본 논문에서는 USB 2.0을 이용하여 고속 GNSS 데이터 수집장치 설계 및 구현을 하였으며 16bit, 5.714MHz의 샘플링 시간을 만족 시키기 위해 USB 펌웨어, 디바이스 드라이버, 응용프로그램 그리고 하드웨어부인 RF, 마이크로프로세서, USB을 설계 및 제작하여 실험 하였고 SDR 프로그램을 통하여 확인하였다.
기존의 물리 센서를 활용한 주차 감지는 주차장 규모가 클수록 큰 비용이 필요하고 이미지 기반의 분석은 개별 주차장에 대한 데이터 라벨링과 학습의 노력이 필요했다. 본 논문은 LoRa(Long Range) 네트워크와 마이크로프로세서를 활용한 IoT기반의 시스템으로 영상데이터를 서버로 전송하고 COCO(Common Object in context) 데이터셋으로 학습된 Mask R-CNN 기반의 모델을 활용한 주차장 내 차량점유 감지 알고리즘을 통해 개별 주차장에 대한 학습 또는 라벨링 없이 주차장 내 주차상태를 식별하고 사용자에게 인터페이스를 통해 실시간으로 주차정보를 제공하는 시스템을 구현한다.
최근 디지털 멀티미디어 응용기기는 휴대 편의성은 물론 하나의 기기에서 다양한 멀티미디어 데이터 처리를 가능하게 하는 기능적 집적이 이루어지고 있다. 이와 같은 추세는 기기가 처리해야 하는 데이터 양의 증가와 이를 수행하기 위하여 요구되는 온칩 메모리의 크기 및 연산 유닛의 고성능화를 요구하여 전력 소비량의 증가를 유발시킨다. 연산 엔진에서 사용되는 대표적인 온칩 메모리인 캐쉬는 전력 사용에 있어서 중요한 비율을 차지하는 구조로 저전력 설계를 위한 구조적 개선의 주요 대상이다. 본 논문에서는 멀티미디어 응용을 수행하는 연산 엔진의 데이터 캐쉬에서 소비되는 전력을 감소시키기 위하여 멀티미디어 응용의 데이터 사용 특성을 파악하여 이 특성을 전력소비를 감소시키는 목적으로 활용 가능한 분할된 캐쉬구조를 제안한다. 그리고 각각의 분할된 캐쉬에 대하여 특정 주소 영역의 데이터 참조를 고정시킴으로써 얻을 수 있는 전력 소비면의 성능 향상을 평가한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 캐쉬 구조는 같은 크기의 직접사상 캐쉬, 2중연관 캐쉬, 4중연관 캐쉬에 대해 유사한 성능을 나타내면서, 각각의 기존 캐쉬 구조와 비교하였을 경우 33.2%, 53.3% 및 70.4%만큼 감소된 전력으로 동작 가능하다.
최근 생명 공학 기술의 발달로 마이크로 단위의 실험이 가능해지고 하나의 칩상에 수 만개의 유전자들의 발현 양상을 보다 쉽게 관찰할 수 있게 되었다. DNA 칩 기술에 의해 얻어지는 마이크로어레이(microarray) 데이터는 세포나 조직 내의 유전자 발현도(expression level)를 측정한 것으로 질병 진단이나 유전자 기능 예측 등에 이용되고 있다. 본 논문에서는 대량의 시계열 마이크로어레이 데이터 분석을 위해 효율적으로 데이터의 차원을 판단하는 점진적 주성분 분석을 이용하여 데이터의 차원을 축소 한다. 제안된 방법은 실제 시계열 마이크로어레이 데이터인 yeast cell cycle 데이터에 적용되었고, 데이터 차원 축소에 대한 효율성을 검증하기 위해 클러스터링을 수행하였다. 그 결과 데이터를 축소하여 클러스터링을 수행한 경우 학습 성능이 향상 된 결과를 보였다.
현재 ARM7 TDMI 마이크로프로세서는 소프트웨어 루틴들의 반복 알고리듬을 사용하여 정수 나눗셈 연산을 처리하고 있어 많은 명령어 수와 긴 수행 시간을 갖는다. 본 논문은 ARM7 TDMI 마이크로프로세서의 연산기능 중 구현되지 않은 정수 나눗셈 연산 기능을 제안하였다. 이를 위해 부호 없는 정수 나눗셈 명령어인 ‘UDIV’명령어와 부호 있는 정수 나눗셈 명령어인 ‘SDIV’ 명령어를 새로 정의하였으며, 명령어들의 수행하기 위해 ARM7 TDMI 마이크로프로세서의 데이터 패스에 나눗셈 알고리듬을 적용하였다. 적용한 나눗셈 알고리듬은 비복원 알고리듬이며, 기존의 데이터 패스를 최대한 이용하여 추가되는 하드웨어 유닛을 최대한 줄였다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 HDL(Hardware Description Language)을 이용하여 RTL(Register Transfer Level)에서 설계하여 시뮬레이션 하였으며, 현재 ARM7 TDMI 마이크로프로세서의 정수 나눗셈 연산 처리 방법과 제안된 구조에서의 정수 나눗셈 연산 처리 방법을 수행 시간과 수행 명령어 수 측면에서 비교하였으며, 기존의 논문에서 제안한 정수 나눗셈기와 수행 시간과 추가되는 하드웨어 면적을 비교하였다.
마이크로서비스 아키텍쳐(Microservice Architecture)는 실시간 실감 미디어 방송시스템과 같이 대규모 분산시스템에 적합한 서비스 아키텍쳐의 하나이다. 스케일-아웃(Scale-Out)기법 과 같은 수평적 성능 확장이 쉽기 때문에 최근 넷플릭스나 트위터와 같은 서비스 플랫폼 업체들이 앞다투어 이와 같은 시스템을 도입하고 있다. 또한 마이크로 서비스 아키텍쳐는 기존의 REST와 같은 웹 API에서 처리하기 어려운 영상처리나 실시간 데이터 분석 등을 비동기 기반의 프로세싱를 이용하여 처리 가능하게 하고 있다. 본 논문은 IoT 센서 데이터 분석이나 대용량 실감미디어를 실시간으로 편집하는 클라우드 기반 영상편집과 같은 다수의 이벤트들이 스트림으로 발생하며 플랫폼 내에서 비동기로 처리하는 상황에서 이벤트의 처리 순서가 보장되지 않음을 실험으로 증명하고 이에 알맞은 비동기 기반 마이크로서비스에 적용 가능한 이벤트 스트림 처리 프레임워크를 제안한다.
마이크로 프로세서의 동작 속도가 빨라지면서 메모리의 데이터 전송 폭이 시스템 성능을 제한하는 중요 인자로 대두되면서 코드 밀도가 높은 컴퓨터 구조에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 코드 밀도가 높은 32비트 마이크로 프로세서 구조로 16비트와 32비트 2종류 길이의 명령어를 가지는 가칭 2가지 길이 명령어 세트 컴퓨터(Bi-length Instruction Set Computer : BISC)를 제안한다. 32비트 BISC는 16개의 범용 레지스타를 가지며, 오프셋과 상수 오퍼랜드의 길이에 따라서 2종류의 명령어를 가진다. 제안한 32비트 BISC는 FPGA로 구현하여 1.8432MHz에서 모든 기능이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였고, 크로스 어셈블러와 크로스 C/C++ 컴파일러 및 명령어 시뮬레이터를 설계하고 동작을 검증하였다. BISC의 코드 밀도는 기존 RISC의 130~220%, 기존 CISC의 130~140%로 높은 장점을 가진다. 따라서 데이터 전송 폭을 적게 요구하므로 차세대 컴퓨터 구조로 적합하고, 프로그램 메모리 크기가 작아지므로 실장 제어용 마이크로 프로세서에 적합하기 때문에 폭 넓은 활용이 기대된다.
본 연구의 목적은 목적, 장소, 시기, 규모가 유사하지만, 공공기관 이전과 민간기관 유치라는 서로 다른 접근방법으로 조성된 강원혁신도시와 원주기업도시의 특징을 비교 분석하는 것이다. 이를 위해 강원혁신도시와 원주기업도시의 인구 특성인 인구변화, 인구구조, 인구이동 등을 살펴보았다. 연구자료는 통계청에서 제공하는 인구이동 마이크로데이터를 이용하였다. 분석 결과 강원혁신도시와 원주기업도시는 원주시 인구증가와 원주시 내부의 인구이동에 크게 영향을 미쳤으며, 인구구조와 인구지표에 모두 긍정적인 변화를 가져왔다. 특히, 기업도시의 인구특성을 크게 변화시켰다. 원주시 내부 이동을 제외하면, 혁신도시와 기업도시는 수도권(서울, 경기, 인천)에서 이주한 세대가 절반 이상을 차지하였다. 해당 지역의 공동주택 건설은 원주시 내부 이동을 활성화시켰다. 강원혁신도시와 원주기업도시로 전입한 사유는 주택, 직업, 가족 등의 순으로 나타났다.
최근 ISO/TC211, OGC, INSPIRE 등 국제기구들을 중심으로 시맨틱 기술을 활용한 공간정보의 공유 노력이 진행되고 있다. 또한 스마트폰의 대중화와 소셜 네트워킹 서비스의 활성화로 인해 온라인 소셜 커뮤니티에서 이슈를 추출하기 위한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 응용 수준에서 가용한 공간정보 온톨로지는 부족한 실정이며, 소셜 네트워크 서비스에서의 공간정보 추출 역시 텍스트 마이닝을 통한 지오코딩 부분에 집중되어 있다. 따라서 소셜 미디어 정보에서 공간 현상을 추출하여 시맨틱 공간 지식으로 변환하기 위한 방법은 매우 유용하게 활용될 수 있다. 또한 공간 현상을 단순한 빈발 키워드가 아닌 연관 이슈의 형태로 사용자에게 제공함으로써 공간상에 발생하는 이슈에 대한 이해도를 향상 시킬 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 서비스의 하나인 마이크로 블로그를 기반으로 데이터를 수집하여 데이터 마이닝 기술을 접목하여 연관 이슈를 추출하고, 이를 시공간 지식으로 변환하기 위한 공간 이슈 온톨로지 모델을 제안하였다. 이를 통해 향후 관련 시스템의 개발을 위한 참조모델 및 공간 온톨로지 구축을 위한 모델로써 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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