• 재활복지공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.261-270
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• 2017

바르지 못한 앉은 자세는 다양한 질병과 신체 변형을 유발한다. 하지만 오랜 시간동안 바른 앉은 자세를 유지하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 이유 때문에 그동안 자동으로 바른 앉은 자세를 유도하기 위한 다양한 시스템이 제안되어왔다. 이전에 제안되었던 앉은 자세 판별 및 바른 앉은 자세 유도 시스템은 영상 처리를 이용한 방법, 의자에 압력센서를 달아 측정하는 방법, IMU(Internal Measurement Unit)를 이용한 방법이 있었다. 이 중 IMU를 이용한 측정 방법은 하드웨어 구성이 간단하고, 공간, 광량 등의 환경적 제한이 적어 측정에 있어서 용이한 이점이 있었다. 본 논문에서는 하나의 IMU를 이용하여 적은 데이터로 효율적으로 앉은 자세를 분류하는 방법을 연구하였다. 특징추출 기법을 이용하여 데이터 분류에 기여도가 낮은 데이터를 제거하였으며, 머신러닝 기법을 이용하여 앉은 자세 분류에 적합한 센서 위치를 찾고, 여러 개의 머신러닝 모델 중 가장 분류 정확도가 높은 머신러닝 모델을 선정하였다. 특징추출 기법은 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 머신러닝 모델은 SVM(Support Vector Machine), KNN(K Nearest Neighbor), K-means (K-means Algorithm) GMM (Gaussian Mixture Model), and HMM (Hidden Marcov Model)모델을 사용하였다. 연구결과 데이터 분류율이 높게나온 뒷목이 적합한 센서 위치가 되었으며, 센서 데이터 중 Yaw데이터는 분류 기여도가 가장 낮은 데이터임을 PCA 특징추출 기법을 이용하여 확인하고, 제거하여도 분류율에 영향이 매우 작음을 확인하였다. 적합 머신러닝 모델은 SVM, KNN 모델로 다른 모델에 비하여 분류율이 높게 나오는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권5호
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• pp.43-51
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• 2008

이 본문에서는 제안한 H.264/AVC 인코더의 서브 블록인 Inter prediction 블록, Intra prediction 블록, 디블로킹 필터블록, Transform & Quantization 블록에 대한 저전력 구조를 FPGA로 구현하였다. Inter/Intra prediction블록에서는 분산연산방식을 통해 가산기의 수륵 줄여 60.2%의 면적감소효과를 나타내었으며, 디블로킹 필터블록에서는 하드웨어 공유를 위한 MUX를 사용하여 덧셈연산의 수를 44.3%감소시켰다. 또한, Transform & Quantization 블록에 사용되는 곱셈연산을 CSD와 CSS방식으로 수행하여 면적을 그게 차지하는 곱셈기를 사용하지 않았다. 제안된 저전력 IP들을 사용하여 FPGA(Field Programmable Gate Array)와 ARM 프로세서 기반의 H.264/AVC 인코더를 구현하였다. Baseline Profile을 사용하였고 FPGA와 ARM프로세서가 연동하는 Platform으로 구현하였다. Platform을 사용한 H.264/AVC 인코더 구현을 통하여 제안된 각각의 저전력 IP들이 효율적으로 H.264/AVC 인코더 SoC에서 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.1023-1031
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• 2010

최근 하드웨어와 무선 통신 기술의 발달로 무선 센서네트워크를 이용하여 멀티미디어 데이터를 수집하기 위한 무선 멀티미디어 센서네트워크에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 많은 데이터를 갖는 멀티미디어 데이터를 네트워크 대역폭이 극히 낮은 무선 센서 네트워크에서 처리하기 위해서는 네트워크 상태에 따른 효율적인 데이터 압축과 전송에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크에서 대표적인 멀티미디어 데이터인 이미지 데이터를 예측부호화를 통해 압축된 이미지를 우선순위에 기반하여 전송하기 위한 이미지 전송 기법(Priority based Image Transmission Technique With Wavelet Transform)을 제안한다. 제안하는 PIT 기법은 이미지의 웨이블릿 변환을 통하여 나누어진 영역별로 서로 다른 우선순위를 설정한다. PIT기법은 패킷의 우선순위에 따라 전달 여부를 결정하도록 하여 중요한 데이터일수록 전송이 성공할 가능성을 높인다. PIT기법은 웨이블릿 변환의 특성상 데이터의 일부가 손실되더라도 최대한 전체적인 내용을 파악할 수 있는 장점을 활용한다. PIT에서는 연속적인 이미지 사이의 유사성을 고려한 저주파수 영역에서의 예측부호화(DPCM)을 통하여 이미지 데이터가 우선순위별로 균등하게 분포시킴으로써 화질열화를 최소화한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 데이터가 손실되더라도 높은 화질을 보장함을 보인다.

• 대한공업교육학회지
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• 제41권2호
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• pp.89-118
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• 2016

본 연구의 목적은 피지컬 컴퓨팅 플랫폼인 아두이노와 앱 인벤터를 대한민국의 자랑스런 전통 과학기술의 유산이자 세계 최초의 돌격용 철갑전선(鐵甲戰船)으로 평가되는 거북선의 모형과 융합하여, 공업계열 특성화고 학생들이 실제적인 경험을 통해 과학기술적인 지식뿐만 아니라, 그와 더불어 역사 문화유산에 대한 인식과 가치 또한 제고해 볼 수 있는 피지컬 컴퓨팅 플랫폼 기반의 모형 거북선을 개발하는데 있다. 이 연구를 통하여 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 아두이노 기반의 메인 컨트롤러 설계 및 제작은 전기 전자 제어와 관련된 하드웨어 및 소프트웨어 지식을 익히고, 아두이노와 전기전자 부품간의 기본적인 상호특성과 성능을 확인하는데 도움이 된다. 둘째, 회로도 및 패턴도 설계, 기술적 프로그래밍, 모바일 앱 개발 등의 과정을 통해 회로 설계 능력, 논리적 사고력과 문제해결력을 향상시키는데 효율적이다. 셋째, 피지컬 컴퓨팅 플랫폼 기반의 모형 거북선 개발을 통해 과학기술과 인문학적 소양을 통합적으로 함양할 수 있는 기초적인 토대를 마련하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권11호
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• pp.24-32
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• 2002

본 논문에서는 포맷 변환기를 사용하여 여러 가지 영상처리 필터링을 구현하였다. 이러한 설계 기법은 집적회로를 이용한 대규모 화소처리배열을 근거로 하여 실현하였다. 집적구조의 두가지 형태는 연산병렬프로세서와 병렬 프로세스 DRAM(또는 SRAM) 셀로 분류할 수 있다. 1비트 논리의 설게 피치는 집적 구조에서의 고밀도 PE를 배열하기 위한 메모리 셀 피치와 동일하다. 이러한 포맷 변환기 설계는 효율적인 제어 경로 수행을 능력을 가지고 있으며 하드웨어를 복잡하게 할 필요 없이 고급 기술로 사용 될 수 있다. 배열 명령어의 순차는 프로세스가 시작되기 전에 호스트 컴퓨터에 의해 생성이 되며 명령은 유니트 제어기에 저장이 된다. 호스트 컴퓨터는 프로세싱이 시작된 후에 저장된 명령어위치에서 시작하여 화소-병렬 동작을 처리하게 된다. 실험 결과 1)단순한 평활화는 더 높은 공간의 주파수를 억제하면서 잡음을 감소시킬 뿐 아니라 에지를 흐리게 할 수 있으며, 2) 평활화와 분할 과정은 날카로운 에지를 보존하면서 잡음을 감소시키고, 3) 평활화와 분할과 같은 메디안 필터링기법은 영상 잡음을 줄이기 위해 적용될 수 있고 날카로운 에지는 유지하면서 스파이크 성분을 제거하고 화소 값에서 단조로운 변화를 유지 할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.388-396
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• 2017

얼굴 검출에는 다양한 포즈, 빛의 세기, 얼굴이 가려지는 현상 등의 많은 변수가 존재하므로, 높은 성능의 검출 시스템이 요구된다. 이에 영상 분류에 뛰어난 Convolutional Neural Network (CNN)이 적절하나, CNN의 많은 연산은 고성능 하드웨어 자원을 필요로한다. 그러나 얼굴 검출을 위한 소형, 모바일 시스템의 개발에는 저가의 저전력 환경이 필수적이고, 이를 위해 본 논문에서는 소형의 FPGA를 타겟으로, 얼굴 검출에 적절한 3-Stage Cascade CNN 구조를 기반으로하는 CPU-FPGA 통합 시스템을 설계 구현한다. 가속을 위해 알고리즘 단계에서 Adaptive Region of Interest (ROI)를 적용했으며, Adaptive ROI는 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역 정보를 활용하여 CNN이 동작해야 할 횟수를 줄인다. CNN 연산 자체를 가속하기 위해서는 FPGA Accelerator를 이용한다. 가속기는 Bottleneck에 해당하는 Convolution 연산의 가속을 위해 FPGA 상에 다수의 FeatureMap을 한번에 읽어오고, Multiply-Accumulate (MAC) 연산을 병렬로 수행한다. 본 시스템은 Terasic사의 DE1-SoC 보드에서 ARM Cortex A-9와 Cyclone V FPGA를 이용하여 구현되었으며, HD ($1280{\times}720$)급 입력영상에 대해 30FPS로 실시간 동작하였다. CPU-FPGA 통합 시스템은 CPU만을 이용한 시스템 대비 8.5배의 전력 효율성을 보였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권2호
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• pp.113-124
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• 2009

최근 멀티코어가 장착된 시스템이 증가하면서 이를 통한 애플리케이션 성능향상에 대한 노력이 계속 되어왔다. 하나의 시스템에 다수의 처리장치가 존재함으로 인해 프로세싱 파워는 기존보다 증가했지만 기존의 소프트웨어나 하드웨어들은 싱글코어 시스템에 적합하게 설계된 경우가 많아 멀티코어의 이점을 충분히 활용하지 못하고 있는 경우가 많다. 기존의 많은 소프트웨어들은 멀티코어 상에서 공유 자원에 대한 병목현상과 비효율적인 캐시 메모리 사용으로 인하여 충분한 성능향상을 기대하기 어려우며 이러한 문제점들로 인하여 기존 소프트웨어는 코어의 개수에 비례한 성능을 얻지 못하며, 최악의 경우 오히려 감소될 수 있다. 본 논문에서는 TCP/IP를 사용하는 기존의 네트워크 애플리케이션과 운영체제에 흐름 수준 병렬처리 기법을 적용하여 성능을 증가 시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방식은 개별 코어단위로 네트워크 애플리케이션, 운영체제의 TCP/IP 스택, 디바이스 드라이버, 네트워크 인터페이스가 서로 간섭 없이 작동할 수 있는 환경을 구성하며, L2 스위치를 통해 각 코어 단위로 트래픽을 분산하는 방법을 적용하였다. 이를 통해 각 코어 간에 애플리케이션의 데이터 및 자료구조, 소켓, 디바이스 드라이버, 네트워크 인터페이스의 공유를 최소화하여, 각 코어간의 자원을 차지하기 위한 경쟁을 최소화하고 캐시 히트율을 증가시킨다. 이를 통하여 8개의 멀티코어를 사용하였을 경우 네트워크 접속속도와 대역폭이 코어의 개수에 따라 선형적으로 증가함을 실험을 통해 입증하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권4호
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• pp.281-288
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• 2008

최근 하드웨어의 발달로 무선 센서네트워크를 이용하여 멀티미디어 데이터를 수집하기 위한 멀티미디어 센서네트워크에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 멀티미디어 데이터들은 텍스트 형태의 데이터들에 비해 크기가 매우 크며 데이터를 구성하는 일부의 패킷이 손실되면 전체 데이터가 쓸모가 없어지는 경우가 많아 데이터간 관련성이 매우 크다. 따라서 멀티미디어 데이터를 전송하기 위해서는 신뢰성이 보장되어야만 한다. 하지만 기존의 텍스트 기반 데이터를 위한 전송프로토콜들은 대부분 신뢰성보다는 네트워크의 효율성을 목적으로 연구되어져 멀티미디어 데이터를 전송하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 센서네트워크에서의 신뢰성 있는 비동기적 이미지 전송 프로토콜인 RAIT를 제안한다. RAIT는 네트워크 혼잡으로 인한 패킷 손실을 방지하기 위하여 노드간 이미지 전송시 이중 슬라이딩 윈도우 기법을 적용한다. 노드간 통신장애로 인한 패킷 손실을 방지하기 위한 수신큐를 위한 슬라이딩 윈도우뿐만 아니라 혼잡으로 인한 패킷손실이 발생하는 전송큐를 위한 슬라이딩 윈도우를 통하여 이미지 전송의 신뢰성을 보장한다. 상위노드는 하위노드들을 이미지별로 비선점형으로 스케즐링하여 패킷손실을 없애면서 노드간 형평성을 높인다. 이중슬라이딩 윈도우를 구현하기 위하여 RAIT에서 라우팅 레이어와 큐 레이어를 제어하도록 하는 크로스레이어 기법을 적용한다. 실험을 통하여 RAIT가 기존 프로토콜에 비해 신뢰성 있게 이미지 전송을 보장함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1456-1464
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• 2007

정보의 보안 및 감시, 관리에 대한 중요성의 증대와 공항, 항만 및 일반 기업에서의 얼굴 및 피부 인식을 이용한 패스워드 제어 시스템이 활용됨으로써 피부색 검출에 관한 연구가 지속적으로 이루어져 왔다. 뿐만 아니라 광범위 통신망을 이용한 화상 통신 및 전자 결재 등 그 적용 범위가 급속하게 확산됨에 따라 정확한 피부색 검출의 중요성이 그 무엇보다 커지고 있다. 본 논문에서는 인종별로 수집된 수백 개의 인물 이미지로부터 얻어진 정보를 사용해 피부색의 YCbCr을 파악하고 이 중 Cb와 Cr 정보만을 이용하여 피부 영역을 설정하였으며, 적응적인 피부 범위 설정을 통하여 그 피부 영역의 포함 여부에 따라 피부색을 검출하는 효율적이고 간단한 구조를 제안한다. 이것은 메모리를 사용하지 않는 ID 처리를 가능하게 함으로써 모바일 장비와 같은 상대적으로 작은 크기의 하드웨어나 시스템으로의 적용을 가능하게 하였다. 그리고 선택적 모드를 추가함으로써 더욱 향상된 피부 검출을 할 수 있을 뿐 만 아니라 복잡한 알고리즘을 사용하는 기존의 얼굴 인식 기술에 상응하는 결과를 보여준다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.273-281
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• 2019

국가 총에너지 소비량 중 건축물에서 소비하는 에너지는 전체의 10% 이상을 차지고 있다. 이러한 이유로 우리나라는 2025년부터 제로에너지 건물 의무화 정책을 채택하였고, 결국 건축물 에너지 절감 기술에 대한 연구가 요구되고 있다. 건축물 중 빌딩의 에너지 소비 형태를 분석해보면 조명 및 냉난방 에너지가 전체 에너지 소비량의 60% 이상을 차지하고 있는데, 이는 태양광 취득률 및 창문의 개폐 운용과 직접적인 연관이 있다. 본 논문에서는 건축물에너지 관리시스템에 취득 정보를 전송하기 위한 창호용 저전력 IoT 센서 모듈을 개발하기 위해 연구를 진행하였다. 이 모듈은 외부 환경 및 창문 개폐 상태 정보를 실시간으로 빌딩 에너지 관리 시스템에 전송하여 능동적으로 에너지 절감 조치를 취할 수 있게 네트워크를 구성하였다. 모듈에 사용되는 전력은 하베스트 에너지 중 태양광 발전을 이용한 독립적인 전원으로 설계하였다. 전원은 Buck 컨버터를 적용하여 MPPT 제어를 통해 리튬이온 배터리에 4V로 충전하는 방식으로 효율은 약 85.87%이다. 통신은 WiFi 방식을 적용하여 실시간으로 전송할 수 있도록 구성하였다. 모듈의 소비전력 저감을 위해 하드웨어 및 소프트웨어 측면에서 분석하여 저전력 IoT 센서 모듈을 구현에 대한 연구를 진행하였다.