21세기에 접어들어 점점 환경분야에 사람들의 관심이 날로 증가되고 있다. 사람들의 환경에 대한 관심의 증가로 소각장, 발전소, 화장터 등의 사업장을 새로 만들려고 하면 주변 지역주민들과 시민단체들의 강력한 반대에 부딪치는 것이 현실이다. 이와 같은 현실에 본 프로그램은 실시간으로 대출원 주변의 오염농도를 분석하고, 그들과를 사업장 조업에 반영시킴으로서 배출원의 조업조건과 방지시설 운영조건을 최적화하여 환경 친화적으로 사업장물 운영할 수 있도록 한다. 그러므로 대기오염 관련 민원 해소에 크게 기여할 수 있다. 또한 국내에는 아직 이와 칼은 프로그램이 없기 때문에 외국기술의 수입대체 효과 및 해외 시장에 수출효과를 가져올 수 있다. 본 논문의 시스템은 기존에 사람이 직접 자료를 입력하여 수행하는 프로그램과 달리 측정기로 대기를 측정, 실시간으로 자료를 전송하러 작동되는 것에 중점을 두고 C++언어로 시스템을 구축하였다.
A neural network-based PSRI(position, scale, and rotation invariant) feature extraction and ATR (automatic target recognition) system are proposed and an efficient parallel implementatio of the proposed system using multicomputer is also presented. In the proposed system, the scale and rotationinvariant features are extracted from the contour projection of the number of edge pixels on each of the concentric circles, which is input t the cooperative network. We proposed how to decide the optimum depth and the width of the parallel pipeline system for real time applications by modeling the proposed system into a parallel pipeline implementation method using transputers is also proposed. The implementation results show that we can extract PSRI features less sensitive to input variations, and the speedup of the proposed ATR system is about 7.55 for the various rotated and scaled targets using 8-node transputer system.
Recently, optical disk drives are increasingly demanded to have higher speed as well as high information density, especially for applications like CD ROM drives. To this end, improvement of their optical pickup structure and control is recognized the very challenging issue. In this paper, the pickup is first analytically modelled in a plane to describe its coupled auto-focusing and auto-tracking motions. Subsequently, the model is linearized and combined with actuator dynamics for the auto-focusing system. With its unmeasurable parameters being estimated based on experimental data, an approximate I-DOF linear model is obtained neglecting the coupling term. To design the high speed and robust positional servo controller realistic design specifications are addressed, and H control method is employed based on the approximate model. Finally, taking the pickup in a commerical high speed CD ROM drive as an example performance of the designed controller is verified through realtime experiments.
인공지능 분석에서 모델을 만들고 이를 검증하는 과정은 이미 생성된 데이터를 가지고 수행하는 Batch Processing이기에 연산 처리시간이 필요한 작업이다. 우리는 주식이나 국방 정보와 같은 실시간으로 발생하는 데이터를 바로 앞에서 발생한 데이터를 가지고 실시간으로 모델을 세우고 검증하여 예측하는 것이 필요하다. 이를 위한 해결책으로, 인공지능 모델링 작업에 필요한 데이터를 시간 처리 순으로 분할하고 데이터를 여러 프로세스에서 분산 처리하는 기법을 적용하여 해결하였다.
본 논문은 광대역 종합정보통신망 (B-ISDN)의 핵심이 되는 ATM 망에 적합한 다중 출력링크를 갖는 ATM 스위치 구조를 적용하여, 멀티미디어 트랙픽을 효과적으로 지원할 수 있는 적응적 분리 큐잉 방식의 ATM 스위칭 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 서로 다른 유형의 트래픽 처리에 대한 전반적인 서비스 품질(QoS)을 높이기 위해 출력 버퍼에서 두 종류의 셀(즉, 실시간/비실시간 서비스 트래픽)처리 시 동적으로 분리된 버퍼링 매카니즘을 사용한다. 또한 여기에 적용할 ATM 스위치는 베처-배니안 망을 기본으로 하지만 셀 충돌문제를 해결하기 위해 이와는 다른 위상과 다른 제어기법을 사용하고 있다. 제안된 동적 분리 큐잉 매카니즘의 성능 평가를 위해 분석적 모델링과 함께 시뮬f레이션을 수행하였으며, 제시된 성능분석 결과는 제안된 큐잉전략이 다중출력 링크를 갖는 ATM 스위치에 매우 적합하며, 멀티미디어 트랙픽에 대한 QoS 요구사항을 보장할수 있음을 보여준다.
For given 3D geographic data which is usually of DEM(Data Elevation Model) format, we have to represent and manipulate the data in various ways. For example, we have to draw a part of them in drawing canvas. To do this we give users a way of selecting area they want to visualize. And we have to give a base tool for users to select the local area which can be chosen for some geographic operation. In this paper, we propose a 3D data processing method for representation and manipulation. The method utilizes the major properties of DEM and TIN(Triangular Irregular Network), respectively. Furthermore, by approximating DEM with a TIN of an appropriate resolution, we can support a fast and realistic surface modeling. We implement the structure with the following 4 level stages. The first is an optimal resolution of DEM which represent all of wide range of geographic data. The second is the full resolution DEM which is a subarea of original data generated by user's selection in our implemeatation. The third is the TIN approximation of this data with a proper resolution determined by the relative position with the camera. And the last step is multi-resolution TIN data whose resolution is dynamically decided by considering which direction user take notice currently. Specialty, the TIN of the last step is designed for realtime camera navigation. By using the structure we implemented realtime surface clipping, efficient approximation of height field and the locally detailed surface LOD(Level of Detail). We used the initial 10-meter sampling DEM data of Seoul, KOREA and implement the structure to the 3D Virtual GIS based on the Internet.
최근에 업무효율성 향상에 대한 요구가 정보관리기술 분야의 핵심이슈로 대두되면서 많은 기업들이 워크플로우 관리 시스템의 도입을 통한 업무프로세스 자동화에 주력해 오고 있다. 특히, 기업내부 업무프로세스 즉 워크플로우 프로세스에 대한 자동화에 이어 기업간의 업무프로세스 상호연동을 필요로 하는 비즈니스 모델이 전자상거래, 전자무역 등의 급속한 확산과 더불어 활성화되면서 새로운 형태의 워크플로우 프로세스인 기업간 글로벌 워크플로우 모델을 위한 워크플로우 관리 시스템의 확장을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 기업간 글로벌 워크플로우 모델을 효과적으로 지원할 수 있는 새로운 형태의 기업간 워크플로우 모델링 방법론으로서 Fragment-driven 워크플로우 모델링 방법론을 제안한다. Fragment-driven 워크플로우 모델링 방법론은 실제 조직에서 엑티비티를 수행하게 될 각 참여자가 자신의 조직에 연관된 엑티비티들만을 정의하게 한 후에 그들의 통합을 통해 하나의 기업간 글로벌 워크플로우 프로세스의 모델링을 가능하게 하는 Bottom-Up방식이다. 이 방식은 각 조직의 참여자들이 자신들의 정보만을 이용하여 모델링하는 방법이기 때문에 각 조직의 독립성을 유지하면서도 모델링 작업을 단순화시킬 수 있는 장점을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 Fragment-driven 워크플로우 모델링 방법론의 이론적 배경과 내용을 기술하며, 이 방법론을 기반으로 하는 협업적 스림레인 워크플로우 모델링 시스템을 구현한다.
스마트 팜 관리의 활용 효율성을 높이기 위해서는 작물 및 환경 변화에 대한 사전 검사를 실시간으로 평가하기 위한 모델링 기법이 필요하다. 시설 온실 내부의 CO2와 같은 필수 환경 요소는 다양한 상관 변수가 밀접하게 결합 된 시간 영역에서 신뢰할 수 있는 추정 모델을 확립하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 입력 영역과 출력 변수를 CO2와 같은 시간 관점에서 인접 영역에 분포된 환경 정보를 이용하여 시간 복잡도를 줄이기 위한 인공 신경망을 개발하기 위해 수행되었다. 스마트 팜을 계측하기 위한 센서 모듈을 통해 환경 요소를 지속적으로 측정하였다. 실험기간의 평균 데이터로 예측하는 모델링 1, 전일 데이터로 예측하는 모델링 2을 구성하여 CO2 환경인자의 상호관계를 예측하였다. 전일의 데이터 학습으로 예측하는 모델링 2가 60일 평균값으로 예측한 모델링 1에 비해 성능이 우수하였다. 30일 이전까지는 대부분 0.70~0.88사이의 결정계수를 보였으며 모델링 2가 약0.05정도 높게 나타났다. 하지만 30일 이후에는 두 가지 모델링 모두 결정 계수 값이 0.50 이하로 낮은 값을 보였다. 모델링 접근법에 따라 결정 요인의 값을 비교하고 분석 한 결과 인접한 시간대의 데이터는 고정 신경망 모델을 사용하는 대신 예측이 필요한 지점에서 상대적으로 높은 성능을 나타냈다.
전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.
부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지, 시계열 주파수 분석, 비선형 분석법 등이 연구되어 왔다. 이러한 방법들은 분류율를 향상시키기 위해 정확한 특징점과 많은 양의 신호를 처리해야 하기 때문에 데이터의 가공 및 연산이 복잡하며, 다양한 부정맥을 분류하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 AR(Auto Regressive) 모델링 기반의 특징점 추출과 SVM(Support Vector Machine)을 통한 조기수축 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 잡음을 제거한 ECG 신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR 간격의 특정 파형 구간을 모델링하였다. 이후 최적 세그먼트 길이(n1, n2), 최적 차수( p1, p2)의 4가지 AR 모델링 변수를 추출하고 SVM을 통해 Normal, PVC, PAC를 분류하였다. 연구의 타당성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 대상으로 한 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, Normal, PVC, PAC 부정맥은 각각 99.23%, 97.28, 96.62의 평균 분류율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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