• 센서학회지
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• 제30권1호
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• pp.20-24
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• 2021

The electrocardiogram (ECG) is one of the most extensively employed signals used to diagnose and predict cardiovascular diseases (CVDs). In recent years, several deep learning (DL) models have been proposed to improve detection accuracy. Among these, deep neural networks (DNNs) are the most popular, wherein the features are extracted automatically. Despite the increment in classification accuracy, DL models require exorbitant computational resources and power. This causes the mapping of DNNs to be slow; in addition, the mapping is challenging for a wearable device. Embedded systems have constrained power and memory resources. Therefore full-precision DNNs are not easily deployable on devices. To make the neural network faster and more power-efficient, spiking neural networks (SNNs) have been introduced for fewer operations and less complex hardware resources. However, the conventional SNN has low accuracy and high computational cost. Therefore, this paper proposes a new binarized SNN which modifies the synaptic weights of SNN constraining it to be binary (+1 and -1). In the simulation results, this paper compares the DL models and SNNs and evaluates which model is optimal for ECG classification. Although there is a slight compromise in accuracy, the latter proves to be energy-efficient.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.9-21
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• 2013

GPU의 연산 능력과 유연성이 강화됨에 따라, GPU는 그래픽 응용프로그램뿐만 아니라 범용 응용프로그램도 수행한다. 특히, GPU 회사들이 제공하는 API를 활용함으로써 프로그래머들은 보다 쉽게 GPGPU 응용프로그램을 작성할 수 있다. 하지만 대부분의 범용 응용프로그램은 분기 명령어를 많이 포함하고 있기 때문에, 범용 응용프로그램을 수행하는 경우 GPU의 연산 자원을 충분히 활용할 수 없다. 분기 명령어를 처리하기 위해서 다양한 워프 생성 기법들이 제안되었다. GPU 구조에서는 높은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성기법이 우수한 성능을 보일 것으로 예상된다. 하지만 예상과는 달리, 실험 결과에 따르면 높은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성 기법의 성능이 상대적으로 낮은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성 기법의 성능보다 낮게 나타난다. 높은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성 기법에서 유발한 많은 메모리 요구로 인한 심각한 메모리 병목 현상이 원인으로 분석된다. 그러므로 적절한 하드웨어 지원이 없는 경우, 높은 연산자원 활용률이 반드시 우수한 성능을 보장한다고 할 수 없다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 하드웨어 자원과 워프 생성 기법사이의 상관관계에 대한 상세한 분석을 수행하고자 한다. 본 논문의 분석 결과는 분기 명령어에 의해 발생된 GPU의 성능 저하 문제를 해결하고자 할 때 중요한 가이드라인이 될 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권4호
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• pp.372-381
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• 2001

본 논문에서는 대한민국 표준 128비트 블록 암호알고리즘인 SEED를 하나의 FPGA에 사상될 수 있도록 설계한다. 이를 위해 VHDL을 이용하여 설계하고 회로는 라운드키 생성부, F함수부, G함수부, 라운드 처리부, 제어부, I/O부로 구성한다. 본 논문에서 SEED는 FPGA를 대상으로 설계하나 ASIC이나 코어(core)를 사용하는 설계 등에 응용될 수 있도록 구현대상을 정하지 않고(technology independent) 범용적으로 설계한다. SEED구조상 많은 하드웨어 자원을 필요로 하는 점 때문에 구현 시 자원제한에 의한 문제점을 최소화하기 위해 F함수부와 라운드 키 생성부에서 사용되는 G 함수를 각각 1개씩 구현하고 이를 순차적으로 사용함으로써 게이트 수를 최소화하여 부가적인 하드웨어 없이 모든 SEED알고리즘이 하나의 FPGA 내에 구현되도록 한다. SEED는 Altera FLEX10K100에서 구현할 경우 FPGA 사용률이 약 80%이고 최대 28Mhz clock에서 동작하여 14.9Mbps로 암호화를 수행할 수 있다. 설계된 SEED는 공정기술과 무관하고 공정기술의 변경에 따른 부가 하드웨어가 전혀 필요 없이 하나의 FPGA로 설계되었다. 따라서 SEED의 구현이나 이를 사용하는 시스템 제작 등에 쉽게 응용할 수 있으리라 사료된다.

• 산업과 과학
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• 제2권3호
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• pp.8-14
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• 2023

대다수의 IoT 기기들은 이미 AIoT를 사용하고 있지만, AI 애플리케이션을 구축하기 위해서는 아직 해결해야 할 문제가 많이 남아 있다. 본 연구에서는 IoT 에지 자원을 보다 효과적으로 분산하기 위해 머신러닝 기반의 IoT 에지 자원 관리 기법을 제안한다, 제안 기법은 머신러닝을 이용하여 IoT 에지 자원 동향을 파악함으로써 IoT 자원의 할당을 지속적으로 개선하며, 최적화된 IoT 자원은 머신러닝 컨볼루션을 활용하여 항상 변화하는 IoT 에지 자원을 안정적으로 유지한다, 제안 기법은 각각의 머신러닝 기반 IoT 에지 자원을 이전 패턴의 자원과 함께 해시값으로 저장함으로써 분산된 AIoT 맥락에서 공격 패턴으로 자원을 효과적으로 검증한다. 실험 결과에서는 IoT Edge 리소스의 무결성을 검증하기 위해서 이질적인 계산 하드웨어가 있는 복잡한 환경에서 잘 동작하는지 세 가지 다른 테스트 시나리오에서 에너지 효율성을 평가하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제8권2호
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• pp.33-48
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• 2003

이동통신과 인터넷 기술의 결합으로 탄생한 무선 인터넷은 휴대의 편리성을 제공하고 있으나 모바일 환경의 제약사항 때문에 대중적인 인터넷 서비스로는 발전하지 못하고 있다. 무선 환경의 제한 요소 중 협소한 메모리 공간으로 모바일 디바이스에서는 효율적인 자원 관리를 수행하지 못하는 단점을 가지고 있다 휴대성이 고려되어야 하는 하드웨어 특성상 충분한 메모리 용량을 확보하는 데에는 한계가 있으므로 향후에는 디바이스 내부의 저장 장치에서 외부의 영역까지 메모리 공간을 확장하여 데이터 처리가 수행될 수 있는 플랫폼 구조로 발전되어야 할 것이다. 본 논문에서는 모바일 디바이스의 내부에서 외부의 서버까지 메모리 공간을 런타임 액세스(Run-time Access)에 의해서 확장하여 데이터 활용을 가능하게 하고 디바이스 내부의 파일을 효율적으로 관리할 수 있는 모바일 에이전트를 제안하며 이를 실현하기 위한 자원 관리시스템(RMS: Resources Management System)을 설계하고 구현하였다. 제안된 RMS를 적용한 디바이스는 '모바일 공간확장'으로 확대된 프로세스 적용이 가능하며 내부 파일을 효과적으로 관리하여 최적의 메모리 공간을 유지하는 효과가 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권1호
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• pp.15-25
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• 2005

내장형 시스템에서 응용 프로그램을 구동시킬 때는 일련의 태스크들의 집합을 수행하여야 한다. 이러한 태스크들은 특정 하드웨어로 구현 될 수도 있고, 특정 프로세서에서 구동되는 소프트웨어로 구현될 수도 있다. 내장형 시스템에서 응용 프로그램을 구동시키기 위하여 하드웨어/소프트웨어의 자원 선택 및 작업 분할이 필요하게 되고 이때 하드웨어 및 소프트웨어의 성능 예측이 이용된다. 하드웨어 성능 예측과 달리 소프트웨어 성능 예측은 구동 환경과 밀접한 관계가 있으며, 하드웨어 소프트웨어 통합 설계를 위하여 최적 및 최악의 수행 시간 경계를 예측하는 것은 중요한 문제이다. 수행 시간 경계의 엄격한 예측은 저 비용의 프로세서를 사용할 수 있게 하며, 시스템 비용을 낮추는데 도움을 준다. 본 논문에서는 ARM용 내장형 시스템을 고려하여, loop문의 반복 횟수 경계 값과 프로그램의 추가적인 경로 호출 정보를 이용하여, 수행 시간의 경계를 최대한 실제 값에 접근하도록 예측하는 도구를 개발하였다. 개발된 도구는 현재 i960과 m68k 아키텍처를 지원하는 "Cinderella"라는 시간 분석 도구를 기본 도구로 활용하고 있다. ARM 프로세서를 지원하기 위하여 제어흐름과 디버깅 정보를 추출할 수 있는 ARM ELF 목적 파일 모듈을 추가하고, ARM 명령어 집합을 처리할 수 있는 모듈을 기존 도구에 추가하였다. 여러 가지 벤치마크 프로그램을 대상으로 실시한 실험 결과, 임의의 입력 데이타를 이용하고 수행 횟수를 고려한 ARMulator의 수행 시간이 구현된 도구에서의 정적인 수행 시간 예측 경계 값으로 들어오는 것을 확인할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.625-633
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• 2021

몽고메리 모듈러 곱셈의 유연한 하드웨어 구현을 위한 확장 가능형 아키텍처를 기술한다. 처리요소 (processing element; PE)의 1차원 배열을 기반으로 하는 확장 가능형 모듈러 곱셈기 구조는 워드 병렬 연산을 수행하며, 사용되는 PE 개수 N_PE에 따라 연산 성능과 하드웨어 복잡도를 조정하여 구현할 수 있다. 제안된 아키텍처를 기반으로 SEC2에 정의된 8가지 필드 크기를 지원하는 확장 가능형 몽고메리 모듈러 곱셈기(scalable Montgomery modular multiplier; sMM) 코어를 설계했다. 180-nm CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과, sMM 코어는 N_PE=1 및 N_PE=8인 경우에 각각 38,317 등가게이트 (GEs) 및 139,390 GEs로 구현되었으며, 100 MHz 클록으로 동작할 때, N_PE=1인 경우에 57만회/초 및 N_PE=8인 경우에 350만회/초의 256-비트 모듈러 곱셈을 연산할 수 있는 것으로 평가되었다. sMM 코어는 응용분야에서 요구되는 연산성능과 하드웨어 리소스를 고려하여 사용할 PE 수를 결정함으로써 최적화된 구현이 가능하다는 장점을 가지며, ECC의 확장 가능한 하드웨어 설계에 IP (intellectual property)로 사용될 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.157-167
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• 2020

최근 인공지능 기술의 발전과 함께 물리탐사의 다양한 분야에서도 인공지능의 핵심 기술인 머신러닝의 활용도가 증가하고 있다. 또한 머신러닝 및 딥러닝을 활용한 연구는 이미지, 비디오, 음성, 자연어 등 다양한 태스크의 추론 정확도를 높이기 위해 복잡한 알고리즘들이 개발되고 있고, 더 나아가 자료의 특성, 알고리즘 구조 및 하이퍼 파라미터의 최적화를 위한 자동 머신러닝(AutoML) 분야로 그 폭을 넓혀가고 있다. 본 연구에서는 AutoML 분야 중에서도 하이퍼 파라미터(hyperparameter) 자동 탐색을 위한 베이지안 최적화 기술에 중점을 두었으며, 본 기술을 물리탐사 분야에서도 암상 분류(facies classification) 문제에 적용했다. Vincent field의 현장 물리검층 및 탄성파 자료를 이용하여 암상 및 공극유체를 분류하는 지도학습 기반 모델에 적용하였고, 랜덤 탐색 기법의 결과와 비교하여 베이지안 최적화 기반 예측 프레임워크의 효율성을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권5호
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• pp.339-346
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• 2009

일반적으로 웹 서비스에 접속하기 위해서는 .NET 또는 자바 런타임 등의 무거운 프레임워크를 사용하여야 한다. 이러한 프레임워크들은 기본적으로 PC 급 이상의 리소스를 가진 경우에 사용할 수 있으므로 센서 노드와 같이 제한적인 리소스를 가진 경우에는 웹 서비스를 사용할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 클라이언트 노드에서 웹 서비스를 사용할 수 있는 클라이언트 에이전트 프레임워크를 제안한다. 클라이언트 에이전트 프레임워크는 충분한 리소스를 가진 제 3의 서버에서 관리되며, 실제 클라이언트 노드는 에이전트 서버에 접속하여 해당 클라이언트 에이전트의 웹 서비스 연동 기능을 이용한다. 클라이언트 에이전트는 클라이언트 요청 시에 WDSL 정보를 활용하여 동적으로 생성된다. 이러한 웹 서비스 연동 방법을 이용하면, 센서 노드나 모바일 단말에서 최소의 리소스로 웹 서비스를 연동할 수 있으므로 다양한 유형의 서비스를 구현할 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제7권4호
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• pp.23-28
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• 2021

4차 산업혁명을 통하여 인공지능, AR/VR, 빅데이터 등의 다양한 분야에서 급속하게 발전하고 있고, 그 중심에는 소프트웨어가 있다. 교육 분야에서도 기술의 발전을 뒷받침하기 위한 융합교육의 중요성이 강조되고 있는 상황으로, 소프트웨어 기술의 경쟁을 위하여 국내에서는 소프트웨어 개발 인력의 확보가 우선 되어야 한다. 그러나 과거 하드웨어 중심 사회와는 다르게 소프트웨어 기술 인력의 역할은 매우 중요한 사안이나, 기업이 필요한 인재상과는 거리가 있는 인력을 배출하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 증강현실 소프트웨어 전문가 양성을 위한 몰입형 교육 모델을 제시하고, 이를 기반으로 몰입형 증강현실 교육 모델의 프로그램과 관련된 질을 파악할 수 있는 평가지표를 제안한다. 제안 모델을 통하여 모델의 장단점을 파악하고, 교육 프로그램의 개선 방향 설정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.