최근 과학 기술의 급격한 발전에 따라 네트워크 시장 및 환경이 커지는 중이며, 막대한 양의 트래픽이 발생하고 있다. 특히 5G 네트워크, 엣지 컴퓨팅의 발전으로 이러한 현상은 더욱 가속화 될 전망이다. 하지만 이러한 추세에 따라 네트워크상에서 발생하는 트래픽 과부하, 악성 행위 등의 장애 현상도 빈번하게 발생하고 있다. 네트워크 관리자는 이러한 문제점을 해결하고, 초고속 네트워크를 구현하기 위해 네트워크 관리 시스템을 구축해야 하며, 네트워크 관리 시스템을 통해서 네트워크 장비들의 연결 구성에 대해 정확하게 알아야한다. 하지만 기존 네트워크 토폴로지 탐색 방법은 관리자가 수동으로 관리하기 때문에 비효율적이며, 시간 및 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 트래픽의 입출량에 따른 네트워크 토폴로지 구성 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 실제 네트워크 장비에 적용하여 본 논문의 타당성을 검증한다.
최근 Internet of Things (IoT) 기반 Wireless Networked Control System (WNCS)에서 Sensor의 Status Update 및 Actuator로의 Actuation Update 분석을 위해 정보의 신선도를 측정하는 지표인 Age of Information (AoI)가 고려되고 있다. 또한 WNCS에 Edge Computing (EC)이 도입되면서 기존의 Cloud Computing 기반 아키텍처보다 낮은 AoI를 보장할 수 있다. 하지만 Controller가 관리하는 Sensor의 수가 증가하면서 Controller에 부하가 증가하여 AoI 요구사항을 만족시키지 못하는 문제점이 발생하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Actuator의 컴퓨팅 능력을 활용하여 Sensor의 Status Update를 해당 지역의 Actuator가 가용할 때 직접적으로 전송하여 Actuator가 직접 Actuation Update를 수행함으로써 AoI 요구사항을 만족시키고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 AoI 분석을 위한 분석 모델을 제시하였고 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법이 기존 방법 대비 AoI를 줄일 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 하나의 필드만을 사용하여 비월 주사 영상을 순차 주사 영상으로 변환하는 개선된 디인터레이싱 방법을 제안한다. 먼저, 구하고자 하는 화소의 위와 아래 각각 5개 화소를 이용하여 세분화된 화소 사이의 값들을 Newton의 전향차분과 후향차분을 이용하여 구한다. 이렇게 얻어진 화소 사이의 값과 5개의 알려진 화소값들을 이용하여 구하고자하는 화소를 중심으로 위와 아래화소의 방향을 세분화하여 각각의 상관관계를 구한다. 구하고자 하는 화소에서의 에지의 방향성은 위와 아래 상관관계가 가장 최소가 되는 방향으로 예측한다. 구하고자 하는 화소값 결정은 예측된 방향에 따라 위와 아래 화소값의 평균값으로 결정한다. 모의실험 결과 기존의 제시된 여러 디인터레이싱 방법에 비해 엣지에서의 주관적 화질이 개선되었으며 또한 객관적 화질에 있어서 정량적으로 PSNR 계산결과 0.2~0.3dB정도의 화질개선이 이루어졌다.
본 논문에서는 한 번의 데이터베이스 스캔으로 빈발항목집합들을 생성할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 빈발 항목과 그 빈발항목을 포함하고 있는 트랜잭션과의 관계를 나타내는 이분할 그래프(bipartite graph)를 생성한다. 그리고 생성된 이분할 그래프를 이용하여 후보 항목집합들을 생성하지 않고 빈발 항목집합들을 추출할 수 있다. 이분할 그래프는 빈발항목들을 추출하기위해 대용량의 트랜잭션 데이터베이스를 스캔할 때 생성된다. 이분할 그래프는 빈발항목들과 그들이 속한 트랜잭션들 간의 관계를 엣지(edge)로 연결한 그래프이다. 즉, 본 논문에서의 이분할 그래프는 대용량의 데이터베이스에서 쉽게 발견할 수 없는 빈발항목과 트랜잭션의 관계를 검색하기 쉽게 색인(index)화한 그래프이다. 본 논문에서 제안하는 방법은 한 번의 데이터베이스 스캔만을 수행하고 후보 항목집합들을 생성하지 않기 때문에 기존의 방법들보다 빠른 시간에 빈발 항목집합들을 찾을 수 있다.
여러 모듈을 선형으로 배치하여 제작한 선형 검출기가 산업의 전수검사에 활용되고 있으나 선형 검출기로 획득한 2차원 영상에서 연결부위에 선 허상이 나타난다. 본 연구는 Flat-Field Correction 이후에 Wedge 팬텀 영상을 이용하여 선 허상을 제거하는 방법을 제시하였다. 통상적인 Flat-Field Correction을 수행하더라도 모듈의 연결부분에서 발생하는 선 허상을 제거하지 못하였다. 모듈의 연결부위에 위치한 양 엣지의 픽셀들이 Flat-Field Correction 이후 과도하게 보정되는 것을 확인하였고 이 픽셀들의 추가적인 보정을 위해 Wedge 영상을 이용하여 보정인자를 구하여 적용함으로써 선 허상이 완전히 제거된 영상을 획득하였다. 보정인자를 구하는 수동적인 절차를 자동화하여 산업에서 선 허상 제거를 쉽게 수행할 수 있도록 개선할 필요가 있다.
에지 컴퓨팅 기술은 클라우드 컴퓨팅과 달리 기기와 사용자와 가까운 곳에서 데이터를 분석하고 판단하여 실시간 서비스, 민감한 데이터 보호, 네트워크 트래픽 감소와 같은 장점을 제공한다. 에지 컴퓨팅 플랫폼의 대표적인 오픈소스인 EdgeX Foundry는 현실 세계의 다양한 장치와 IT 시스템 사이에서 서비스를 제공하는 오픈소스 기반 엣지 미들웨어 플랫폼이다. EdgeX Foundry는 기존의 센싱된 데이터를 다루기 위한 서비스와 함께 카메라 장치를 다루기 위한 서비스를 제공하는데, 이 서비스는 단순 스트리밍 및 카메라 장치 관리만 지원할 뿐 EdgeX 내부에 장치에서 얻은 이미지 데이터를 저장하거나 처리하지 않는다. 본 논문에서는 EdgeX Foundry에서 제공하는 서비스 일부를 응용하여 EdgeX 내부에 이미지 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 기법을 제시한다. 제시한 기법을 기반으로 실험 및 성능 평가를 위해 자율주행 분야에서 핵심적으로 사용되는 객체탐지 서비스를 위한 서비스 파이프라인을 만든 후 기존 방법과 비교 분석하였다. 이 실험을 통해 에지 컴퓨팅 플랫폼에서 이미지/동영상 데이터를 저장하고 처리하는 과정 등이 추가되었음에도 기존 방법에 비해 지연시간이 거의 없는 것을 확인할 수 있었다.
국내 상수도관의 파열, 결함 등으로 인한 누수율로 인한 손실이 매우 크고, 이런 누수를 예방을 위한 방지 대책이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 진동 센서를 활용한 누수 탐지 센서를 개발하고 인공지능 기술을 활용한 최적의 누수 탐지 알고리듬을 제시하고자 한다. 상수도 배관에서 취득한 진동음은 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용한 전처리 과정을 거친 뒤, 최적화된 트리 기반 부스팅 알고리듬을 적용하여 누수 분류를 하였다. 다양한 실증 환경에서 취득한 약 26만여 개의 실험 데이터에 적용한 결과 기존의 SVM(Support Vector Machine) 방법에 비해약 4%가 향상된 97%의 정확도를 얻었고, 연산 처리속도는 약 1,362배가 향상되어 엣지 디바이스 적용에도 적합함을 확인하였다.
Recently, popularity of 3D technology has been growing significantly and it has many application parts in the various fields of industry. In order to overcome the limitations of 2D machine vision technologies based on 2D image, we need the 3D measurement technologies. There are many 3D measurement methods as such scanning probe microscope, phase shifting interferometry, confocal scanning microscope, white-light scanning interferometry, and so on. In this paper, we have used the extended depth of focus (EDF) algorithm among 3D measurement methods. The EDF algorithm is the method which extracts the 3D information from 2D images acquired by short range depth camera. In this paper, we propose the EDF algorithm using the edge informations of images and the average values of all pixel on z-axis to improve the performance of conventional method. To verify the performance of the proposed method, we use the various synthetic images made by point spread function(PSF) algorithm. We can correctly make a comparison between the performance of proposed method and conventional one because the depth information of these synthetic images was known. Through the experimental results, the PSNR of the proposed algorithm was improved about 1 ~ 30 dB than conventional method.
발파암의 파쇄도 분석에는 이미지 엣지 검출기법을 응용한 사진분석 방법이 주로 사용되어 왔으며, 이들 이미지 획득은 주로 파쇄암의 정면에서 디지털 이미지로 획득하였다. 그러나 기본적으로 이미지 분석은 정면 촬영이 아닌 평면 촬영 이미지를 이용하게 되어 있으나, 거대한 암반 사면을 평면 촬영할 수 있는 수단이 없었다. 따라서 부득이하게 정면 촬영된 이미지를 임의 왜곡 또는 확대하여 평면 촬영 각도와 유사하게 조절함으로서 해결하였다. 근래에 이르러 무인항공기(UAV)가 발전하면서 이를 통해 발파암의 파쇄 상황을 간단히 고화질 디지털 이미지화 할 수 있게 되었고, 이를 통해 파쇄암이 쌓여있는 각도에 최대한 평면인 이미지를 획득하고 이미지 분석을 할 수 있게 되었다. 본 연구는 무인항공기와 무인항공기용 카메라를 이용해 발파 파쇄암의 정면 및 평면 디지털 이미지를 동시에 획득하고 각각을 비교 분석하였다. 그 결과 평면 촬영된 이미지의 분석 결과가 기존 정면 촬영된 이미지의 분석결과에 비해 정확도가 크게 향상되었음을 확인하였다.
도시철도 터널 내에 축적된 미세먼지(PM10 and PM2.5)의 제거를 위해 사용되는 분진흡입차량은 에어 블로어와 흡입시스템으로 구성된 하부흡입시스템의 설계방법에 따라 성능이 달라진다. 본 논문에서는 터널 집진차량의 하부에 설치된 먼지 흡입시스템의 효율 향상을 위하여 흡입구와 에어 블로어에 코안다 효과를 이용한 유속 조절장치를 적용하여 그 효과를 확인하였다. 특히, 공기 유동에 대한 수치해석을 통하여 진공 흡입구 내에 코안다 효과를 이용한 유속조절장치를 적용하였으며, 유속 조절각이 약 90도 내외일 때 유속의 상승과 더불어 유동의 안정화가 동시에 이루어질 수 있음을 확인하였다. 또한 링 블로어에 의해 동작되는 에어 나이프형 공기 블로어는 양쪽 끝 가장자리에 코안다 효과를 유도할 수 있는 엣지 구조를 삽입함으로써 블로어 양 끝단의 유속 저하를 개선할 수 있음을 확인하였다. 이러한 4개의 통합된 모듈 형식의 흡입 시스템의 설계는 최적화를 통하여 바닥 먼지가 비산됨과 동시에 흡입구로 흡입되어 궤도면에 누적된 미세먼지와 초미세먼지의 제거에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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