증하기 위해서 본 연구에서 제안한 해법을 사용하여 기존 모형과 비교하였다. 또한, 지역간 철도의 현실을 반영한 소규모 네트워크에서 기존 모형과의 예측 능력을 비교하였으며, 그 결과 본 연구에서 제시한 모형의 예측 능력이 가장 우수한 것으로 분석되었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권9호
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pp.824-829
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2016
최근 크루즈 선박과 같이 선박의 대형화, 복합화가 진행됨에 따라 선박사고 시 인명피해가 증가하여, 선박 재난시 승객 안전을 확보하기 위한 기술의 필요성이 증가하고 있다. 현재까지는, 선박 내 사고 상황 시 안내방송 및 화재경보 비상벨, 비상유도등과 같이 현재 위치에서 안전한 곳으로 대피하라는 단순한 신호만 줄 뿐 적절한 탈출 경로를 선택함에 있어서 도움을 주지는 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 여러 대피유도 방안이 제안되어 왔지만 다양한 위험요소와 그에 대한 특성에 대한 고려가 부족하여 실제 시스템에 적용하는 데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 위험요소와 해당 특성을 고려할 수 있는 $A^*$ 알고리즘 기반의 대피유도 시스템을 제안한다. 가상 구조물 및 선박 내 재난 상황을 가정한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 방식의 성능을 검증하였다.
무선 ad-hoc 네트워크 환경에서 이동 호스트의 배터리 수명을 최대화하는 것은 시스템의 수명과 성능을 향상시키므로 매우 중요하다. 이동 호스트들은 라우팅 역할을 수행하므로 네트워크의 구조와 이동 호스트들의 위치에 따라 이동 호스트들의 에너지 소비의 차이가 발생된다. 본 논문에서 각 이동 호스트는 에너지 트리를 유지하며, 메시지 트리 패킷을 이용하여 이웃 이동 호스트들의 에너지의 양을 주기적으로 파악한다. 이동 호스트는 패킷을 전송하기 위한 라우팅 경로를 설정할 때 에너지 트리와 너비우선 탐색을 이용하여 에너지 소비가 가장 적절한 경로를 선택한다. 제안기법은 무선 ad-hoc 네트워크 환경에서 각 이동 호스트의 에너지의 양이 균등하게 사용됨으로써 제한된 배터리 용량을 가진 이동 호스트들이 최대한 오랫동안 동작하므로 시스템의 수명과 성능을 향상시킨다.
USN을 구성 하는 중요 기술로 평가 받고 있는 ZigBee는 근거리 통신을 지원하는 IEEE 802.15.4 표준 가운데 하나로, 라우팅 방식으로 주소 할당 방식을 바탕으로 한 계층적 라우팅과 라우팅 테이블에 기반을 둔 요구형 경로 탐색 방식을 지원한다. 계층적 라우팅은 라우팅 테이블을 사용하지 않고, 자식 노드 또는 부모 노드를 중간 노드로 선택 하여 데이터를 전달하기 때문에 네트워크 토폴로지가 전체적인 네트워크 성능을 좌우하게 된다. 본 논문에서는 ZigBee 네트워크 구성 시 깊이와 편차가 큰 LQI 값만을 이용하여 부모 노드를 선택하는 방식에서 신뢰 모델을 추가 하여 좀 더 신뢰성 있는 네트워크 토폴로지를 구성하는 알고리즘과 신뢰 모델을 활용하여 전체적인 네트워크의 신뢰도를 측정하는 방법을 제안하였고 NS-2를 이용한 네트워크 시뮬레이션과 MG2400 ZigBee 보드로 구현하여 성능을 검증하였다.
자율주행시스템은 자율주행 센서, 판단 및 제어 알고리즘 등을 기반으로 스스로 자율주행할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 자율주행의 안전성은 도로 네트워크의 운영 상태와 관련성이 높고 도로 인프라와의 협력이 필요하다. 자율주행의 안전한 운행을 위해서는 지속적으로 도로와 교통 조건이 적합한지를 모니터링 할 필요가 있다. 본 연구는 자율주행시스템의 ODD (Operational Design Domain) 특성에 따라 선정된 모니터링 항목을 관리할 수 있는 체계를 구축하기 위한 노드와 링크 체계를 제시하였다. 확장성을 고려하여 기존의 ITS 표준 노드링크 체계를 기반으로 하였으며, 모니터링 대상을 노드와 링크로 표출하는 방안을 제시하였다. 위험도를 5단계로 구분하고 관리하는 방안과 최적경로 탐색 및 통제 시 노드와 링크의 정보를 활용하는 방안을 제시하였다. 세종시를 대상으로 제시된 노드와 링크체계를 기반으로 한 시스템구축 사례를 소개하였다.
본 논문에서는 초고층 건물의 철근콘크리트 아웃리거 벽체 개구부의 최적설계를 위한 수학적 최적화 프레임워크를 제시하였다. 전용 유한요소해석 프로그램을 이용하여 아웃리거 벽체를 해석하였으며 깊은 보의 스트럿-타이 거동을 고려하여 개구부를 배치하였다. 최적화를 위해 파이썬 SciPy 라이브러리 중 순차이차계획법(Sequential Quadratic Programming)을 이용하여 제약 경계 최적화를 수행하였다. 최적화에 필요한 미분가능한 연속 함수를 얻어내기 위해 선형 보간법을 사용하였으며, 최적화 프로그램의 효율성을 위해 데이터베이스를 이용하였다. 2변수 최적화의 결과를 탐색 알고리즘의 이동 경로를 통해 살펴본 결과 알고리즘이 최적화된 결과를 효율적으로 찾아냄을 확인하였다. 그리고 개구부의 폭을 모두 같게 설정한 것이 아닌 각각의 개구부의 크기를 개별 변수로 설정하였을 경우 목적함수의 값이 최소화되어 더 우수한 최적화 결과를 도출함을 확인하였다. 또한, 최적화의 과정에 있어 데이터베이스를 이용할 경우 최적화 시간을 효과적으로 단축시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 공간다중화 MIMO 시스템인 ML 수신기법의 연산량을 감소시키는 최소거리탐지 알고리즘 (MDSA: Minimum Distance Searching Algorithm)을 제안한다. 선형수신기의 출력값을 기준비트로 설정하여 탐색공간을 줄이고 기준비트와 수신심벌과의 최소거리를 이용하여 최종송신심벌로의 최적경로를 구함으로써 ML의 연산량을 효율적으로 감소시킨다. 제안한 기법의 연산 반복수는 송신안테나 4개, 성상차수 16일 때, ML 방식에 비해 0.21%로 감소되었다. 성능분석 시뮬레이션 결과는 16QAM에서 송신 안테나 2개, 수신안테나 3개 이상일 때 MDS 는 ML과 성능이 거의 동일하였고, QPSK에서 송신 안테나 4개, 수신안테나 6개 이상일 때 MDS의 성능은 ML에 비해 약간 열화됨을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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