본 논문은3차원레이저레이더(LADAR, Laser Ladar) 영상 생성 시스템 개발을 수행함에 있어, 요구되는 실시간 처리를 구현하기 위해 CPU(Central Processing Unit) 및 GPU(Graphic Processing Unit)의 병렬처리 구조를 설계하는 CUDA(Common Unified Device Architecture) 기반 소프트웨어(SW, Software) 구현 기법에 대하여 설명한다. LADAR 시스템은 레이저 거리정보를 기반으로 3차원 영상을 생성하는 복잡도 높은 시스템으로써, 각 단계별로 많은 량의 처리 자원이 필요하다. 따라서, 한정된 시스템 자원 내에서 이를 실시간으로 처리하기 위해서는 반드시 병렬처리 구조를 설계 및 적용해야 한다. 본 논문에서는, 처리 알고리즘의 단계적 분석을 통해 분할 가능한 작업에 대하여 CUDA GPU로 할당 및 처리를 수행함으로써, 시스템에서 요구하는 실시간 처리를 달성하였으며, 처리 속도 분석을 통해 최대 46%의 처리 속도 향상을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다중칩 모듈 설계를 위한 gridless 배선 방법을 제안한다. 제안하는 배선 방법에서는 배선상태를 표현하기 위해 배선격자 (grid) 대신 corner stitching 자료구조를 사용함으로써 핀들의 위치 제한을 없애고, 네트의 특성에 맞는 와이어 폭을 선택할 수 있다. 또한 비아보다 그 폭이 작은 와이어들로 인해 남는 공간을 다른 네트의 배선에 이용하여 배선영역을 최대한 낭비 없이 이용한다. 배선격자를 사용하지 않는 배선방법은 배선격자를 기반으로 하는 배선 방법에 배해 복잡하고 어렵다. 더구나 다중칩 모듈과 같이 배선 영역이 크고 배선층의 갯수가 많은 배선 문제일 경우 배선 속도는 배선 가능성을 결정하는 중요한 요소가 된다. 그러나 제안하는 배선 방법은 빠른 속도가 증명된 SEGRA의 배선 알고리즘과 효율적인 자료구조의 특성을 적절히 이용함으로써 배선격자를 기반으로 하는 배선 방법 보다 빠른 속도와 그리 떨어지지 않는 배선 결과를 보인다.
렌즈 왜곡현상은 비전 시스템에 있어 필연적인 현상이며 가격과 시스템의 크기를 줄이기 위한 렌즈의 선택으로 왜곡현상은 점점 더 심해지고 있다. 이와 같은 추세로 왜곡보정의 필요성은 중대한 문제가 되고 있지만 기존의 카메라 모델을 이용한 왜곡보정 방식은 복잡하고 많은 연산이 필요한 문제점이 있다. 비전 검사에서 디지털 이미지의 효과적인 왜곡 보정은 물체 탐지 및 인식의 전제 조건이다. 복잡한 모델링, 대규모 계산과 한계 정보 손실 같은 전통적인 왜곡 보정 알고리즘의 결점을 극복하기위해 본 논문에서는 사진측량적 기법을 보정 기법으로 이용하였다. 이 방법은 표준 격자 배열의 이미지를 이용하여 왜곡 이미지를 보정하는 방법으로, 제안하는 방법을 이용하여 ALC 블럭의 검사 시스템에 실험한 결과 약 4ms의 처리시간을 단축하였으며, 사람의 육안에 의한 검사보다 검사의 에러율이 2.3% 줄어들었다.
본 논문은 움직이는 차 안에서 교통 표지판을 추적하는 영상 기반 시스템을 기술한다. 제안된 시스템은 복잡한 환경에서 강인한 추적의 성능을 위해 파티클 필터를 기반으로 하는 기본 구조를 가진다. 실제 환경에서 표지판을 실시간으로 추적하는 경우, 장애물에 의한 겹침 현상과 빠르게 변하는 도로 상황 때문에 시계열 데이터인 상태 정보를 예측하는 것은 많은 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 어파인 변환의 파라미터를 상태 정보로 사용한 자기 회귀 모델을 파티클 필터의 상태 전이 모델로써 사용하고, 강인 통계를 사용하여 장애물에 의한 겹침 현상을 판단하여 추적 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험 결과에서는 본 논문에서 제안된 방법이 주행 중 실시간 추적을 위하여 효과적이며, 장애물에 의해 표지판이 겹치는 경우에도 추적이 잘 수행됨을 보인다.
최근 표적의 고속화와 저표적강도화 추세에 따라 표적 탐지의 정확성이 요구되고 있다. 본 연구는 이에 부합하여 표적 운동 해석, 표적 분류, 소나 성능 예측 모델의 개발에 필수적인 표적 산란 잔향 신호의 주파수 및 시간별 특성의 파악과 그러한 특성을 포함한 표적 신호 시뮬레이션에 목적을 두고 있다. 표적 신호 시뮬레이션에는 음향 변환자 배열의 음원 준위와 빔패턴으로 구성되는 음원모델, 전달 손실 예측부인 환경모델, 복합 표적에 의한 신호의 신장 및 표적 강도와 음원과 표적의 상대운동을 표현하는 도플러 현상이 고려된 표적모델, 수신기의 감도 및 빔패턴과 각 채널의 시간이 고려된 수신 모델 등 주요한 4부분의 모델이 필요하다. 개발된 MOST(MOving Spread Target) 신호합성기는 환경모델을 제외한 3가지 모델로 구성 되어 있으며, 음원과 표적의 운동에 의한 신호 특성 시뮬레이션 등의 기능을 갖추고 있어, 소나 운용 체계 개발의 한 단계인 HILS(Hardware In the Loop Simulation)와 표적 상태 추정을 위한 신호 특성 분석 및 앞에서 언급한 각종 모델에서 신호 발생 장치로 이용될 수 있다.
M&S의 발전과 더불어 국방 M&S등 인간의 의사결정을 포함하는 분야의 요구가 증대되는 현실에서 AI기술을 활용한 모델링 연구가 각광받고 있다. AI는 복잡한 문제 해결을 위한 방법임은 분명하나 M&S에서 요구되는 입력시점과 처리시간 등의 논리적 시간을 고려하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 AI 기술인 규칙기반 전문가시스템을 논리적 시간을 고려한 규칙구조 "IF-THEN-AFTER"와 추론엔진으로 재설계한 시간기반의 전문가 시스템을 제안하고, 기존의 규칙기반 전문가 시스템과의 차이를 설명하기 위한 간단한 예제를 들어 논리적 분석을 시도하였다. 그 결과로 제안하는 시간기반의 전문가 시스템 모델은 일반적인 규칙기반 전문가시스템과 다르게 입력시점과 추론시간에 따라 다른 결과를 보임을 알 수 있으며, 이는 M&S에서 요구되는 논리적 시간을 고려한 AI의 문제해결이 가능함을 의미한다.
무질서하고 불균질한 형상을 갖는 지반 재료 내 간극 구조는 하중에 의한 재료의 변형 및 간극 내 유체의 흐름 등 물리 역학적 거동에 중요한 영향 인자이다. 최근 들어 X-ray CT에 의한 비파괴 검사를 통해 지반 재료의 내부 구조를 마이크로미터 단위의 높은 해상도를 통해 평가하는 기법이 사용되고 있다. CT 이미지는 재료의 많은 정보를 포함하고 있음에도 그에 따른 이미지 해석 기법의 개발이 다소 미흡하여 2, 3차원 이미지의 정성적 관찰 및 간극비와 같은 거시적인 물성치 획득만이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 연속적으로 획득된 글라스 비드의 2차원 CT 이미지에 기반하여 3차원 입자 및 간극 구조를 형성하고, 복잡한 간극구조를 간극셀과 간극채널로 정량적 분리를 실시하였다. 이를 위해 좌표 변환법, 이진화, 들로네 삼각망, 그리고 유클리디안 거리변환법과 같은 이미지 프로세싱 기법을 3차원 CT 이미지에 적용하였고 불균질한 글라스 비드의 간극구조에 대해 정량적으로 간극셀의 분포 및 간극간의 연결도 평가가 가능함을 확인하였다.
가상 현실 시스템은 사실감과 몰입감을 동시에 제공해야 한다. 사실감은 사실적인 영상에 의해 생성되기 때문에 가상 환경의 각 물체는 특정에 따라 자세히 표현하고 빛에 의한 반사도 충분히 고려해야 한다. 몰입감은 사실적인 움직임과 빠른 반응 속도로 정의되므로 가상 환경은 가능한 빠르게 렌더링되고 사용자의 의도에 따라 움직임이 일어나야 한다. 유한 개의 상세도 레넬을 가지는 불체로 구성된 가상환경은 시점에 따라 물체의 석절한 상세도 레벨을 선택해야 한다. 본 논문에서는 상세도 레벨의 선택 문제를 에러(상세도 레벨 간의 영상에서의 차이), cost( 렌더링 시간), L -distance( 전번 프레임과의 레벨 차이)를 정의하여 형식화한다. 또한, 이러한 문제를 풀기 위하여 well-distributed adaptive algorithm을 제시 한다.
본 논문에서는 인쇄체가 대부분을 차지하는 우편물의 우편번호 분류기에 적용하기 위해 인쇄체 및 필기체를 구분하여 인쇄체는 단일 특징과 단일 신경망으로 저차 연산함으로써 빠르게 분류하고 피기체는 복합특징과 클러스터 신경망을 통한 고차연산으로 정확한 분류를 할 수 있는 속도 면에서 효율적인 신경망 분류기를 제안한다. 제안된 분류기는 인쇄체와 필기체를 구분하여 인쇄체를 분류하는 인쇄체 분류기와 여기서 기각된 필기체 숫자를 인식하는 필기체 분류기로 구성된다. 인쇄체 분류기는 망 특징 벡터를 입력의 단일 신경망 인식기로 빠르게 인쇄체 및 정확히 필기된 필기체를 분류하며그 외의 입력패턴에 대해서는 기각한다. 그리고 필기체 분류기는 4방향 특징 및 앞단에서 추출된 망 특징의 복합특징 벡터 입력으로 [11]에서 제안된 클러스터 신경망을 이용하여 정확한 분류를 할수 있도록 구성하였다. 제안된 방법의 성능을 객관적으로 검증하기 위하여 숫자 인식 데이터 베이스로 많이 사용되는 NIST의 필기체 숫자 데이터 베이스 및 자체적으로 구성한 인쇄체 숫자 데이터에 대해 실험하였다. 임의의 NIST 필기체 숫자 데이터 500자와 인쇄체 숫자 데이터 500자에 대해 전처리와 특징추출을 제외한 분류시간측정 결과 제안된 방법을 필기체 분류기에 사용할 경우 인쇄체와 필기체의 비율에 따라 49.1%~65.5% 향상된 속도로 분류함으로써 제안된 방법을 필기체 분류기에 적용함으로써 속도 면에서 효율적임을 나타냈다.
라우터에서 공평 대역 할당은 네트워크 폭주 상황에 반응하여 흐름을 제어하는 트래픽을 그렇지 않은 트래픽으로부터 보호한다. 그러나 Weighted Fair Queueing, Flow Random Early Drop 등의 전통적인 공평 대역 할당 방법은 상태 관리나 버퍼 관리, 스케쥴링 등을 흐름 단위로 수행하므로 초고속 네트워크의 백본에서 사용되는 경우 구현의 복잡성 뿐 아니라 흐름의 증가에 따른 네트위크의 확장성과 견고성을 확보하기 위해 코어 라우터에서의 흐름단위 관리를 배제하는 Core-stateless 메커니즘들이 제안되었다. Core-Stateless Fair Queueing 과 Rainbow Fair Queueing 등은 Core-Stateless 네트워크에서 근접한 공평 대역 할당 메커니즘들에 비해 단순해진 패킷 레이블 할당 방법과 패킷 폐기 방법을 사용하여 실제 구현 가능성을 높인 새로운 Core-stateless 알고리즘인 Simple Layered Fair Queueing (SLFQ) 를 제안하고 몇가지 형태의 시뮬레이션과 그 결과를 다른 메커니즘의 결과와 비교하면서 대역 공평성 보장 정도를 확인한다. 마지막으로 제안된 알고리즘의 향후 응용 가능성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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