매우 복잡한 시스템의 보다 효율적인 설계를 위한 차세대 SoC를 위해 중요한 것은 시스템의 고적용성과 고확장성이다. 이를 위해 최근 들어 급속히 관심이 높아지는 것이 계산 모듈중심의 시스템 설계를 탈피하여 통신 중심으로 시스템 설계를 보는 communication-based 설계 방법론이며, 그 중 대표적으로 많은 관심을 모으고 있는 것이 Network-on-Chip (NoC)이다. 이는 모듈간의 직접적인 연결에 의한 데이터의 통신 구조를 가진 일반적인 SoC 설계에서의 취약한 확장성과 통신 구조의 고정성을 극복하기 위해, 데이터를 패킷화하고, 이를 네트워크 인터페이스 및 라우터에 의한 가변적인 구조에 의해 전송함으로써 통신 구조의 적용성과 확장성을 제공하려는 노력이다. 하지만 확장성과 적용성에 치중하다 보면 성능과 면적에 대한 비용이 너무 커져서 실제로 기존의 연결 방법과 비교하여 실용성이 없을 수 있다. 그래서 본 연구에서는 통신 패턴의 면밀한 분석을 통하여 매우 성능에 중요하고 또 빈번한 통신 패턴에 대해서는 기존의 연결 방식을 고수하면서, 전체적인 연결성 및 확장성을 유지하는 알고리즘을 제시한다. 이 방법을 통해서 최소 30%의 네트워크 인터페이스 및 라우터 구조가 훨씬 간단한 구조로 바뀔 수 있었으며, 이로 인한 연결성 (connectivity) 및 확장성에 대한 손실은 거의 없었다. 시뮬레이션 결과에 의하면 통신 구조의 최적화를 통해서 연결에 소요되는 시간적 성능은 49.19% 향상되었고 면적의 측면에서도 24.03% 향상되었음이 입증되었다.
IoT 환경이 심화됨에 따라 집, 사무실 등 특정 지역에 설치된 센서 정보를 활용하여 지역내 냉난방, 조명 등의 서비스를 자동 조절하는 지능형 로컬 서비스에 대한 관심이 커지고 있다. 그런데 지금까지의 IoT 기반 지능형 로컬 서비스는 지역 내 사용자의 프레즌스와 서비스 선호도를 간접적인 방식으로 반영함으로써 실제 재실중인 사용자의 선호도를 왜곡하여 반영하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 개별 사용자의 프레즌스 및 선호도 정보를 기반으로 한 지능형 로컬 서비스 제어 방식을 제안하고 이를 프로토타입 으로 구현한 결과를 제시한다. 아울러 대부분의 지능형 로컬 서비스를 위한 복잡한 예측 모형의 생성은 주로 클라우드 상의 서버에서 수행되어 왔다. 그러나 이러한 방식은 IoT 기기와 클라우드 간의 대량의 데이터 전송을 발생시킨다. 모바일 엣지 컴퓨팅 환경은 지능형 로컬 서비스 제어 시스템의 이러한 문제점을 해결할 수 있는 해결책이 될 수 있다. 본 연구에서는 클라우드 환경에서 개인 프레즌스-선호 기반 지능형 로컬 서비스 시스템을 구현한 후, 구현 결과를 기반으로 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에 적용하는 방안을 제시한다.
본 논문에서는 최근 관심이 고조되고 있는 3차원 입체 비디오 처리 기술의 최종 목표인 디지털 홀로그램을 생성하는데 필요한 객체의 좌표와 색상정보가 들어있는 RGB 영상와 깊이 영상을 획득하여 디지털 홀로그램으로 변환하는 시스템을 제안한다. 먼저, 가시광선과 적외선의 파장을 이용하여 파장에 따라 투과율이 달라지는 콜드 미러를 사용하여 같은 시점을 갖는 RGB와 깊이 영상을 얻는다. 카메라 시스템이 갖는 다양한 왜곡을 없애기 위한 보정과정을 거친 후에 해상도가 서로 틀린 RGB 영상과 깊이 영상의 해상도를 조절한다. 그리고 깊이 정보를 이용하여 디지털 홀로그램으로 구현할 객체를 추출한다. 마지막으로 컴퓨터 생성 홀로그램 (computer-generated hologram, CGH) 알고리즘을 이용하여 추출한 객체를 디지털 홀로그램으로 변환한다. 제안한 시스템의 각 알고리즘은 C/C++/CUDA로 구현하였고, LabView 환경에서 이들을 통합하였다. 고속화를 위하여 홀로그램을 생성하는 것은 범용 그래픽처리유닛(general-purpose computing on graphics processing unit, GPGPU)를 이용하였다. 제안한 시스템을 이용하여 생성한 디지털 홀로그램은 기존의 것보다 더욱 우수한 화질을 가진다는 것을 확인하였다.
스마트 그리드 환경의 중요한 기본 구성 요소라 할 수 있는 스마트 미터기는 유틸리티 기관에게 실시간 전력소비 정보를 제공한다. 그렇지만, 스마트 미터기에 의한 전력 소비 데이터 집계 과정에서 정보 보안 및 사생활 보호를 보장하는 작업은 쉽지 않다. 최근 몇 년 동안 특정 소비자의 전력 소비 정보 추출을 방지하는 정보 보안 데이터 집계 프로세스에 관해 많은 연구가 있었으나 대부분 내부 공격자로부터 안전하지 않거나 데이터 무결성을 제공하지 못하고 있다. 게다가, bilinear pairing 또는 hash-to-point 작업이 스마트 미터기에서 수행되기 때문에 계산 비용이 만족스럽지 않은 상황이다. 현재 에너지 공급 회사, 신생 기업, 기술 개발자, 금융 기관, 국가 정부 및 학계에서 큰 관심을 끌고 있는 기술로 블록체인 또는 분산 원장 기술이 활발히 연구되고 있다. 특히, 전력 소비 네트워크와 관련하여 블록체인은 상당한 이점과 혁신을 가져올 것으로 소개되고 있다. 이에 본 연구에서는 블록체인 기술을 사용한 분산된 전력 소비 정보 보호 및 보안 미터 데이터 집계 시스템을 제안하고, 손쉽게 구현할 수 있는 자바 프로그램을 나타낸다. 여기에서 스마트 미터 데이터는 계층적 Merkle 트리에 의해 집계 및 검증되며, 비잔틴 결함 허용 프로토콜에 의한 합의 방식이 지원된다.
1인 미디어인 블로그에 대한 관심이 증가함에 따라, 블로그 검색과 관련된 다양한 랭킹 알고리즘들이 제안되었다. 이러한 알고리즘들은 블로그가 웹 페이지와 다르게 갖는 구조적 특징에 맞게 변형되었으며, 각 블로그간의 연결이나, 댓글, 트랙백들을 통해 이루어진 상호소통 속에서 나타난 결과들을 바탕으로 블로그의 평판이나 인기도를 수치화하여 검색 시스템에 반영한다. 하지만 실제 블로그 검색에서는 블로그 자체의 랭크뿐만 아니라 검색어와 블로그 글과의 적합성과시간등의요소를복합적으로사용하게된다. 그런데기존에알려진요소만으로는검색결과의품질이낮을수 있다. 본 논문에서는 블로그의 주제와 관련도가 가장 높은 블로그를 찾아 낼 수 있는 주제-랭크 기법을 제안한다. 이 기법은 블로그와 블로그 글의 색인어뿐만 아니라, 블로그 글을 대표하는 주제와의 관계까지 랭킹을 매기는 방법이다. 제안된 기법을 통해 블로그 검색에서 검색어와 블로그의 연관성에 따라 랭킹을 효과적으로 부여할 수 있다. 본 논문 제안하는 주제-랭크 기법을 적용한 블로그 검색 시스템의 정확률과 적용률을 국내의 다른 블로그 검색 시스템들과 비교해 본 결과, 주제-랭크 기법을 사용한 블로그 검색 시스템의 성능이 타 시스템에 비해 더 우수함을 알 수 있었다.
본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전동 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다. 그리고 휴대용 생체 신호 측정센서를 부착하여 실시간 몸이 불편한 장애인의 생체신호를 모니터링 하여 이상 시 알람 경보를 보호자 및 관계자에게 전달한다.
최근 방사선치료의 중추적 역할을 담당하고 있는 다엽콜리메이터는 사용의 편리성 때문에 기존의 납합 금 차폐물을 급속도로 대체하고 있다. 그러나 다엽콜리메이터는 엽간 누설선량이나 디지털 신호를 입출력 알고리즘에 따른 오류가 발생할 수 있다. 저자는 미국 Varian사에서 제공하는 다엽콜리메이터의 입력 방법에 따른 차이를 모의치료장치 프로그램(XimaVision)값을 기준으로 전자펜 정보 전송장치(MLC shaper)와 디지털 변환장치(film scanner)에서의 오차와 유효 조사야를 여러 형태의 차폐윤곽으로 비교하였다. 기준 값과 비교하여 기본적인 차폐 윤곽(test1-5)에서 전자펜 전송방식은 $0{\sim}0.29cm$, $0.23{\sim}3.59cm^2$, 디지털 변환장치 방식은 $0{\sim}0.20cm$, $0.72{\sim2.59cm^2$ 차이를 보였다. 임상에서 적용되는 차폐 윤곽에서 전자펜 전송방식은 $0{\sim}0.54cm$, $0.04{\sim}1.68cm^2$, 디지털 변환장치 방식은 $0{\sim}0.78cm$, $0.24{\sim}3.89cm^2$ 차이를 보였고, 대부분 선속 중심선에서 멀어질수록 조사야가 클수록 오차범위가 증가함을 알 수 있었다. 다엽콜리메이터의 임상적용을 위한 다양한 정보 입력과정에서 기준점으로부터 수 mm 이내에서 오차가 잇었다. 그리고 유효 조사야는 실제 면적에 대하여 수 $cm^2$이내에서 오차가 발생하여 기계적 선량(Monitor Unit)이나 조사야 내 선량변화에 관여하지 않았다. 그러나 임계장기를 차폐 할 경우 장기의 움직임으로 표적용적의 일부가 포함되지 않을 수 있기 때문에 문제의 여지가 있다. 그러므로 오류를 최소화하기 위한 다엽콜리메이터의 입력과정에 세심한 주의를 기울여야 한다.
리벳이음은 응력집중 등에 의한 피로균열 발생 가능성이 높은 구조특성을 가지므로 구조물의 안전성 확보를 위하여 비파괴 평가 방법에 의하여 리벳홀 주위 균열에 대한 평가가 요구되고 있다. 유도 초음파의 일종인 Lamb파는 판형상의 구조물의 비파괴 평가에 적합하며, 신경회로망은 비파괴 평가 기술에서 결합의 크기 및 종류 인식에 관하여 가장 효율적인 기법으로 많은 연구자들에 의해 적용되어 왔다. 본 연구에서는 항공기의 스킨재료로 적용되는 A12024-T3판재에 대하여 유도초음파의 일종인 판파를 적용하여 리벳홀 주위 균열 신호를 검출하였으며, 또한 리벳홀 주위 균열의 크기 평가를 위하여 백프로퍼게이션 알고리즘을 적용한 신경회로망을 적용하였다. 이때, 초음파 트랜스듀서와 시험편 사이의 불균일 접촉에 의한 오차를 줄이기 위하여 초음파 파형에서 시간 및 주파수 성분의 특성을 추출하여 신경회로망에 적용하였다. 그리고 이들 판파신호에서 추출한 시간 및 주파수 성분의 특성은 균열 크기 결정에 유용하게 적용될 수 있음을 증명하였다.
최근 소비자관련 빅 데이터 증가와 함께 이와 관련된 기술인 POI(Point-of-Interest) 추천 기술이 주목받고 있다. POI란, 소비자가 흥미롭거나 유용하다고 여기는 특정한 장소를 의미한다. 이전에 진행되었던 POI 추천시스템 관련연구들은 특정 데이터 셋에 한정되어 과 적합 문제가 발생할 수 있다는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울로 및 송정로에 설치한 통합 센서로 부터 얻은 사용자 매장 방문 실 데이터를 이용하여 매장 간 유사도 및 상관관계를 분석하며, 분석 결과를 토대로 신규 사용자가 흥미 있을 만한 매장을 추천해 주는 선호도 예측 시스템 연구를 한다. 실험 결과, 다양한 유사도 및 상관관계 분석을 통하여 관련성이 높은 매장의 리스트와 관련성이 낮은 매장의 리스트를 도출해낼 수 있었다. 또한, 다양한 조건에서 선호도 예측 정확도를 비교 실험을 수행한 결과 자카드 유사도 기반 아이템 협업 필터링 기법이 타 방법에 비해 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
자기지전류(MT)법은 지열조사에 효과적인 기술로 널리 적용되고 있다. 지열 지역의 복잡한 구조를 효율적으로 밝히기 위해서 보통 2차원 해석이 사용된다. 2차원 유한요소법(FEM)은 MT 해석을 위해 자주 사용되지만 소위 보조장의 계산 정밀도에는 주위를 기울어야 한다. Rodi (1976)는 보조장의 계산 정밀도를 향상시키는 방법을 제안하고 MOM 법이라 명명하였다. 그러나 이 방법은 유한요소 전체방정식의 대각 요소에 0을 추가하기 때문에 이를 풀 때 pivoting이 필요해 계산 효율이 떨어진다. 원래 MOM 법은 주로 역산 해석을 위해 고안된 것으로서 전기장과 자기장의 편미분을 동시에 구할 때 유용하다. 만일 모델링만이 필요하면 MOM 법을 경유하여 계수행렬을 수정하지 않아도 보조장을 FEM 해에서부터 직접 유도할 수 있다. 또한 MOM 법의 계산효율도 전체방정식 계수행렬의 행을 적절히 교환하면 크게 향상될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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