본 논문에서는 전기자동차 배터리의 충전 방안 중 하나로 여겨지는 무선전력전송을 이용할 경우 발생 가능한 보호협조 문제점을 분석한다. 전기충전을 위한 무선전력전송 시스템을 구축하기 위해서는 전원공급장치 개발이 필수적이나, 전원공급장치의 정확한 설치기준이 없기 때문에 운용 시 보호협조 상에 문제점이 발생 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 PSCAD/EMTDC로 무선전력전송 전기충전설비용 전원공급장치를 모델링하여 가능성 있는 사고를 모의해보고, 이를 해결할 수 있는 대안을 제시하고자 한다. 즉, 사고 발생 시, 전원공급장치의 60Hz 대역에서 정격차단용량(12.5kA) 상회 가능성과 20kHz 대역에서의 임피던스 병렬화로 인한 보호기기의 부동작 가능성을 시뮬레이션을 통해 확인하였고, 이에 대한 해결책으로 대칭좌표법을 이용한 사고해석 알고리즘과 사고전류를 저감시킬 수 있는 NGR 산정 알고리즘을 제안하였다. 이를 통해 60Hz 대역에서는 NGR(Neutral Ground Resister)을 도입하여 사고전류를 정격차단용량 이하로 저감시키고, 20kHz 대역에서는 중선선에 CT 설치 및 이에 대한 보호정정을 통해 보호기기 부동작이 방지됨을 확인하였다.
네트워크-온-칩(Networks-on-Chip, NoC)은 고도로 복잡해지고 있는 다중 프로세서 시스템-온-칩(Multi-Processor System-on-chip, MPSoC)에서의 버스 트래픽 문제를 해결할 핵심기술이나 전통적인 전기적 상호 연결 구조로는 머지않아 대역폭 및 전력소비 등의 한계에 직면할 것으로 예상된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 광학적 상호연결과 전기적 상호연결을 같이 사용하는 하이브리드 광학 NoC기술이 최근 활발히 연구되고 있다. 대부분의 하이브리드 광학 NoC에서 전기적인 연결은 웜홀 스위칭(Wormhole switching)과 deterministic 알고리즘인 X-Y 라우팅 알고리즘을 사용하며, 광학적 버스 기반 데이터 전송을 위한 경로 설정 및 광학 라우터 설정을 한다. 광학적 연결에서는 서킷 스위칭(Circuit switching) 방식을 사용하며, 미리 설정된 경로 및 라우터를 이용하여 payload 데이터만 전송을 하게 된다. 그러나 기존에 발표된 하이브리드 광학 NoC같은 경우에는 한 번에 하나의 경로에서만 데이터를 전송 할 수 있다는 단점을 가지고 있어 성능 향상에 한계가 있다. 본 논문에서는 하이브리드 광학 NoC에서 동시에 여러 경로를 이용하여 데이터를 전송하기 위해 전기적인 연결에서 서킷 스위칭 방식과 적응적(adaptive) 알고리즘을 이용하는 새로운 라우팅 알고리즘을 제안하며, 적응적 알고리즘의 문제점인 livelock을 제거할 수 있는 방법 또한 제안한다. 모의실험은 전기적인 NoC, 그리고 웜홀 스위칭 방식의 기존 하이브리드 광학 NoC와 비교 수행 하였다. 그 결과 제안된 방식은 기존 하이브리드 광학 NoC에 비해 60%의 throughput 증가, 그리고 전기적 NoC와 비교했을 때 65%의 전력 감소를 보였다.
비닐포장 하부에 위치한 콩의 생장 초기에 발생한 초엽을 인식하기 위한 연구를 수행중이다. 선행 연구에서 비닐포장에 접촉한 콩 초엽으로 인해 비닐포장 상부 표면의 열 반응 분포에 변화가 있음을 발견하였다. 현장에서 주행 중에 콩 초엽의 위치를 실시간으로 인식하고 연동된 선형 또는 회전형 엑츄에이터를 제어하여 정확한 위치에 천공을 수행하기 위해서는 계측 시스템과 제어 시스템간의 시간적 차이를 최소할 수 있는 실시간 신호 처리 기술이 필수적이다. 선행 연구에서 사용한 다중 IR 센서의 분해능은 $16{\times}4pixel$이며 주파수는 3 Hz로, 폭이 30cm 내외인 비닐포장 상부의 정밀 분석에 한계가 있음을 발견하였다. 이를 해결하기 위하여 분해능과 계측 주기를 개선할 수 있는 초소형 ($1cm{\times}1cm{\times}1cm$) 열화상 센서를 이용하였다. LWIR(Longwave infrared)영역에 해당하는 $8{\mu}m{\sim}14{\mu}m$의 영역에서 $0.05^{\circ}C$의 분해능을 보이는 $ Lepton^{TM}$ (500-0690-00, FLIR, Goleta, CA)모델을 사용하였다. 프레임당 $80{\times}60$ 픽셀의 정보가 2 Byte의 단위로 계측이 되며 9 Hz의 주파수로 대상면의 열 분포를 측정할 수 있다. 이론적으로 초당 정보 전송량은 86,400 Byte ($80{\times}60{\times}2{\times}9$)이며, 1 m를 진행하는 주행형 천공기에 적용할 경우 1 프레임당 10cm 정도의 면적을 측정하므로, 최대 위치 판정 분해능은 약 10 cm / 60 pixel = 0.17 cm/pixel로 상대적으로 정밀한 위치 판별이 가능하다. $80{\times}60{\times}2Byet$의 정보를 0.1초 이내에 분석해야 하는 기술적 과제를 해결하기 위하여 천공 작업기에 적합한 상용 SBC(Single board computer)의 클럭 속도(1 Ghz)로 처리 가능한 공간 분포 분석 알고리즘을 개발하였다. 전체 이미지 도메인을 한 번에 분석하는데 소요되는 시간을 최소화하기 위하여 공간정보 행렬을 균등히 배분하고 별도의 프로세서에서 Feature를 분석한 후 개별 프로세서의 결과를 경합식으로 판정하는 기술을 연구하였다. 오픈 소스인 MPICH(www.mpich.org) 라이브러리를 이용하여 개발한 신호 분석 프로그램을 클러스터링으로 연동된 개별 코어에 설치/수행 하였다. 2D 행렬인 열분포 정보를 공간적으로 균등 분배하여 개별 코어에서 행렬의 Spatial domain analysis를 수행하였다. $20{\times}20$의 클러스터링 단위를 이용할 경우 총 12개의 코어가 필요하였으며, 초당 10회의 연산이 가능함을 확인하였다. 병렬 클러스터링 기술을 이용하여 1m/s 내외의 주행 속도에 대응이 가능한 비닐포장 상부 열 분포 분석 시스템을 구현하였다.
오늘날의 통신서비스들은 음성이나 데이터 서비스와 같은 전통적인 서비스뿐만 아니라 비디오 서비스와 같은 대량의 데이터를 전송해야만 하는 멀티미디어 서비스를 포함한다. 이러한 요구를 수용하기 위해서 BISDN(Broadband Integated Services Digital Network)이 개발되었고 이의 기반 기술로 ATM이 채택되었다. 다양한 멀티미디어 응용들 중에서 VOD(Video On Demand), 화상회의등은 데이터를 동시에 여러 목적지로 보내는 멀티캐스트 특성이 있다. 그러므로 멀티캐스트 능력은 멀티미디어 통신에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 링망을 이용한 병렬 멀티캐스트 패킷스위치(Parallel Multicast Packet Switch with Ring Network: PMRN)에서의 분리된 HOL을 이용한 멀티캐스트 셀 스케줄링 기법을 제안한다. 이 기법은 입력버퍼의 앞단 에 멀티캐스트 셀과 유니캐스트 셀을 위한 분리된 HOL을 두고 non-FIFO방식을 사용함으로서 입력버퍼 내에서 전송 가능한 멀티캐스트 셀과 유니캐스트 셀을 동시에 스케줄링할 수 있도록 하여 입력버퍼 내에서의 지연을 감소시키고 링망과 일대일 연결 네트워크의 이용율을 높이며 스위치의 처리율을 높일 수 있다.
본 논문에서는 UHDTV(Ultra HDTV)를 위한 MPEG-2 Transport Stream(TS)의 다중화 기법 및 다중화 SW 툴의 설계 및 구현에 대해서 기술한다. 대용량의 UHD 비디오를 처리하기 위해서는 당분간 병렬처리에 기반한 코덱 구현이 불가피하며 이로 인해 다수의 비디오 비트스트림 간의 동기화 및 다중화가 요구된다. 본 논문에서는 4K(또는 8K) 해상도의 UHD 비디오가 4 개의 화면으로 분할되어 각각 H.264/AVC로 부호화되고, 2 개의 5.0 채널의 오디오가 AC-3로 부호화되는 병렬처리 기반의 UHDTV의 TS 다중화를 고려한다. H.264/AVC와 AC-3를 TS로 전송하기 위한 MPEG-2 시스템(Systems) 확장 규격을 반영한 PES 패킷화 및 TS 다중화 툴을 설계한다. 또한 T-STD(TS System Target Decoder)의 타이밍 모델을 만족하도록 T-STD에 정의된 버퍼들의 상태를 모니터링 하면서 다중화 스케쥴링을 수행하고, 한 TS 패킷의 전송 시간 단위로 H/W의 실시간 처리를 에뮬레이션(emulation)하도록 구현한다. UHDTV 다중화를 위해서 재다중화(Re-multiplexing)를 포함하는 UHD 재다중화와 단일 TS로 다중화하는 UHD 프로그램 다중화의 2 가지 구조를 구현하고 이들의 장단점에 대해서 고찰한다. 본 논문에서 설계 구현된 TS 다중화 툴은 상용 분석 툴 및 실시간 재생 툴을 이용하여 규격 및 타이밍의 적합성과 그 기능을 검증한다.
본 논문에서는 다중사용자 (Multiuser, MU)환경의 상향링크 공간변조 (Spatial Modulation, SM)시스템(MU-SM)에서 병렬직교매칭퍼슛 (Parallel OMP, POMP)검출 기법을 적용하여 신호 복원 성능을 개선하는 기법을 제안하고 그 성능분석을 한다. MU-SM시스템의 전송신호는 사용자당 $N_t$개의 안테나중 1개의 안테나만을 사용하여 변조심벌을 전송하는 특성이 있으므로 수신단에서 신호복원 시 이러한 특성을 고려한다. MU-OMP기법은 첫번째 반복과정을 수행 후 두 번째 이후의 인덱스를 찾을 때는 이전의 인덱스에 해당하는 안테나를 가진 사용자의 모든 안테나 인덱스를 제외하고 다음 인덱스를 찾는다. 이것은 한명의 사용자 안테나들 중 2개 이상의 인덱스가 선택되는 것을 방지하여 오류 확률을 줄일 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 MU-OMP와 MU-POMP 검출 기법이 기존의 압축센싱기반의 신호복원기술보다 성능이 월등함을 확인하였다.
컴퓨터 생성 홀로그램(CGH: computer generated hologram) 기법은 기존의 홀로그램의 광학적 장치의 단점을 보완하여 범용 컴퓨터에서 홀로그램을 생성할 수 있도록 하는 기술이다. CGH는 입력으로 주어지는 물체의 3차원 정보와 출력으로 나오는 디지털 홀로그램의 해상도에 따라 그 연산량이 결정 된다. CGH는 단순하고 반복적인 수학적 계산을 통하여 디지털 홀로그램을 생성하게 되는데, 기존의 연구들에서는 GPU(graphic processing unit)를 이용하여 알고리즘들을 병렬적으로 처리한다. 본 논문에서는 기존연구에서 쓰인 GPU를 이용한 CGH을 개선하여 GPU가 장착되지 않은 상용 컴퓨터에서 GPU가 장착된 다른 컴퓨터들의 연산 자원을 활용하여 CGH를 수행 할 수 있는 프로그램의 개발 방법을 제안 한다. 본 시스템은 GPU가 요구되지 않는 한 개의 서버 컴퓨터와 GPU가 장착된 다수의 클라이언트들로 구성되어 있다. 서버 측에서 물체의 3차원 정보를 입력 받아 각각의 클라이언트들에게 적절한 연산량을 분배하고, 각 클라이언트들은 이미 알려진 GPU 기반 CGH를 통하여 연산을 수행 한 뒤, 그 결과를 서버로 다시 전송하게 된다. 서버는 수신한 각 결과들을 누적하여 입력 받은 물체에 대한 하나의 온전한 홀로그램을 생성할 수 있게 된다.
본 논문에서는 토큰 링 방식을 기준으로하는 Star형 근거리 통신망을 구성하기 위하여 마이크로프로세서를 이용한 out board방식의 망접속 장치와 집중기의 하드웨어 및 소프트웨어 개발에 관하여 기술하고 있다. 망 접속 장치에는 직렬방식 및 병렬방식의 터미널을 최대 4까지 접속할 수 있으며, 입출력 데이터의 PAD 기능을 갖고 있어 어떠한 방식의 터미널도 접속이 가능하다. 또, 집중기에는 논리적 스위치 회로를 두어 고장난 망 접속장치를 우회 통과시켜 통신이 중단되지 않도록 하며, 데이터 전송시 송신밑 수신측 망 접속 장치사이를 직접 접속하는 Star형 근거리 통신망을 구성하여 송신및 수신측 망 접속 장치를 제외한 다른 망 접속 장치에서의 통과 지연을 줄이므로서 처리율 향상을 도모하였으며, 근거리 통신망 시스템의 구성은 각 기능별로 모듈화되어 기능 확장이나 방식 변경이 용이하다.
본 논문에서는, 병렬 결합의 두 전송선으로 구성된 transversal 여파 특성 구조와 SIR 개념을 함께 이용하여, 급격한 차단 특성, 낮은 삽입 손실, 평탄한 군지연 특성을 가지는 새로운 소형 UWB 대역 통과 여파기가 개발된다. 요구되는 대역 특성을 얻기 위해, 매우 넓은 대역에서의 낮은 삽입 손실을 확보한 채, 다수의 차단용 극점들이 생성된다. 또한 상대적으로 작은 구조로써 높은 차수의 급격한 차단 특성을 구현하고, 동시에 UWB 응용에 적합하도록 완만한 군지연을 구현한 것이 장점이다. 제안한 기술의 타당성이 이론과 실험에 의해 증명된다.
목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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