• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.461-475
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• 2006

본 논문은 Ka/K 통신 대역 및 Ku 방송 대역에서 동작하는 무궁화 3호 정지 궤도 위성을 이용하여 화상 전화, 인터넷과 같은 위성 멀티미디어 및 방송 서비스를 제공하는 이동체 탑재형 안테나 시스템 설계에 관한 것이다. 앙각 방향으로 팬 빔 특성을 갖는 안테나 시스템의 방사부는 준-오프셋 이중 성형 반사판과 삼중 대역 급전기로 구성된다. 또한, 삼중 대역 급전기는 돌출 유전체 막대를 이용한 Ka/K 이중 대역 급전기 및 원형 편파기, 직교 모드 변환기 그리고 Ku 대역 원형 편파 급전 배열로 구성된다. 특히, Ka/K 이중 대역 원형 편파기는 제작이 용이한 comb 구조를 사용하여 구현되었다. Ku 대역 급전 배열은 이동시 위성을 고속으로 추적하기 위하여 전자 빔을 형성할 수 있는 $2{\times}2$ 능동 위상 배열 구조를 갖는다. 그리고, 급전 배열에서 $90^{\circ}$ 하이브리드 결합기를 이용하여 원형 편파를 생성하는 4개의 방사 소자들을 $90^{\circ}$씩 회전하여 배열함으로써 원형 편파 특성을 개선하였다. Ku 대역 전자 빔을 생성하는 4개의 빔 성형 채널은 출력에서 주 빔 채널 및 추적 빔 채널로 구분되며, 각 채널의 내부 구성 유니트들의 잡음 온도 기여도를 바탕으로 채널 잡음 온도 특성을 분석하였다. 제작된 안테나 시스템으로부터 측정된 Ka 송신 채널의 $P_{1dBc}$ 출력은 34.1 dBm 이상, K/Ku 수신 채널의 잡음 지수는 각각 2.4 dB 및 1.5 dB 이하의 전기적인 성능들을 보여주었다. 안테나 시스템은 근접 전계 측정 방법을 사용하여 삼중 대역에서의 주 편파 및 교차 편파 방사 패턴들을 측정하였다. 특히, Ku 대역의 방사 패턴 측정은 급전 배열들의 독립 여기에 의한 부분 방사 패턴들을 측정하여 각 능동 채널들의 초기 위상들을 보정한 후 이루어졌다. 안테나 시스템의 Ka/K/Ku 대역에서 측정된 안테나 이득은 각각 39.6 dBi, 37.5 dBi, 29.6 dBi 이상이었으며, 그리고 Ka 대역 송신 EIRP는 43.7 dBW 이상, K/Ku 대역 수신 감도 G/T는 각각 13.2 dB/K와 7.12 dB/K 이상의 우수한 시스템 성능들을 보여주었다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권3호
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• pp.127-143
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• 2022

최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.73-82
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• 2009

CMOS 카메라는 저가격, 저전력, 소형화의 장점을 이용해 휴대폰카메라, 자동차 산업, 의학 및 센서 네트워크, 로봇제어, 보안 분야의 연구에서 이용되고 있다. 특히 다중카메라(Multi-Camera)기반의 $360^{\circ}$ 전방향 카메라(Omni-directional Camera)의 소프트웨어, 통신간섭 및 지연과 복잡한 영상제어 문제가 있으며, 하드웨어 분야에서는 다중카메라의 효율적인 관리 및 소형화의 문제를 지닌다. 기존 시스템은 다수 카메라를 제어하고 카메라 영상을 송수신하기 위해 카메라별 고성능 MCU로 구성된 임베디드 시스템(embedded system)과 별도의 제어 시스템(control system) 같이 다계층 시스템(Multi-layer system)으로 구성된다. 하지만 본 시스템은 단일구조로 저성능 MCU 기반에 고속 동기화기법으로 카메라 제어 및 영상 수집이 가능하도록 SLAVS(Small size/Low power Around View System)을 제안하였다. 화각 $110^{\circ}$ CMOS 카메라 여러 대를 이용하여 $360^{\circ}$전방향을 촬영하는 저성능 MCU로 카메라의 제어 및 영상 수집이 가능한 전방향 카메라 초기모형이다. 결과적으로 저전력 CMOS 카메라 4대를 하나의 MCU에 연결하여 개별 카메라에 대한 동기 유지, 제어 및 송수신을 구현하고 이를 기존의 시스템과 비교하였다. MCU를 통한 개별 인터럽트 처리로 카메라별 동기를 제어, 기억하여 Target과 CMOS 카메라와 MCU간의 재동기를 최소화하여 데이터 전송의 효율성을 높였다. 또한, 사용자 선택에 따라 4개의 영역으로 구분된 영상을 각기 또는 하나로 Target에 제공할 수 있도록 하였다. 마지막으로 개발된 카메라 시스템의 동기 및 데이터 전송 시간, 이미지 데이터 유실 등의 성능 비교, 분석을 하였다.