• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.356-361
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• 2000

이벤트 서비스는 멀티미디어 통신, 전자상거래 등과 같은 대용량의 분산 응용 시스템에서 발생하는 비동기적 이벤트의 전송을 제어하기 위한 서비스이다. 하지만 기존의 이벤트 서비스는 분산 환경의 실시간 응용 시스템을 지원하기 위해 필요한 실시간 지원 기능들이 결여되어 있어 이를 지원할 수 있는 실시간 이벤트 서비스 처리 방안이 요구된다. 본 논문에서 제안하는 RTEF(Real-Time Event Filtering) 서비스는 기존의 ORB 구조에 실시간 이벤트 필터링, 실시간 모니터 및 QoS 저장소를 포함시킨 실시간 이벤트 서비스 미들웨어이다. 특히, RTEF는 이벤트 사용자의 실시간 요구사항을 분산 실시간 응용시스템에 반영시키기 위하여 이벤트 필터링 기능을 실시간 처리에 맞게 강화 시켜 기존의 시스템에서 지원하지 못한 사용자의 실시간 요구사항을 지원하는데 중점을 두었다. 분산 실시간 응용시스템에 RTEF를 적용하면 사용자에게 자신이 원하는 실시간 요구조건에 맞게 필터링된 이벤트 처리결과를 제공하게 되므로 궁극적으로 보다 높은 서비스(QoS)를 제공하게 된다. 또한 이 과정을 통해 불필요한 이벤트가 필터링 됨으로써 전체적인 네트웍 트래픽(traffic)을 감소시키는 효과를 가져온다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권6호
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• pp.173-178
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• 2014

제시된 스케줄링 기법은 병렬처리 기법을 활용하여 실시간 작업들의 데드라인 제약과 결함 포용 제약을 만족하면서 멀티코어 프로세서의 에너지 소모 효율성을 향상시켰다. 최소 에너지 소모량 스케줄을 찾는 것은 NP-hard 문제이므로, 제시된 기법은 다항식의 시간 내에 최소 에너지 소모량에 근접하는 스케줄을 찾는다. 제시된 기법은 연관된 최신 기법과 비교하여 높은 병렬처리 속도는 물론 낮은 병렬처리 속도에서도 에너지 소모량이 현격하게 낮았으며, 에너지 소모량을 최대 86% 줄였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제35권10호
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• pp.940-947
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• 2007

초음속 전투기급 비행제어 컴퓨터(FLCC)의 성능향상을 위해 프로세서(CPU) 및 CPU 보드의 형상이 변경되었으며, 하드웨어형상 확정 단계에서 정확한 실시간 처리량 예측이 필요하였다. 본 연구에서는 실시간 처리량 예측을 위한 실험적 방법이 시도되었다. 기존 FLCC를 정상 동작시키며 한 Sampling Time 동안　CPU(SMJ320C40) Address Bus 데이터를 획득 및 디코드하여 메모리별 접근 및 분기 횟수를 측정하였다. 측정된 데이터를 통해, 신규 FLCC CPU(SMJ320C601) Demo Board를 제작하여 정확한 실시간 처리량 예측시험을 수행하였으며, 시험결과를 통해 CPU-Memory Architecture를 조기에 변경할 수 있었다. 특히 설계 변경에 따른 문제점들 중의 하나인 Power- Interruption에 대한 비행 안정성 저하여부를 판단하기 위하여 HILS (Hardware-In-the Loop Simulator)를 통한 비행검증시험이 수행되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1995년도 학술대회
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• pp.149-153
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• 1995

본 논문에서는 TI(Texas Instrument)사의 범용 디지탈 프로세서인 TMS320C30을 이용하여 MPEG-2 계층2(Layer II) 오디오 부호화 알고리듬의 실시간 처리가 가능한 시스템을 구현하였다. 구현한 시스템은 1 채널의 오디오 신호를 처리하기 위한 Slave 보드 5개와 채널 멀티플렉싱과 부가 처리를 위한 Master 보드 1개로 이루어져 있다. MPEG-2 알고리듬의 각 단계별 소요시간을 계산한 후, 이를 바탕으로 각 프로세서에 할당하는 작업량을 조정하여 실시간 처리에 적합한 시스템을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.573-576
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• 2018

아파치 카프카(Apache Kafka)는 데이터 스트림을 실시간 전달하는 분산 메시지 큐잉 플랫폼이다. 카프카는 대다수의 실시간 처리 응용에 사용되는데, 흔히 데이터 스트림의 발생지와 실시간 처리 시스템 사이(입력) 또는 실시간 처리 시스템과 처리 결과의 목적지 사이(출력)에 배치된다. 분산 기술을 도입한 카프카는 다른 메시지 큐잉 기술에 비해 대용량 데이터 스트림을 더욱 빠르게 전달 할 수 있다는 장점을 갖는다. 하지만, 카프카에 적재되는 데이터 스트림의 양과 실시간 처리 응용의 수가 증가할수록 메시지 지연시간은 매우 높아질 수 밖에 없다. 본 논문은 이러한 카프카의 메시지 지연 문제를 해결하고자 카프카의 로드 쉐딩 엔진을 제안한다. 로드 쉐딩의 세 가지 필수적인 결정에 따라, 제안하는 로드 쉐딩 엔진은 카프카의 프로뷰서에서 지연시간이 기준치를 초과할 경우 일부 메시지 전송을 제한하여 지연시간을 줄인다. 실제 실시간 처리 응용으로 실험한 결과, 단일/다중 데이터 스트리 모두 로드 쉐딩이 바르게 작동하여 지연시간이 지속적으로 증가하지 않고 오르내림이 반복되는 추세를 보였다. 본 연구는 데이터 스트림의 입출력을 카프카로 관리하는 실시간 처리 응용에 로드 쉐딩 기법을 적용한 첫 번째 시도로서, 앞으로 데이터 스트림 처리에 사용될 의미 있는 연구라 사료된다.

• 대한교통학회지
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• 제17권2호
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• pp.91-103
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• 1999

이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.179-181
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• 1999

본 논문에서는 내장 실시간 시스템(real-time embedded system)에서의 성능 재조정(re-engineering) 문제를 다룬다. 성능 재조정 문제는 하드웨어와 소프트웨어가 이미 구현된 상태에서 새로운 성능조건이 요구될 때 이를 만족시키도록 시스템을 수정하는 문제이다. 본 논문에서의 성능 요구조건은 시간당 처리량(throughput)이나 입출력 지연시간(input-output latency)등이 고려된다. 제안된 방법은 병목점 분석(bottleneck analysis)과 비선형 최적화를 이용한다. 이를 위해 프로세스 네트워크(process network)로 표현된 시스템 디자인과 태스크 그래프, 태스크 할당(allocation)과 스케쥴링, 그리고 새로운 성능조건인 실시간 처리량을 입력으로 사용한다. 제안된 방법은 두 단계로 구성된다. 첫째, 프로세스 네트워크에서 프로세스의 지연시간을 계산하여 병목이 되는 프로세스를 찾아낸다. 둘째, 프로세싱 요소의 성능 개선율(performance scaling factor)을 변수로 하여 주어진 성능을 만족시키기 위한 시스템 제약조건을 유도한다. 이를 사용하여 하드웨어의 업그레이드 비용을 최소화하도록 제약조건을 풀고 각 프로세싱 요소(processing element)에 필요한 성능개선율을 구한다. 제안된 방법은 기존에 구성된 소프트웨어의 구조를 고치기 않기 때문에 재조정의 시간을 줄일 수 있게 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권3호
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• pp.313-321
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• 2013

최근 모바일 스마트 기기의 보급으로 스마트 기기에 탑재된 다양한 센서에서 수집되는 대량이 데이터를 분석하여 처리하는 빅 데이터의 시대는 위치기반 서비스(LBSs: Location-Based Services)에 까지 확대대고 있다. 이동궤적에 대한 데이터도 초 대용량으로 증가하고 있다. 초 대용량 이동궤적 데이터 처리를 위해서는 클라우드 컴퓨팅 기술 및 맵리듀스와 같은 병행처리 플랫폼에 대한 연구가 필요하다. 최근 대용량 데이터의 병렬처리를 위해 맵리듀스 기반의 연구는 진행되고 있으나, 일괄처리 및 키-값 데이터 구조에 적합한 맵리듀스는 실시간 LBS에 적용에 적합하지 않다. 따라서 본 연구는 맵리듀스 특성을 면밀히 분석하고 실시간적 서비스에 적합하도록 모듈 단위로 효율적인 색인 기법 및 검색에 대한 시스템 설계를 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.1057-1062
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• 2007

얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.167-176
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• 2012

본 논문은 장비엔지니어링 시스템(EES) 프레임워크에서 반도체와 광전자 제조장비를 위한 새로운 하이브리드 생산설비데이터 습득 시스템을 설계하고 구현한다. 장비엔지니어링 분야에서 장비로부터 수집되는 데이터 량이 급격히 증가하고 있다. 제안된 HEDAS(Hybrid Equipment Data Acquisition System)는 EES 프레임워크에서 발생하는 대용량의 실시간 데이터를 효율적으로 처리한다. 또한, 제안된 시스템은 실시간 EES 응용 뿐만 아니라 비실시간 EES 응용을 지원할 수 있다. 실시간 EES 응용을 위해서 HEDAS는 메모리 기반의 연속질의와 필터링 기술을 이용하여 고속의 실시간 처리를 수행한다. HEADS는 비 실시간 장비 데이터를 HEADS 기반의 데이터베이스 또는 기존의 데이터베이스에 선택적으로 저장할 수 있다. 특히, 급격하게 증가하는 장비 데이터에 대해 디스크 저장 비용을 절감하기 위해 타임스템프 기반의 압축 인덱싱과 질의처리 기법을 제공한다. HEDAS는 EES 프레임워크에서 대용량의 실시간 및 비 실시간 장비 데이터를 수집하여 다양한 EES 응용에 수집된 데이터를 전송할 수 있는 효율적인 시스템이다.