소프트웨어가 경쟁력의 핵심이 되는 소프트웨어 중심 사회로 이행되면서 프로그래밍 교육의 중요성이 새롭게 부각되고 있다. 세계적인 조기 코딩 교육 열풍도 이러한 추세를 반영하고 있으나 이를 지원하기 위한 교육 환경에서는 클라우드 컴퓨팅과 같은 새로운 컴퓨팅 환경을 효과적으로 활용함에 제약이 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 모바일 기기와 로봇을 이용하여 손쉽게 소프트웨어를 개발하고 프로그래밍 교육을 할 수 있는 클라우드 기반 지식 공유 및 제어 시스템인 클라우드보드(Cloudboard)를 제안한다. 특히 군집 로봇 시스템에서 개별 로봇의 센서 정보를 다수의 로봇이 공유하고 협업하여 공동 임무를 수행하도록 할 경우 클라우드보드 기능을 이용하여 손쉽게 프로그램을 개발하여 교육에 활용할 수 있음을 보인다. 클라우드보드의 기능은 기존의 대표적인 아키텍처 패턴을 비교 분석한 결과를 토대로 설계되었으며 실험적으로 효과와 성능을 검증한다.
교통사고 발생률은 매년 증가하고 있으며 대한민국은 OECD 국가 중에서 상위권에 속한다. 이를 개선하기 위해 다양한 도로교통법이 시행되고 있으며 무인 속도 카메라, 교통단속 카메라 등의 장비를 사용한 다양한 교통단속 방법이 적용되고 있다. 그러나 운전자는 네비게이션을 통해 교통단속 카메라의 위치를 사전 감지하여 단속을 회피함에 따라 불시 단속이 가능한 이동식 단속시스템이 필요하며, 정확한 단속을 위해 도로 측면에서 차량 번호판 인식률을 높일 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 영상처리를 이용한 기울기 보정 알고리즘를 적용하여 도로 측면에서의 차량 번호 인식률을 향상을 위한 방법을 제안한다. 또한 문자 인식 정확도 향상을 위해 CNN 기반의 YOLO 알고리즘을 이용하여 커스텀 데이터 학습을 진행하였다. 해당 알고리즘을 설치 장소에 대한 제약이 없는 이동식 교통단속 카메라 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.
In this paper, we proposed a non-contact respiration measurement system with ultrasonic proximity sensor. Ultrasonic proximity sensor approach of respiration measurement which respiration signatures and rates can be derived in real-time for long-term monitoring is presented. 240 kHz ultrasonic sensor has been applied for the proposed measurement system. The time of flight of sound wave between the transmitted signal and received signal have been used for a respiration measurement from abdominal area. Respiration rates measured with the ultrasonic proximity sensor were compared with those measured with standard techniques on 5 human subjects. Accurate measurement of respiration rate is shown from the 50 cm measurement distance. The data from the method comparison study is used to confirm the performance of the proposed measurement system. The current version of respiratory rate detection system using ultrasonic can successfully measure respiration rate. The proposed measurement method could be used for monitoring unconscious persons from a relatively close range, avoiding the need to apply electrodes or other sensors in the correct position and to wire the subject to the monitor. Monitoring respiration using ultrasonic sensor offers a promising possibility of non-contact measurement of respiration rates. Especially, this technology offers a potentially inexpensive implementation that could extend applications to consumer home-healthcare and mobile-healthcare products. Further advances in the sensor design, system design and signal processing can increase the range of the measurement and quality of the rate-finding for broadening the potential application areas of this technology.
빌딩의 고층화 및 공공시설물의 대형화로 인해 승강기는 매우 중요해지고 있다. 특히 공연장, 극장과 같이 관람객이 동시에 이동을 할 경우 엘리베이터 사용에 병목이 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 병목을 제거하고 관람객의 이동 동선을 유도하여 엘리베이터 사용 효율을 증대하기 위한 기술을 제안한다. 제안 기술의 구성은 재난 발생 시 엘리베이터 이용 상태 및 대기자를 감지하는 센서부와 센싱 데이터를 취합하여 이동 경로를 생성하는 프로세싱부, 관람객의 이동을 돕는 이동 경로 표지부로 나뉘어진다. 이에 대한 기술을 설계하고 이를 구현하여 성능을 검증하였다.
최근 스마트폰 시장의 빠른 성장과 함께, 애플리케이션 시장 또한 크게 성장하고 있다. 애플리케이션은 날씨, 뉴스와 같은 정보검색을 비롯하여 교육, 게임, SNS 등 다양한 형태로 제공되고 있으며 다양한 유통경로를 통해 배포되고 있다. 이에 따라 일상에서 유용하게 사용할 수 있는 애플리케이션뿐만 아니라 악의적 목적을 가진 악성 애플리케이션의 배포 역시 급증하고 있다. 본 연구에서는 오픈마켓을 통해 배포되고 있는 정상 애플리케이션 및 Android MalGenome Project에서 제공하는 악성 애플리케이션의 이벤트를 추출, 분석하여 임의의 애플리케이션의 악성 여부를 판별하는 모형을 작성하고, 여러 가지 지표를 통해 모형을 평가하였다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제17권4호
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pp.505-513
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2017
As mobile systems are performing various functionality in the IoT (Internet of Things) era, network-on-chip (NoC) plays a pivotal role to support communication between the tens and in the future potentially hundreds of interacting modules in system-on-chips (SoCs). Owing to intensive research efforts more than a decade, NoCs are now widely adopted in various SoC designs. Especially, studies on application-specific NoCs (ASNoCs) that consider the heterogeneous nature of modern SoCs contribute a significant share to use of NoCs in actual SoCs, i.e., ASNoC connects non-uniform processing units, memory, and other intellectual properties (IPs) using flexible router positions and communication paths. Although it is not difficult to find the prior works on ASNoC synthesis and optimization, little research has addressed the issues how to convert different protocols and data widths to make a NoC compatible with various IPs. Thus, in this paper, we address important issues on ASNoC implementation to support and convert multiple interfaces. Based on the in-depth discussions, we finally introduce our FPGA-proven full-custom ASNoC.
This paper proposes a novel three-dimensional mapping algorithm in Omni-Directional Vision SLAM based on a fisheye image and laser scanner data. The performance of SLAM has been improved by various estimation methods, sensors with multiple functions, or sensor fusion. Conventional 3D SLAM approaches which mainly employed RGB-D cameras to obtain depth information are not suitable for mobile robot applications because RGB-D camera system with multiple cameras have a greater size and slow processing time for the calculation of the depth information for omni-directional images. In this paper, we used a fisheye camera installed facing downwards and a two-dimensional laser scanner separate from the camera at a constant distance. We calculated fusion points from the plane coordinates of obstacles obtained by the information of the two-dimensional laser scanner and the outline of obstacles obtained by the omni-directional image sensor that can acquire surround view at the same time. The effectiveness of the proposed method is confirmed through comparison between maps obtained using the proposed algorithm and real maps.
일반적으로 모바일 컴퓨팅에 사용되는 낙관적 동시성 제어의 성능은 트랜잭션 철회율에 민감하다. 비록 완료를 요청한 시각의 타임스탬프를 뒤로 옮김으로 해서 철회 확률을 줄일 수 있지만 일부 트랜잭션은 쓰기-쓰기 충돌을 일으키는 데이터를 접근한 후에 계속적으로 필요 없는 연산을 수행한다. 본 논문에서는 쓰기 통지 접근방식을 이용하여 그러한 트랜잭션들을 실행단계에서 철회 시킬 수 있는 낙관적인 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 필요없는 연산을 줄임으로서 낙관적 동시성 제어 기법의 성능을 향상시킨다. 또한, 타임스탬프를 기초로 한 프로토콜과 제안한 프로토콜과의 성능 비교를 제시한다. 성능평가에서 제안하는 방식이 타임스탬프를 이용하는 방식보다 높은 성능을 나타낸다는 것을 보인다.
In recent times, an exponential increase in Internet traffic has been observed as a result of advancing development of the Internet of Things, mobile networks with sensors, and communication functions within various devices. Further, the COVID-19 pandemic has inevitably led to an explosion of social network traffic. Within this context, considerable attention has been drawn to research on network traffic analysis based on machine learning. In this paper, we design and develop a new machine learning framework for network traffic analysis whereby normal and abnormal traffic is distinguished from one another. To achieve this, we combine together well-known machine learning algorithms and network traffic analysis techniques. Using one of the most widely used datasets KDD CUP'99 in the Weka and Apache Spark environments, we compare and investigate results obtained from time series type analysis of various aspects including malicious codes, feature extraction, data formalization, network traffic measurement tool implementation. Experimental analysis showed that while both the logistic regression and the support vector machine algorithm were excellent for performance evaluation, among these, the logistic regression algorithm performs better. The quantitative analysis results of our proposed machine learning framework show that this approach is reliable and practical, and the performance of the proposed system and another paper is compared and analyzed. In addition, we determined that the framework developed in the Apache Spark environment exhibits a much faster processing speed in the Spark environment than in Weka as there are more datasets used to create and classify machine learning models.
무선 LAN 시스템에서 고속 핸드오프를 위한 계층 2 트리거는 정확한 핸드오프 예측 모델을 요구한다. 이에 따라 본 논문은 계층 2 트리거 발생기 설계를 위한 단말의 이동성 모델로 수신 신호 강도 (received signal strength: RSS) 예측 모델을 제안한다. 제안 모델은 짧은 시간 동안 사용자 단말과 억세스 포인트 (AP) 사이의 거리 변화양은 물리적으로 제한된다는 사실을 이용하여 일정 시간 동안 측정된 RSS 값들에 대해 적응성 있게 동작한다. 제안 모델 설계를 위해 우선 ns 2 모의 실험을 통해 측정된 RSS 데이터를 통계적으로 분석하여 일정 시간 측정된 RSS 데이터는 차수 1인 자기 회기 (autoregressive: AR(1)) 프로세스로 모델링 할 수 있다는 것을 검증하였다. 이후 AR(1) 프로세스를 이용하여 향후 RSS 값을 예측하는 방법을 제시하고 예측 오류를 확률적으로 정량화 하였으며 모의 실험을 통해 현재까지 측정된 RSS 값들을 이용하여 적어도 1-step 이후의 RSS 값을 예측할 수 있다는 것을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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