본 논문에서 우리 대용량 데이터를 보다 효과적으로 전송할 수 있는 프로그램 구현 및 시스템 최적화에 대해 논의하고자 한다. 수백 ~ 수천 km 떨어진 전파망원경을 이용해 천체를 관측하는 VLBI에서 각 관측소는 수 TB에 달하는 대용량 데이터를 상관센터로 전송하여야 한다. 이에 따라 보다 효율적으로 데이터를 전송할 수 있도록 전세계적으로 초고속 네트워크를 활용한 e-VLBI 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구 추세에 따라 초고속 네트워크 상에서 Gbps 급의 VLBI 데이터를 효과적으로 전달할 수 있는 프로그램 설계 및 시스템 구축에 대해 기술하였다. 기존의 VTP(VLBI Transport Protocol) 기반 데이터 전송을 넘어 보다 신속한 데이터 전달이 가능하도록 전송 프로그램 설계에 있어 UDP를 적용하였다. 이를 위해 현재 사용되는 VTP 프로그램에 Tsunami UDP 알고리즘을 이식하여 데이터 전달에 있어 성능을 극대화하였고, 시스템 최적화를 통해 보다 신속하고 안정적으로 KVN 각 사이트 간 데이터 전송이 구현될 수 있도록 하였다.
현장 지반정수 데이터는 다양한 현장 및 실내시험을 통해 획득된 후 지반조사보고서의 형태로 작성되어 유통된다. 효율적인 설계 및 시공을 위해선 지반정수의 디지털 데이터베이스화가 필수적이나, 현재 지반조사보고서 데이터는 수동 입력 방식으로 많은 시간과 인력이 소요되며, 오류가 발생하기도 한다. 본 연구는 이미지 기반 딥러닝 모델 및 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 지반조사보고서에서 데이터를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 딥러닝 기반의 페이지 분류 모델과 텍스트 서칭 알고리즘을 사용하여 지반조사보고서 부록 내 세부 지반시험 결과 보고서를 100%의 정확도로 분류할 수 있었다. 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 보고서 페이지 내 유효한 데이터 영역을 결정하고, 텍스트 분석을 통해 추출 데이터 항목과 상응하는 지반 데이터를 짝지어 데이터를 추출했다. 제안한 모델은 205개의 지반조사 보고서로 구성된 데이터셋을 통해 검증되었으며, 평균 93.0%의 데이터 추출 정확도를 기록하였다. 마지막으로, 추출 모델의 실무 적용성을 위해 사용자 인터페이스 기반 프로그램을 개발하였다. 프로그램 내 사용자 상호작용을 통해 지반조사보고서 PDF 파일을 업로드하고 자동으로 보고서를 분석 및 데이터를 추출, 편집할 수 있도록 했다. 이를 통해 지반조사보고서의 디지털화 및 지반 데이터베이스 구축이 더욱 효율적이고 정확하게 이루어질 수 있을 것으로 판단된다.
최근에 광간섭 단층촬영은 생물학적 조직을 비 침습적으로 이미지를 얻는데 많이 사용되고 있다. 그러나, 광간섭 단층촬영은 노이즈 때문에 해석하는데 아직까지는 어려움을 갖고 있다. 본 논문에서는 인체와 토끼의 연골 이미지들의 이미지에서 잡음을 제거하는 다양한 영상처리 기술을 적용해 보았다. 또한 광간섭 단층촬영으로 얻은 이미지들을 영상 분할 방법을 통해 얻고자 하는 부위를 구별 하였으며 대부분의 이미지들이 영상분할 알고리즘에 적합함을 볼 수 있었다. 그리고, 광간섭 단층영상에 적합한 영상분할 방법을 선택한 후 영상을 재구성 하였다. 광간섭 단층촬영은 작은 깊이와 거리에 제한을 가지고 있기 때문에 영상처리장치에 단점을 가지고 있다. 광간섭 이미지가 매우 작은 공간에서 이루어 짐으로 같은 지역의 영상을 재구성 하기는 어려운 점이 있다. 그래서, 광간섭 단층영상 재구성을 할 때 좋은 매칭 알고리즘 방법이 필요하다. 본 논문에서는 챔퍼 매칭 알고리즘을 사용하여 재구성 하였다. 본 연구에서는 OCT 연골 이미지를 얻어 노이즈 제거, 영상 분할, 3D 광간섭 단층 영상을 재구성 할 수 있었다.
최근들어 하드웨어방식의 GPS 수신기를 소프트웨어 방식의 Software-Defined Radio(SDR)기법으로 구성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 소프트웨어 기반의 GPS 수신기는 기존의 하드웨어 방식으로 처리하는 신호획득부와 추적부를 마이크로 프로세서를 통해 소프트웨어 기법으로 처리하는 것을 말한다. 본 논문에서는 이러한 소프트웨어 기법을 이용하여 GPS 수신기를 설계하며 PC 기반에서 시뮬레이션을 통해 신호획득부, 추적부, 메시지 복조부를 설계하고 검증한다. 또한 의사거리 오차를 도출하기 위하여 신호 획득부와 추적부에 대해 효율적인 알고리즘을 제안하고 최종적으로L1 주파수대역의 여러 위성을 통해 수신된 채널간의 상대적 지연을 통해 의사거리를 계산한다. 본 논문에서 제시된 수신기기법은 향후 개발목표인 GPS/Galileo 복합시스템의 개발요소에 포함될 것이며 규격 및 성능을 검증할 방법을 제시할 뿐만 아니라 다양한 디버깅 환경을 제공함으로써 개발단계에 매우 유용하게 적용될 것이다.
본 논문에서는 루프의 반복들간에 종속 관계가 존재하는 루프의 효율적 수행을 위한 중앙 큐 기반의 새로운 할당 기법 CDSS(Carreid-Dependence Self Scheduling)를 제안하며, 이를 공유 메모리 환경에서 Java 언어로 구현하였다. 또한, 중앙 작업 큐 기반의 병렬 루프를 위한 셀프 스케쥴링(self-scheduling) 기법들을 루프 캐리 종속성(loop-carried dependence)을 가진 루프의 할당에 적용하기 위한 그들의 변형에 대해 알아본다. 제안된 기법은 종속 거리에 따른 동기화 시점을 고려하여 루프를 세 단계별로 할당하는 셀프 스케쥴링 기법이다. 단일처리기 시스템을 포함한 여러 플랫폼에 적용하기 위해 제안된 방법과 변형된 기법들을 스레드 레벨로 구현하였다. 응용 프로그램과 시스템 파라메터 값을 다양하게 하여 변형된 기법들과 비교 분석한 결과, 제안된 기법은 변형된 다른 기법들에 비해 스케쥴링 오버헤드를 포함한 전체 루프의 수행 시간을 줄여 효율적이다. 변형된 SS, Factoring, GSS, CSS에 대해 각각 0.02, 40.5, 46.1, 53.6%의 성능 향상을 보였다. 그리고, CDSS 기법으로 다양한 응용 프로그램에 대해 종속 거리에 해당하는 적은 수의 스레드를 사용하여 최대의 성능을 얻을 수 있다.
의료 영상 처리는 특수한 전문 분야로서 새롭게 개발되는 기술을 임상에 적용하고 그 결과를 전문 의사들이 분석하여 기술을 보완하면서 발전시켜 나간다. 그러므로, 새로운 의료 영상 처리 알고리즘을 임상에 쉽게 적용하고 그 결과를 분석할 수 있는 도구의 필요성은 매우 크다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 시각 프로그래밍 기법을 도입하여 프로그래밍 전문 기술이 없는 일반 의사들도 의료 영상 처리 프로그램을 쉽게 작성할 수 있는 환경을 설계하고 구현하여 의료 영상 알고리즘의 적용을 편리하게 하려고 한다. 개발된 시각 프로그래밍 환경에는 의료영상처리에 필요한 다양한 함수들을 코딩하여 아이콘(Icon)으로 정의한 다음, 함수 라이브러리로 만들어 놓았다. 사용자는 영상처리 응용 프로그램을 개발할 때에, 명령어나 변수를 타이핑하여 프로그램을 작성하는 대신, 아이콘으로 정의되어 제공되는 함수들 중에서 필요한 함수를 선택하고, 이들 사이의 자료흐름에 따라 아이콘들을 연결시켜서 프로그램의 논리를 자료흐름도(Dataflow Diagram)로 표현하여 작성하면 된다. “VPI(Visual Programming Interface)”라고 불리는 그래픽 편집기는 자료 흐름도를 그려내는 창과 준비된 함수 라이브러리를 시각화하여 보여주는 창으로 구성되어 있다. 함수 라이브러리에 포함된 함수들을 용도에 따라서 분류하고, 사용자가 필요한 함수를 찾기 쉽고 사용하기 편리하도록 시각화하여 하이퍼볼릭 트리(Hyperbolic Tree)라는 새로운 형태로 표현하였다. 하이퍼볼릭 트리를 사용하면 함수들의 개별적 특성과 함수들을 분류한 전체 구조를 한꺼번에 잘 볼 수 있다. 개발된 프로그램의 사용자 인터페이스를 쉽게 구현할 수 있는 “GUI Builder”라는 도구를 설계하고 구현하였다. 개발된 프로그래밍 환경을 사용하면 프로그래밍 전문 지식이 없는 의사도 쉽게 영상 처리 응용 프로그램을 작성하여 최신 의료영상 처리 기법을 쉽게 임상에 적용하고 실험할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 스마트카드 적용을 위하여 국내외 블록 암호화 표준 알고리즘인 3-DES(Triple Data Encryption Standard), AES(Advanced Encryption Standard), SEED, HASH(SHA-1)를 통합한 저전력 암호화 엔진을 하드웨어로 구현하였다. 휴대용 기기에 필수적인 작은 면적과 저전력을 위하여 하나의 라운드에 대한 각각의 암호화 블록을 구현한 후 반복동작을 하도록 설계하였고 두 단계의 클록 게이팅 기술을 적용하였다. 설계한 통합 암호화 엔진은 ALTERA Excalibur EPXA10F1020C2를 사용하여 검증하였고 합성결과 7,729 LEs와 512 바이트 ROM을 사용하여 최대 24.83 MHz 속도로 동작이 가능하였다. 삼성 0.18 um STD130 CMOS 스탠다드 셀 라이브러리로 합성한 결과 44,452 게이트를 사용하며 최대 50 MHz의 속도로 동작이 가능하였다. 또한 전력소모를 측정한 결과 25 MHz의 속도로 동작할 경우 3-DES, AES, SEED, SHA-1 모드일 때 각각 2.96 mW, 3.03 mW, 2.63 mW, 7.06 mW의 전력소모를 할 것으로 예측되었다. 이러한 저전력 통합 암호화 엔진은 스마트카드 적용에 가장 적합한 구조를 갖고 있으며 그 외에도 다양한 암호화 시스템에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
수신호는 음성을 사용할 수 없는 상황, 특히 군인들에게 있어 효과적인 통신 수단이다. 기존의 수신호 인식 방법으로 카메라를 입력 장치로 하는 비젼 인식 방식들이 많이 활용되었다. 그러나 시야가 보이지 않는 군인들의 의사소통에는 적합하지 않다. 또 수신호 전달을 위한 장갑을 제작하는 기존의 방식들은 단지 손가락 움직임 정보만을 활용하고 있기 때문에 손가락뿐만 아니라 손의 회전 등의 추가적인 정보를 필요로 하는 군대 수신호 인식에는 부족하다. 본 논문에서는 수신호 장갑과 3축 모션 센서를 기반으로 군에서 널리 활용되는 6 가지 동작, 즉, 준비, 이동, 빨리 이동, 낮은 보폭, 정지, 그리고 엎드려 동작을 인식할 수 있는 시스템을 설계하고 제안하였다. 이를 위하여 손 모양을 인식하는 방법과 손의 모션을 인식하는 방법을 제안하였다. 손 모양 인식은 각 손가락을 굽힌 정도에 따라 완전히 펴진 상태, 조금 펴진 상태, 조금 굽힌 상태, 완전히 굽힌 상태로 구분한 것을 기반으로 하였다. 손의 모션 인식은 3축을 기준으로 각 동작의 특성을 분석하여 이를 알고리즘화 하였다. 반복 실험을 통한 시험 결과 평균 91.2%의 인식 성공률을 보였다.
각국의 자율주행시스템 기술개발 경쟁이 심화함에 따라 정부도 자율주행시스템의 시장 진입을 전방위에서 지원하고 있다. SAE(Society of Automotive Engineers) 3단계 기술은 운전자가 위험 상황을 회피해야 하고, 4단계 기술은 자율주행시스템 스스로 위험 상황에 대응할 수 있어야 한다. 이에 따라, 공공부문은 도로 위험 상황을 모니터링하고, 도로 인프라 정보를 운전자와 자율주행시스템에 제공하여 대응할 수 있도록 지원할 필요가 있다. 본 연구는 도로 인프라 위험 요소를 자율주행시스템의 ODD(Operational Design Domain) 특성에 따라 모니터링 대상별 위험 요소를 세분화하고, 각 위험 요소가 차량에 미칠 영향에 따른 위험도 등급화 및 평가 방안을 제시하였다. 위험 상황 발생 시 자율주행차의 운행 특성을 시뮬레이션하고, 위험 요인 특성과 물리적인 차량 조건 사이의 영향 관계를 파악하여 등급화함으로써 위험도를 평가할 수 있다. 또한 수집된 모니터링 정보는 관리 센터와 공유하고, 요소별 특성에 따른 노드 혹은 링크 형태로 정밀지도에 표출하여 위치정보와 위험도 등급 등 종합적 관리가 가능한 모니터링 체계를 정립할 것을 제안하였다.
다중 엘리베이터의 트래픽(Traffic)은 엘리베이터 알고리즘의 설계의 가장 핵심적인 과제이다. 국내 대기업 엘리베이터의 DSS 알고리즘 패널과 같이 행선층을 직접 입력하는 시스템에 많은 비용을 투자하면 효율적인 엘리베이터 시스템 설계가 가능하다. 하지만 비용문제가 해결되지 않으면 NC 알고리즘과 같이 비효율적인 시스템을 사용할 수 밖에 없다. 본 연구에서는 시간 비효율 문제를 해결하기 위해 회사 건물이나 학교 건물과 같이 승객 대부분의 시간표(Timetable)이 알려져 있는 특정한 경우에 대하여 엘리베이터 알고리즘을 개선하였다. 엘리베이터 알고리즘은 배정 함수(FS)와 대기 함수(WF), 두 개의 식으로 나누어 설계하였다. 엘리베이터 시뮬레이션을 설계하였고, 실제 시간표 데이터를 바탕으로 시뮬레이션 상황에 맞는 10개의 서로 다른 시간표 데이터를 생성하였다. 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)과 시뮬레이션을 이용하여 효율적인 배정 및 대기 함수의 가중치 및 상수를 결정하였다. 결과적으로 기존 엘리베이터의 NC 알고리즘에 비해 줄어들고 DSS 엘리베이터와 근접한 수준의 평균 대기 시간 효율을 얻었다. 추가적으로 유전 알고리즘을 통해 설계된 엘리베이터 알고리즘의 분석을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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