• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
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• pp.73-78
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• 2003

In this research, we implement Realtime Air Diffusion Prediction System which is a parallel Fortran model running on distributed-memory parallel computers. The system is designed for air diffusion simulations with four-dimensional data assimilation. For regional air quality forecasting a series of dynamic downscaling technique is adopted using the NCAR/Penn. State MM5 model which is an atmospheric model. The realtime initial data have been provided daily from the KMA (Korean Meteorological Administration) global spectral model output. It takes huge resources of computation to get 24 hour air quality forecast with this four step dynamic downscaling (27km, 9km, 3km, and lkm). Parallel implementation of the realtime system is imperative to achieve increased throughput since the realtime system have to be performed which correct timing behavior and the sequential code requires a large amount of CPU time for typical simulations. The parallel system uses MPI (Message Passing Interface), a standard library to support high-level routines for message passing. We validate the parallel model by comparing it with the sequential model. For realtime running, we implement a cluster computer which is a distributed-memory parallel computer that links high-performance PCs with high-speed interconnection networks. We use 32 2-CPU nodes and a Myrinet network for the cluster. Since cluster computers more cost effective than conventional distributed parallel computers, we can build a dedicated realtime computer. The system also includes web based Gill (Graphic User Interface) for convenient system management and performance monitoring so that end-users can restart the system easily when the system faults. Performance of the parallel model is analyzed by comparing its execution time with the sequential model, and by calculating communication overhead and load imbalance, which are common problems in parallel processing. Performance analysis is carried out on our cluster which has 32 2-CPU nodes.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1179-1187
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• 2016

Through the rapid development of latest hardware technology, high performance as well as miniaturized size is the essentials of embedded system to meet various requirements from the society. It raises possibilities of genuine realization of IoT environment whose size and battery must be considered. However, the limitation of battery persistency and capacity restricts the long battery life time for guaranteeing real-time system. To maximize battery life time, low power technology which lowers the power consumption should be highly required. Previous researches mostly highlighted improving one single type of memory to increase ones efficiency. In this paper, reversely, considering multiple memories to optimize whole memory system is the following step for the efficient low power embedded system. Regarding to that fact, this paper suggests the study of volatile memory, whose capacity is relatively smaller but much low-powered, and non-volatile memory, which do not consume any standby power to keep data, to maximize the efficiency of the system. By executing function in specific memories, non-volatile and volatile memory, the quantitative analysis of power consumption is progressed. In spite of the opportunity cost of all of theses extra works to locate function in volatile memory, higher efficiencies of both power and energy are clearly identified compared to operating single non-volatile memory.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권6호
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• pp.465-476
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• 2005

본 논문에서는 Cactus와 Globus 기반의 그리드 컴퓨팅 환경에서 응용프로그램 수준의 체크 포인팅을 사용한 동적 재구성(Dynamic Reconfiguration) 기법을 새로이 제안하였다. 기존의 동적 재구성은 특정 하드웨어와 운영체제에 종속적이었으나 제안한 방법은 특정 하드웨어와 운영체제의 지원 없이 동적재구성이 가능하고 응용프로그램도 동적 재구성을 고려할 필요 없이 프로그래밍이 가능하다. 제안한 동적 재구성 기법에서 초기 연산자원의 구성을 갖고 실행되는 작업은 실행 중에 동적으로 발견된 새로운 연산자원을 포함하여 계속 연산을 수행한다. 본 연구에서 제안된 방법은 새롭게 발견된 연산자원의 프로세서 성능과 유휴 메모리를 고려하여, 해당 연산자원을 수행중인 연산에 포함할 것인가 여부를 결정한다 연산중 연산 결과의 실시간 가시화를 가능하도록 하고 운영체제에 종속적이지 않은 응용프로그램 수준의 체크 포인팅 기법을 사용하여 중간 연산결과를 저장한다. 새롭게 발견된 유휴사이트, 유휴프로세서를 포함하도록 연산자원의 구성을 재구성한 후 체크 포인팅 파일을 사용하여 작업을 계속 실행한다. 제안한 동적 재구성 기법은 K*Grid 환경에서 연산시간을 단축함을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.859-864
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• 2017

사물인터넷이 4차 산업혁명을 주도할 새로운 기술로 각광받고 있으며, 이미 많은 기술과 제품들이 발표되어 인간의 삶의 질을 높이는 데 많은 기여를 하고 있다. 본 논문에서는 건물의 엘리베이터 등에서 얼굴 검출 및 얼굴 인식에 사용할 수 있는 시스템을 개발한다. 얼굴 검출 시스템은 하르 직렬 분류기를 사용하며, 얼굴 인식 시스템에는 수행 시간을 줄이기 위하여 본 논문에서 파이썬 언어로 구현된 주성분 분석(PCA)이 얼굴 인식을 위한 고유 얼굴(eigenface) 계산에 사용된다. 데이터베이스에 저장된 얼굴과 얼굴 검출 시스템의 결과로부터 얼굴을 인식하기 위하여 SVM 또는 유크리디안 측정이 사용된다. 제안된 시스템은 OpenCV를 사용하여 라즈베리파이 3에 구현된다. 본 논문에서 구현된 주성분 프로그램의 성능을 구하기 위하여 기존의 주성분 프로그램과 비교하여 얼굴 인식율과 수행시간을 비교하였다. 성능 평가를 위하여 ORL 얼굴 데이터베이스에서 40명의 얼굴에 대하여 각각 10 개의 이미지를 이용하여 학습에 200, 테스트에 200개의 이미지를 사용하였다. 본 논문에서 제안된 PCA와 유클리디안 측정을 이용한 경우 약 93%, SVM의 경우 약 96% 이상의 얼굴 인식률을 얻었다. 그러나 수행시간은 본 논문에서 구현된 PCA를 사용할 경우 약 0.11초, 기존 PCA의 경우 약 1.1초로 약 1/10로 수행 시간을 줄일 수 있었다. 그러므로 본 논문에서 개발된 시스템은 실시간 결과가 필요한 보안 시스템, 엘리베이터 모니터링 시스템 등에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권5호
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• pp.473-486
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• 2005

최근에 Agrawal 등이 제안한 히포크라테스 데이타베이스는 관계형 데이타베이스에 프라이버시 보호 기능을 추가한 데이타베이스 모델이다. 본 논문의 저자들은 히포크라테스 데이타베이스 모델을 XML 데이타베이스에 적용할 수 있도록 확장한 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델[4]을 제안하였다. 본 논문에서는 동적 프레디킷(dynamic predicate)이라는 새로운 개념을 제안하고, 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델에서의 액세스 통제에 이 개념을 적용한다. 동적 프레디킷은 권한에 의해 액세스가 허용되는지를 결정하는데 적용될 수 있는 질의 처리 도중에 동적으로 생성되는 조건을 나타낸다. 동적 프레디킷은 권한 검사를 질의 계획에 효과적으로 통합하여 액세스가 허용되지 않은 엘리먼트들이 질의 처리 과정에서 일찍 제외될 수 있게 해준다. 합성 데이타와 실제 데이타를 사용하여 기존의 액세스 통제 방법과 질의 처리 시간을 비교하는 다양한 실험을 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 액세스 통제 방법은 하향식 액세스 통제 방법에 비하여 최대 219배, 상향식 액세스 통제 방법에 비하여 최대 499배 성능을 향상시킴을 보였다. 본 논문의 주요 공헌은 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델 상에서 동적 프레디킷을 사용하여 액세스 통제 방법을 질의 계획에 효과적으로 통합할 수 있도록 한 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권4호
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• pp.467-478
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• 1999

실시간 태스크의 최악 실행시간을 예측할 때 과예측이 발생하는 원인은, 첫째 프로그램의 동적인 최악 실행 행태를 정적으로 분석하는 것이 근본적으로 어렵기 때문이며, 둘째 최근의 RISC 형태 프로세서에 포함되어 있는 파이프라인 실행 구조와 캐쉬 등이 그러한 정적 분석을 더욱 어렵게 만들기 때문이다. 그런데 기존의 연구에서는 각각의 과예측 원인을 해결하기 위한 방법에 대해서만 언급하고 있을 뿐 분석의 정확도에서 각 원인이 차지하는 비중에 대해서는 언급하고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 최악 실행시간 예측시 과예측을 유발하는 원인들, 즉 분석 요소들의 영향을 정량적으로 조사함으로써 기존의 최악 실행시간 분석 기법들이 보완해야 할 방향을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 실험이 특정 분석 기법에 의존하지 않도록 하기 위하여 시뮬레이션 방법에 기반한다. 이를 위해 분석 요소별 스위치가 포함된 MIPS R3000 프로세서를 위한 시뮬레이터를 구현하였는데, 각 스위치는 해당 분석 요소에 대한 분석의 정확도 수준을 결정한다. 모든 스위치 조합에 대해서 시뮬레이션을 반복 수행한 다음 분산 분석을 수행하여 어떤 분석 요소가 가장 큰 영향을 끼치는지 고찰한다.Abstract Existing analysis techniques for estimating the worst case execution time (WCET) of real-time tasks still suffer from significant overestimation due to two types of overestimation sources. First, it is unavoidably difficult to predict dynamic behavior of programs statically. Second, pipelined execution and caching found in recent RISC-style processors even more complicate such a prediction. Although these overestimation sources have been attacked in many existing analysis techniques, we cannot find in the literature any description about questions like which one is most important. Thus, in this paper, we quantitatively analyze the impacts of overestimation sources on the accuracy of the worst case timing analysis. Using the results, we can identify dominant overestimation sources that should be analyzed more accurately to get tighter WCET estimations. To make our method independent of any existing analysis techniques, we use simulation based methodology. We have implemented a MIPS R3000 simulator equipped with several switches, each of which determines the accuracy level of the timing analysis for the corresponding overestimation source. After repeating simulation for all of the switch combinations, we perform the variance analysis and study which factor has the largest impact on the accuracy of the predicted WCETs.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.1041-1051
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• 2014

In this paper, we propose a new image alignment technique based on CUDA SURF in order to solve the initial image alignment problem that frequently occurs in machine vision applications. Machine vision systems using multi-spectral images have recently become more common for solving various decision problems that cannot be performed by the human vision system. These machine vision systems mostly use markers for the initial image alignment. However, there are some applications where the markers cannot be used and the alignment techniques have to be changed whenever their markers are changed. In order to solve these problems, we propose a new image alignment method for multi-spectral machine vision applications based on SURF extracting image features without depending on markers. In this paper, we propose an image alignment method that obtains a sufficient number of feature points from multi-spectral images using SURF and removes outlier iteratively based on a least squares method. We further propose an effective preliminary scheme for removing mismatched feature point pairs that may affect the overall performance of the alignment. In addition, we reduce the execution time by implementing the proposed method using CUDA based on GPGPU in order to guarantee real-time operation. Simulation results show that the proposed method is able to align images effectively in applications where markers cannot be used.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.410-413
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• 2012

2차원 레이다 간섭계에서 표적의 공간 도달 각도를 추정하는 방법 중에서 1차원 알고리즘과 디지털 빔 포밍알고리즘, 위상차의 최소 자승 오차 알고리즘들의 각도 모호성 해소 성능을 비교한다. 위상 비교 모노 펄스 알고리즘의 경우, 2차원 레이다 간섭계에 적용하기 위해 방위각 방향과 고각 방향으로 각각 적용하였다. 성능 비교를 위해 Monte carlo 시뮬레이션 방법을 이용하여 2차원 레이다 간섭계에서 각도 추정 알고리즘 별 각도 모호성 해소 확률과 수행 시간을 비교하였다. 각도 모호성 해소 확률과 수행 시간을 고려할 때 위 여러 방법 중에서 위상 비교 모노 펄스 알고리즘이 실시간 신호 처리 분야에 가장 효율적임을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권9호
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• pp.851-858
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• 2012

안드로이드 기반 스마트기기에서 보안 응용 서비스를 개발하기 위해 SUN JCA/JCE나 BC JCE와 같은 자바 기반 보안 라이브러리를 사용한다. 자바를 사용하여 제작된 응용은 자바 가상 머신(JVM: Java Virtual Machine)에서 기능이 수행되므로 시스템 하드웨어에 의존하는 기능을 사용하기 어렵고 실행 속도가 저하되는 문제가 있다. 보안 프리미티브(primitive)의 경우 계산양이 많고 연산 복잡도가 높아 JVM에서 수행되는 보안 프리미티브를 적용할 수 있는 응용은 제한적이다. 특히, 실시간 특성을 요하는 스트리밍 서비스나 계산양이 많은 공개키 기반 알고리즘을 빈번히 적용하는 보안 응용 서비스의 경우 성능의 문제로 자바 라이브러리 사용이 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 JNI와 NDK 도구를 사용하여 C나 C++ 언어로 구현된 네이티브 기능을 사용하여 보안 기능을 수행할 수 있는 프로바이더를 설계하고 구현한다. 제안하는 자바 보안 프로바이더(DSCrypt)는 기존 자바 기반 보안 라이브러리와 동일한 방식으로 사용할 수 있지만 빠르게 보안 기능이 수행되는 장점을 제공한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1066-1070
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• 2003

Recently technologies have created new principle and theory but the PID control system remains its popularity as the PID controller contains simple structure, including maintenance and parameter adjustment being so simple. Thus, this paper proposes auto tune PID by fuzzy logic controller based on FPGA which to achieve real time and small size circuit board. The digital PID controller design to consist of analog to digital converter which use chip TDA8763AM/3 (10 bit high-speed low power ADC), digital to analog converter which use two chip DAC08 (8 bit digital to analog converters) and fuzzy logic tune digital PID processor embedded on chip FPGA XC2S50-5tq-144. The digital PID processor was designed by fundamental PID equation which architectures including multiplier, adder, subtracter and some other logic gate. The fuzzy logic tune digital PID was designed by look up table (LUT) method which data storage into ROM refer from trial and error process. The digital PID processor verified behavior by the application program ModelSimXE. The result of simulation when input is units step and vary controller gain ($K_p$, $K_i$ and $K_d$) are similarity with theory of PID and maximum execution time is 150 ns/action at frequency are 30 MHz. The fuzzy logic tune digital PID controller based on FPGA was verified by control model of level control system which can control level into model are correctly and rapidly. Finally, this design use small size circuit board and very faster than computer and microcontroller.