본 고에서는 병렬 영상처리를 이용한 고속 머신 비전(Machine Vision) 기술의 동향에 관해 다룬다. 머신 비전에서 사용되는 대표적인 고속 상용 영상처리 라이브러리인 MIL, HALCON, IPP에 대해 소개하고 현재 활발히 연구되고 있는 SSE, OpenMP, CUDA와 같은 병렬 처리 기술에 대하여 알아 본다. 이러한 병렬 처리 기술을 실제 영상처리 알고리즘에 적용하여 그 성능을 고속 상용 영상처리 라이브러리의 성능과 비교하여 소개된 병렬 처리 기술을 실제 PCB 기판 자동검사와 같은 머신 비전에 적용한 연구사례에 대해서 알아본다.
VPN을 고속화하기 위한 패킷처리 가속기롤 설계.구현하고 그 성능을 평가하였다. 본 논문에서 구현된 패킷처리 가속기는 IPIP처리, 암/복호 처리, HASH 처리, 무결성 검사 등의 IPsec 패킷처리 기능을 내장하고 있다. 기능 및 성능 시험을 통하여 최대 1Gbps이상의 속도로 패킷을 처리할 수 있다는 결과를 얻었다.
제 4차 산업혁명의 등장으로 다양한 기술들이 다양한 기술들이 주목받고 있으며, 이 중에서 가장 주목 받고 있는 기술은 빅 데이터 기술이다. 이에 따라 최근 빅 데이터를 이용하기 위한 기업들이 크게 증가하고 있고, 해당 기업들을 위해서 방대한 데이터를 빠르게 전송 및 처리할 수 있는 고성능 네트워킹의 필요성이 증가하고 있다. 데이터의 전송과 처리 속도를 향상시키는 직접적인 방안으로 물리적인 네트워크 장비를 증설할 수 있지만 이는 상당한 비용의 증가를 초래하므로, 이를 해결하기 위해 네트워크 가상화 기술이 대두되었다. 하지만 네트워크 가상화 기술은 네트워크의 성능을 보장할 수 없다는 문제점을 가진다. 이러한 문제가 발생하는 주된 이유는 서버의 운영체제 커널 단에서 패킷을 처리하는 과정에서 성능을 저하시키는 요소들이 다수 존재하기 때문이며, 이를 해결하기 위해 나타난 기술이 패킷가속화기술이다. 본 논문에서는 개방형가상스위치 기반의 패킷가속화기술을 적용한 실험환경을 구성한 후, 이를 통해 가상 스위치 기반의 성능 시험과 패킷가속화기술을 이용한 서비스 체이닝 기술에 대한 성능 시험을 수행했다. 그리고 두 가지 시험을 통해 패킷가속화기술의 안정성과 성능을 검증하였다.
스마트폰 등의 임베디드 시스템에서는 낸드 플래시 기반 저장장치를 주로 사용한다. 하지만 지금까지의 운영체제의 블록 IO 시스템은 하드 디스크를 대상으로 설계되었기 때문에 낸드 플래시 메모리 기반의 저장장치의 특성을 고려하지 못하였다. 또한, 낮은 성능의 하드디스크에서는 운영체제에서 IO를 처리하는 소프트웨어 계층의 부하가 무시될 수 있었으나, 고성능의 낸드 플래시 메모리에서는 문제가 될 수 있다. 본 논문에서는 스마트 디바이스의 운영체제 중 하나인 안드로이드 플랫폼을 기반으로 IO 요청을 수행하는 소프트웨어 계층별 성능을 측정하였으며, 또한 멀티 프로세스상에서 IO 성능에 어떤 영향을 받는지 관찰했다. 실험 결과 IO 요청의 단위가 작은 경우는 운영체제에서의 부하가 저장장치에서 요청을 처리하는 지연 시간보다 압도적으로 크게 나타났으며, 16KB 단위의 IO 요청에 대해서 전체 지연 시간의 90%를 차지하였다. 또한, 멀티 프로세스 환경에서 IO를 처리하면서 인터럽트를 처리하는 시간이 증가하는 것을 확인했다.
한국어는 형태론적 변형 현상이 자주 일어나게 되어 최종적으로 음성인식의 성능에 졸지 않은 영향을 끼친다. 본 논문에서는 연속음성 인식의 성능 개선을 위해 형태론적 변형을 처리하는 방법을 제시하고 짧은 형태소를 결합하여 의사형태소를 추출하고자 한다. 이 방법은 음성인식의 성능 개선을 위하여 품사세트와 사전을 다시 정의하고 텍스트 정규화를 수행한다. 그리고 불규칙 용언 처리의 규칙을 작성하고 나머지 형태론적 변형현상은 에러 패턴을 분석하여 빈출 어휘 중심 및 다단계로 규칙 처리하였다. 마지막으로, 단음절 형태소들을 결합함으로써 최종적으로 원하는 의사형태소를 구할 수 있었다. 제안된 시스템은 오 인식률이 높은 단음절 형태소들을 결합하여 성능 향상이 기대됨은 물론, 형태론적 변형현상에서는. 9~10%의 높은 성능 향상을 가져올 수 있었다.
IBM사의 San Francisco 프로젝트 성공이후 컴포넌트 시장은 성장하고 있다. 컴포넌트 기반 개발 방법의 사용이 보편화되면 응용 프로그램은 필요한 컴포넌트들을 조립하여 개발하게 될 것이다. 컴포넌트는 응용프로그램의 성능에 많은 영향을 미치게 된다. 기존의 방법만으로는 컴포넌트의 특징이 고려되지 않기 때문에 분산 컴포넌트의 성능을 비교하는 데에 적합하지 않다. 기존의 컴포넌트 측정방법에는 컴포넌트의 응답시간, 효율(throughput), 메소드(method) 처리시간, 풀(pool)의 개수에 따른 에러 발생률 등이 있다. 본 논문에서는 분산응용을 위한 컴포넌트의 성능을 측정하는 추가적인 방법을 제안한다. 첫째 각 빈들의 처리 응답시간이다. 둘째 트랜잭션의 응답시간이다. 셋째 풀(pool)안에서 객체 개수에 따른 응답시간이다. 객체 수에 따른 컴포넌트 처리 시간이다. 넷째 컴포넌트 알고리즘 처리시간이다. 다섯째 힙(heap) 사용률이다. 이에 컴포넌트 구매자는 성능에 대한 객관적인 데이터로 보고 선택적으로 컴포넌트를 구입할 수 있다.
본 논문에서는 CPU기반 병렬처리인 OpenMP를 적용하여 헤드라이트의 차종을 판별하기 위한 처리속도를 개선하고, 생산부품의 얼라인먼트를 보정 후 특징을 추출하여 차종을 판단하는 방법을 제안하였다. 제안방법의 세부성능을 분석하기 위해 그레이영상을 이용한 방법 및 라인 검출을 이용한 방법과의 판별성능과 처리속도를 비교 분석하였다. 분석결과, 판별성능의 경우 제안방법과 라인 검출을 이용한 방법이 좋은 성능을 보였지만 처리속도 측면에서 라인검출 방법보다 제안 방법이 더 좋은 성능을 보였다. 처리속도의 경우 그레이 영상을 이용한 방법이 가장 좋은 성능을 보였으나 판별성능 측면에서 제안방법이 그레이 영상을 이용한 방법보다 좋다고 할 수 있다.
발전 시설은 연간 무중단으로 운영되어야 하고, 고장이 발생하면 손해가 막대하기 때문에 발전 시설 장비에는 수십만 개의 센서 데이터가 설치되어 있다. 본 논문에서는 효율적인 센서 데이터의 수집과 시설 모니터링 및 고장 예측 등을 위한 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 실시간 데이터 수집의 효율적인 관리를 위해 인코딩 방식을 설계하였으며, 데이터 전송 성능을 측정하여 문자열로 데이터를 전송하는 것보다 평균 12%, 최대 32% 데이터 처리 성능이 향상됨을 보였다. 또한, 스트리밍 데이터에 대한 윈도우 질의 처리 성능을 측정하여 약 0.97초의 평균 집계 질의 처리 시간이 소요됨을 확인하였다. 향후에는 고장 감지를 위한 인공지능 추론 모델을 제안하는 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템에 적용할 예정이다.
SCTP(Stream Control Transmission Protocol) 프로토콜의 '멀티홈잉(multi-homing)' 특성을 통해 SCTP 응용은 두 개 이상의 IP 주소를 통해 데이터를 전송할 수 있다. 본 논문에서는 리눅스 기반 테스트베드 환경에서 SCTP 멀티홈잉 특성이 처리율 성능에 미치는 영향을 분석한다. 실험을 위해 MSTNET 에뮬레이터를 활용하여 다양한 패킷손실율, 링크대역폭, 및 전송지연 환경을 구성하여 SCTP 처리율을 비교 분석 하였다. 실험 결과, 패킷 손실이 존재하는 망 환경에서 SCTP 멀티흠잉은 단일홈잉 경우에 비해 높은 성능을 보이며, 이는 SCTP 멀티홈잉에서 대체경로 재전송에 의한 효과로 볼 수 있다. 반면에, 링크대역폭 및 전송지연 요소는 상대적으로 SCTP 처리율 성능에 미치는 효과가 미미하였다.
수동 소나는 데몬 처리를 통해 수중 표적의 방사 소음으로부터 프로펠러 정보를 분석한다. 기존 데몬 처리 기법은 신호대 잡음비(Signal to Noise Ratio)를 높이기 위해 시간 영역에 대해 음향 신호를 분할하여 중첩 처리하는 방법을 사용하였다. 다시 말해 일정 시간동안 음향 신호를 수집 및 분할 처리 후 평균을 취해 잡음의 분산(variance)을 감소시켜 신호대 잡음비를 향상시켰다. 그러나 이러한 방법은 각 처리 구간의 음향 신호가 서로 독립적이지 않아 높은 성능 향상을 위해서는 많은 시간과 연산량이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 대역 분할 처리를 통한 데몬 처리 성능 향상 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주파수 영역에서 음향 신호의 구간을 분할하여 데몬 처리를 수행하므로 기존 중첩 기법에 비해 짧은 시간안에 서로 독립적 음향 신호 수집이 가능하다. 따라서 기존 기법에 비해 적은 시간과 연산량으로 동일한 성능을 발휘할 수 있다. 제안된 기법은 수학적 분석 및 시뮬레이션을 통해 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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