본 연구에서 개발된 X-ray 장치는 병원으로부터 원거리에 있는 응급환자를 진단하거나, 대형 사고에 의한 재난에서 환자를 분류하기 위한 목적으로 사용할 수 있도록 제작되었다. X-ray 사용 장소는 병원으로부터 먼 거리에 있기 때문에 AC220[V]를 사용할 수 없는 사고 현장이나, 이동 중인 구급차 내에서도 응급환자의 진료가 필요한 곳이다. 개발된 X-ray 장치는 다음과 같은 특성이 있다. 첫째, 콘덴서를 내장하여 구급차의 밧데리 전원 공급이 없는 경우에도 X-ray 촬영이 가능하도록 하여 산악지역이나 섬지역 등에서도 이용할 수 있도록 하였다. 둘째, DC 12[V] 전원으로 X-ray를 발생하여 촬영한 정보를 디지털 디텍터로 검출하여 파일 형태로 저장하여 사용할 수 있었다. 제어회로는 Pic16F84A를 사용하여 X-ray 발생 장치의 신뢰성을 확보하였고, 기능을 다양하게 제공할 수 있었다. 원격응급시스템에 적합한 X-ray 장치는 응급환자가 의사로부터 공간적으로 멀리 떨어져 있거나, 시간적으로 진단, 처방, 치료가 동시에 이루어지기 어려운 상황 등에 효율적으로 대처할 수 있는 장점이 있다.
안드로이드 폰이 점점 대중화됨에 따라 많은 어플리케이션이 제작자의 이윤과 직결되는 데이터나 스마트 폰 사용자의 민감한 데이터를 다룬다. 이러한 중요 데이터는 당연히 보호받아야 하지만 안드로이드에서는 악의적인 사용자에 의해 조작되거나 공격자에 의해 유출될 수 있다. 이런 일이 발생하는 이유는 안드로이드의 근간인 리눅스의 디버깅 기능이 악용되기 때문이다. 리눅스의 디버깅 기능을 이용하면 다른 어플리케이션의 가상 메모리에 접근하는 것이 가능하다. 이 기능이 악용되는 것을 방지하기 위해선 해당 기능을 제공하는 주체인 리눅스의 커널에서 기존의 접근 제어를 더욱 강화해야 한다. 하지만 현재 이 기능은 안드로이드 환경의 특성을 반영하지 않은 채 기존의 리눅스와 동일한 접근 제어를 사용하고 있다. 이에 본 논문에서는 리눅스가 제공하는 다른 어플리케이션의 가상 메모리에 접근할 수 있는 기능을 분석하고, 분석 결과와 안드로이드 환경을 고려하여 스레드 그룹 ID를 검증하는 새로운 계층을 추가하는 방안을 제시한다. 이 방안을 적용함으로써 접근 제어를 더욱 강화할 수 있다. 실제로 본 논문이 제안한 방법이 접근 제어를 강화할 수 있는 지 확인하기 위해, 다른 어플리케이션의 메모리를 수정할 수 있는 메모리 조작 어플리케이션으로 자체 제작한 어플리케이션의 데이터 수정을 시도한다. 접근 제어를 강화하기 전에는 메모리 조작 어플리케이션이 자체 제작한 어플리케이션의 메모리에 있는 데이터를 수정할 수 있었지만, 접근 제어를 강화한 후에는 데이터 수정에 실패하는 것을 확인할 수 있다.
현재 우리나라의 각종 뉴스는 인터넷에서도 가장 중요한 콘텐츠 일뿐 아니라 언론홍보로써의 중요성도 날로 더해가고 있다. 기업의 각종 뉴스는 신문이나 방송매체를 통하여 보도자료로써 일반인에게 제공되고 있다. 이러한 뉴스가 보도자료화 되기 위해서 기업은 뉴스를 제공할 때 기자를 직접 찾아가거나, 우편, 팩스, 퀵 서비스, 이메일 등의 방법을 이용하는데 이러한 방법들은 시간, 인력, 비용 그리고 파일이 손상되는 문제점을 가지고 있다. 또한 기업측에서는 보도자료가 어떤 내용으로 기사화되었는지 확인하는 절차가 번거롭고, 언론사 측에서는 취재하고 싶은 기업에 대해 취재 요청과 기사 내용에 대해서도 수시로 기업측과 연락을 해야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해서 기업측은 언론사측에 보도자료를 배포하고 기사화한 내용을 쉽게 확인할 수 있으며, 언론사측은 기업측에 취재 요청을 간단하게 수행할 수 있는 배포시스템과 언론사나 포털 기사들 속에서 기업의 보도자료를 수집하는 수집로봇을 설계하고 구현하고자 한다.
Recently, BIM has been extended to infrastructures such as roads and bridges, and the demand for BIM standard development for ports is increasing internationally. Due to the low level of utilization of classification system and drawing standards compared to other infrastructures, and the closed nature of national security facilities, ports have insufficient level of connection and sharing environment among external systems or users. In addition, since the standardization of data for port facilities is not made, it is still necessary to establish an independent DB for each system and to ensure interoperability of data between these systems since it does not have a shared environment among similar data. Therefore, the purpose of this study is to develop and verify IFC, the international standard for BIM, in order to cope with the BIM environment and to be commonly used in the design, construction, and maintenance of port facilities. To this end, we build a standard schema with port-specific Express Notation according to buildingSMART International's standard development methodology. First, domestic and international reference model standards were analyzed to derive components such as space and facilities of port facilities. Based on this, the components of the port facility were derived through the codification, categorization, and normalization process developed by the research team. This was extended based on the port BIM object classification system developed by the research team. Normalization results were verified by designers and associations. Then, IFC schema construction was based on Express-G data modeling based on IFC 4 * 2 Candidate, which is a bridge candidate standard based on IFC4 (ISO16739), and IFC 4 * 3 Draft, which is developed by buildingSMART International. The final schema was validated using the commercialized validation tool. In addition, in order to verify the structural verification of the port IFC schema, the transformation process was verified by converting the caisson model into a Part21 file. In the future, this result will not only be used as a delivery standard for port BIM products, but will also be applied as a linkage standard between systems and a common data format for port BIM platforms when BIM is used in the maintenance phase. In particular, it is expected to be used as a core standard for data exchange in the port maintenance stage.
AI 기술을 활용한 다양한 서비스가 개발되면서, AI 서비스 운영에 많은 관심이 집중되고 있다. 최근에는 AI 기술도 하나의 ICT 서비스를 보고, 범용적인 AI 서비스 운영을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 기계학습 개발 절차의 마지막 단계인 기계학습 모델 배포 및 운영에 초점을 두고 AI 서비스 운영을 위한 시스템 측면에서의 연구 결과를 기술하였다. 3대의 서로 다른 Ubuntu 시스템을 구축하고, 이 시스템상에서 서로 다른 AI 모델(RFCN, SSD-Mobilenet)과 서로 다른 통신 방식(gRPC, REST)의 조합으로 2017 validation COCO dataset의 데이터를 이용하여 객체 검출 서비스를 Tensorflow serving을 통하여 AI 서비스를 요청하는 부분과 AI 서비스를 수행하는 부분으로 나누어 실험하였다. 다양한 실험을 통하여 AI 모델의 종류가 AI 머신의 통신 방식보다 AI 서비스 추론 시간에 더 큰 영향을 미치고, 객체 검출 AI 서비스의 경우 검출하려는 이미지의 파일 크기보다는 이미지 내의 객체 개수와 복잡도에 따라 AI 서비스 추론 시간이 더 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 그리고, AI 서비스를 로컬이 아닌 원격에서 수행하면 성능이 좋은 머신이라고 하더라도 로컬에서 수행하는 경우보다 AI 서비스 추론 시간이 더 걸린다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 서비스 목표에 적합한 시스템 설계와 AI 모델 개발 및 효율적인 AI 서비스 운영이 가능해질 것으로 본다.
세기조절방사선치료(IMRT)는 복잡하고 정교한 방사선치료 기법을 이용한 환자 치료 시 치료계획의 정확성을 평가하기 위해 첫 치료 시작 전 품질관리를 권고하고 있다. 이 목적 실현을 위해 최근 상용화된 품질관리 소프트웨어를 이용하면 치료 전후의 정확한 방사선량의 전달을 확인할 수 있다. 이에 본 연구에서는 품질관리 시스템 내에 MLC의 선량학적엽간격(DLG)의 변화에 따른 IMRT 치료계획 경우별 계산 결과의 분석을 통해 그 효용성을 평가하고자 한다. MobiusFx에 입력할 MLC 다이나로그 파일(Dynamic MLC Log File)을 획득하기 위하여 HD120 MLC가 장착된 Novalis Tx를 이용하였다. IMRT 치료계획을 수립하기 위해 Eclipse 치료계획시스템을 사용하였으며, IBA사의 I'mRT 팬톰영상에 표적 및 장기 윤곽(다중표적, 전립선, 두경부, C-모양)을 묘사하였다. DLG에 따른 선량분포의 변화를 확인하기 위해서 MLC 다이나로그 파일을 MobiusFX 시스템에 입력하고 각 경우마다 0.5, 0.7, 1.0, 1.3, 1.6 mm로 DLG를 변화시켜 선량계산의 차이를 평가하였다. 선량평가는 허용범위가 3%/3 mm인 3차원 감마지표의 통과율과 DVH 그리고 CC13 전리함에 대한 점선량을 통해 분석하였다. MobiusFx에서 4가지의 경우에 대해 각 DLG 마다의 선량분포를 비교 분석한 결과, 다중표적과 두경부는 DLG가 0.5와 0.7 mm에서 3~5%, 1.0~1.6 mm에서 3% 미만의 선량차이를 보였다. 감마 지수 통과율에서도 0.7 mm 이하의 DLG에서 다중표적 경우의 중앙표적과 상위표적은 30% 미만, PTV와 척수는 81% 미만이었으며, 다른 DLG에서는 95% 이상의 통과율을 보였다. 하위표적과 귀밑샘은 모든 DLG에서 100.0%이었다. 전립선에서 점선량은 모든 DLG에서 3% 미만의 차이를 보였으나 PTV에서 DLG 0.7 mm 이하와 1.0 mm 이상에서는 각각 95% 미만과 98% 이상의 통과율을 보였다. 직장과 방광은 모든 DLG에서 100.0%로 나타났다. C-모양에서 점선량은 1.3 mm를 제외한 모든 DLG에서 3~9%의 차이를 보이며 PTV는 1.0과 1.3 mm의 DLG에서 각각 96.7, 93.0%의 통과율을 보였으나 다른 DLG에서는 86% 미만이었다. 코어에서는 모든 DLG에서 100.0%였다. 본 연구에서는 치료계획 품질관리 시스템에서 DLG 적용 값의 차이에 따라 품질관리의 정확성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 그러므로 IMRT, VMAT 등 MLC의 움직임을 이용한 방사선치료법의 경우 정확한 품질관리를 위해서는 사용하고 있는 치료장비 및 치료계획시스템에 맞는 적합한 DLG 값을 상호 일치시켜 사용해야 할 것으로 판단된다.
유비쿼터스 시티(유시티)에서는 수많은 비디오 카메라들이 설치된다. 이렇게 설치된 많은 카메라로부터 대용량의 비디오 데이터가 실시간으로 끊임없이 발생하고 유시티의 관리 시스템으로 전달된다. 유시티의 다양한 서비스들을 뒷받침하기 위해서는 이러한 비디오 데이터를 저장하고, 이렇게 저장된 대용량의 비디오 데이터를 분석할 수 있는 방법과 관리 시스템이 요구된다. 그래서, 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 유시티 비디오 관리 시스템을 제안한다. 또한, 근래 주목받고 있는 데이터 병렬처리 프레임워크인 Hadoop MapReduce를 이용하여 이러한 빅데이터 비디오를 분석하는 방법을 제안하고, 이에 따른 우리의 성능 평가를 소개한다.
본 논문에서 인터넷 정보가전과 같은 Qplus-T 내장형 시스템을 위한 멀티 태스크 디버깅 환경에 대해 제안한다. 효과적인 교차 개발을 지원하기 위해 원격 멀티 태스크 디버깅 환경의 구조 및 기능틀을 제안할 것이다. 그리고, 좀더 효율적인 교차 개발 환경의 개발을 위하여 호스트-타겟 사이에 디버깅 커뮤니케이션 아키텍쳐를 개선할 것이다. 본 논문에서 제안하는 Q+Esto라는 원격 개발 도구들은 대화형 쉘, 원격 디버거, 리소스 모니터, 타겟 매니저, 그리고 디버그 에이전트들과 같이 몇 개의 독립된 도구들로 구성된다. 호스트에서 원격 멀티 태스크 디버거를 이용해서, 개발자는 타겟 실행 시스템 위에 태스크들을 생성시키거나 디버그 할 수 있으며, 실행 중인 태스크들에 접속하여 디버그 할 수 있다. 응용 코드는 C/C++ 소스레벨로 활 수 있으며, 어셈블리 레벨 코드로도 볼 수 있다. 그리고, 소스코드, 레지스터들, 지역/전역 변수들, 스택 프레임, 메모리, 그리고 사건 트레이스 등등을 위한 다양한 디스플레이 윈도우들을 포함하고 있다. 타겟 매니저는 Q+Esto 도구들에 의해 공유되는 공통된 기능 즉, 호스트-타겟 커뮤니케이션, 오브젝트 파일 로딩, 타겟 상주 호스트 메모리 풀의 관리, 그리고 타겟 시스템 심볼 테이블 관리 등등의 기능들을 구현한다. 이러한 기능들을 개방형 C API라고 부르는데, Q+Esto의 도구들의 확장성을 크게 개선한다. 그리고, 타겟 매니저와 타겟 시스템 커뮤니케이션을 위한 상대파트 모듈 즉, 디버그 에이전트가 존재하는데, 이것은 타겟의 실시간 운영체제 위에서 데몬 태스크 형태로 수행된다. 디버거를 포함한 호스트 도구로부터의 디버깅 요청을 밟아, 그것을 해석하고 실행하여, 그 결과론 호스트에 보내는 기능을 수행한다.
본 논문은 표준 DQDB에서 문제가 되고 있는 불공정성 문제를 경감한 새로운 MAC프로토콜을 제안하고 분석하였다. DQDB MAC프로토콜은 처리율, 메시지 지연 등에서 불공정한 면이 있으며, 대역폭은 슬롯재사용 혹은 파일의 긴 전송 동안 더욱 불균등하게 배분될 수 있다. 본 연구에서 제안한 새로운 프로토콜을 평형(Balanced) DQDB 프로토콜이라 부르기도 하며, 이 새로운 엑세스 프로토콜은 이중 비스 네트워크 프로토콜의 한 비트를 이용하여 대역폭 분할에 공정성 보장 및 DQDB의 모든 특징을 유지한다. 또한, 슬로의 순차적 균등 배분을 해석하기 위하여 Wen Jing 등이 제시한 DQDB분석 모델을 고려하였다. 즉 한 버스상에서 비지 비트의 발생 확률을 예측하고, 마코프 체인을 사용하여 제안한 프로토콜에서의 처리율과 전송 확율에 대하겨 연구하였다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 각 노드에서 RQ나 CD계수기가 동적으로 변화하는 상태에서 평형 DQDB와 표준 DQDB, BWB 구조를 비교하였다. 그 결과, 평형 DQDB가 동상위 노드에서에서 처리율이 감소하지만, 전체 노드의 약 70~80% 정도가 처리율 0.9 이상으로 나타났으며, 이러한 특징들은 수치적 분석 모델과 유사한 결과를 나타냄을 확인하였다.
전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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