에지 컴퓨팅 기술은 클라우드 컴퓨팅과 달리 기기와 사용자와 가까운 곳에서 데이터를 분석하고 판단하여 실시간 서비스, 민감한 데이터 보호, 네트워크 트래픽 감소와 같은 장점을 제공한다. 에지 컴퓨팅 플랫폼의 대표적인 오픈소스인 EdgeX Foundry는 현실 세계의 다양한 장치와 IT 시스템 사이에서 서비스를 제공하는 오픈소스 기반 엣지 미들웨어 플랫폼이다. EdgeX Foundry는 기존의 센싱된 데이터를 다루기 위한 서비스와 함께 카메라 장치를 다루기 위한 서비스를 제공하는데, 이 서비스는 단순 스트리밍 및 카메라 장치 관리만 지원할 뿐 EdgeX 내부에 장치에서 얻은 이미지 데이터를 저장하거나 처리하지 않는다. 본 논문에서는 EdgeX Foundry에서 제공하는 서비스 일부를 응용하여 EdgeX 내부에 이미지 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 기법을 제시한다. 제시한 기법을 기반으로 실험 및 성능 평가를 위해 자율주행 분야에서 핵심적으로 사용되는 객체탐지 서비스를 위한 서비스 파이프라인을 만든 후 기존 방법과 비교 분석하였다. 이 실험을 통해 에지 컴퓨팅 플랫폼에서 이미지/동영상 데이터를 저장하고 처리하는 과정 등이 추가되었음에도 기존 방법에 비해 지연시간이 거의 없는 것을 확인할 수 있었다.
With the advancement of autonomous navigation technology in maritime domain, there is an active research on swarming Unmanned Surface Vehicles (USVs) that can fulfill missions with low cost and high efficiency. In this study, we propose a formation control algorithm that maintains a certain shape when multiple unmanned surface vehicles operate in a swarm. In the case of swarming, individual USVs need to be able to accurately follow the target state and avoid collisions with obstacles or other vessels in the swarm. In order to generate guidance commands for swarm formation control, the potential field method has been a major focus of swarm control research, but the method using the potential field only uses the position information of obstacles or other ships, so it cannot effectively respond to moving targets and obstacles. In situations such as the formation change of a swarm of ships, the formation control is performed in a dense environment, so the position and velocity information of the target and nearby obstacles must be considered to effectively change the formation. In order to overcome these limitations, this paper applies a method that considers relative velocity to the potential field-based guidance law to improve target following and collision avoidance performance. Considering the relative velocity of the moving target, the potential field for nearby obstacles is newly defined by utilizing the concept of Velocity Obstacle (VO), and the effectiveness and efficiency of the proposed method is verified through swarm control simulation, and swarm control experiments using a small scaled unmanned surface vehicle platform.
대학생 시기는 실질적으로 직업선택을 해야 하는 시기이다. 우리 사회가 빠르게 고도로 발달하는 만큼, 직업은 다양화, 세분화, 전문화되어 대학생들의 취업 준비기간은 또한 갈수록 길어지고 있다. 본 연구는 대학생들이 학교 내외에서 하는 경험하는 다양한 활동들이 취업에 어떤 영향이 있을지 대학생들의 로그데이터를 중심으로 분석해 보았다. 실험을 위하여 학생들의 다양한 활동을 체계적으로 분류하고 활동 데이터를 6개의 핵심역량(직무전문성강화 역량, 리더십 및 팀웍 역량, 세계화 역량, 직무몰입 역량, 직업탐색 역량, 자율이행역량)으로 구분하였고, 여기서 구분된 6개의 역량 값이 취업여부(취업그룹, 미취업그룹)에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 6개의 역량 모두 취업집단과 미취업집단의 수준차이가 유의한 것을 확인할 수 있어 학교에서의 활동은 취업에 유의미함을 유추할 수 있었다. 다음으로 6개의 역량이 취업의 질적성과에 미치는 영향을 분석하기 위하여 6개의 역량수준을 상·하로 나누고, 첫연봉액을 기준으로 6개의 그룹을 만든 후 관계를 확인해 보았는데, 그 결과 6개의 역량 중 세계화역량, 직업탐색역량, 자율이행역량 수준이 높은 학생이 연봉을 기준으로 한 취업성과 또한 높은 것으로 확인되었다. 본 연구의 이론적 공헌은 다음과 같다. 첫 번째, 학창경험으로부터 추출할 수 있는 역량을 인사조직관리분야의 역량과 연결하며, 개인의 경력성공을 위해 대학생으로서 필요한 역량을 직업탐색역량과 자율이행역량을 추가하였다는 점이다. 두 번째, 활동로그의 실데이터 기반으로 각각의 역량을 측정하고 결과변수와 검증을 한 점이다. 세 번째, 양적성과(취업률)뿐만 아니라 질적성과(연봉수준)를 분석한 점이다. 본 연구의 실무적 활용은 다음과 같다. 첫 번째, 대학생들의 경력개발계획 수립 시 가이드가 될 수 있다. 전략이 없거나 균형을 갖추지 못한 또는 과도한 스펙을 쌓기는 지양하고 직업세계와 직무에 대한 분석을 바탕으로 자신의 강점을 표현할 수 있는 취업준비가 필요하다. 두 번째, 학교와 기업, 지자체, 정부 등 대학생들을 위한 행사를 기획하는 담당자는 대학생들이 필요로 하는 경험을 설계할 본 연구에서 제시한 6대 역량을 참고할 수 있다. 이벤트의 수요자인 대학생이 필요한 역량을 키우면서 하면서 각 기관의 목적을 더할 때 수요자와 공급자 모두 만족스러운 결과를 만들 수 있다. 세 번째, 디지털 대전환 시대, 국가의 균형발전을 구상하는 정부의 정책담당자는 대학생들의 호기심과 에너지를 대학생들의 역량개발과 국가의 균형발전을 함께 성취하는 방향으로 정책을 만들 수 있다. 기존에 없던 플랫폼서비스를 시도하고, 기존의 아날로그 상품이나 서비스와 기업문화를 디지털화 하는 데에는 많은 인력이 필요하며 디지털세대인 현 대학생들의 활약은 전 산업에서 촉매가 될 뿐 아니라 성공적인 경력개발을 위한 대학생들에게도 필요한 경험이라 사료된다.
커널 루트킷은 운영체제의 컴포넌트 사이의 통신을 가로채거나 수정할 수 있기 때문에, 운영 체제의 무결성을 훼손시킬 수 있는 가장 위협적이고 널리 퍼진 위협 중 하나로 인식되고 있다. 커널 루트킷이 이미 커널 권한을 획득하였기 때문에 루트킷이 설치된 공간에서 커널을 보호하는 것은 안전하지 않다. 따라서 커널보호 시스템은 커널과 동일한 공간으로부터 독립적이어야만 한다. 루트킷을 탐지하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔지만 다른 연구들과 달리 TrustZone 기반 연구는 커널과 동일한 공간으로부터 분리되고, 독립된 공간에서 커널을 보호하는 것이 가능하다. 하지만 제안된 방법들은 커널보호 시스템을 완전히 독립시킬 수 없는 단점이 있다. 이러한 이유로, 우리는 TrustZone의 시큐어 타이머를 이용한 효율적인 커널 검사 시스템을 제안한다. 이 시스템은 레퍼런스의 무결성을 보장하기 위해 커널 원본 이미지인 vmlinux을 활용하여 측정하였다. 또한, 보호영역 크기에 대한 유연성을 제공함으로써 효율적으로 커널보호 시스템을 운영하는 것이 가능하다. 실험 결과들은 제안된 커널보호 시스템이 완전히 독립되어 운영되고, 런타임동안 최대 6%정도의 성능만 저하시킨다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 Zynq SoC 플랫폼을 사용하여 노이즈 영상의 경계선 검출 및 노이즈 감소를 위한 부분 재구성 시스템을 설계한다. 실시간 1080p 영상 시퀀스의 처리를 위한 높은 연산량을 제공하기 위해 재구성이 가능한 Programmable Logic 영역을 사용하고 하드웨어 필터를 구현한다. 또한 하드웨어 필터들은 부분 재구성 가능한 영역을 활용한 자동 재구성 기능을 통해 제한된 환경의 임베디드 시스템에서 더욱 더 효과적으로 하드웨어 자원 활용을 가능하게 한다. 주어진 한계점을 넘는 잡음을 포함한 입력 영상의 경우 적응적 노이즈 제거를 위한 필터링 연산을 하드웨어에 자동 재구성하여 수행함으로써 제안된 시스템은 향상된 경계선 검출 결과를 보여 주고 있다. 제안 하는 시스템을 사용하여 영상 시퀀스의 잡음 밀도에 따라 영상 처리 필터의 bitstream이 스스로 재구성 되었을 때 경계선 검출의 정확도에 대한 결과가 향상된 것을 (14~20배 PFOM) 구현 결과에서 보여 준다. 또한, ZyCAP을 사용하여 구현 한 경우 2.1배 빠르게 부분 재구성함을 확인하였다.
수중 글라이더는 해양의 수직 물성을 라그랑지안 방식으로 파악하기 위해 새롭게 고안된 관측 플랫폼이다. 한국해양연구원은 2011년 3월 국내 최초로 경북 후포와 울릉 서안까지 177 km의 수평거리를 총 6일(153시간)동안 경로 계획을 통해 자율 잠항관측을 성공하였다. 실험에 사용한 글라이더는 미국 ANT사의 Littoral Glider 였으며, 주관측 센서로는 Applied Microsystem사의 수온 및 음속 센서를 장착하였다. 시험 운항 동안 경로 대상 해역의 수심 5 m에서 200 m까지 매 5초마다의 수온 및 음속 프로파일 총 1408회 취득하였다. 또한 시험 운항 중에 수중 글라이더가 보유하고 있는 다양한 운동모드(정점 수직 관측 모드, 경로 추종 모드, 선수각 유지 모드, 정점 유지 모드, 특정 수심 유지 모드 등)를 시험하였고, 모든 운동모드가 정상적으로 운영됨을 확인하였다. 이번 실해역 조사를 통해, 수중 글라이더는 최대 2노트 이하의 해류 환경 하에서 사용자가 원하는 방향과 심도대로 관측을 수행할 수 있으며, 내부 부력 조절 없이 최대 5 kg의 센서 탑재가 가능함을 확인하였다.
최근 2/3차원 공간정보, 항공/위성영상, 실내공간정보 등의 다양한 공간정보 활용방법에 있어서 사용자가 보유한 실시간 동적정보와 공간정보를 융합하는 매쉬업 활용이 급격히 증가하고 있다. 특히, O2O, LBS, Smart City, 자율주행 등의 분야에서 공간정보와 대용량 동적정보의 매쉬업 수요가 급증함에 따라, 최근 맵 플랫폼이 제공하는 매쉬업 성능에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 현재 국내에서 활용 가능한 다양한 맵 플랫폼들의 Open API 기반 대용량 동적정보의 매쉬업 성능을 비교 및 분석해보고자 한다. 구체적으로 Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, VWorld에 대하여 Chrome, Firefox, Internet Explorer의 브라우저를 이용하여 매쉬업 성능을 비교 및 분석하였다. 성능분석 과정에서 맵 플랫폼의 서버 성능을 분석하기 위하여 배경지도 초기화 시간을 측정하였으며, Open API 기반 매쉬업 성능을 분석하기 위하여 배경지도와 동적정보의 매쉬업 시간을 측정하였다. 성능분석 결과, Google Maps, OpenStreetMap, VWorld, olleh Map이 비교적 우수한 성능을 보여주었으며, Chrome과 Firefox가 IE에 비하여 좋은 성능을 제공함을 알 수 있었다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술과 영상 처리 기술의 발달로 현실의 공간 및 물체 정보를 3차원 데이터로 표현하는 포인트 클라우드 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 특히, 포인트 클라우드 기술은 공간 정보를 정밀하게 제공할 수 있어 AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality), 자율 주행 자동차 분야 등 높은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터가 필요로 되는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 다양한 기술 개발이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 효율적인 압축 및 전송 방안에 대해 논의를 진행 중이다. 본 논문에서는 기존의 MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)-SRD (Spatial Relationship Description) 기술의 확장을 통해 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 분할 전송 방안을 제안하고, 네트워크 상황뿐 아니라 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 MPEG-DASH 표준에서 정의한 시그널링 메시지에 품질 파라미터를 추가로 정의한다. 또한, ROUTE (Real time Object delivery Over Unidirectional Transport)/DASH 기반 이종망 환경의 검증플랫폼을 설계하고, 결과를 통해 제안한 기술의 타당성을 확인한다.
최근 5G에 기술에서는 신호 감쇄와 신호 도달 거리 확장을 위해 사용될 수 있는 릴레이(Relay)를 통한 통신 기술이 주목 받고 있다. 릴레이는 소형 기지국으로 사용이 가능하며, 셀룰러 망으로 지원하기 어려운 환경하에서 통신 기기들이 협력하여 통신하는 자율 네트워크 기법에 사용이 가능하기 때문에, 저전력화와 무선 용량 증대에 활용이 가능할 것으로 기대되고 있다. 한정된 릴레이 자원을 활용하여 최적의 성능을 달성하기 위해서는 효과적인 릴레이 선택 기법이 필요하다. 특히, 두 개의 노드가 릴레이를 통해 메시지를 교환하는 경우, 릴레이 선택 방법에 따라서, 릴레이의 공간적 위치를 활용하여 간섭을 줄이고, 시스템 전송률을 최대화 할 수 있다. 이를 위해서는 릴레이 선택에 따른 평균 데이터 전송률에 대한 분석이 선행되어야 한다. 본 논문은 두 노드가 릴레이를 이용하여 동시 전송을 통해 메시지를 교환할 경우, 평균 데이터 전송률을 분석한다. 이를 위해 Nakagami-m 페이딩 채널 환경하에서 복호 후 전송(Decode and Forward) 방식으로 동작하는 이중홉(dual-hop) 릴레이의 동시 전송으로 인한 간섭을 고려하여 전체 데이터 전송률을 유도한다. 분석식은 m=1인 Rayleigh 페이딩 채널을 포함하여 다양한 Nakagami-m 페이딩 채널에 대한 전체 데이터 전송률을 보여준다. 유도된 분석은 몬테카를로 모의실험을 통해 정확성을 입증하였으며, 요구되는 데이터 전송률이 높을수록, 자원 효율적인 동시 전송 방식이 전체 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
RAS(Recirculating aquaculture system) 방식 또는 바이오플락 기술를 사용한 흰다리 새우의 육상 양식을 통해서 새우 개체의 생존율과 고밀도 생산율을 향상시키기 위한 양식의 원리 및 장치 구성, 국내외 수질 모니터링 센서, 현재의 양식 모니터링 시스템의 문제점 파악 및 미래의 양식 모니터링을 위한 대책을 분석 하였다. 흰다리 새우 양식을 위해서는 수조별 온도, pH, DO, 염도 측정이 기본적으로 필요하며, 암모니아성 질소, 질산성 질소, 아질산성 질소, 생장 관리를 위한 이온성 물질의 측정이 필요하다. 특히 센서재질에 있어서는 SUS304도 부식이 되는 고염도 환경에서 견딜수 있어야 하며, 고탁도 및 부유물질에 의한 생물 부착에 견딜 수 있는 센서가 사용되어야 한다. 또한 내구성 및 측정값 신뢰도, 가격 경쟁력 있는 센서 및 시스템 공급이 필요하다. 바이오플락 양식 환경에서는 고염분, 고부유물 환경에서 견딜 수 있는 센서의 내구성과 데이터 안정성, 신뢰도가 무엇보다 중요하다. 향후 흰다리 새우 및 수산 양식을 위한 최적 양식환경을 확보하기 위해서는 양식 생육 환경 현장의 수질을 측정하고 적정 환경을 결정하며, 자동제어 시스템을 이용하여 제어하고 축적된 데이터를 활용 및 분석하여 지능적으로 관리하는 기술을 개발하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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