최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.
본 논문에서는 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 임베디드 보드의 개발을 제안한다. 제안하는 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 임베디드 보드은 이미지 레벨 및 전송방식 변경 부, FPGA 부, 메모리 부, FIFO to USB 전송부 등으로 구성된다. 이미지 레벨 및 전송방식 변경 부는 소형 $360^{\circ}$ 전방위 구강 렌즈와 이미지 센서를 통해 들어온 MIPI 형식의 구강 영상을 Low Power Signal Mode와 High Speed Signal Mode로 나누어 포트에 분산 입력하고 레벨 시프트를 하여 FPGA 부에 전송한다. FPGA 부에서는 $360^{\circ}$ 영상 왜곡 보정, 영상 보정, 영상 처리, 영상 압축 등의 기능 등을 수행한다. FIFO to USB 전송부에서는 FPGA 내부의 FIFO를 통해 전달되어진 RAW 데이터를 트랜시버 칩을 사용하여 USB 3.0, USB 3.1 등의 통신 규격으로 PC에 전송한다. 제안된 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 임베디드 보드의 효율을 판단하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 보정 영상 후 초당 프레임은 60fps 이상, 데이터 전송률은 4.99Gb/s로서 높은 수준의 결과가 산출되어 그 효용성이 입증되었다.
본 논문에서는 UHD급 영상의 실시간 처리를 위한 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) SAO(Sample Adaptive Offset) 부호화기의 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. SAO는 HEVC에서 새롭게 채택된 루프 내 필터 기술 중 하나이다. 본 논문에서 제안하는 SAO 부호화기 하드웨어 구조는 메모리 접근 최소화 및 화소들의 처리를 간소화하기 위해 three-layered buffer를 사용한다. 또한 연산시간 및 연산량을 줄이기 위해서 4개의 화소들을 병렬적으로 에지 오프셋과 밴드 오프셋으로 분류하며, 화소들의 분류와 SAO 파라메터 적용을 2단계 파이프라인 구조로 구현하고, 하드웨어 면적을 줄이기 위해서 덧셈과 뺄셈, 쉬프트 연산, 그리고 재귀 비교기만을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 SAO 부호화기 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 결과 약 180k개의 게이트로 구현되었다. 또한, 110MHz의 동작주파수에서 4K UHD급 해상도인 $4096{\times}2160@30fps$의 실시간 처리가 가능하다.
Koga와 Sakurai에 의해 제안된 D-OCSP-KIS는 USP Responder의 인증서 수를 줄여줄 뿐만 아니라 클라이언트에게 OCSP Responder의 인증서 상태 검증도 제공하여 주며 통신량, 계산량 그리고 클라이언트의 메모리량을 줄일 수 있는 효율적인 방법이지만 몇 가지 문제점도 가지고 있다. 공격자가 한 시간 주기(예, 1일)에서 OCSP Responder의 세션 개인키를 획득하였다면 OCSP Responder가 인식하지 못하는 경우, 한 시간주기 동안에 OCSP Responder를 사칭할 수 있다. 그리고 그는 가로챈 해쉬값을 이용하여 클라이언트에게 잘못된 응답을 보낼 수 있어 E-commerce상의 서버와 사용자는 심각한 혼란과 손해를 입을 수 있다. 아울러 해쉬 체인의 계산과 배포는 CA에게 부하가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 D-OCSP-KIS에서 OCSP Responder의 세션 개인키의 노출과 해쉬값의 악용을 검출할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이 방법에서 각 해쉬값은 OCSP Responder의 인증서 검증을 위해 한번씩만 사용이 되며 CA에서의 해쉬 체인을 위한 부하가 각 OCSP Responder로 분산되어진다.
Vuillaume-Okeya는 스칼라 모듈러 지수승 연산에서 SPA공격에 안전한 리코딩 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 역원 연산의 비용이 큰 RSA 또는 DSA 같은 시스템에서 효율적으로 구성 될 수 있게 비밀키의 표현을 0을 포함하지 않는 양의 디짓 셋 ${1,2,{\cdots},2^{\omega}-1}$을 이용해 리코딩 하였다. 제안된 방법은 비밀키의 최하위 비트부터 스캔하면서 리코딩하는 Right-to-Left기법이다. 따라서 지수승 연산 전에 리코딩이 연산되고 그 결과를 저장하는 추가적인 공간이 필요하게 된다. 본 논문은 Left-to-Right 방향으로 수행하는 새로운 리코딩 방법들을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 (1) 일반적으로 윈도우 크기가 ${\omega}$인 SPA에 안전한 부호가 없는 Left-to-Right리코딩 방법이고 (2) 윈도우 크기 ${\omega}=1$(즉, {1,2}로 구성된 부호가 없는 이진 표현)인 경우는 일반적인 윈도우 크기 ${\omega}$에 제안된 기법보다 훨씬 간단하게 변형할 수 있다. 또한 (3) 제안된 리코딩 방법은 부호가 없는 comb 방법에도 적용하여 SPA에 안전하게 수행할 수 있고, (4) 기수가 ${\gamma}$인 경우에도 확장하여 SPA에 안전하게 대응할 수 있다. 본 논문에서 제안한 Left-to-Right리코딩 기법들은 메모리의 제약을 받는 장비인 스마트 카드, 센서 노드에 적합하다.
본 논문에서는 딥러닝과 구체의 형태 변형 방법을 이용한 단일 이미지에서의 3D mesh 재구축 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 근처의 가까운 점들을 연결하여 모서리 또는 면을 구축하는 방식과 다르게 딥러닝 네트워크을 통하여 구체의 꼭짓점의 위치를 사물의 3D 포인트 클라우드와 매우 유사하게 수정한다. 3D 포인트 클라우드를 이용하므로 메모리가 적게 필요하며 구체의 꼭짓점에 오프셋 값 사이에 덧셈 연산만을 수행하기 때문에 더 빠른 연산이 가능하다. 두 번째, 수정한 꼭짓점에 구체의 면 정보를 씌워 3D mesh를 재구축한다. 구체의 꼭짓점의 위치를 수정하여 생성한 3D 포인트 클라우드의 점들의 간격이 일정하지 않을 때에도 이미 점들 사이의 연결 여부를 나타내는 구체의 면 정보라는 3D mesh의 면 정보를 가지고 있어 표현의 단순화나 결손을 방지할 수 있다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 공개된 표준 데이터셋인 ShapeNet 데이터셋을 이용하여 비교 논문들과 같은 방법으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법의 IoU 값이 0.581로, chamfer distance 값은 0.212로 산출되었다. IoU 값은 수치가 높을수록, chamfer distance 값은 수치가 낮을수록 우수한 결과를 나타내므로 다른 논문에서 발표한 기법들보다 3D mesh 재구축의 결과에서 성능의 효율성이 입증되었다.
유량예측은 효과적인 홍수관리 및 수자원 계획을 위한 매우 중요한 재난방지 접근법이다. 현재 기후변화로 인한 집중호우가 나날이 증가하고 있어 막대한 기반시설 손실과 재산, 인명 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 미국 테네시주 Hickman County의 Vernon에 있는 Piney Resort의 최근 홍수사례분석을 통해 최대 강우 시나리오에서 유량예측에 대한 강우의 기여도를 측정했다. Piney River 유역내 USGS 두개의 관측소(03602500, 03599500)에서 20년(2000-2019) 동안의 일별 하천 유량, 수위 및 강우 데이터를 수집했고, Long Short Term Memory(LSTM)을 사용하였다. 또한, Tensorflow, Keras Machine learning frameworks, Python을 이용하여 14일로 구별된 유량 값을 예측하였다. 또한, 모델이 2021년 8월 21일의 범람 이벤트를 예측할 수 있었는지를 결정하는 데 사용되었다. 전체 데이터(수위, 유량 및 강우량)가 포함된 LSTM 모델은 일부 강우 모델을 제외하고 지속성 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 강우자료만 이용하여 유량예측을 하는 것은 충분하지 않음을 나타냈다. 결과는 LSTM 모델은 0.68 및 13.84m3/s의 최적 NSE 및 RMSE 값을 나타냈고, 가장 낮은 예측 오차로 예측 최대유량은 94m3/s로 나타났다. 향후 강우 패턴에 대한 다양한 분석이 이루어진다면 효율적인 홍수 경보 시스템 및 정책을 설계하는 관련 연구에 도움을 줄 것으로 판단된다.
본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.
광대역 네트워크의 발달과 함께 멀티미디어 산업의 발달은 IPTV와 같은 디지털 콘텐츠 시장의 확산을 가져오고 있다. 이러한 배경 속에서 멀티미디어에 대한 욕구를 만족시키기 위해 Time-Shift 시스템이 개발되었다. 이 시스템은 시간(Time)에 대한 독립적 특성만 강조되었기 때문에 장소(Place)와 상황(Occasion)에 대해서는 독립적이지 못하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 휴대용 멀티미디어 디바이스를 위한 TPO(Time, Place, Occasion)-Shift 시스템에 대한 설계를 제안한다. 휴대용 멀티미디어 디바이스에서 지원 가능한 프로파일과 일반 셋탑박스에서 지원 가능한 프로파일은 다르고, 휴대용 디바이스에서는 대용량의 멀티미디어 데이터를 무한정으로 저장할 수 없기 때문에 한정된 양의 데이터를 원하는 프로파일로 계속저장하는 것이 설계의 핵심이다. 따라서 보다 효율적인 버퍼 관리를 위해서 지정시간 단위의 바스켓을 구성하고, 바스켓의 파일이름에 시간정보를 삽입함으로써 새로운 콘텐츠 구성을 위한 DTS(Decoding Time Stamp) 정보로 파일이름을 사용할 수 있다. 따라서 트랜스코딩을 통하여 데이터 변환할 때, DTS정보를 이용하여 새로운 포맷의 콘텐츠를 휴대용 멀티미디어 디바이스에 구성할 수 있게 된다. 또한 바스켓 기반의 버퍼시스템를 이용하여 모바일 디바이스에 실시간으로 컨텐츠를 구성하고 셋탑박스내에서 메모리를 적게 사용한다. 본 논문에서 제안한 TPO-Shift시스템은 윈도우즈 비스타의 환경에서 다이렉트쇼(Directshow) 재생기를 이용한 셋탑박스, 그리고 휴대용 디바이스인 MS340 단말기로 구현하였으며, 실시간으로 TPO-Shift 시스템을 충분히 실행함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 시스템의 변경이 많고 적은 비용으로 고성능 데이터 처리가 요구되는 응용분야에서 시스템의 유연성, 가격, 크기 및 성능을 개선하기 위한 목적으로 알테라(Altera)의 $Nios^{(R)}$ II 임베디드 프로세서(embedded processor) 4개를 사용하여 주종(master-slave)과 공유메모리(shared memory) 구조를 가지는 병렬처리 시스템을 설계하고 구현하였다. 설계한 병렬처리 시스템은 $Nios^{(R)}$ II 32bit RISC 프로세서. $SOPC^{(R)}$ Builder, $Quartus^{(R)}$ II, $ModelSim^{(R)}$으로 개발되었으며 설계한 병렬처리 시스템의 성능 평가는 $Terasic^{(R)}$사의 $DE2-70^{(R)}$ 레퍼런스 보드($Cyclone^{(R)}$ II(EP2C70F896C6N) FPGA)에서 검증하고 구현하였다. 설계한 병렬처리 시스템의 성능을 평가하기 위해서 1개, 2개, 4개의 프로세서로 512, 1,024, 2,048, 4,096, 8,192 N-point FFT(fast fourier transform) 연산을 수행하여 속도향상(Sp)과 시스템의 효율(Ep)을 평가하였다. 성능평가 결과 Sp는 1개의 프로세서를 사용한 경우에 비해서 2개의 프로세서를 사용한 경우 평균 1,8배, 4개의 프로세서를 사용한 경우에는 평균 2.4배의 속도향상을 보였다. 또한 Ep는 1개의 프로세서를 사용한 경우에는 1, 2개의 프로세서를 사용한 경우에는 평균 0.90, 4개의 프로세서를 사용한 경우에 평균 0.59를 보였다. 결과적으로 논문에서 구현된 병렬처리 시스템은 단일 프로세서를 사용하는 경우에 비해서 고성능 데이터 처리가 요구되는 분야에서 경제적인 시스템으로 구현할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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