제어 루프는 입력 값들만으로써는 정확한 출력 값들을 계산하기 어렵거나 불가능한 물리적 공정들을 제어하는 공정 제어 시스템에 핵심적인 구성 요소이다. 본 논문에서는 실시간 공정 제어 응용 시스템의 효율적인 개발을 지원하기 위하여 공정 제어 루프 프레인웍을 포인트 클래스를 기본 단위로하여 제어 루프의 공정 변수들과 제어 알고리즘을 캡슐화 함으로써 다양한 구조와 행위를 갖는 공정 제어 응용 시스템으로 쉽게 개조, 확장이 가능하도록 설계되었다. 공정 변수들에 대한 연속적인 재계산을 수행하는 포인트 객체들의 상호 작용을 통하여 요구된 공정의 감시 제어 기능을 유연하게(flexible) 구현할 수 있는 사건/시간 구동적인(event/time-triggered) 포인트 클래스의 설계 패턴이 본 논문의 핵심이다. 본 제어 루프 프레임웍의 설계에는 Observer, Composite, Strategy, Proxy 등과 같은 객체 지향 패턴들이 사용되었다.
제어 루트는 입력값들 만으로써 정확한 출력값들을 계산하기 어렵거나 불가능한 물리적 공정들을 제어하는 공정 제어 시스템에 핵심적인 구성 요소이다. 본 논문에서는 실시간 공정 제어 응용 시스템의 효율적인 개발을 지원하기 위하여 공정 제어 루프 소프트웨어를 재사용성이 높은 객체지향 프레임웍으로 설계, 구현한 사례를 기술한다. 본 논문의 제어 로프 프레임웍은 포인트 클래스를 기본 단위로 제어 루프의 공정 변수들과 제어 알고리즘을 캡슐화하여 다양한 구조와 행위를 갖는 공정 제어 응용 시스템으로 쉽게 개조, 확장이 가능하도록 설계되었다. 본 논문의 핵심은 공정 변수들에 대한 연속적인 재계산을 수행하는 포인트 객체들의 상호 작용을 통하여 요구된 공정의 감시 제어 기능을 유연하게 구현할 수 있는 사건/시간 구동적인(event/time-triggered) 포인트 클래스의 설계 패턴이다. 본 제어 루프 프레임웍의 설계에는 Observer, Composite, Strategy, Proxy 등과 같은 객체 지향 패턴들이 사용되었다.
안드로이드 플랫폼은 타 모바일 플랫폼보다 보안에 있어서 더 많은 취약점을 안고 있다. 따라서 현재 발생하고 있는 대부분의 모바일 악성코드는 안드로이드 플랫폼에서 발생하고 있다. 현재 악성코드 탐지 기법 중 기계학습을 도입한 방법은 변종 악성코드의 대처에 유연하다. 하지만 기계학습기법은 불필요한 Feature를 학습데이터로 사용할 경우, 오버피팅이 발생하여 전체적인 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 발생하는 리소스를 모니터링하여 Feature vector를 생성하고, Feature-selection 알고리즘을 통하여 Feature의 수에 따라 기계학습 Classifier를 통한 악성코드 탐지의 성능지표를 보인다. 이를 통하여, 기계학습을 통한 악성코드 탐지에서 Feature-selection의 필요성과 중요성을 설명한다.
객체 인식 연구에 있어서 딥러닝 기반의 사람 인식에 있어서 많은 연구들이 공개되고 있다. 특히 화재사고에 있어서 연기로 인해 가시성이 떨어져 인명구조에 어려움이 발생한다. 이에 열화상 카메라와 딥러닝을 통해 사람을 인식하는 기술이 연구되고 있다. 기존 연구에서는 열화상 카메라와 YOLO 딥러닝을 통해 사람을 인식하는데 95%의 성능을 보였지만, YOLO는 그리드 셀에서 하나의 분류만하기 때문에 물체에 가려진 사람을 판별하는데 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하기 위해 기존 Faster R-CNN 알고리즘을 사용한다. 신체부위 Guided Attention mechanism을 사용하여 가중치를 준 Feature Map을 RPN에 적용시켜 학습모델을 구현한다면 더 높은 정확도를 얻을 수 있다. 향후 본 논문에서 제안하는 기법은 많은 실험과 다양한 데이터 셋을 통해 실질적인 검증을 할 예정이다.
플래시 메모리(Flash Memory) 기술이 빠르게 발전하면서, 플래시 메모리 기반의 저장 장치가 개인용 컴퓨터나 엔터프라이즈 서버 시스템과 같은 시스템에 2차적인 저장 장치로써 사용가능해지고 있다. FTL(Flash Translation Layer)의 기본적인 기능은 플래시 메모리의 논리 주소를 물리 주소로 바꾸는 것임에도 불구하고, FTL의 효율적인 알고리즘은 성능과 수명에 상당한 효과를 가지고 있다. 이 논문에서는 MP3 플레이어와 디지털 카메라, SSDs(Solid-State Disk)와 같은 낸드 플래시 메모리(NAND Flash Memory) 기반의 어플리케이션을 위한 N : N+K 매핑을 사용하는 새로운 FTL 설계를 제안한다. 성능에 영향을 미치는 매개변수들을 분류하여, 다양한 워크로드 분석을 기반으로 FTL을 조사했다. 우리가 제안하는 FTL을 가지고, 낸드 플래시 어플리케이션 가동에 따라 어떤 매개변수가 최대 성능을 낼 수 있는지 알아낼 수 있고, 그 변수들을 유연하게 조정하여 성능을 더 향상시킬 수 있다.
Spark는 대용량의 데이터를 처리를 위해 분산된 데이터를 네트워크로 모은 다음, 데이터를 분할하는 작업인 Shuffle을 진행한다. 이때 Spark 클러스터의 어느 한 노드의 네트워크 전송 속도가 느릴 경우 병목 현상으로 인한 전체 처리 성능이 저하된다. 이에 본 논문에서는 네트워크 병목 현상을 예방하기 위한 클러스터 구성 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 노드 선택 시스템은 iperf 도구를 이용해 노드들의 대역폭을 측정하고 이에 따라 노드 선택 알고리즘을 통해 클러스터를 구성한다. 기존 Spark 클러스터와 본 논문이 제안하는 시스템으로 구성한 클러스터를 비교했을 때, 250MB 로그 파일을 제외하고 750MB 로그 파일부터는 네트워크 전송 속도가 낮은 노드를 가지고 있는 클러스터의 성능이 병목 현상으로 인해 느려졌다. 본 논문의 제안에 따라 노드들의 네트워크 전송 속도를 고려하여 클러스터를 구성하면 네트워크 전송 속도로 발생하는 병목 현상을 예방할 수 있다.
본 연구에서는 근무자의 주관적인 판단으로 이루어지는 기존의 좌석배치 방법을 보완하고 근무효율성을 높이기 위한 IOT 기반 데스크 배치 방안을 제안하였다. 경량화 된 사물 인터넷 시스템을 근무장 데스크 배치에 도입하여 근무자 좌석 배치 추천을 합리적으로 보조하기 위하여 데스크의 업무상태를 알아내기 위한 센서의 기능과 종류와 네트워크 프로토콜을 결정하였고 데스크 배치를 위한 근무형태 인지 자료 수집 방법을 제안하였다. 획득한 데이터를 이용하여 좌석배치 추천방안을 결정 할 때, Block Stacking에서 사용하는 알고리즘을 활용하였다. 그 결과 사물인터넷 환경에서 합리적인 데스크 배치를 위한 산술적 근거를 제시할 수 있었으며, 향후 근무자들의 선호도에 더하여 근무형태를 근거로 하는 진보된 유연 좌석제에 적용할 수 있음을 보였다.
카메라 교정(Camera calibration)은 알고있는 월드 좌표계(world coordinate system)의 제어점(control points)들에 대하여 카메라의 내부/외부 인자(internal and external parameters)들을 계산하는 과정이다. 정확한 카메라 교정은 정밀한 측정을 위해서 반드시 요구된다. 본 논문에서, 우리는 3D 기하학이나 카메라 광학에 대한 특별한 지식을 요구하지 않는 신경망을 이용하여 간단하면서도 유연한 카메라 교정을 제안한다. 제안한 방법은 내부/외부 인자를 요구하지 않는 응용 분야에 매우 유용하다. 또한 제안한 카메라 교정은 물체가 이미지 평면과 거의 평행할 경우에 발생하는 악조건(ill-condition)문제를 해결할 수 있는 장점을 가졌다. 이러한 악조건은 시각 시스템을 이용하여 제품 검사를 할 경우에 흔히 발생한다. 좀더 정확한 교정을 위해 획득한 이미지는 렌즈의 방사형 왜곡에 따라 두 개의 지역으로 분할하여 교정된다. 그리고 Tsai의 알고리즘을 이용한 결과와 제안한 방법을 이용하여 교정한 결과를 실험을 통해 타당성을 증명한다.
본 논문은 계통 전압 사고 상황에서 계통 연계형 풍력 발전 시스템이 만족시켜줘야 할 LVRT(Low Voltage Ride Through) 제어 전략을 제안한다. LVRT 규정은 계통 전압 사고 시 풍력 발전 시스템이 지켜야 할 부분들을 전압 감소율과 사고 시간에 대해 나타내고 있다. 특히 전압 감소율이 10% 이상일 경우에는 풍력 발전 시스템은 규정된 무효 전류를 전력 계통에 제공하여 계통 전압 확보에 이바지해야 한다. 본 논문에서의 LVRT 규정은 세계적으로 가장 엄격한 규정인, 독일 계통 연계 규정(German Grid Code)을 기준으로 하고 풀 스케일(Full-scale) 가변 속도 전력 변환 시스템을 고려하여 제어 전략을 수립한다. 본 LVRT 제어 전략은 계통 사고 시 LVRT 규정을 모두 만족시킴과 동시에 직류단 전압 제어의 추가적인 알고리즘으로 직류단 전압의 제어를 통하여 전체 풍력 발전 시스템의 전력 균형을 기할 수 있다. 3상 전압 지락 사고의 경우 계통으로의 전력 제어가 불가능하여 계통 측 컨버터가직류단 전압을 제어할 수 없으므로, 전력 제어의 기능을 발전기 측 인버터로 이행 시켜 상황에 따라 유연한 직류단 전압 제어가 가능함을 보였다. 시뮬레이션과 실험을 통해 LVRT 제어 전략의 타당성을 검증하였다.
본 논문은 움직임 추정 전용 프로세서를 위한 효율적인 루프 가속기를 제안한다. 실제로 움직임 추정 알고리즘은 복잡하고 다양한 순환 명령어들을 포함하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 하드웨어 루프 명령어들을 지원하기 위해서, 네 개의 루프 명령어와 그에 따른 하드웨어 구조를 소개한다. 검증 결과 제안된 루프 가속기가 early-termination을 이용한 움직임 추정 시 비교명령어와 조건부 점프명령어를 갖고 있는 전형적인 구현 방법과 비교했을 때 평균 명령어 사이클 수를 약 29% 줄일 수 있다는 것을 보여준다. 제안된 움직임 추정 전용 프로세서 루프 가속기는 프로그램 메모리의 접근 빈도를 상당히 줄일 수 있고, 전력 소모를 많이 절약할 수 있다. 따라서, 제안된 루프 가속기는 전력 소모가 적고, 유연한 움직임 추정에 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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