• 제목/요약/키워드: 데이터 변환 모듈

검색결과 207건 처리시간 0.024초

IoT 빅데이터 수집을 위한 IP기반 이기종 네트워크 인터페이스 연동 게이트웨이 (IP-Based Heterogeneous Network Interface Gateway for IoT Big Data Collection)

  • 강지헌
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제23권2호
    • /
    • pp.173-178
    • /
    • 2019
  • 최근 스마트 홈, 스마트 보안, 스마트 팩토리 등 IoT 환경에서 생성, 수집, 계측되는 데이터의 종류 및 양이 증가하고 있다. IoT 서비스를 위한 요소기술에는 원하는 정보를 측정하기 위한 센서 장치, 해당 장치를 컨트롤할 수 있는 임베디드 소프트웨어, 측정된 데이터를 송수신할 수 있는 네트워크 프로토콜, 수집된 데이터를 분석/저장할 수 있는 빅데이터 및 인공지능 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 다양한 IoT 장치에서 활용되고 있는 다양한 네트워크 프로토콜을 하나의 통합된 장치에서 처리할 수 있는 장치 개발에 초점을 맞추고 있으며, 이를 실현하기 위한 이기종 네트워크 인터페이스 IoT 게이트웨이를 제안한다. OpenWrt 기반의 유무선 공유기를 활용하였으며, 무선 센서 네트워크 프로토콜의 IP기반 통신을 위해 6LoWPAN 스택을 이용하여 BLE와 IEEE 802.15.4 통신 모듈을 연동하였고, 자체 개발한 파이썬 기반 미들웨어를 이용하여 Z-Wave, LoRa 통신 모듈에서 송수신 되는 패킷을 IP 패킷을 변환하여 전송하는 기능을 개발하였다. 개발된 IoT 게이트웨이가 IoT 빅데이터를 효과적으로 수집할 수 있는 장치로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

고차원 매핑기법과 딥러닝 네트워크를 통한 정형데이터의 분류 (Classification of Tabular Data using High-Dimensional Mapping and Deep Learning Network)

  • 김경택;장원두
    • 사물인터넷융복합논문지
    • /
    • 제9권6호
    • /
    • pp.119-124
    • /
    • 2023
  • 최근 딥러닝은 다양한 분야에서 전통적인 기계학습에 비해 월등히 높은 성능을 보이고 있으며, 패턴인식을 위한 보편적인 방법으로 자리 잡아 가고 있다. 하지만, 이에 비해 정형데이터를 사용하는 분류 문제에서는 여전히 머신러닝 기법이 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 정형데이터를 고차원 텐서로 변환하는 네트워크 모듈을 제안하며, 이 모듈을 보편적인 딥러닝 네트워크와 함께 구성하여 정형데이터의 분류 문제에 적용하였다. 제안된 방법은 4종의 데이터셋을 활용하여 학습 및 검증되었으며, 제안된 방법은 90.22%의 평균 정확도를 달성하여, 최신 딥러닝 모델인 TabNet에 비해 2.55%p 높은 정확도를 보였다. 제안된 방법은 컴퓨터 비전 분야에서 높은 성능을 보이는 다양한 네트워크 구조를 정형데이터에 활용할 수 있다는 점에서 의미가 있다.

JPEG 인코더용 고속 변환 및 양자화에 관한 연구 (A Study on High-Speed Transform and Quantization for JPEG Encoder)

  • 노시찬;김경현;이민수;손승일
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
    • /
    • pp.825-828
    • /
    • 2007
  • 오늘날 영상정보는 여러 분야에 있어 아주 큰 비중을 차지하고 있다. 다량의 정보를 가진 영상 신호의 효율적인 전송이나 저장에는 많은 제약이 따르게 되므로 고속의 영상 압축 관련 기술의 개발은 필수적이다. 본 논문은 JPEG에서 표준규격으로 채택하고 있는 DCT 및 양자화의 하드웨어에 적합한 고속연산 알고리즘을 연구하였고, JPEG 인코더에 적용 가능한 효율적인 회로 구조를 설계하였다. 연구된 DCT 및 양자화 모듈을 VHDL언어로 설계 및 합성하였으며 설계된 모듈은 영상 압축의 고속데이터 처리에 응용 가능하다.

  • PDF

유비쿼터스 환경을 위한 SCORM 기반의 학습지원 프레임워크 (The SCORM Based Learning Support Framework for Ubiquitous Environment)

  • 정화영;홍봉화
    • 한국항행학회논문지
    • /
    • 제14권5호
    • /
    • pp.661-667
    • /
    • 2010
  • 많은 기존의 E-러닝은 SCORM과 LMS를 연동하고 있다. 또한 U-러닝은 E-러닝의 하나의 트랜드로 연구되고 있다. 그러나 U-러닝에서 기존의 SCORM과 LMS를 연동하는 방안에 대해서는 매우 미흡하게 제시되고 있다. 본 연구는 기존의 SCORM과 LMS를 연동한 U-러닝 프레임워크를 제안하고자 한다. U-러닝에서 사용하는 각기 다른 모바일 기기의 특성을 반영하기 위하여 모바일 기기 변환모듈과 학습객체 재구성 모듈을 이용하였다. 특히 모바일 기기 정보는 모바일 기기 메타데이터를 사용하여 저장하고 관리하였다.

V-PCC 부호화기의 그리드 기반 세그먼트 정제 고속화 (Fast Grid-Based Refine Segmentation on V-PCC encoder)

  • 김유라;김용환
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
    • /
    • pp.265-268
    • /
    • 2022
  • Video-based Point Cloud Compression(V-PCC) 부호화기의 세그먼트 정제(Refining segmentation) 과정은 3D 세그먼트를 2D 패치 데이터로 효율적으로 변환하기 위한 V-PCC 부호화기의 핵심 파트이지만, 많은 연산량을 필요로 하는 모듈이다. 때문에 이미 TMC2 에 Fast Grid-based refine segmentation 과정이 구현되어 있으나, 아직도 세그먼트 정제 기술의 연산량은 매우 높은 편이다. 본 논문에서는 현재 TMC2 에 구현되어 있는 Fast Gridbased Refine Segmentation 을 살펴보고, 복셀(Voxel) 타입에 따른 특성에 맞춰 두 가지 조건을 추가하는 고속화 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 압축성능(BD-BR)은 TMC2 와 거의 차이를 보이지 않았지만, 모듈 단위 평균 10% 연산량이 절감되는 것을 확인하였다.

  • PDF

피쳐 퓨전 모듈을 이용한 콘포머 기반의 노인 음성 인식 (Conformer-based Elderly Speech Recognition using Feature Fusion Module)

  • 이민식;김지희
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
    • /
    • 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
    • /
    • pp.39-43
    • /
    • 2023
  • 자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition, ASR)은 컴퓨터가 인간의 음성을 텍스트로 변환하는 기술이다. 자동 음성 인식 시스템은 다양한 응용 분야에서 사용되며, 음성 명령 및 제어, 음성 검색, 텍스트 트랜스크립션, 자동 음성 번역 등 다양한 작업을 목적으로 한다. 자동 음성 인식의 노력에도 불구하고 노인 음성 인식(Elderly Speech Recognition, ESR)에 대한 어려움은 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 노인 음성 인식에 콘포머(Conformer)와 피쳐 퓨전 모듈(Features Fusion Module, FFM)기반 노인 음성 인식 모델을 제안한다. 학습, 평가는 VOTE400(Voide Of The Elderly 400 Hours) 데이터셋으로 한다. 본 연구는 그동안 잘 이뤄지지 않았던 콘포머와 퓨전피쳐를 사용해 노인 음성 인식을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 콘포머 모델보다 높은 수준의 정확도를 보임으로써 노인 음성 인식을 위한 딥러닝 모델 연구에 기여했다.

  • PDF

스마트폰과 Google Earth를 이용한 TS 측량 및 가시화 안드로이드 앱 개발 (Development of an Android-based App for Total Station Surveying and Visualization using Smartphone and Google Earth)

  • 박진우;이성규;서용철
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제29권2호
    • /
    • pp.253-261
    • /
    • 2013
  • 최근 측량 및 지형 공간정보 분야의 기술들은 정보통신기술 발달로 사용자 친화적인 기술로 발전하고 있다. 그러나 현장에서 측량성과와 측량한 지점의 좌표를 알기 위해서는 노트북, 태블릿 PC 및 테스크톱 PC 등의 보조 장치와 토탈스테이션을 연결하여 관측 데이터를 얻어야 하는 불편함이 있다. 따라서 본 연구에서는 토탈스테이션과 스마트폰 간의 블루투스 무선 통신을 통하여 현황측량이 가능하며, 실시간으로 측정된 데이터를 인터넷 지도에 맵핑하고, 측량성과를 나타낼 수 있는 앱을 개발하였다. 개발된 앱은 블루투스 모듈, 트래버스측량 모듈, 현황측량 모듈, 그리고 좌표변환 모듈로 구성되어 있으며 현장에서 외업과 내업을 동시에 수행할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구는 현장에서의 토탈스테이션의 운용 능력과 사용자의 편의성을 향상시키는데 크게 기여할 것으로 사료된다.

지상파 DMB와 TPEG 소프트웨어 디코더의 개발 (Development of Software Decoder for T-DMB and TPEG)

  • 변환식;김재철;홍인식;이상정
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (D)
    • /
    • pp.37-39
    • /
    • 2006
  • 최근 지상파 DMB 방송이 실시됨에 따라 이를 이용한 교통여행정보(Traffic and Travel Information, TTI)제공에 대한 관심이 증대되고 있고, 현재 DMB 방송을 통한 TPEG(Transport Protocol Experts Group) TTI 데이터 시범 서비스 실시 중에 있다. 본 논문에서는 DMB 방송의 수신 뿐만 아니라 TPEG TTI 데이터를 수신하고 이를 기존의 네비게이션 서비스와 연동하여 처리할 수 있는 DMB 방송 및 TPEG 수신 소프트웨어 디코더를 개발한다. 개발되는 디코더는 DMB가 제공하는 오디오 및 비디오 방송을 수신하면서 TPEG TTI 데이터를 GPS/GIS 모듈과 연동 처리하여 사용자에게 동적인 위치기반 네비게이션 서비스를 제공한다.

  • PDF

의료영상 시스템에서의 효율적인 이미지 데이터 저장의 설계 (Archieture of Effective Image Data Storage System in PACS)

  • 유승범;김민수;김용빈;신동규;신동일
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
    • /
    • pp.113-116
    • /
    • 2002
  • PACS는 의학용 영상 정보의 저장, 판독 및 검색 기능 등의 수행을 통합적으로 처리하는 시스템을 말한다. 그 중 방사선 검사 곁과를 디지털 이미지로 변환하여 대용량 기억장치에 저장시키는데 기에 따른 저장장치의 비용증가와 데이터의 효율적인 관리가 필요하게 되었다. 따라서 의료 영상 데이터의 효율적인 이동을 위한 이미지 저장 시스템의 모듈을 설계하였다.

  • PDF

MATLAB 기반 다중마커 데이터 분석시스템 개발 (Development of MATLAB-Based Multi-Marker Data Analysis System)

  • 김승일;최광원;조상연;김종대;김유섭;박찬영;송혜정;신규성;경민선;김영목;박형기;이은영;이명선;김종원
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
    • /
    • pp.180-183
    • /
    • 2011
  • 본 논문에서는 진단 검사 의학 분야에서 통계적 지식이나 도구사용능력이 부족한 임상의학자들을 위해 개발된 통계적 데이터 분석 시스템을 소개한다. 개발된 시스템은 질병진단에 필요한 다중 바이오마커 데이터를 Luminex장비를 통하여 측정한 후, 분석이 용이한 형태로 변환하는 시각화 기술과 데이터에 내재된 패턴을 찾아내어 유용한 지식을 생성하는 데이터 마이닝 기술을 포함한다. 주요 모듈로는 마커선택, 데이터 시각화, 마커 평가 모듈로 구성되며 MATLAB을 기반으로 개발되었다.