• 전자공학회논문지CI
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• 제45권2호
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• pp.26-32
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• 2008

동영상 압축 기술은 오랜 기간 동안 연구되었으며 H.264/AVC는 최근에 사용되고 있는 동영상 압축 표준 중 가장 효율적인 동영상 압축 표준으로 알려져 있다. H.264/AVC의 베이스 프로파일에서는 무손실 압축과정으로 기존의 VLC(Variable Length Coding) 방식 대신에 압축 효율을 향상시킨 CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding)라는 압축 방식을 사용한다. CAVLC 복호기는 기존의 VLC 보다 많은 VLC 표가 필요하기 때문에 하드웨어로 구현하기에는 많은 면적을 요구하게 되며 소프트웨어로 구현 시에는 표 탐색에 의해서 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 CAVLC 복호기의 소프트웨어에서의 성능 저하를 막기 위해서 VLC 표를 계층적으로 집단화하여 코드만으로 주소를 정하고 정해진 VLC 표를 한번만 참조하여 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 C 언어로 모델링하였으며 ARM ADS1.2에서 컴파일하고 ARM9TDMI 프로세서 시스템을 Armulator를 이용하여 시뮬레이션하였다. 실험 결과, H.264/AVC 표준 참조 프로그램인 JM(Joint Model) 10.2 보다 약 80%의 수행 시간 단축을 보였으며 최근 논문에서의 산술연산 알고리즘보다 15%의 성능 향상을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.59-72
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• 2008

최근의 컴퓨팅 시스템은 모바일을 사용한 비즈니스와 다양한 컨버전스 분산 업무 처리로 확대되면서 모바일 임베디드 소프트웨어 개발 방법론에 대해 모바일 비즈니스에서 많은 관심을 가지고 있다. 아울러 최근 재사용성과 독립성 그리고 이식성을 가진 컴포넌트를 기반으로 한 모바일 임베디드 소프트웨어 개발에 또한 많은 초점이 집중되고 있다. 컴포넌트 기반 임베디드 응용 시스템 개발은 제품의 생산성과 유지보수성 그리고 신뢰성을 보장한다. 컴포넌트 각 요소들 간의 계층적, 수평적 서비스 지원 및 협력을 위한 명확한 인터페이스 정의를 통한 컴포넌트의 원활한 조립이 컴포넌트 기반의 임베디드 소프트웨어 개발 성공을 위한 필수적 요소이다. 즉, 관련 아키텍처 정의와 이를 기반으로 한 생성 프로세스 및 컴포넌트의 명세화, 그리고 컴포넌트 프레임워크의 효과적 적용 단계를 통해 모바일 임베디드 소프트웨어 개발의 성공을 달성할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 요구사항에 최대한 접근하고 모바일 임베디드 도메인을 기반으로 둔 소규모 단위 모바일 컴포넌트(MIC: Mobile Embedded Component)를 대상으로 조립을 위한 인터페이스 명세 제공을 서술한다. 모바일에 확장적 컴포넌트 계층화와 모바일 비즈니스 로직 확보를 위해 재구성 가능한 설계 패턴 및 컴포넌트 군(비즈니스 도메인 카테고리)을 형성하고 제공한다. 제안하는 모바일 임베디드 컴포넌트 프로세스는 기존 프로세스가 가지는 비 일치성을 보완하여 컴포넌트의 개발과 사용에 실제적으로 활용할 수 있도록 정의한다. 모바일 비즈니스 프로세스를 위한 의미 지향적이며 모델링 기반 원칙에 따라 명확하고 풍부한 프로세스 정보를 포함한다. 또한 기능의 모듈성과 독립성이 보장되고 조립 가능한 컴포넌트를 기반으로 동적이고 복잡한 모바일 비즈니스 영역에 적용 가능한 개발 모델을 제시하고 작성된 모델을 기반으로 하는 모바일 임베디드 개발 사례를 제시한다. 본 연구에서 제시하는 컴포넌트 기반 모바일 임베디드 소프트웨어 개발 프레임워크는 효율성, 생산성 및 신뢰성과 유지보수성을 증대할 수 있는 이점을 가진다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권10A호
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• pp.1131-1138
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• 2004

IP 기반의 이동 통신망에서는 사용자들에게 연속적인 이동성을 제공하기 위해서 여러 이동성 에이젼트가 사용된다. 대규모 모바일 IP 시스템의 경우 이러한 에이젼트의 확장성과 규모성이 중요한 문제가 될 수 있다. 모바일 Ipv6에서의 시그널링 부하와 핸드오프 지연 시간을 줄이기 위해서 제안된 계층적 모바일 Ipv6에서는 MAP이라고 하는 지역 홈 에이젼트를 사용하여 위치 등록을 지역적으로 처리 가능하도록 한다. 하지만 한 지역 내에서의 움직임이 많은 경우 이러한 MAP이 성능상의 병목 지점이 될 수 있다. 이는 MAP이 시그널링 트래픽 뿐만이 아니라 이동 단말기에게 전달되는 데이터 트래픽에 대한 터널링 기능도 담당하기 때문이다. 따라서 보다 안정적인 서비스를 위해서는 이러한 MAP에서 서비스 받는 단말기의 수를 제한할 필요가 있다. 본 논문에서는 기존의 무선망 자원 할당에서 사용되던 수락 제어 기법과 SMR (Session-to-Mobility Ratio)에 기반한 교체 기법을 이용하여 MAP의 부하를 효과적으로 제어할 수 있는 적응형 부하 제어 기법을 제안한다. 성능 분석을 위해서 제안한 기법을 마르코브 체인을 통해 모델링하여 핸드오프 이동 단말기 봉쇄 확률과 새 이동 단말기 봉쇄 확률을 분석하였다. 그 결과 제안한 기법은 두 봉쇄 확률을 아주 낮은 수준으로 낮출 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권4호
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• pp.515-524
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• 2005

네트워크 내의 이동 노드 (Mobile Node: MN)들의 수가 점차 증가함에 따라 IP 이동성 관리로 인한 시그널링 트래픽은 급증하게 될 것이며, 이러한 현상은 전반적인 네트워크의 성능을 크게 좌우할 수도 있을 것이다. 본 논문에서는 대표적인 IPv6 이동성 지원 프로토콜인 Mobile IPv6 (MIPv6)와 Hierarchical Mobile IPv6 (HMIPv6)의 시그널링 부하에 대한 분석을 위하여, 연속 시간 마코프 체인 모델과 계층적 네트워크 모델을 사용하는 새로운 분석적 접근 방법을 제안한다. 본 논문은 동일한 네트워크 구조 하에서 MIPv6와 HMIPv6가 각각 적용되었을 경우, MN의 평균 도메인 상주 시간 동안에 MN에 의해 발생되는 시그널링 비용들을 분석적 모델링에 기반하여 각각 유도해 낸다. 또한, MN의 이동성 및 트래픽과 관련된 다양한 파라미터들의 변화가 MIPv6와 HMIPv6 하에서 MN에 의해 발생되는 시그널링 비용에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여도 살펴본다. 본 논문에서 제안된 분석적 모델링을 통하여, MN의 평균 이동 속도가 빠를수록, 바인딩 라이프타임이 큰 값으로 설정될수록, 그리고 평균 패킷 도착율이 적을수록, MN의 평균 도메인 상주 시간 동안에 HMIPv6 하에서 발생되는 총 시그널링 비용은 MIPv6 하에서 발생되는 총 시그널링 비용보다 상대적으로 더 적어지게 되며, 이와 반대되는 상황 하에서는 MIPv6 하에서의 총 시그널링 비용이 HMIPv6 하에서의 총 시그널링 비용보다 상대적으로 더 적어지게 됨을 알 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권2호
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• pp.74-93
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• 2010

최근 네비게이션 시스템이 대중화되면서 랜드마크 연구는 도시지역 이동을 위한 인지적 시스템 개발에 중요한 연구주제가 되고 있다. 지역 커뮤니티에게 있어서 랜드마크로 구성된 도시이미지는 지역 네비게이션에 있어서 장소인식을 위한 참조프레임 역할을 담당한다. 일반적으로 네비게이션은 새로운 지역을 이동하는 탐험(Exploration)과 친숙한 지역을 이동하는 네비게이션으로 구분할 수 있다. 후자의 경우, 도시이미지는 지역 커뮤니티에게 있어서 장소인식에 있어서 핵심적인 역할을 담당한다. 커뮤니티의 장소인식은 시스템적으로 연결된 장소들로 구성된 도시이미지에 기반을 두어 이루어지는 지식기반의 추론의 과정이다. 본 연구에서 도시이미지의 구조는 계층적 지식으로 간주하여 커뮤니티를 위한 지역이동을 위한 도메인 온톨로지로 표현하였다. 커뮤니티에게서 수집된 도시이미지는 커뮤니티의 인지정도에 따라 엥커(anchor), 디스턴트(distant)와 로컬(local)분류하였다. 온톨로지 모델링 기법을 이용한 도시이미지의 표현은 지역 커뮤니티의 지리적 지식으로 명시화하고 도시지역 안내를 위한 에이전트를 위해 재사용이 가능한 지식으로서 유용한 의미를 갖는다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.39-47
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• 2013

시뮬레이션 기반 전투실험은 시뮬레이션 기술을 이용하여 전투태세를 점검하는 것이다. 이는 무기체계의 모델링 및 시뮬레이션에 깊이 연관되어 있다. 전투실험에서 무기체계의 특성과 복잡도를 분석하기 위해서는 모델링 및 시뮬레이션 환경이 복합체계로 구성되는 무기체계를 컴포넌트 단위로 분해할 수 있도록 해야 하며, 실제 하드웨어와 같이 충실도가 높은 컴포넌트를 시뮬레이션 상에서 활용할 수 있도록 해야 한다. 이러한 관점에서 모듈화 및 계층화 구조의 DEVS 프레임워크는 전투실험도구의 요구사항을 만족시킬 수 있는 가능성을 제공한다. 본 논문은 시뮬레이션 기반 전투실험을 수행하기 위한 DEVS 통합개발환경의 개발과정을 소개하고 있다. 편리하고, 유연하며, 신속한 전투 시뮬레이션 수행의 설계 원칙으로 새롭게 개발된 전투실험도구는 다이어그램을 이용하여 DEVS 모델을 개발하고 이를 외부 시뮬레이터와 편리하게 연동할 수 있는 모델 기반의 그래픽 설계도구, 신속한 통계 분석 수행을 위한 실험 설계 도구, 레고방식으로 무기체계를 조립하기 위한 표준 컴포넌트 모델 라이브러리의 세 부분으로 구성된다. 이러한 새로운 시뮬레이션 환경은 다양한 수준의 모델이 혼재된 복잡한 시뮬레이션 기반 실험분석을 보다 단순하고 효율적으로 수행할 수 있도록 한다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.162-162
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• 2017

구글에서 공개한 Tensorflow를 이용한 여러 학문 분야의 연구가 활발하다. 농업 시설환경을 대상으로 한 빅데이터의 축적이 증가함과 아울러 실효적인 정보 획득을 위한 각종 데이터 분석 및 마이닝 기법에 대한 연구 또한 활발한 상황이다. 한편, 타 분야의 성공적인 심층학습기법 응용사례에 비하여 농업 분야에서의 응용은 초기 성장 단계라 할 수 있다. 이는 농업 현장에서 취득한 정보의 난해성 및 완성도 높은 생육/환경 모델링 정보의 부재로 실효적인 전과정 처리 기술 도출에 소요되는 시간, 비용, 연구 환경이 상대적으로 부족하기 때문일 것이다. 특히, 센서 기반 데이터 취득 기술 증가에 따라 비약적으로 방대해진 수집 데이터를 시간 복잡도가 높은 심층 학습 모델링 연산에 기계적으로 단순 적용할 경우 시간 효율적인 측면에서 성공적인 결과 도출에 애로가 있을 것이다. 매우 높은 시간 복잡도를 해결하기 위하여 제시된 하드웨어 가속 기능의 경우 일부 개발환경에 국한이 되어 있다. 일례로, 구글의 Tensorflow는 오픈소스 기반 병렬 클러스터링 기술인 MPICH를 지원하는 알고리즘을 공개하지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 심층학습 기법 연구에 있어서, 예상 가능한 다양한 자원을 활용하여 최대한 연산의 결과를 빨리 도출할 수 있는 하드웨어적인 접근 방법을 모색하였다. 호스트에서 수행하는 일방적인 학습 알고리즘과 달리 이기종간 심층 학습이 가능하기 위해선 우선, NFS(Network File System)를 이용하여 데이터 계층이 상호 연결이 되어야 한다. 이를 위해서 고속 네트워크를 기반으로 한 NFS의 이용이 필수적이다. 둘째로 제한된 자원의 한계를 극복하기 위한 메모 공유 라이브러리가 필요하다. 셋째로 이기종간 프로세서에 최적화된 병렬 처리용 컴파일러를 이용해야 한다. 가장 중요한 부분은 이기종간의 처리 능력에 따른 작업을 고르게 분배할 수 있는 작업 스케쥴링이 수행되어야 하며, 이는 처리하고자 하는 데이터의 형태에 따라 매우 가변적이므로 해당 데이터 도메인에 대한 엄밀한 사전 벤치마킹이 수행되어야 한다. 이러한 요구조건을 대부분 충족하는 Open-CL ver1.2(https://www.khronos.org/opencl/)를 이용하였다. 최신의 Open-CL 버전은 2.2이나 본 연구를 위하여 준비한 4가지 이기종 시스템에서 모두 공통적으로 지원하는 버전은 1.2이다. 실험적으로 선정된 4가지 이기종 시스템은 1) Windows 10 Pro, 2) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-x86_64, 3) MAC OS X 10.11 4) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-ARM Cortext-A15 이다. 비교 분석을 위하여 NVIDIA 사에서 제공하는 Pascal Titan X 2식을 SLI로 구성한 시스템을 준비하였다. 개별 시스템에서 별도로 컴파일 된 바이너리의 이름을 통일하고, 개별 시스템의 코어수를 동일하게 균등 배분하여 100 Hz의 데이터로 입력이 되는 온도 정보와 조도 정보를 입력으로 하고 이를 습도정보에 Linear Gradient Descent Optimizer를 이용하여 Epoch 10,000회의 학습을 수행하였다. 4종의 이기종에서 총 32개의 코어를 이용한 학습에서 17초 내외로 연산 수행을 마쳤으나, 비교 시스템에서는 11초 내외로 연산을 마치는 결과가 나왔다. 기보유 하드웨어의 적절한 활용이 가능한 심층학습 기법에 대한 연구를 지속할 것이다

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권4호
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• pp.375-383
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• 2004

최근에 사용 편이성으로 인해 다양한 무선 이동 네트워크들이 널리 보급되면서, 무선 네트워크성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 무선 네트워크에서의 패킷 손실은 유선 네트워크의 혼잡이 아닌, 전파 오류로 인해 빈번히 발생되기 때문에, 시뮬레이션에서 무선 네트워크의 성능을 정확히 평가하기 위해서는 알맞은 무선 채널 모델을 채택해야 한다. 적합한 채널 모델은 사용 주파수 영역, 신호출력, 방해물 존재 유무, 평가하는 프로토콜의 비트 오류에 대한 민감성 둥 여러 가지 변수를 고려하여 선택해야 한다. 본 논문에서는 센서(Sensor) 채널의 고 전파 오류 특성을 분석하고, 센서 채널에 알맞은 채널 모델을 결정한다. 또한 센서 네트워크에서 수집한 비트 오류 데이타와 다양한 이론적 무선 채널 모델링 방식을 이용하여 링크계층 FEC(Forward Error Correction) 알고리즘과 TCP 성능 변화를 평가한다. 10일간의 센서 채널 트레이스와의 비교 분석에 의하면, CM(Chaotic Map) 모델은 센서 채널의 BER 편차와 PER(Packet Error Rate) 같을 각각 3배와 10배 이내의 오차 범위에서, 다른 모델은 수십 배 이상 오차범위에서 예측한다. FEC 알고리즘과 세가지 TCP (Tahoe, Reno, 그리고 Vegas) 시뮬레이션 실험에서도 CM 모델은 트레이스와 유사한 성능 변화를, 다른 모델은 최대 10배 이상의 오차를 보인다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권3호
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• pp.34-42
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• 2008

정확한 지리위치 좌표를 나타내는 기준점은 국가의 중요한 자산으로써 전국토의 측량과 기타 측량 사업에 사용되고 있다. 유비쿼터스 기술의 발전으로 위치정보는 우리 생활에서 중요한 역할을 하고 있다. 현재 RFID (Radio-Frequency Identification)와 같은 유비쿼터스 기술을 기준점 관리 시스템에 융합함으로써 관리의 효율성을 제고하기 위해 여러 분야에서 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 데이터 관점에서 기준점 관리를 위한 호환성과 효율적인 검색에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 온톨로지 기술을 사용하여 기준점 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 데이터 모델링을 구축하고 그의 적용 방안에 초점을 두어 연구한다. 제안된 온톨로지 기반의 검색 시스템은 계층적 검색으로 사용자의 반복된 검색 수행을 줄일 수 있고, 연관 검색으로 검색 시간을 줄일 수 있는 장점이 있다. 또한, 사용자 인터페이스와 관련된 소스 코드를 수정하지 않고 카테고리와 속성의 항목을 편집할 수 있는 효과적인 검색 시스템 구축 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권5호
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• pp.451-460
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• 2005

본 논문은 ffGA상에서 에너지 효율이 높은 데이터 경로 설계 방법론을 제안한다. 에너지, 처리시간, 그리고 면적간의 트레이드오프를 이해하기 위하여, 도메인 특성 모델링, coarse-grained 성능평가, 설계공간 조사, 그리고 로우-레벨 시뮬레이션 과정들을 통합한다. 도메인 특성 모델링 기술은 도메인의 특성에 따른 시스템 전체의 에너지 모에 영향을 미치는 여러 가지 구성요소와 파라미터들을 식별함으로써 하이-레벨 모델을 명시한다. 도메인이란 주어진 어플리케이션 커널의 알고리즘에 대응하는 아키텍쳐 패밀리이다. 하이-레벨 모델 또한 에너지, 처리시간 그리고 면적을 예측하는 함수들로 구성되어 트레이드오프 분석을 용이하게 한다. 설계 공간 조사(DSE)는 도메인에 명시된 설계 공간을 분석하여 설계 셋을 선택하도록 한다. 로우-레벨 시뮬레이션은 설계 공간 조사(DSE)에 의해 선택된 설계와 최종 선택된 설계의 정확한 성능평가를 위하여 사용된다. 본 논문에서 제안한 설계 방법은 매트릭스 곱셈에 대응하는 알고리즘과 아키텍쳐 패밀리를 사용한다. 제안된 방법에 의해 검증된 설계는 에너지, 처리시간과 면적간의 트레이드오프를 보인다. 제안된 설계 방법의 효율성을 보이기 위하여 Xilinx에서 제공되는 매트릭스 곱셈 커널과 비교하였다. 성능 비교 메트릭으로 평균 전력 밀도(E/AT)와 에너지 대 (면적 x 처리시간)비를 사용하였다. 다양한 문제의 크기에 대하여 Xilinx설계들과 비교하였을 때 제안한 설계 방법이 전력밀도(E/AT)에서 평균 $25\%$우수하였다. 또한 본 논문에 제안한 설계의 방법을 MILAN 프레임워크를 이용하여 구현하였다.