• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.633-640
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• 2022

다양한 분야에 서비스 로봇이 적용됨에 따라 각 임무에 적합한 영상처리 알고리즘을 빠르고 정확하게 수행할 수 있는 영상처리 프로세서에 관한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 로봇에 적용 가능한 영상처리 프로세서 설계방법을 소개한다. 제안한 프로세서는 CPU, GPU, FPGA가 융합된 형태로 AGX 보드, FPGA 보드, LiDAR-Vision 보드, Backplane 보드로 구성된다. 제안한 방법은 시뮬레이션 실험을 통해 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.859-861
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• 2009

무선 통신, 제한된 자원 (전력, 프로세서, 메모리 등), 신뢰성, 동적인 토폴로지 등의 특성을 갖는 센서 네트워크는 기존의 실시간 시스템과는 많은 차이가 있다. 이러한 센서 네트워크에서 멀티미디어 데이터 처리와 같은 많은 계산을 필요로 하는 어플리케이션이나 실시간 어플리케이션을 개발하기 위해서는 센서 노드들의 데이터 병렬 처리가 필요하다. 비선점형 스케쥴러를 갖는 센서 노드에서 데이터 전송량이 많을 경우 통신을 위한 태스크 생성이 증가하므로 일반 태스크의 실행에도 지연이 발생하게 된다. 자원 제한적인 센서 네트워크에서 에너지 소모나 지연과 같은 성능은 각 센서 노드들에 태스크를 할당하는 방법에 영향을 받는다. 본 연구에서는 병렬 처리에 참여하는 센서 노드들의 에너지 소모량과 지연을 고려한 노드 스케쥴링 기법을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권9호
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• pp.157-161
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• 2024

Cloud computing becomes an important technology for distributed computing and parallel computing. Cloud computing provides various facility like to share resources, software packages, information, storage and many different applications depending on user demand at any time and at any place. It provides an extensive measure for computing and storage. A service provided by it to user follows pay-as-you-go model. Although it provides many facilities still there is some problem which are resource discovery, fault tolerance, load balancing, and security. Out of these Load balancing is the main challenges. There are many techniques which used to distribute wor9kload or task equally across the servers. This paper includes cloud computing, cloud computing architecture, virtualization and MS load balancing technique which provide enhanced load balancing.

• 정보교육학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.371-380
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• 2014

초등 정보 영재 교육을 위한 교육과정은 매우 부족하다. 일반적으로 영재교육 과정 개발에 병행교육과정이 많이 적용되고 있다. 따라서 정보영재아들을 위한 병행교육과정 모델을 적용하는 것이 필요하다. 대표적인 사례로 암호화 교육 프로그램에 적용하였다. 병행 교육과정 모델에는 4개의 교육과정이 각각 또는 결합되어 사용될 수 있고 일부만 사용될 수도 있다. 본 연구에서는 병행 교육과정 모델의 장점을 최대한 반영하기 위하여 네 교육과정을 차례대로 모두 사용하였다. 본 교육 프로그램을 초등 정보영재학생 19명을 대상으로 4차시 수업에 적용하였다. 수업 중 학습자들의 활동 관찰 및 기록, 학습자들 대상의 설문 조사, 과제물 분석의 방법을 사용하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발된 교육 프로그램은 초등 정보영재학생들의 수준에 적절하였으며 과제 집착력, 문제 해결력, 창의성 등의 영재성 향상에 도움이 된 것으로 나타났다. 또한 수업 후 암호화 주제에 관심을 갖게 된 학습자가 많았다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권2호
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• pp.183-194
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• 2002

이기종 워크스테이션 클러스터링은 응용 프로그램의 병렬 처리에 유용하며 비용 측면에서 효과적이다. 이기종 워크스테이션 클러스터링 환경에서 총작업반환시간을 최소화하기 위해서는 부하 균형 시스템이 필요하다. 기존의 부하 균형 방식은 각 워크스테이션의 처리능력에 가중치를 미리 부여하여 작업을 분배하는 정적방식이거나, 각 워크스테이션의 상대적 처리능력을 얻기 위해서 성능 테스트 프로그램을 수행하는 동적 방식이 있다. 수행되는 응용 프로그램과는 관계없는 성능 테스트 프로그램은 계산시간을 소비하고 총작업반환시간을 지연시킨다. 이 논문은 상대적 부하 색인에 기초한 효과적 작업 분배 방식과 작업 이주 방식을 제안하였으며 이기종 워크스테이션 클러스터 환경에서 부하 균형 시스스템을 설계 구현하였다. 이 논문에서 제안한 방식의 총작업반환시간을 실험을 통하여 부하 균형을 하지 않은 라운드 로빈 방식의 총작업반환시간과 성능 테스트 프로그램에 의한 부하 균형 방식의 총작업반환시간과 비교하였다. 실험 결과는 비교한 방식보다 제안 방식의 결과가 우수함을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.135-145
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• 2010

분산 이기종 컴퓨팅 시스템(Distributed Heterogeneous Computing System, DHCS)에서 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph, DAG)의 효율적인 스케줄링은 시스템의 높은 성능을 만드는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문은 DHCS에서 고성능의 새로운 스케줄링 알고리즘인 LCFT(Levelized Critical First Task)을 제안한다. LCFT 알고리즘은 DHCS에서 스케줄링을 위해 효율적인 태스크 선택 방법을 이용하는 리스트 스케줄링 기반의 알고리즘이다. LCFT 알고리즘의 복잡도는 $O(\upsilon+e)(p+log\;\upsilon)$을 갖는다. LCFT의 성능 비교를 위해 다양한 DAG 그래프를 이용하여 기존의 알고리즘인 PETS, HPS, HCPT, GCA와 스케줄링의 길이와 속도를 실험하였으며 실험 결과 LCFT 알고리즘이 다른 알고리즘 보다 성능 향상이 있는 것을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.81-92
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• 2001

이기종 워크스테이션 클러스터링은 병렬 응용 처리에 유용하며 비용 측면에서 효과적이다. 이기종 워크스테이션 클러스터링 환경에서 최소의 전체 작업 반환 시간이 되도록 하기 위해서는 부하 균형 시스템이 필요하다. 다른 사용자들, 그룹들, 다른 작업 요구들, 그리고 다른 처리능력을 가지는 각 워크스테이션들은 클러스터링 환경의 다른 그것과 상대적이다. 기존 방식은 각 워크스테이션의 처리능력에 가중치를 미리 부여하는 정적 방식이거나 각 워크스테이션의 상대적 처리능력을 얻기 위해서 벤치마크 프로그램을 수행하는 동적 방식이다. 수행되는 응용과는 관계없는 벤치마크 프로그램은 계산시간을 소비하고 전체 작업 반환 시간을 지연시킨다. 이 논문은 효과적 작업 분배 방식을 제안하고 이기종 워크스테이션 클러스터링 환경에서 부하 균형 시스템을 구현한다. 이 논문에서 제안한 방식의 전체 작업 반환 시간은 부하 균형을 하지 않은 방식뿐만 아니라 벤치마크 프로그램에 의한 부하균형 방식과도 비교한다. 실험을 통하여 비교한 방식보다 제안 방식의 결과가 우수함을 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.401-406
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• 2021

최근 들어, 음향 이벤트 검출을 위하여 CRNN(: Convolutional Recurrent Neural Network) 구조에 기반 한 평균-교사 모델이 대표적으로 사용되고 있다. 평균-교사 모델은 두 개의 병렬 형태의 CRNN을 가진 구조이며, 이들의 출력들의 일치성을 학습 기준으로 사용함으로서 약-전사 레이블(label)과 비-전사 레이블 음향 데이터에 대해서도 효과적인 학습이 가능하다. 본 연구에서는 최신의 평균-교사 모델에 로그-멜 스펙트럼에 대한 차분 특징을 추가적으로 사용함으로서 보다 나은 성능을 이루고자 하였다. DCASE 2018/2019 Challenge Task 4용 학습 및 테스트 데이터를 이용한 음향 이벤트 검출 실험에서 제안된 차분특징을 이용한 평균-교사모델은 기존의 방식에 비해서 최대 8.1%의 상대적 ER(: Error Rate)의 향상을 얻을 수 있었다.

• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.21-26
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• 2022

마스크 착용은 COVID-19 감염을 예방하기 위한 효과적인 방안이다. 적외선 열화상 기반의 온도 측정과 신원 인식 시스템이 기업에서 널리 사용되고 있는 상황에서 마스크 감지를 위한 연구는 필수적이다. 최근 비전분야에 소개된 MTCNN은 객체 인스턴스 세분화를위한 개념적으로 간단하고 유연하며 일반적인 프레임 워크를 제시한다. 본 논문에서는 열적외선 카메라로부터 획득한 열감지영상에서 발열체인 인스턴스에 대해 발열부위의 세그멘테이션을 생성하는 동시에 이미지 내의 오브젝트 발열부분을 효율적으로 탐색하는 알고리즘을 제안한다. MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks) 기법은 바운딩 박스 인식을 위해 기존 브랜치와 병렬로 객체 마스크를 예측하기 위한 브랜치를 추가한 알고리즘이다. MTCNN은 다른 작업으로 일반화하기 용이하다. 본 논문에서는 MTCNN기반 적외선 열영상 검출알고리즘을 제안하여 RGB영상에서 구별할 수 없는 마스크 착용 여부를 탐지하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.1-12
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• 2024

최근 다양한 분야에서 딥러닝이 사용되면서, 더 빠르고 정확한 결과를 내는 딥러닝이 더욱 중요해졌다. 이를 위해서는 많은 양의 저장 공간이 필요하고, 대용량 연산을 진행해야 한다. 이에 따라 여러 연구는 빠르고 정확하게 연산 처리가 가능한 하드웨어 가속기를 이용한다. 하지만 하드웨어 가속기는 CPU와 하드웨어 사이를 이동하면서 병목현상이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어 가속기의 병목현상을 효율적으로 줄일 수 있는 데이터 프리패치 전략을 제안한다. 데이터 프리패치 전략의 핵심 아이디어는 Matrix Multiplication Unit(MMU)가 연산을 진행하는 동안 다음 연산에 필요한 데이터를 예측하여 로컬 메모리로 올려 병목현상을 줄인다. 또한, 이 전략은 듀얼 버퍼를 이용하여 읽고 쓰는 두 가지 동작을 동시에 진행하여 처리율을 높인다. 이를 통해 데이터 전송의 지연시간 및 실행 시간을 감소시킨다. 시뮬레이션을 통해 듀얼 버퍼를 이용한 병렬 프로세싱과 데이터 프리패치를 이용한 메모리 간 병목현상을 최대한 감소시켜 하드웨어 가속기의 성능이 24% 향상함을 알 수 있다.