유비쿼터스 컴퓨팅 기술과 헬스케어 기술이 접목되어 시간과 장소에 구애받지 않고, 지속적인 건강관리가 가능한 u-헬스케어 기술이 급부상하고 있으며, 한국의 최첨단 정보 환경을 기반으로 하여 향후 급증할 의료수요에 대처하기 위한 u-헬스케어 기반기술이 절실한 실정이다. 특히, u-헬스케어 분야에서 다루는 정보는 주로 건강이나 생명과 밀접한 관계가 있는 관련 정보로서 극히 개인적인 사항을 주로 포함한다. u-헬스케어 서비스가 보안 및 프라이버시 측면에서 많은 취약점과 위협이 존재한다는 점을 볼 때, 데이터 보호를 위한 기술적 대안이 기본적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 안전한 u-헬스케어 시스템을 위해 u-헬스케어 센서모듈을 설계 및 제작하고, USN의 안전성 및 데이터 보호를 위해 NLM-128 알고리즘을 TinyOS상에서 소프트웨어적으로 구현하여 USN 센서노드에 탑재하였다. 그리고 NLM-128 알고리즘에 고속 병렬형 PS-LFSR을 적용하여 암호화 시간을 단축 시켰다. u-헬스케어 응용을 위한 USN 보안센서노드는 환자의 몸에 부착되어 각종 생체 신호를 계측할 수 있으며, 계측된 생체신호들은 무선메쉬네트워크(Wireless Mesh Network)를 통해 통합서버로 전송되며, 그 결과는 실시간으로 모니터링이 가능하였다.
본 논문은 FMCW LiDAR의 실시간 표적 신호처리 기법에 관해 기술하고 있다. FMCW LiDAR는 높은 검출민감도를 가져 낮은 출력만으로 장거리 측정이 가능하면서도 눈, 비, 안개 등 열악한 환경에서 강건한 검출성능을 가져 자율주행자동차용 차세대 LiDAR로 주목받고 있다. 본 논문은 주파수 영역의 신호처리를 위해 필요한 고속 데이터 획득, 전송 및 병렬 신호처리를 위한 하드웨어 구조에 대해 기술하였다. 획득된 시계열 신호로부터 주파수 특성을 분석하기 위하여, 푸리에 변환 연산을 FPGA로 구현하였다. 변환된 주파수영역 데이터로부터 강건한 표적검출 성능을 확보하기 위한 C-FAR 알고리즘에 대해 기술하였다. 표적의 스펙트럼 신호로부터 주파수 측정값의 해상도를 향상하고, 측정된 주파수 값을 표적의 거리 및 속도 정보로 변환하는 과정에 대해 상세히 기술하였다. 스캐너 2D 위치 및 표적의 거리 정보를 활용하여 3차원 영상으로 변환하고 이를 전시하였다. 제안된 FPGA 구조의 병렬 신호처리 알고리즘 적용을 통하여 FMCW LiDAR의 실시간 표적 신호처리 및 고해상도 영상획득 성능을 확인하였다.
최근 네트워크 기술의 비약적인 발전은 고속 그리고 저가의 클러스터 시스템을 구축할 수 있는 기본 토대를 제공하여 주었다. 이러한 기존 클러스터 시스템은 안정화된 고속의 지역 네트워크를 기반으로 일정 수준의 시스템으로 구성되는 것이 일반적인 경향이다. 본 논문에서 제안하는 다중 분산 웹 클러스터 그룹은 개방 네트워크상에 존재하는 저가, 저속의 시스템 노드를 대상으로 하여, 주어진 작업에 대한 병렬수행 및 SC-Sever의 공유메모리를 통한 효율적인 작업 분배와 시스템 노드간의 상호 협조 작업을 통하여 고성능, 고효율 그리고 고가용성을 얻을 수 있는 웹 클러스터 모델이다. 이를 위하여 다중 분산 웹 클러스터 그룹은 복수개의 시스템 노드를 단일한 가상 네트워크로 묶어 놓은 서브 클러스터 그룹으로 구성하고, 서브 클러스터 그룹내의 효율적인 자료전송을 위하여 분산 공유 메모리를 이용한다. 제안된 모델은 사용자로부터 요구되는 대규모의 작업에 대하여 분산 공유 메모리를 기반으로 한 부하분배 및 병렬 컴퓨팅 방식을 이용하므로 처리 효율을 높일 수 있다.
본 논문에서는 분산 환경 상에서 CFD(Computational Fluid Dynamics) 분석 프로그램을 편리하게 수행할 수 있도록 하는 그리드 시스템 META(Metacomputing Environment using Test-un of Application)의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 그리드 시스템 META는 CFD 프로그램 개발자들이 네트워크에 분산된 계산 자원들을 단일 시스템처럼 사용할 수 있도록 한다. 그리드 컴퓨팅과 관련하여 연구주제로는 고장허용, 자원 선택, 사용자 인터페이스 설계 등이 있다. 본 논문에서는 MPI(Message Passing Interface)로 작성된 SPMD(Single Program, Multiple Data) 구조의 병렬프로그램을 실행시키기 위한 자동 자원 선택방법을 활용하였다. 본 논문에서 제안한 자원 관리기법은 네트워크상의 전송지연 시간과 시험수행을 통해 얻어진 핵심루프의 경과시간을 이용한다. 전송지연시간은 병렬 프로그램이 복수의 시스템에 분산되어 수행될 때 수행 성능에 큰 영향을 주는 요인이다. CFD 프로그램들의 공통적인 특성 때문에 핵심루프 경과시간은 전체 수행시간을 예측할 수 있는 지표가 된다. 핵심루프는 CFD 프로그램의 전체 수행시간 중 90% 이상을 차지한다.
멀티미디어 서버 시스템은 고용량이어야 하며 지속적으로 늘어나는 사용자수 뿐만 아니라 추가되는 새로운 저장 공간에 대한 우수한 확장성을 제공하여야 하는 것이 필수적이다. 일반적인 스트리밍 서비스의 경우, 사용자들은 시비스 초기의 지연시간에 어느 정도 관대한 편이지만 고풍질의 서비스를 요구한다. 스트림 서버는 동영상을 사용자에게 전달할 때 데이터 저장공간으로부터 실시간으로 전송하여야 한다. 그러나 현재의 범용 서버 시스템은 이러한 요구사항을 충분히 반영하지 못할 뿐만 이니라 늘어나는 사용자 부하와 시스템 요구에 대한 고려, 그리고 미디어 데이터에 대한 반영이 이루어지지 못하여 점차 증가되는 사용자의 고화질 미디어 서비스 요구 사항을 충족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 리녹스를 기반으로 구현한 실시간 스트림 서버 시스템의 확장성 있는 구조가 고 대역폭 고화질 On-Demand 서버로서 효율적인 대안임을 보이며, 또한 QoS 요구 보장과 효율적인 시스템 관리 정책을 제시하여 범용 서버를 멀티미디어 저장 및 스트리밍에 적합한 환경의 클러스터로 구성하는 방법을 제시한다. 이 시스템의 특징은 서비스하고자 하는 파일들을 각 병별 저장 시스템에 쪼개어 저장하는 시스템 RAID 기술을 사 용하여 사용자 요구시 동시에 데이터를 전송하여 줌으로써 단일 미디어 서버보다 훨씬 우수한 성공을 발휘한다.
본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 인-루프 필터 기술인 Sample Adaptive Offset (SAO)에 대하여 복잡도 분석기반의 병렬화 방법을 제안한다. HEVC의 SAO는 쿼드트리 기반으로 영상을 다수의 SAO영역으로 분할하고, 각 영역 단위로 에러 보정을 위한 오프셋 값을 전송함으로써 복호화된 화소의 에러를 보정한다. HEVC의 SAO는 데이터 레벨의 병렬화를 통하여 고속화할 수 있는데, SAO영역 단위의 데이터 레벨 병렬화는 영역의 크기가 일정하지 않아 멀티 코어를 사용한 병렬화시 작업량 불균형(Workload imbalance)이 발생한다. 또한, SAO는 영역 단위로 필터링 적용 여부가 결정되므로 균둥하게 SAO영역을 각 코어에 할당하더라도, 작업량 불균형이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 SAO영역의 최소 단위인 Largest Coding Unit (LCU)를 SAO 수행의 기본단위로 하여, 각 단위에서의 SAO 파라미터 정보를 이용하여 복잡도를 미리 예측 하였다. 예측된 복잡도를 기반으로 각 코어에 균일하게 작업량이 할당될 수 있도록 영역을 코어에 적응적으로 할당하여 병렬화를 수행한 결과 순차 수행 기반 SAO에 비하여 2.38배, 영역 균등 SAO 병렬화 대비 21% 속도 향상되었다.
기술의 발전에 따라 소형 디바이스에서도 데이터를 수집하고 전송하는 것이 가능해졌다. 따라서 최근 IoT와 헬스케어가 부각되고 있으며 여기서 발생한 데이터에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중에서도 헬스케어 장비에 내장된 심전도 센서를 이용하여 시계열 데이터를 수집할 수 있고, 여기서 수집한 데이터는 부정맥 등의 심장질환 진단의 중요한 지표로서 사용될 수 있다. 시계열 데이터는 시계열 분석 방법을 사용하여 정상 패턴과 비정상 패턴으로 분류할 수 있지만, 대량의 시계열 분석 방법은 수행시간이 많이 소요되기 때문에 이를 단축 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 시계열 데이터 분석 기법 중 하나인 Shapelet을 사용하여 심전도 데이터의 패턴을 정상 및 비정상으로 분류하였고, 병렬처리 기법을 적용하여 수행시간을 단축하였다. 실험 결과, 각각의 심전도 데이터는 87%의 정확도로 분류되었고, Shapelets을 탐색하는 구간의 병렬처리를 통하여 수행 시간이 약 60%로 감소하였음을 확인하였다.
MPEG Immersive Video (MIV) 표준화 기술은 다시점 영상 부호화 시 비디오 코덱의 부담을 최소화하기 위해 각 시점 영상의 차분 정보만을 표현하는 처리 기술을 바탕으로 하고 있다. 본 논문에서는 시점 간 중복성 제거를 진행하는 과정인 프루닝(pruning) 과정에서 복잡도 절감을 위해 병렬처리에 용이하도록 구성되는 프루닝 클러스터 그래프에 대해 서술하고, 각 클러스터 그래프 별 구성 전략에 따른 성능 분석을 진행한다. 클러스터 그래프 내에서 중복성 제거를 진행하지 않고 완전한 정보를 보존하는 바탕 시점(basic view)의 개수가 적게 포함될수록 처리할 전체 픽셀 화소율(pixel rate)은 감소하지만, 복원 화질 역시 감소하며 프루닝 복잡도는 증가하는 경향을 보인다. 실험 결과를 통해 프루닝 클러스터 그래프 구성에 따른 트레이드오프를 탐색하고, 최적화된 그래프 구성 전략에 따라 몰입형 비디오의 효율적인 전송이 가능함을 보인다.
본 논문에서는 다중입출력 가시광통신에서 플리커 현상을 완화하기 위한 방법에 대하여 연구하였다. LED 가시광통신은 LED의 광을 이용하여 데이터를 전송하는 기술로 조명의 역할과 동시에 네트워크 구축이 가능한 효과적인 방법이다. 최근에는 전송률 향상을 위해 다수의 송신 LED를 이용한 다중입출력 가시광통신에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 다중입출력 가시광통신은 송신 LED들 간의 광 간섭 문제와 수신부에서의 광 검출 문제, 서로 다른 데이터 비트를 전송하며 발생하는 플리커 문제점 등을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 전송률과 오류율 성능에 관한 광 간섭과 광 검출 문제는 많은 연구가 진행되고 있지만 조명의 역할을 위한 플리커 현상의 문제점에 관하여 많은 연구가 진행되지 않고 있다. 이러한 다중입출력 가시광통신에서의 플리커 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 전송 패턴의 변화를 이용한 PFM(Parallel Flicker Mitigation) 코드를 제안하고 시뮬레이션을 통해 제안하는 시스템의 플리커 완화 성능을 분석하였다.
본 논문은 1.8kW (4.5kV, 450mA)출력의 마그네트론을 구동하기 위한 2.5kW (5kV, 0.5A) 고전압 DC 전원장치 설계에 대해 기술한다. 무선 전력 전송을 위한 위상배열 시스템에 이용되는 마그네트론의 경우 인가되는 전압의 리플 최소화는 필수적이다. 본 논문에서는 소프트 스위칭을 기반으로한 400kHz 이상의 스위칭 주파수로 컨버터를 설계함으로써 출력리플을 저감하고 필터성분을 최소화 하여 전력밀도를 높일 수 있도록 한다. 변압기의 누설인덕턴스 만을 이용하여 공진 인덕터를 구현하고 변압기의 기생 커패시터 성분과 직렬로 스택킹 된 출력 정류 다이오드의 전압 밸런싱을 위한 커패시터를 병렬 공진 커패시터로 활용한 LCC 공진형 컨버터 고밀도 설계에 대하여 기술한다. 또한, 공진전류의 Trapezoidal 해석 및 설계를 통해 도전 손실을 줄일 수 있는 LCC공진형 컨버터 기반의 마그네트론 구동전원 설계에 대하여 상세 기술하고 PSpice를 이용한 Simulation 및 실험 결과를 통하여 개발된 전원의 우수성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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