• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.70-76
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• 2022

클라우드 서버를 이용한 IoT 응용 개발은 네트워크로 연결된 하드웨어에 데이터 송수신 지연, 네트워크 트래픽, 실시간 처리 지원을 위한 비용 등의 문제가 발생한다. 엣지 클라우드 기반 플랫폼에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 빠른 데이터 전달이 가능하도록 뉴로모픽 하드웨어를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 FPGA상에서 스파이킹 뉴럴 네트워크를 위한 모델 최적화 기법을 제안한다. 뉴로모픽 하드웨어에 최적화된 네트워크 모델 파라미터를 자동 조정하는 것에 초점을 맞추었다. 정확도에 대한 사용자 요구사항을 기반으로 더 높은 성능을 보이도록 최적화를 수행한다. 성능 분석 결과, 기존의 오픈 프레임워크에서 지원하는 고정 기법과 달리 사용자의 요구사항을 모두 만족하였으며 수행시간 측면에서 더 높은 성능을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.601-609
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• 2023

본 논문에서는 DC 계통의 지락고장시 고속 고장진단을 위해 FPGA를 이용한 인공지능기반 고장진단 방법을 제안한다. 인공지능 알고리즘을 고장진단에 적용시 많은 연산량과 대용량의 실시간 데이터 처리가 요구된다. 또한 DC 계통에서의 고장 및 사고는 고장 전류의 빠른 상승률로 인하여 DC 차단기가 고속 차단능력이 필요하다. 인공지능기반 고속 고장진단이 가능한 FPGA를 사용하여 DC 차단기가 더 빠르게 동작함으로써, DC 차단기의 차단용량을 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Matlab Simulink를 이용하여 DC계통의 고장 모의를 통해 고장데이터를 수집하여 지능형 고속 진단 알고리즘 구현하였으며, FPGA에 지능형 고속고장 진단 알고리즘을 적용 및 성능검증을 하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권6호
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• pp.1478-1499
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• 2024

Coronavirus disease (COVID-19) is an infectious disease caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) virus. COVID-19 become an active epidemic disease due to its spread around the globe. The main causes of the spread are through interaction and transmission of the droplets through coughing and sneezing. The spread can be minimized by isolating the susceptible patients. However, it necessitates remote monitoring to check the breathing issues of the patient remotely to minimize the interactions for spread minimization. Thus, in this article, we offer a wearable-IoTs-centered framework for remote monitoring and recognition of the breathing pattern and abnormal breath detection for timely providing the proper oxygen level required. We propose wearable sensors accelerometer and gyroscope-based breathing time-series data acquisition, temporal features extraction, and machine learning algorithms for pattern detection and abnormality identification. The sensors provide the data through Bluetooth and receive it at the server for further processing and recognition. We collect the six breathing patterns from the twenty subjects and each pattern is recorded for about five minutes. We match prediction accuracies of all machine learning models under study (i.e. Random forest, Gradient boosting tree, Decision tree, and K-nearest neighbor. Our results show that normal breathing and Bradypnea are the most correctly recognized breathing patterns. However, in some cases, algorithm recognizes kussmaul well also. Collectively, the classification outcomes of Random Forest and Gradient Boost Trees are better than the other two algorithms.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.33-45
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• 2020

본 논문은 최근 다양한 종류의 웨어러블 디바이스가 헬스케어 도메인에 급증하여 사용되고 있는 상황에서 최신 첨단 기술이 실제 메디컬 환경에서 개인의 질병예측이라는 관점을 바라본다. 사용자 참여형 웨어러블 디바이스를 통하여 임상 데이터와 유전자 데이터, 라이프 로그 데이터를 병합하여 데이터를 수집, 처리, 전송하는 과정을 걸쳐 딥뉴럴 네트워크의 환경에서 학습모델의 제시와 피드백 모델을 연결하는 과정을 제시한다. 이러한 첨단 의료 현장에서 일어나는 메디컬 IT의 임상시험 절차를 걸친 실제 현장의 경우 대사 증후군에 의한 특정 유전자가 질병에 미치는 영향을 측정과 더불어 임상 정보와 라이프 로그 데이터를 병합하여 서로 각기 다른 이종 데이터를 처리하면서 질병의 특이점을 확인하게 된다. 즉, 이종 데이터의 딥뉴럴 네트워크의 객관적 적합성과 확실성을 증빙하게 되고 이를 통한 실제 딥러닝 환경에서의 노이즈에 따른 성능 평가를 실시한다. 이를 통해 자동 인코더의 경우의 1,000 EPOCH당 변화하는 정확도와 예측치가 변수의 증가 값에 수차례 선형적으로 변화하는 현상을 증명하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권1호
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• pp.86-92
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• 2022

최근 COVID-19 팬데믹 등 다양한 이유로 인해 바이오 헬스케어 시장이 전세계적으로 활성화되고 있다. 그 중, 생체정보 측정 및 분석 기술은 앞으로의 기술적 혁신성과 사회경제적 파급효과를 불러일으킬 것으로 예측된다. 기존의 시스템은 생체 신호를 받아 신호 처리를 하는 과정에서 신호 송×수신부, 운영체제, 센서, 그리고 인터페이스를 구동하기 위한 대용량 배터리를 필수적으로 요구한다. 하지만, 배터리 용량의 한계가 인해 시×공간적인 기기 사용의 제한을 야기하며, 이는 사용자의 헬스케어 모니터링에 필요한 데이터의 단절에 대한 원인으로 작용할 수 있으므로 헬스케어 디바이스의 큰 걸림돌 중의 하나이다. 본 연구에서는 생체정보 측정 장치에 접촉대전 효과(Triboelectric effects)와 전자기유도 효과(Electro-magnetic effects)를 융합하여, 외부 전원을 요구하지 않는 독립 구동이 가능한 시스템을 구성하여 시×공간적으로 사용 제한이 없는 소형 생체정보 측정 모듈을 설계 및 검증했다. 특히, 다양한 헬스케어 모니터링 중 족압 계측을 통해 사용자의 보행 습관 등을 파악할 수 있는 무선 족압 계측 모니터링 시스템을 검증했다. 보행 시 발생하는 접촉×분리 움직임에서 접촉대전 효과를 이용한 효과적인 압력 센서와 압력에 따른 전기적 출력신호를 통해 족압 센서를 만들고, 축전기를 이용한 신호처리 회로를 통해 이의 동적 거동을 계측할 수 있다. 또한, 출력된 전기신호의 무선 송×수신용 전원으로 사용하기 위해 전자기 유도 효과를 이용하여 보행 시 생기는 생체역학적 에너지를 전기에너지로 수확했다. 따라서, 이번 연구는 사용자가 제한적인 배터리 용량 때문에 생기는 충전에 대한 불편함을 줄일 수 있고, 뿐만 아니라 데이터 단절에 대한 문제점을 극복할 수 있는 방법으로서 큰 잠재력을 보여줌을 시사한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권6호
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• pp.783-790
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• 2009

무선 센서 네트워크의 필요성이 증가함에 따라 관련된 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 특히, 에너지 제약적인 무선 센서 네트워크의 생존 시간을 증가시키고자 하는 클러스터링 기법들이 많이 연구되고 있다. 대표적인 LEACH와는 달리, 최근의 클러스터링 기법들은 다중 홉으로 데이터를 전송하기 때문에 데이터 병목 현상 문제가 발생한다. 불균형 클러스터링(unequal clustering) 기법들은 라우팅 경로를 증가시켜 데이터 병목 현상 문제를 해결하였다. 불균형 클러스터링 기법들의 대부분은 BS(Base Station)와의 거리만을 고려하여 클러스터의 크기를 결정하였기 때문에, 클러스터 헤드의 에너지 소모가 커지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 클러스터 헤드의 에너지 소모를 최소화하고, 데이터 병목 현상 문제도 해결할 수 있는 불균형 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 기본 아이디어는 적절한 클러스터 헤드를 선출한 이후, BS와의 거리와 노드의 에너지 상태, 이웃 노드의 수를 고려하여 클러스터의 크기를 결정하고, 동시에 클러스터 헤드의 전송기능을 분담하는 노드를 선정하는 것이다. 이처럼 클러스터 헤드의 에너지 소모를 최소화함으로써 클러스터링의 반복횟수를 감소시킬 수 있었으며, 더불어 전체 네트워크의 에너지 소모도 감소시킬 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.805-813
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• 2012

본 연구에서는 기존에 개발된 뇌 질환 임상연구를 위한 시스템에 데이터베이스 효율적인 접근을 위한 미들웨어를 설계 및 개발 하였다. 뇌 질환 임상연구를 위한 시스템이란, 정합기와 분석기로 나누어져 있는 것으로 정합기에서 만든 정합 데이터들을 모아 분석기에서 다양한 변수를 바탕으로 통계적 자료를 산출하는 시스템이다. 미들웨어는 데이터베이스 관리 및 다수의 클라이언트의 데이터 요청 처리를 위해 설계 되었으며, 각각의 기능을 모듈로 구분하여 기능 간에 연결성을 약화시켜 모듈 재사용을 구현하였다. 그리고 영상데이터 모듈은 영상 데이터를 효율적으로 관리 및 저장하기 위하여 데이터베이스에 영상을 텍스트 기반으로 압축한 후에 저장하는 방법을 사용하였다. 700장의 실제 의료 임상 데이터를 이용한 테스트 결과, 데이터의 전송시간이 기존 시스템에 비해 최고 115 배까지 단축되었으며, 개선된 모듈 구조를 통해 안정적인 시스템 운용과 향상된 보안기능을 제공하게 되었다. 향후 대규모 의료 데이터베이스 구축에 있어서 이러한 미들웨어의 중요성은 더욱 증대될 것이라 생각된다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권11호
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• pp.149-158
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• 2006

IEEE 802.11x 무선 랜 기반 유무선 통합 네트워크에서 고정 호스트인 데스크톱 PC와 이동 호스트인 PDA 간 다운스트림 성능을 개선할 수 있는 방안을 제안하였다. 성능 차가 뚜렷한 이기종 단말기간 데이터 전송시 다운스트림은 업스트림에 비해 수신시간이 최대 20% 느리다. 그 이유는 송신단의 패킷 전송률에 비해 수신단의 패킷 처리율이 낮아 혼잡 윈도우 크기가 수시로 변하고, 이에 따라 컨트롤 패킷이 증가하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 성능 저하를 완화시키기 위한 2가지 방안을 제시하였다. 먼저 PDA의 응용 계층 버퍼 크기를 증가시키면, 소켓 수신 버퍼의 처리 속도가 개선되어 혼잡 윈도우 변화율을 낮출 수 있다. 그러나 파일 액세스 시간은 버퍼 크기와 상관없이 거의 일정하였다. 버퍼 크기를 32,768바이트로 설정했을 경우 512바이트일 경우에 비해 수신시간을 32%정도 단축할 수 있었다. 또 다른 개선 방안은 송신자의 패킷간 전송 지연 시간을 설정하는 것이다. 송신단의 패킷 전송 간격을 5ms 로 지정하였을 때 수신시간을 최대 7% 단축시킬 수 있었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권1호
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• pp.1-8
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• 2008

차폐 선별 기법은 가시성 선별 기법 중 하나로, 다른 물체에 가려서 보이지 않는 물체나 삼각형에 대한 연산을 제외시키는 기법이다. 이는 불필요한 연산량을 효과적으로 줄이기 ??문에 복잡한 장면을 실시간으로 처리하기 위해 필수적이다. 하지만 기존의 차폐 선별 기법인 차폐 쿼리는 가시성 검사를 위해 물체 데이터를 하드웨어에 두 번 보내야 하며, 이로 인해 불필요한 연산이 발생한다. 또 다른 기존 하드웨어 차폐 선별 기법인 VCBP는 빠른 수행을 하지만 바운딩 볼륨의 검사를 지원하지 않으며 응용으로 그 결과를 보내는 기능이 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결한 가시성 선별과 렌더링을 한 번에 처리할 수 있는 단일 패스 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 일차적으로 3차원 가속 하드웨어의 초기 단계인 삼각형을 픽셀로 나누는 래스터화 단계에서 캐쉬를 이용하여 빠르게 가시성 선별을 수행한다. 그와 동시에 가시성 선별 과정에서는 각 프리미티브의 가시성 정보를 응용단계로 보낸다. 응용단계에서는 하드웨어로부터 받은 이전 프레임의 가시성 정보와 공간계층 트리 구조를 이용하여 하드웨어로 보내는 보이지 않는 프리미티브를 위한 데이터량을 획기적으로 줄인다. 제안하는 구조는 하드웨어 차폐 선별 쿼리를 이용하는 기존 이중 패스 알고리즘 중 S&W 대비 최대 44%, 최저 14%의 성능이 향상되었고, CHC 대비 최대 25%, 최저 17%의 성능이 향상되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.70-75
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• 2014

최근 디지털 기기의 다기능화, 휴대화 및 서비스 정보의 대용량화 등으로 인하여 고집적, 저전력, 고성능 SoC(System on Chip) 설계에 대한 요구가 점차 증가하고 있다. 시스템이 빠르게 발전함에 따라 요구되는 하드웨어 성능이 다양해지고 있으며 빠른 설계 확인을 위하여 FPGA(Field Programmabel Gate Array)를 채택하는 시스템이 증가되고 있는 추세이며 FPGA를 채택한 시스템에서는 FPGA와 제어하는 CPU인 ARM코어를 사용한 SoC 시스템이 늘어났다. 이러한 시스템에서 사용되는 AXI(Advanced eXtensible Interface) Bus는 여러 방법으로 이용되지만, 기존의 연구에서는 AXI Slave 구조로 설계가 되어 있다. Slave 구조에서는 CPU가 계속 데이터 전송에 관여하게 되어 자원을 다른 곳에 사용하지 못하는 문제와 AXI Bus가 사용되지 않는 시간이 길어서 전송효율이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 AXI Master구조를 제안하고, Slave구조와 Master구조의 소모클럭과 합성결과를 비교한 결과, Master구조가 Slave구조에 비해 소모클럭은 51.99% 감소한 것을 확인하였으며, Slice는 31% 정도 감소하였다. 또한, 최대 동작주파수는 107.84MHz로써 약 140% 증가 되는 것을 확인하였다.