NOW(Network of Workstations)는 병렬 프로그램들을 수행하기 위한 플랫폼으로 많이 고려되어지고 있다. NOW에서 병렬 프로그램이 좋은 성능으로 실행되기 위해 해결되어야할 기본적인 문제들 중 하나가 작업의 스케쥴링 문제를 효율적으로 결정하는 것이다. 현재 NOW에 관한 대부분의 연구는 NOW를 구성하는 모든 워크스테이션이 같은 처리 능력을 가지고 있다고 가정하고 있다. 본 논문에서는 NOW를 구성하는 워크스테이션들이 다른 계산 능력을 가지고 있는 것을 고려한다. 이질적인 계산 능력을 가지고 있는 워크스테이션들로 구성된 NOW에 적용할 수 있는 10가지 공간 분할 스케쥴링 방법을 제시하 고, 시뮬레이터를 통하여 이 스케쥴링 정책들을 비교한다. 시뮬레이터는 합성된 순차/병렬 부하를 입력으로 받아 병렬 작업의 응답 사간과 기다림 시간을 성능 지표로 발생시킨다. 실험 결과 워크스테이션의 계산 능력에 비례하여 병렬 프로그램을 이질적으로 분할하는 경우가 균등 분할하는 경우보다 성능이 우수함을 알 수 있었다. 병렬 프로세스를 수행하는 워크스테이션에 소유자가 돌아온 경우 병렬 프로세스를 새 유휴 워크스테이션에 이주하는 것보다는 단지 우선 순위를 낮추는 것이 높은 성능을 보여 주었다. 우선 순위 낮춤을 사용하는 이질적 분할의 경우 적응 할당 정책이 넓은 범위의 병렬 프로그램 도착시간에서 좋은 성능을 보이나 부하 불균형이 높아지는 경우 수정된 적응 할당 정책이 높은 성능을 보여준다 .
최근, 무인항공촬영시스템(UAV, UAS, 또는 드론)은 자료취득을 위한 플랫폼 및 측정기기로서 사진측량의 응용분야, 특히 고밀도 측점자료(HDPC : High Density Point Clouds) 구성에 큰 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 저가회전익 UAS 영상에 의한 시험대상지 지표면의 고밀도 측점자료를 구성하고 위치 정확도를 평가한 내용이다. 정확도 평가는 62개의 지상 검사점에 대한 Network RTK GNSS 측량 결과를 기준으로 UAS 기반 HDPC 모형의 좌표와 비교 검토하였다. 연구결과, 작업지역 정사영상 내, 검사점의 평면 및 수직 좌표성분의 평균제곱근오차(RMSE)는 각각 ${\sigma}_H={\pm}0.102m$ 및 ${\sigma}_V={\pm}0.209m$, 수직 좌표성분의 최대오차는 0.570m로서 '영상지도제작 작업규정'에 따른 축척 1:1000(출력 시, 평면위치오차 1m)의 정사영상모자익 제작이 가능하였다. 또한, 격자규격 $1m{\times}1m$, 수치지도축척 1:1000의 수치표고모델을 제작할 경우, '항공레이저측량 작업규정'제한 기준에는 약간 미흡하였지만, 소규모지역을 대상으로 회전익 무인항공촬영시스템에 의한 축척 1:1000~1:2500의 정사영상 및 수치표고모델 제작의 가능성을 확인할 수 있었다.
실시간 공중 자료획득 시스템은 긴급상황에서 DEM, 정사영상과 같은 공간정보를 실시간으로 생성하기 위해 빠른 자료 수집을 수행하는 시스템이다. 이러한 시스템에서 GPS와 INS는 플랫폼의 위치와 자세정보를 획득 하는데 중요한 역할을 한다. 그러므로 이번 연구에서는 실시간 공중 자료획득 시스템에 장착될 GPS/MEMS IMU 센서의 성능을 평가하였다. 그리고 시뮬레이션 데이터를 통하여 실시간 자료 수집에 더욱 적절한 GPS/INS 통합 알고리즘을 확인하였다. 정지 상태와 이동 상태에서의 GPS/MEMS IMU 센서 성능 평가 결과 각각 3$\sim$4m, 2$\sim$3m의 위치오차를 확인하였다. 또한 자기장 센서를 사용하는 Aerospace 모드에서 더 높은 정밀도의 자세 결과를 확인하였다. EKF와 UKF의 비교에서는 직선 뿐만 아니라 곡선에서도 많은 차이를 보이지 않았다. 하지만 계산 시간에서 EKF가 UKF에 비하여 약 25배 빠르므로 실시간 공중 자료획득 시스템의 GPS/INS 통합 알고리즘에는 EKF가 더욱 적합한 것으로 판단된다.
스마트폰 기반 길안내 애플리케이션은 일상생활에서 매우 유용하다. 또한 비용 효율적이고 사용자 친화적인 내비게이션은 많은 고객을 유치할 수 있다. 하지만 스마트폰을 사용하여 지하철 역사와 같은 지하공간에서 정확한 내비게이션을 제공하는 것은 여전히 어려운 과제이다. 방문객이 지하공간에서 필요할 때마다 언제 어디서나 스마트 폰으로 길 안내를 제공받을 수 있다면 더 편리한 모빌리티 서비스를 제공할 수 있다. 본 연구는 지하철을 이용하는 고객에게 출입구에서 열차 플랫폼까지의 길 안내 시스템을 개발하고 있다. 경로탐색은 새로 제안한 QR 마커와 증강현실(AR)을 적용하여 스마트폰의 광학적 툴로 위치정보를 파악하여 경로안내 정보를 실내 지도 없이 제공하는 비용 효율적인 스마트 폰 알고리즘에 해당한다. 또한 이 알고리즘은 교통약자들에게 별도의 Barrier Free 경로로 안내하는 모듈도 제공하고 있다.
본 연구는 4차 산업혁명 시대에 대응한 조경학 분야의 적용방안을 살펴보는데 목적이 있으며, 4차 산업혁명의 동향을 분석하고 이에 따른 조경학 분야에의 적용방안을 모색한 결과는 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명은 디지털 기술을 기반으로 하는 혁신적 변화를 의미하며 지능정보기술 기반 가치창출을 추구하고 있으며, 기술혁신을 통한 지속적 성장이 이루어지고 있다. 이에 조경학 분야에서도 많은 양의 정보를 취합하고 이를 창의적으로 재가공할 수 있는 전문성이 요구되며, 시대적 변화에 유연하게 대처할 수 있는 전략 마련이 요구된다 하겠다. 둘째, 조경학 분야에서의 4차 산업혁명 대응 기술적용 현황을 살펴본 결과, 드론을 활용한 측량 기술이나 글로벌 맵핑 등의 정밀분석결과 구축, 3차원 설계 시뮬레이션, VR 등이 일반화되고 있으며, 전통조경 분야에서는 조경공간 구성요소에 대한 정밀 실측자료 구득에 노력을 기울이고 있다. 셋째, 향후 4차 산업혁명 시대에 따른 조경학 분야의 적용방안은 기술 분야에서 정밀기술의 보급 및 프로그램의 보급, 공유 플랫폼 제공 등이 요구되며, 이에 대해 제도적으로 표준화된 프로세스가 구축되어야 할 것이다. 또한 기술개발을 위한 경제적 지원과 전문인력 양성을 위한 교육적 노력이 지속되어야 한다.
지형기후학을 기반으로 한 소기후모형은 전자기후도를 제작하기 위해 개발되었고 농림업 현장의 농장단위로 적용이 가능한 고해상도 규모로 발전하였다. 본 총설에서는 이러한 소기후모형의 미래 발전방향을 제시하고자, 그동안의 개발 및 발전과정을 다시 조망하였다. 우리나라 농산촌의 특징은 지형이 복잡 다양하며, 소규모로 구성되어 있어 기상과 기후의 공간적인 변이가 크다. 식물의 생육을 지배하는 농림기후는 공간 규모에서 소기후로 분류되어, 중규모인 기상청 종관기상관측(ASOS) 정보만으로는 활용이 제한된다. 이에 농림업에서 활용 가능한 기후정보를 효과적으로 모의하기 위해 소기후모형이 개발되고 발전되어 왔다. 작은 집수역을 대상으로 연구된 전자기후도는 전산처리 기술의 발전과 더불어 전국 범위의 고해상도 분포도 제작이 가능하게 되었으며, 과거 평년뿐 아니라, 미래 기후변화 시나리오, 나아가 실황과 예보자료를 실시간으로 처리하는 데 이르렀다. 최종적으로 상세화된 기상예보를 바탕으로 농장 단위로 재배작물의 생육진행과 재해예보를 제공할 수 있는 농업기상재해 조기경보서비스로 완성되었다. 기후위기 시대에 재해로 인한 피해를 경감하기 위해 세계적으로 조기경보시스템의 확대를 추진하고 있는 바, 진보된 소기후모형을 적용한 농업기상재해 조기경보서비스는 기술발전을 통해 적용대상 지역을 확대해 나아가야 할 것이다. 조기경보서비스가 디지털 기반의 지속가능한 농림생태-사회시스템에 기여하는 핵심 기술이 되기 위해서는, 실측 기반의 다양한 검보정 자료가 구축되어 적용되어야 하며, 사용자들과 농림업 현장의 목소리를 반영하여 지속가능발전의 패러다임을 담아내는 유기적인 플랫폼이 되어야 할 것이다.
현실공간의 정보를 가상의 공간으로 모사하는 디지털 트윈 기술은 다양한 분야에서 채택되고 있다. 디지털 트윈에 대한 관심은 Industry 4.0 기반의 스마트제조와 같은 첨단 제조 분야를 중심으로 관심이 커지고 있다. 그리고 디지털 트윈의 시스템을 운영하면 수많은 데이터가 발생하며 기술의 분야에 따라 발생하는 데이터는 특성이 다르기때문에 효율적으로 자원을 관리하고, 최적화된 디지털 트윈 플랫폼 기술이 필요하다. 첨단 제조 분야를 중심으로 디지털 트윈의 파이프라인에 대한 연구가 지속적으로 진행되어 왔으나 플랜트 분야의 데이터에 적합한 고속의 파이프라인 연구는 아직 부족하다. 그렇기에 본 논문에서는 Apache Kafka를 통해 고속으로 쏟아지는 플랜트분야의 디지털 트윈 데이터에 특화된 파이프라인 설계 방식을 제안한다. 제안된 모델은 플랜트의 정보를 revit 기반으로 적용하고, 플랜트에 특화된 데이터를 Apache Kafka 통해 수집하며, 경량화된 CFD엔진을 탑재하여 기존의 제조 분야의 디지털 트윈 기술보다 플랜트분야에 적합한 디지털 트윈의 모델을 구현할 수 있다.
한반도 지진 재해 대비를 위해 지난 5년간 활성 단층 조사가 수행되어 왔다. 특히 피복 활성단층 조사는 항공 LiDAR 기반 지형 분석, 지표 지질 조사, 지구 물리 탐사 결과를 종합하여 피복된 단층면에 대한 트렌치 조사를 수반한다. 하지만 이러한 트렌치 조사에 의해 발견된 단층면은 한시적으로 연구된 후 복구되기 때문에 트렌치 단층면 현장에 대한 정보는 논문 및 보고서 등과 같은 정성 자료로 남게 된다. 이와 같은 한시적 지질 연구의 한계를 보완하기 위하여 이 연구에서는 지상 LiDAR를 활용하여 트렌치 단층면에 대한 3차원 점군 자료를 생성하고 디지털 공간상에서 트렌치 현장을 복원하였다. 지상 LiDAR 탐사는 양산 단층 지역에서 수행된 두 곳의 트렌치 조사 지점에서 수행되었으며, LiDAR 점군의 기본 속성값인 진폭과 반사도 이외에도 디지털 카메라를 활용하여 트렌치 단층면의 색상 정보도 측정하였다. 측정된 자료는 평균 0.003 m의 정합 오차를 가지는 3차원 점군 자료로 변환되어 트렌치 형상을 정교하게 복원하였다. 하지만 LiDAR 스캔 위치에 따라 점군의 진폭과 반사도 값이 변화되었으며, 햇빛 노출 정도에 따라서 트렌치 단면의 색상 정보가 다르게 형상화 되어 후처리 과정의 고도화가 필요함을 시사하였다. 이러한 점군 자료는 대용량 파일로 존재하고 점군 자료 가시화 방법 또한 제한적이기 때문에 3차원 점군 자료에 대한 연구자 간 공유가 어렵다. 이에 대한 대안으로 오픈소스 플랫폼인 Potree를 활용하여 트렌치 점군 자료를 웹 상에서 가시화하는 방법을 제안하였다. 이와 같이 우리는 시간적 그리고 공간적 제약 조건이 따르는 지질 현장 조사에서 지상 LiDAR 자료가 주요 지질 대상에 대한 재현성을 높일 수 있는 동시에 연구자 및 미래 후속 세대에 의해 손쉽게 활용될 수 있음을 보여주고자 한다.
본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트 감성조명 제어 시스템을 제안한다. 제안된 스마트 실내 감성조명 제어 시스템은 생체신호 측정기기와 이동식 스마트 월 패드, 조명 드라이버, 조명기기로 구성하였다. 제어 시스템은 생체신호를 측정하여 감정어휘를 추출하고, 월 패드에서 블루투스를 이용하여 각 조명 드라이버에 제어신호를 조명 드라이버에 전송하며, 조명 드라이버는 제어신호와 주변의 조도정보를 수집하여 확장보드를 통해 조명기기를 제어하도록 설계하였다. 이때, 월 패드에서는 실내 감성조명 제어 알고리즘에 의한 수동제어와 생체신호 모드 선택이 가능하고, 원하는 조명을 선택하여 부분적인 제어도 가능하게 제어 프로그램을 구현하였다. 제안된 스마트 실내 감성조명 제어 시스템의 실험 결과, 필요로 하는 영역의 조명기기에 대하여 선택적 제어와 색온도 가변에 의한 수동 제어와 생체신호 및 감성어휘에 의한 효율적 가변점등을 할 수 있었다. 따라서 상황에 적합한 색상과 밝기를 제어하여 실내 공간 업무 행위에 있어 집중력 및 업무능력 향상을 위한 효과적인 제어가 가능하였다. 그리고 기존 감성조명 제어 시스템보다 전력 소비 및 디머전압, 전격전류를 감소시켰다.
상황인식 서비스라는 개념은 컴퓨팅과 통신을 기반으로 서비스를 제공 받는자의 주변 상황을 컴퓨터가 인식하고 스스로 판단하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 서비스이다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 추론 비용 증가로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 모바일기기에서 상황인식 서비스를 제공받을 수 있도록 PaaS기반의 GAE을 이용한 모바일 클라우드 상황인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 추론 설계 방식은 OWL의 온톨로지와 SWRL 규칙으로 표현되는 시멘틱 추론을 이용한 지식베이스 프레임워크와 규칙 기반의 추론 엔진을 제공하는 Jess를 활용하여 설계한다. 아울러 기존 추론 질의 방식인 시멘틱 검색의 SparQL 질의 추론 방식의 단점을 극복하고자 SWRL형태의 Rule 규칙 정보인 Class, Property, Individual등의 속성값들을 특정 플러그인을 이용하여 Jess 추론 엔진에 연결하도록 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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