RFID 기술이 급속히 발전함에 따라, RFID의 기술적 잠재성으로 인해 많은 산업분야에서 사용되고 있다. 특히 물류유통 산업에서 RFID 도입은 효과적으로 제품의 위치와 정보를 실시간으로 모니터링 하는데 있어서 매우 크게 이바지하고 있다. 또한, 태그 가격의 하락과 RFID 관련 기술 경쟁력으로 인해, 각 태그를 한 팔레트 혹은 컨테이너가 아닌 한 아이템에 부착함으로써 보다 세밀하게 관리될 수 있게 되었다. 그러나 초대용량의 태그 데이터가 한정된 하드웨어 자원을 가지고 있는 RFID 미들웨어로 지속적으로 유입된다면, 미들웨어의 전체 데이터 처리시간이 매우 길어질 수 있다. 본 논문에서는 아이템들을 수송하는 동안 많은 태그 데이터를 선 처리하게 함으로써 이러한 미들웨어에서의 부하를 효율적으로 줄일 수 있는 이동 에이전트 기반의 소프트웨어 모듈을 제안한다. 본 실험결과에서 본 논문에서 제안한 소프트웨어 모듈을 사용한다면 그렇지 못한 경우에 비해 태그 데이터의 처리속도가 매우 향상됨을 보여준다. 이러한 수행형태는 일정한 시간 내의 태그 인식률을 높임이고, RFID 미들웨어의 신뢰성을 향상시킨다.
과학적 가시화의 한 분야인 볼륨 가시화는 3차원, 혹은 그 이상의 차원의 공간에서 정의된 추상적이고 복잡한 볼륨 데이타로부터 의미 있고 가시적인 정보를 효과적으로 추출하도록 도와주는 다양한 기술에 관한 연구 분야로서, 기상학, 의학, 계산 유체 역학 등 여러 학문 분야에서 점차 그 중요성을 더해가고 있다. 한편 가상 현실은 컴퓨터가 만든 가상의 세상에 사용자가 몰입하여 시각, 청각, 촉각 등의 감각을 이용하여 세상을 경험하고 대화식으로 정보를 주고받을 수 있도록 도와주는 여러 기술에 관련된 연구 분야로서 국내외적으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 CAVE라 불리는 몰입형 3차원 가상 환경 시스템 환경에서 인체 볼륨 데이타를 보다 개선된 볼륨 가시화 방법을 사용하여 실시간으로 입체 영상을 생성해주는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이 시스템은 기존 3차원 텍스처 매핑 기반 볼륨 렌더링 방법의 느린 속도를 보완하고자, 영상 기반 렌더링에 기반을 둔 향상된 텍스처 매핑 기법을 사용하여 실시간 볼륨 입체 가시화 기능을 지원하며, 사용자를 위하여 다양한 인터페이스 기능들을 제공한다. 본 시스템의 효용성을 증명하기 위한 테스트 데이터로서 Visible Korean Human 데이타를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 입체 영상 시스템에 필요한 가시화 기법과 라이브러리, 그리고 구체적인 구현 내용에 대해서 설명한다.
물리적 모델링은 실제 악기음과 유사한 고음질의 음을 합성하는 방법으로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 물리적 모델링은 악기의 소리를 합성할 때 필요한 수많은 파라미터들을 동시에 계산해야 하기 때문에 동시 발음수가 높은 악기의 경우 실시간 처리에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 전통 현악기인 가야금의 음 합성 알고리즘을 실시간으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터(Single Instruction Multiple Data, SIMD) 방식의 멀티코어 프로세서를 제안한다. 제안하는 SIMD기반 멀티코어 프로세서는 가야금의 12개현을 제어하기 위해 12개의 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)로 구성되어 있다. 각각의 프로세싱 엘리먼트는 해당되는 가야금 현을 모델링하며, 각 현의 여기신호와 파라미터를 음 합성 병렬 알고리즘의 입력으로 받아 동시에 12개 현의 합성된 음을 실시간으로 생성할 수 있다. 표본화 비율을 44.1kHz로 설정하고 16비트 양자화 데이터의 음을 합성한 모의실험 결과, 제안한 SIMD기반 멀티코어 프로세서를 이용한 합성음은 원음과 매우 유사하였으며, 상용 프로세서(TI TMS320C6416, ARM926EJ-S, ARM1020E)보다 실행 시간에서 5.6~11.4배, 에너지 효율에서 553~1,424배의 향상을 보였다.
Zheng, Yanfang;Li, Xuebao;Tian, Huifeng;Zhang, Qiliang;Su, Chong;Shi, Lingyi;Zhou, Ta
천문학회지
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제51권3호
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pp.65-71
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2018
The near real-time speckle masking reconstruction technique has been developed to accelerate the processing of solar images to achieve high resolutions for ground-based solar telescopes. However, the reconstruction of solar subimages in such a speckle reconstruction is very time-consuming. We design and implement a new parallel speckle masking reconstruction algorithm based on the Compute Unified Device Architecture (CUDA) on General Purpose Graphics Processing Units (GPGPU). Tests are performed to validate the correctness of our program on NVIDIA GPGPU. Details of several parallel reconstruction steps are presented, and the parallel implementation between various modules shows a significant speed increase compared to the previous serial implementations. In addition, we present a comparison of runtimes across serial programs, the OpenMP-based method, and the new parallel method. The new parallel method shows a clear advantage for large scale data processing, and a speedup of around 9 to 10 is achieved in reconstructing one solar subimage of $256{\times}256pixels$. The speedup performance of the new parallel method exceeds that of OpenMP-based method overall. We conclude that the new parallel method would be of value, and contribute to real-time reconstruction of an entire solar image.
산불 발생 시 산불현장에 투입되는 지상진화대의 안전한 작업유도와 산불 현장 정보를 신속히 파악하기 위해 진화업무를 수행하는 지상진화대의 위치를 실시간으로 모니터링하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 CDMA(Code Division Multiple Access) 데이터 망을 이용하여 GPS로부터 수신되는 지상진화대의 위치를 실시간으로 전송하여 지상진화대의 정확한 위치탐지와 이동경로를 모니터링 함으로서 안전한 진화작업 유도와 산불 현장정보를 제공하고자 한다.
Grid is a new Information Technology (IT) concept of "super Internet" for high-performance computing: worldwide collections of high-end resources - such as supercomputers, storage, advanced instruments and immerse environments. The Grid is expected to bring together geographically and organizationally dispersed computational resources, such as CPUs, storage systems, communication systems, real-time data sources and instruments, and human collaborators. The term "the Grid" was coined in the mid l990s to denote a proposed distributed computing infrastructure for advanced science and engineering. The term computational Grids refers to infrastructures aimed at allowing users to access and/or aggregate potentially large numbers of powerful and sophisticated resources. More formally, Grids are defined as infrastructure allowing flexible, secure, and coordinated resource sharing among dynamic collections of individuals, institutions and resources referred to as virtual Organizations. GRID is an emerging IT as a kind of next generation Internet technology which will fit very well with Agrometeorological services in the future. I believe that it would contribute to the resource sharing in AgroMeteorology by providing super computing power, virtual storage, and efficient data exchanges, especially for developing countries that are suffering from the lack of resources for their agmet services at national level. Thus, the establishment of CAgM-GRID based on existing RAMINSII is proposed as a part of FWIS of WMO.part of FWIS of WMO.
Currently, there is a considerable interest in 3D object reconstruction using terrestrial laser scanner (TLS) systems due to their ability to automatically generate a considerable amount of points in a very short time. To fully map an object, multiple scans are captured. The different scans need to be registered with the help of the point cloud in the overlap regions. To guarantee reliable registration, the scans should have large overlap ratio with good geometry for the estimation of the transformation parameters among these scans. The objective of this paper is to propose a registration method that relaxes/eliminates the overlap requirement through the utilization of photogrammetrically reconstructed features. More specifically, a point-based procedure, which utilizes non-conjugate points along corresponding linear features from photogrammetric and TLS data, will be used for the registration. The non-correspondence of the selected points along the linear features is compensated for by artificially modifying their weight matrices. The paper presents experimental results from simulated and real datasets to illustrate the feasibility of the proposed procedure.
유사도 검색에서는 효율적으로 유사성을 만족하는 문자열을 찾기 위해서 데이터에 대한 역 색인을 구축하여 이용한다. 일반적으로 기존의 기법들은 빠른 응답속도의 질의처리를 위해서 역 색인을 메모리에 상주시킨다. 하지만 구축된 역 색인은 그 크기가 매우 크다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 데이터의 크기가 매우 큰 경우나 자원이 제약적인 환경에서는 역 색인을 이용한 질의처리가 불가능할 수 있다. 본 논문에서는 동일한 q-그램을 포함하는 문자열들이 서로 인접한 위치가 되도록 재배치시킨 후 해당 문자열들을 범위로 표현한다. 실험을 통하여 질의처리의 성능을 희생하지 않으면서도 색인의 크기가 줄어드는 것을 보인다.
금융자산에의 투자에서 리스크 관리의 중요성이 부각되면서 리스크를 측정할 수 있는 도구로서 Value at Risk (VaR)가 널리 각광을 받고 있다. Value at Risk는 주어진 신뢰수준에서 목표기간 동안 발생 가능한 최대손실로 정의되는데 몇 가지 한계점이 있지만 비교적 간단하게 계산되고 이해될 수 있다는 장점이 있어 리스크 측정 및 관리의 기본적인 측도로 이용되고 있다. 그러나 포트폴리오에 포함되는 자산의 숫자가 많아지는 경우 VaR을 계산하는 데에 필수적인 변동성 추정이 매우 어려워지게 된다. 이때 차원축소의 방법을 생각할 수 있는데, 전통적인 인자분석은 시계열자료에 적합한 방법이 아니기 때문에 직접 적용할 수 없고 자료의 자기상관성을 제거하는 방법이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 인자분석의 확장 형태인 시계열인자분석을 활용하여 시계열자료의 차원축소과정을 간결하게 하는 방법을 제시하고, 시계열인자분석으로 차원을 축소할 때 기존의 방법을 사용하는 것과 어떠한 차이가 있는지를 실제 금융자료를 이용한 VaR의 사후검증을 통해 분석하였다.
ERP, SCM 등과 같은 기업용 정보 시스템을 활용함에 있어, 고객의 문의에 따라 제품 판매 가능 유무와 가능일자를 계산하여 통보해 주는 지능형 ATP 시스템은 전산 정보를 활용하여 고객 만족도를 최대화할 수 있는 유용한 기능이라고 할 수 있다. 그렇지만 공급 사슬 환경에서 ATP 시스템을 적용하려고 할 경우, 고객이 문의해 온 Retailer에게 납품 가능한 모든 분배센터(Distribution Center)와 공장(Plant)의 미래 시점의 재고량 변화와 운송 능력 등을 모두 고려하여야 하므로 계산량이 방대한 NP-Complete 문제가 된다. 따라서 시스템 사용자가 빠른 시간 내에 해를 구하여 고객에게 결과를 알려 줄 수 있는 ATP 시스템의 개발은 공급 사슬 관리를 효과적으로 활용하기 위하여 반드시 필요한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 동적 생산 함수의 개념을 이용하여 비 정수 타임 랙을 고려하여 ATP 시스템을 모델링하고, 해당 수리 모형으로부터 효율적으로 해를 얻기 위하여 유전 알고리듬을 개발하였다. 비 정수 타임 랙을 활용한 ATP 시스템은 비 정수 타임 랙을 올림이나 내림을 통하여 정수화 시킨 후 모형 수립하는 기존의 방법보다 정교하게 현실을 반영할 수 있고, ATP 시스템을 위한 유전 알고리듬의 진화 시스템은 문제크기가 작은 것에서부터 큰 것까지 최적해에 매우 근사한 값을 매우 빠른 시간 내에 풀 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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