표정은 인간의 감정을 전달할 수 있는 중요한 수단으로 표정 인식은 감정상태를 알아낼 수 있는 효과적인 방법중 하나이다. 일반적인 표정 인식 시스템은 얼굴 표정을 표현하는 특징점을 찾고, 물리적인 해석 없이 특징을 추출한다. 하지만 특징점 추출은 많은 시간이 소요될 뿐 아니라 특징점의 정확한 위치를 추정하기 어렵다. 그리고 표정 인식 시스템을 실시간 임베디드 시스템에서 구현하기 위해서는 알고리즘을 간략화하고 자원 사용량을 줄일 필요가 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 격자점 위치에서 얻어진 가버 웨이블릿(Gabor wavelet) 특징 기반 표정 공간을 설정하고, 각 표정 공간에서 얻어진 주성분을 신경망 분류기를 이용하여 얼굴 표정을 분류한다. 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 화남, 행복, 평온, 슬픔 그리고 놀람의 5가지 표정이 인식 가능하며, 다양한 실험에서 평균 10.25ms의 수행시간, 그리고 87%~93%의 인식 성능을 보였다.
최근 들어 UCC(User Created Contents) 및 VoD(Video on Demand) 등 멀티미디어 컨텐츠들이 늘어나고, IP-TV, Smart TV, OHTV(Open Hybrid TV) 등 다양한 서비스가 멀티 플랫폼(Multi-platform) 환경에서 제공되면서, 서비스에 대한 QoS 문제가 대두되고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 네트워크를 효율적으로 활용하고, 콘텐츠 품질을 향상하기 위한 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는 네트워크의 채널 상태와 동적 자원 사용량에 따라 멀티미디어 데이터의 전송을 TCP와 UDP를 적응적으로 사용하는 듀얼 스트리밍 시스템에 대해 설계 및 분석 한다. 또한 기존 TCP와 UDP 하나의 프로토콜을 사용한 스트리밍 시스템과의 차이점 및 효율성에 대해 분석한다. 이는 재난 및 의료분의의 응급시스템, 유비쿼터스 분야에 활용될 것으로 사료된다.
최근 모바일 산업이 발달하고 성능이 향상되어 생활 속에서 모바일 기기의 사용량이 늘고 있다. 현재 모바일 기기에는 고성능 카메라를 장착하고 있어 데스크톱에서 수행하던 영상 정합을 모바일 기기에서 수행할 수 있다. 그러나 모바일 기기는 제한된 하드웨어 자원을 가지고 있어 영상 정합을 수행하기에 연산량이 많다. 따라서 본 논문에서는 모바일 환경에서 효율적인 영상 정합을 위한 향상된 특징점 기술자 추출 및 정합 기법 제안한다. 특징점 기술자 생성시 방향 윈도우 확장 및 기술자의 차원을 줄여 정확도를 높이면서 연산량을 감소시킨다. 또한 정합점 분류 기법을 통하여 영상 정합의 연산량을 감소시킨다. 실험결과 기존의 방법보다 영상 정합 속도가 향상되어 모바일 환경에 적합하면서도 자연스러운 영상을 생성할 수 있었다.
본 논문에서는 노후화된 NT 서버를 중심으로 서버 통합 가상화를 구축하고 이에 따른 효과 분석을 통해 다음과 같은 결과를 제시하였다. 첫째, 다수의 물리적인 서버를 가상화 통합 서버에 탑재하여 전산 데이터 센터의 상면공간확보로 인한 항온항습기의 효율 증가를 얻을 수 있었다. 둘째, 노후화된 대형서버의 가상화 탑재로 전력 사용량 감소 및 신규 서버도입에 따른 추가 하드웨어 도입감소로 전산데이터센터 유지비용과 신규 자원 도입에 따른 비용 절감 효과를 도출할 수 있었다. 상면 절감 효과는 89%, 전력과 냉방 소비량은 기존 대비 79% 정도 절감 효과를 얻었다. 이러한 NT 서버 통합 가상화는 현재 뿐만 아니라 추후에도 전산센터의 유지보수 비용을 주는데 기여하고 Green-IT로의 변화를 기대 할 수 있다. 본 논문에서 적용한 가상화 서버 통합 구축 방법은 UNIX 계열 및 기타 다른 서버군을 통합 할 때도 동일하게 적용할 수 있다.
AVM(Around View Monitor)시스템은 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)의 한 종류로 운전자가 차량 주변을 한눈에 파악할 수 있게 도와주는 차량 시스템이다. AVM 시스템은 네 개의 카메라에서 입력받은 데이터를 실시간 처리하기 때문에 요구되는 메모리 대역폭이 크다. 특히 입력 영상의 해상도 증가에 따라 메모리 대역폭 수치가 크게 증가하기 때문에, 필요한 메모리 대역폭에 맞는 하드웨어 구조 설계가 필요하다. 본 논문은 설계에 기틀이 될 AVM 시스템 하드웨어 모델 네 종류를 제시한다. 각 모델은 입력 영상으로부터 유효 데이터를 추출하는 모듈의 유무, 영상처리를 위한 LUT 생성 모듈 유무로 결정된다. 논문에서는 모델 별로 상이한 필요 메모리 대역폭과 하드웨어 자원 사용량이 제시된다. 이를 토대로 설계자의 요구 사항에 맞는 모델을 선택하고 구현할 수 있다. 제시한 하드웨어 모델의 검증을 위해 VGA, FHD급 AVM 시스템을 구현하였다. 구현에는 XC7Z045 FPGA, DDR3가 이용되었으며, 30FPS로 동작한다.
지하수 자원의 분포 파악과 효과적인 관리를 목적으로 지하 환경 탐사의 통계적 방법 Kriging을 이용하여 경북 포항시 북부 지역에서 측정된 데이터로(농어촌진흥공사. 1997)부터 지표면으로부터 지하수면 까지의 깊이와 지하수면의 해발 고도 분포를 추정하였다. 이를 위해 국가 GIS 사업중 해당 지역의 1:5000 수치 지도(국립지리원)를 이용하였다. 지하수면 깊이는 대체로 7-9.5 m를 나타내며 산봉우리와 농업 용수 사용량이 많은 것으로 추정되는 지점에서는 9.5 m를 상회하여 나타난다. 지하수면의 고도 분포는 대체로 서쪽에서 동쪽으로 낮아지며 최대 변화율은 동서로 6 km 당 90 m 감소하는 경향을 나타낸다. 이러한 지점에서는 지하수가 하루에 수 m 이동하는 것으로 추정된다.
5G NR 모든 기기는 기지국과 통신을 위해 가장 먼저 셀 탐색 및 동기화 과정을 진행해야 한다. 이 과정에서 PSS 검출이 제일 먼저 성공적으로 수행되어야 하므로, PSS 검출은 5G NR 통신에서 가장 중요하고 어려운 문제 중 하나이다. 다양한 PSS 검출 방법 중 본 논문에서는 교차상관관계 기반의 검출 방법에 대해 소개하고 복잡도와 검출 속도를 고려한 하드웨어 구조에 대해서 설명한다. 또한, PSS 검출기를 포함하는 시스템 구성을 위해 필요한 인터페이스와 효율적이고 유연한 동작을 위한 구동 소프트웨어 동작도 제안하고, 이를 구현하였을 때 Xilinx사의 UltraScale+ FPGA의 자원 사용량을 다양한 구조에 따라 비교 분석한다.
전국적으로 약 18,000여개가 축조되어 있는 농업용 저수지는 국내농업용수 사용량 중 약 60%를 공급하는 핵심 농업기반시설로서 홍수기에 풍부한 수량을 저류한 후 관개기 혹은 갈수기에 주로 논벼 재배지역에 용수를 공급한다. 최근에는 가뭄에 의한 피해 심각성이 증가함에 따라 농업용 수확보대책 수립, 저수지 준설, 관정개발, 양수저류 등의 다양한 대응 방안을 마련하여 농업가뭄 극복을 위해 노력하고 있으나, 농업용수공급은 현장 물관리자의 경험을 토대로 공급되고 있어 공급량 관리가 정성적이고 제한적인 한계가 발생한다. 따라서, 농업용수의 효율적인 물 관리, 수원공으로부터 물공급의 합리적인 분배, 말단 수로 및 포장까지 안정적인 용수공급을 위한 물공급 및 분배 효율 분석이 필요하다. 본 연구에서는 서산지역의 신송저수지를 대상으로 2019년 5월부터 8월까지 통수일지 자료를 활용하여 농업용수 물공급 및 분배 모의, 관개효율을 분석하였다. 이를 위하여 부정류해석이 가능한 SWMM (Storm Water Management Model) 모형을 기반으로관개지구 용수공급 체계 네트워크와 들녘별로 용수공급이 가능하도록 구축하였고, 해당 지구의 실제 통수 시 수위 유량 계측을 통해 모델의 필수 변수 입력자료를 구축하였다. 전체면적 대비 수혜면적 비율과 전체 관개량 대비 해당 간선의 관개량 비율의 비교를 통해 수혜면적에 따른 관개효율을 분석하였으며, 각 수로별 공급량 대비 관개량 비율을 산정하여 수로별 관개효율을 분석하였다. 농업용수공급 효율 평가 결과는 수혜면적의 용수부족지역 파악, 시기별 용수배분의 공간적인 분포 모니터링 등 농업용수 이수대책에 활용하여 농업가뭄 상황 시 효율적인 물 배분 및 관리에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
실시간 처리 및 프라이버시 강화를 위해 인공지능 모델을 엣지에서 동작시킬 수 있는 온디바이스 AI 기술이 각광받고 있다. 지능형 사물인터넷 기술이 다양한 산업에 적용되면서 온디바이스 AI 기술을 활용한 서비스가 크게 증가하고 있다. 그러나 일반적인 딥러닝 모델은 추론 및 학습을 위해 많은 연산 자원을 요구하고 있다. 따라서 엣지에 적용되는 경량 기기에서 딥러닝 모델을 동작시키기 위해 양자화나 가지치기와 같은 다양한 경량화 기법들이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 경량화 기법 중 가지치기 기술을 중심으로 엣지 컴퓨팅 기기에서 딥러닝 모델을 경량화하여 적용할 수 있는 방안을 분석한다. 특히, 동적 및 정적 가지치기 기법을 적용하여 경량화된 비전 모델의 추론 속도, 정확도 그리고 메모리 사용량을 시험한다. 논문에서 분석된 내용은 실시간 특성이 중요한 지능형 영상 관제 시스템이나 자율 이동체의 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 또한 사물인터넷 기술이 적용되는 다양한 서비스와 산업에 더욱 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
공장의 에너지 효율을 높이는 방안 중 공정 스케줄링은 제조 공정에서 자원을 최적으로 할당하여 제품의 생산 계획을 수립하는 활동이다. 그러나 야간 근로가 불가피한 경우에는 이러한 전략이 효과적으로 적용되지 않을 수 있다. 또한, 생산 요구량의 지속적인 변화로 인해 실제 공장에서의 적용에 어려움이 있다. 최근에는 전기자동차의 보급이 급증함에 따라 전기자동차 배터리를 에너지 저장 시스템으로 활용하는 기술이 주목을 받고 있다. 이러한 배터리를 활용한 기술은 공장 에너지 관리를 위한 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전기자동차 배터리를 활용한 공장 에너지 관리 방안을 제안한다. 제안된 방안은 전기자동차 배터리 충전 상태 및 TOU(Time-of-use)를 고려하여 PSCAD/EMTDC 소프트웨어에서 분석된다. 제안된 방안은 예측된 전력 사용량과 TOU를 고려하여 수립된 공정 스케줄링과 비교 분석된다. 결과적으로 공정 스케줄링은 하루에 4,152원, 제안된 방안은 7,286원의 전기 요금을 절감하였다. 본 논문을 통해 공장 에너지 관리를 위해 전기자동차 배터리 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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