초 미세 분광 분해능 센서, 고 공간 분해능 센서로 대표되는 최근의 위성 센서의 실용화 로, 향후 획득되는 위성 영상은 최소 수백 MB/scene 정도의 막대한 양이 될 것으로 예상된다. 또 한, 인터넷 및 초고속 정보망을 이용한 각종 정보의 활발한 교환은 보다 능동적인 형태의 위성영 상의 가공, 분석, 부가가치 정보 생산이 가능한 서비스 시스템의 개발을 요구한다. 본 연구에서는 향후 예상되는 위성 센서의 개발 방향과 이를 처리하기 위하여 고려되어야 할 미래지향적인 개념 인, 객체 파이프를 통한 자료의 입출력, 다중 쓰레드를 활용한 자료 처리 구조에 대하여 분석하 고, 인터넷 언어인 자바를 이용하여 개발 중에 있는, 위성 영상 처리 및 분석 시스템(GeoPixel 1.0)에 대하여 설명한다. 이 시스템은 인터넷 상에서 사용이 가능하며, 사용자 플랫폼에 독립적으 로, 상당 부분이 위성자료 분석 모듈들이 구현되어 있다. 대용량 위성 영상 처리를 위하여 본 연 구에서 개발된 다중쓰레딩, 객체 파이프와 같은 새로운 자료 처리 개념을 이용한 시스템의 개발 로 보다 효율적인 컴퓨터 자원(CPU 시간과 메모리)의 활용과 처리 속도면에서의 향상이 기대된 다.
고해상도의 동영상 서비스가 보편화 되면서 동영상을 빠르게 처리하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 멀티 코어 시스템 상에서 멀티스레드를 사용한 데이터 레벨 병렬화 방법을 적용하여 비디오 디코더의 성능을 향상 시킬 수 있었다. 기존에 제안된 병렬화 방법들을 통해 디코딩 과정의 성능을 향상 시킬 수 있었지만, 이 방법들은 엔트로피 디코딩 부분을 제외하거나 엔트로피 디코딩 부분만의 병렬화를 별도로 고려한 부분적인 병렬화 방법이기 때문에 전체 디코딩 과정의 성능 향상에는 부족한 부분이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 병렬화 디코딩 과정뿐만 아니라 엔트로피 병렬화 디코딩 과정까지 함께 고려한 통합적인 비디오 디코딩 병렬화 방법을 제안한다. 우리는 각각의 비디오 디코더 병렬화 방법을 분석하여 최적화 방법을 제시하고 이의 성능평가를 해보았다. 그리고 우리는 비디오 디코딩 과정 내부에 존재하는 코어의 개수에 따른 성능향상의 차이를 고려해 성능을 최적화한 Integrated Parallelization 방법을 제안한다. 우리는 인텔 i7 멀티코어 시스템의 물리적 코어에서 엔트로피 디코딩 부분을 최대로 병렬화 하면서, 내부 자원을 공유하는 하이퍼스레딩 기술을 사용하여 데이터레벨 병렬화 방법에는 물리적 코어 수의 2배까지 스레드를 할당했다. 그리고 디코딩 과정 내부 특성을 고려한 멀티스레드 스케쥴링으로 전체 디코딩 과정의 성능을 멀티코어 시스템에 최적화해서 최대 70%까지 성능을 향상시킬 수 있었다.
The burgeoning distribution of smartphone web applications based on various mobile environments is increasingly focusing on the performance of mobile applications implemented by JavaScript and HTML5 (Hyper Text Markup Language 5). If application software has a simple functional processing structure, then the problem is benign. However, browser loads are becoming more burdensome as the amount of JavaScript processing continues to increase. Processing time and capacity of the JavaScript in current mobile browsers are limited. As a solution, the Web Worker is designed to implement multi-threading. However, it cannot guarantee the computing ability as a native application on mobile devices, and is not sufficient to improve processing speed. The method proposed in this research overcomes the limitation of resources as a mobile client and guarantees performance by native application software by providing high computing service. It shifts the JavaScript process of a mobile device on to a cloud-based computer server. A performance evaluation experiment revealed the proposed algorithm to be up to 6 times faster in computing speed compared to the existing mobile browser's JavaScript process, and 3 to 6 times faster than Web Worker. In addition, memory usage was also less than the existing technology.
이기종의 다양한 장비로 구성된 현대의 네트워크는 분산 설치되어 있고, 이를 중앙 집중적이면서 효율적으로 관리하기 위해서 NETCONF 표준이 제정되었다. 본 논문에서는 NETCONF의 각 계층에 대해 개선한 연구를 포함하여 하나의 시스템으로 통합하는 작업을 수행하였다. RPC 계층에서는 멀티스레드를 사용하여 비동기 통신 채널 및 병렬 처리가 가능하도록 하였고, Operation 계층에서는 장비 설정 데이터 간 종속성을 이용한 데이터 그룹을 활용하여 연산의 효율성을 증가시켰다. Operation 계층과 연동할 수 있도록 Content 계층에서의 설정 데이터 모델링 기법에 대해서도 제시하였다. 마지막으로 GUI 프로그램을 구현하고 구현 결과를 나타내었다. 개선된 NETCONF와 표준 NETCONF를 질의 처리율, 질의 처리 속도, CPU 사용률에 대해 비교하는 실험을 수행한 결과 질의 처리율과 처리 속도에서는 개선된 NETCONF가, CPU 사용률에서는 표준 NETCONF가 우수하였다.
This study suggested comprehensive structural characterization methods for the commercial blue light emitting diodes(LEDs). By using the Z-contrast intensity profile of Cs-corrected high-angle annular dark field scanning transmission electron microscope(HAADF-STEM) images from a commercial lateral GaN-based blue light emitting diode, we obtained important structural information on the epilayer structure of the LED, which would have been difficult to obtain by conventional analysis. This method was simple but very powerful to obtain structural and chemical information on epi-structures in a nanometer-scale resolution. One of the examples was that we could determine whether the barrier in the multi-quantum well(MQW) was GaN or InGaN. Plan-view TEM observations were performed from the commercial blue LED to characterize the threading dislocations(TDs) and the related V-pit defects. Each TD observed in the region with the total LED epilayer structure including the MQW showed V-pit defects for almost of TDs independent of the TD types: edge-, screw-, mixed TDs. The total TD density from the region with the total LED epilayer structure including the MQW was about $3.6{\times}10^8cm^{-2}$ with a relative ratio of Edge- : Screw- :Mixed-TD portion as 80%: 7%: 13%. However, in the mesa-etched region without the MQW total TD density was about $2.5{\times}10^8cm^{-2}$ with a relative ratio of Edge- : Screw- :Mixed-TD portion of 86%: 5%: 9 %. The higher TD density in the total LED epilayer structure implied new generation of TDs mostly from the MQW region.
아두이노는 소형 마이컴으로 다양한 산업에 사용되고 있으며 특히, 오픈소스 하드웨어 IoT 디바이스로 널리 사용되고 있다. 아두이노의 멀티태스킹 방식은 크게 수퍼루프 타이밍과 RTOS 쓰레드 방식으로 나뉘며 수퍼루프 타이밍 방식은 구현이 단순하고 이해하기 쉽다는 장점이 있지만 하나의 작업이 길어지면 다음 작업의 실행에 영향을 줄 수 있다는 단점을 가진다. 또 RTOS 쓰레드 방식은 다른 작업시간에 영향을 받지 않고 실행할 수 있다는 장점을 갖지만 소형 마이컴인 아두이노는 쓰레드의 개수가 늘어나면 쓰레드의 컨텍스트 스위칭타임으로 수퍼루프 타이밍 방식에는 없는 부가 시간이 발생하는 단점이 있다. 본 논문은 이와 같은 서로 다른 특징들을 분석하기 위하여 아두이노 우노 R3와 FreeRTOS를 사용하였으며 실험을 위한 태스크는 빌트인 LED 포트에 8000번의 디지털 신호를 보내도록 작성하였다. 같은 크기의 태스크를 두 방식으로 실행하면 수퍼루프 방식이 FreeRTOS 멀티태스킹 보다 3ms 빠른 실행을 보인다. 여러 개의 태스크를 동시에 실행하면 수퍼루프 방식의 태스크는 순차 실행으로 첫 태스크와 마지막 태스크의 실행시간 차가 크게 나타나며 FreeRTOS 방식은 모두 중첩되어 동시에 실행 가능하지만 30ms 정도의 컨텍스트 스위칭타임의 실행 시간지연이 발생한다.
최근 자연스러운 3차원 영상의 재현을 위하여 깊이영상을 이용한 영상합성 방법이 널리 이용되고 있다. 깊이영상은 시청자의 눈에 보이지는 않지만 합성영상의 화질을 결정하는 중요한 정보이므로 정확한 깊이영상을 획득하는 것이 중요하다. 특히 적외선 센서를 이용한 깊이 카메라(time-of-flight camera)는 보다 정확한 깊이영상을 획득하는데 이용되고 있다. 깊이 카메라는 스테레오 정합(stereo matching)에 비해 정확하고 실시간으로 깊이정보를 추출할 수 있지만, 제공되는 해상도가 너무 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 단시점의 깊이영상을 두 시점의 깊이영상으로 확장하고, 이를 이용하여 여러 시점의 중간영상을 생성하는 시스템을 제안한다. 특히 복잡도를 낮춰 빠른 속도로 다시점 영상을 생성하는 시스템을 제안한다. 고해상도의 컬러 영상을 획득하기 위하여 두 대의 컬러 카메라를 설치하고 중간에 깊이 카메라를 획득한다. 그리고 깊이 카메라에서 획득한 깊이영상을 3차원 워핑을 이용하여 양쪽의 컬러 카메라의 위치로 시점 이동한다. 깊이영상과 컬러영상간의 객체 불일치 문제는 깊이값의 신뢰 도를 기반으로 한 조인트 양방향 필터(joint bilateral filter)를 이용하여 보정한다. 이러한 과정을 통해 얻은 깊이영상은 다시점 영상 합성 방법을 이용하여 다시점 영상을 획득한다. 이와 같은 과정은 다중 스레드를 이용하여 빠르게 처리할 수 있도록 구현했다. 실험을 통해 두 시점의 컬러영상과 두 시점의 깊이영상이 실시간으로 획득했고, 약 7 fps의 프레임율로 10시점의 중간시점을 동시에 생성했다.
IoT 환경에서 제한적인 디바이스들의 운영을 위한 많은 IoT 미들웨어들이 연구되었다. 우리는 센싱 디바이스 및 네트워크의 통합적인 운영을 위한 IoT 미들웨어인 MinT를 제안하였다. MinT는 센싱 및 네트워크 디바이스를 통합 관리할 수 있는 센서 추상화 계층, 완성도 높은 시스템 및 통신 계층을 지원한다. 또한 이를 통해 사물들은 이기종 네트워크간의 유연한 연결 및 효율적인 정보 공유를 할 수 있다. MinT의 시스템 계층은 신속한 정보처리를 위해 스레드 풀을 사용한다. 하지만 고정 스레드 크기를 사용하는 방법은 네트워크 지연 및 비효율적인 베터리 소비를 보여준다. 본 논문에서는 가변적으로 스레드 개수를 조정할 수 있는 향상된 스레드 풀 관리 방법을 제안 한다. 특히 수신되는 패킷 분석 및 처리, 재송신을 담당하는 Interaction Thread Pool그룹의 성능 향상을 목표로 한다. 본 논문에서는 실험을 통해 평균 요청 처리율이 평균 25% 증가한 것을 입증하였다. 결국 제안하는 방법을 통해 MinT는 IoT 환경에서 전송 지연 및 디바이스의 에너지 소비를 더 감소시킬 수 있다.
본 논문에서는 분산 스트림 처리 프레임워크인 Apache Storm을 고성능 통신 장비인 InfiniBand에 적용하는 방안을 다룬다. InfiniBand 상에서 Storm을 동작시키는 쉬운 방법은 IPoIB (IP over InfiniBand)를 사용하는 것이다. 그러나 이 방법은 노드에 심각한 CPU 부하를 발생시키는데, 이는 잦은 문맥 전환과 버퍼 복사에서 기인하는 것으로 나타났다. 이를 해결하기 위해, Storm에서 InfiniBand의 RDMA (Remote Direct Memory Access) 기능을 사용하는 새로운 통신 방식을 제안한다. 첫째, Storm에서 RDMA 기능을 이용하기 위해, 기존 통신 프레임워크인 Netty를 대체하는 새로운 프레임워크인 RJ-Netty (RDMA/JXIO Netty)를 설계 및 구현한다. 둘째, Storm이 기존 Netty와 RJ-Netty를 모두 사용할 수 있도록 관련 클래스들을 개선한다. 셋째, RJ-Netty의 성능을 최대화하기 위해 멀티스레드를 지원하도록 JXIO 서버 기능을 개선한다. 실험 결과, 제안한 RJ-Netty는 Ethernet은 물론 IPoIB에 비해서 메시지 처리량을 향상시키면서도 CPU 부하를 크게 줄인 것으로 나타났다. 본 논문은 Apache Storm을 InfiniBand 상에서 동작시킨 최초의 시도로, 고성능의 InfiniBand RDMA를 사용하여 Storm의 처리 성능을 향상시킨 우수한 연구 결과라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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