• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.163-167
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• 2009

Although the domestic electric power consumption of lighting have shared 20${\sim}$30 % of the national electric power consumption, the spread of lighting control system which can reduce the electric power consumption have been insignificant. The government have set the demonstration project and given the incentive to promote the spread of lighting control system since 2008. The M&V (Measurement and Verification) methodology for lighting control system have not been set yet in our country, but the direct measurement was suggested in US. The direct measurement methodology can increase the accuracy of measurement, but it cost much money to burden a customer. This study have suggested a new M&V methodology which cost low and is simple relatively. I had measured the amount of electric consumption through both the direct measurement and the new M&V program computation, and have analyzed the deviation. The amount of electric consumption measured by the new M&V program computation have agreed with one by the direct measurement within the error range of the instrumentation in case of lab scale test, and the 4${\sim}$8 % deviation have existed in case of field evaluation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.674-677
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• 2017

허프변환은 에지 화소를 대상으로 직선을 검출하는 가장 대표적인 알고리즘이다. 허프변환은 단순한 직선 영상에서는 우수한 성능을 보이나 잡음이 있거나 복잡한 영상에서는 상당한 계산량을 요구하고 쉽게 의사직선을 검출하는 문제를 갖고 있다. 본 논문은 기존 허프변환의 문제를 개선하기 위한 직선 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 허프변환을 수행하기 전에 주성분 분석을 이용해 에지 화소의 직선 정보를 검출한다. 에지 화소의 직선 정보를 근거로 유효 에지 화소에서 제한된 기울기 영역의 허프변환을 수행한다. 모의실험 결과들은 제안된 알고리즘이 계산량을 크게 줄이는 것은 물론 의사직선도 제거하는 것을 보여주고 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권11호
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• pp.663-674
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• 2003

범프 매핑은 복잡한 모델링 과정 없이 기하 매핑을 통하여 땅콩 껍질의 돌기와 같은 객체 표면의 세밀한 부분을 표현해내는 기법이다. 그러나 이 기법은 법선 벡터 쉐이딩과 같은 상당한 복잡도를 가진 연산을 픽셀 당 처리해줘야 하므로, 이의 하드웨어 구현은 상당한 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 극 좌표계를 이용한 새로운 범프 매핑 알고리즘 및 하드웨어 구조를 제안한다. 이는 참조 공간으로의 변환을 위한 새로운 벡터 회전 방식과 연산이 최소화된 조명 계산 방식을 갖는 구조로, 기존의 구조에 비해 범프 매핑을 효과적으로 수행한다. 결과적으로 제안하는 구조는 범프 매핑에 필요한 연산 및 하드웨어를 상당량 줄였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.24-30
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• 2014

이 연구는 모바일 기기를 이용한 실시간 동영상 개인 방송 서비스에서 동영상 압축 계산의 부담을 클라우드 컴퓨팅에 오프로딩하는 효과에 대한 연구이다. 모바일 기기에 비해 클라우드는 컴퓨팅 자원과 전력 자원이 매우 풍부하다. 모바일 기기에서의 계산을 줄임으로써 전력사용을 줄일 수 있으나, 압축효율이 떨어져서 전송해야할 데이터양은 늘어난다. 본 연구에서는 전력 절약과 전송 데이터 양 증가의 트레이드오프 분석을 통하여 LTE 통신환경에 따라 오프로딩되는 계산량을 제어하여 최적의 운용조건을 찾을 수 있음을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.441-448
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• 2008

분자 도킹 실험은 일반적으로 계산 량이 매우 많아 슈퍼 컴퓨팅 파워를 요구하는 실험이다. 따라서 시간이 많이 소요되기 때문에 일반적으로 CPU가 탑재된 컴퓨터를 여러 대 묶어서 사용하는 분산 환경 혹은 그리드 환경에서 실험을 수행하고 있다. 이와 같은 실험 환경은 시간적, 공간적 제약성이 많아 일반적으로 과학자들이 접근하기가 어렵다. 그래서 근래에는 많은 CPU를 사용하기 보다는 월등히 성능이 높은 GPU를 병렬 화하여 과학 분야에 계산하는 연구가 매우 활발히 이루어지고 있는 추세이다. CUDA는 병렬 GPU 프로그래밍을 가능하게 하는 공개 기술이다. 본 논문에서는 이러한 CUDA 기술을 사용하여 분자 도킹 실험을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 분자 도킹 실험에 있어서 중요한 에너지 최소화 계산을 병렬 화하는 알고리즘을 제안한다. 이와 같은 실험을 검증하기 위해 본 논문에서는 일반적인 CPU에서 분자 도킹 실험 시간과 본 논문에서 제안한 병렬 CPU 기반의 분자 도킹 시간을 비교 분석 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.842-849
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• 2022

딥러닝 기술의 발달로 무인 자동차, 드론, 로봇 등의 임베디드 시스템 분야에서 DNN을 활용하는 사례가 많아지고 있다. 대표적으로 자율주행 시스템의 경우 정확도가 높고 연산량이 큰 몇 개의 DNN들을 동시에 수행하는 것이 필수적이다. 하지만 상대적으로 낮은 성능을 갖는 임베디드 환경에서 다수의 DNN을 동시에 수행하면 추론에 걸리는 시간이 길어진다. 이러한 현상은 추론 결과에 따른 동작이 제때 이루어지지 않아 비정상적인 기능을 수행하는 문제를 발생시킬 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서 제안한 솔루션은 먼저 연산량이 큰 DNN에 터커 분해 기법을 적용하여 연산량을 감소시킨다. 그다음으로 DNN 모델들을 GPU 내부에서 은닉층 단위로 최대한 병렬적으로 수행될 수 있게 한다. 실험 결과 DNN의 추론 시간이 제안된 기법을 적용하기 전 대비 최대 75.6% 감소하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권5호
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• pp.58-65
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• 2007

휴대용 단말기에서의 멀티미디어 정보의 이용이 일반화 되면서 동영상 압축 등의 데이터 처리를 위한 연산량이 크게 증가하고 있다. 특히, 휴대용 단말기에서의 소모 전력 감소와 실시간 처리를 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 H.264 인코더에서 67% 이상의 많은 연산량을 차지하는 움직임 추정기를 새로운 구조로 설계하였다. 근사적인 SAD를 사용하여 움직임을 예측하고 Alternative Row Scan (ARS) 방법을 개발하였으며, DAU, FDVS 알고리즘을 사용하여, JM8.2에 제시된 다중 프레임 움직임 추정보다 연산량을 평균적으로 75%이상 감소시켰다. 또한, 다중 프레임 움직임 추정에서의 적절한 참조 프레임 수와 참조 프레임 블록의 크기를 결정하여 연산량을 감소시키면서도 화질 열화가 거의 없도록 하였다. iPROVE 검증툴을 사용하여 하드웨어/소프트웨어 Co-Simulation을 수행하여 제안한 움직임 추정기가 정상 동작함을 확인하였으며, 50MHz에서 30 CIF frames/sec가 처리됨을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.707-712
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• 2015

모바일 클라우드 컴퓨팅은 모바일 기기의 자원제약적인 한계를 극복하기 위해 클라우드 서비스를 활용하는 기술로 모바일 기기에서 실행해야 할 일부 작업을 클라우드에서 수행하게 하는 컴퓨테이션 오프로딩 기법이 사용된다. 오프로딩에 필요한 통신 비용보다 모바일 기기 내에서의 연산 비용이 클 경우 모바일 기기는 클라우드에게 작업 수행을 위탁한다. 모바일 기기에서 수행할 작업과 클라우드에서 수행할 작업을 분할하기 위한 기존의 비용 분석 모델은 함수 호출에 필요한 데이터 전송과 응답 시간만을 오프로딩 비용으로 산정하였다. 본 논문에서는 컴퓨테이션 오프로딩 비용 산출 시 함수의 호출 및 응용 프로그램의 동기화 빈도를 고려한 작업 분할 기법을 제안하였고 실험을 통해 기존의 기법들에 비해 에너지 효율성을 높일 수 있음을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권10호
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• pp.791-798
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• 2018

CFAR(Constant False Alarm Rate)는 레이다 시스템에서 표적 탐지에 주요 사용된다. 그 중에서 OS(Ordered Statistic) CFAR는 비균일 잡음환경에서 사용된다. 그러나 OS CFAR는 참조 셀을 오름차순으로 정렬하여 임계값을 계산하므로 많은 연산량이 필요하다. 이로 인하여 실시간 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 OS CFAR의 연산량을 줄이는 방안을 서술한다. 단순 표적 유무만 판단하기 위하여 참조 셀들을 오름차순 정렬하는 대신 참조 셀과 크기 비교하는 방식으로 수행하였다. 그리고 3개의 테스트 셀을 묶어 구역을 나누고, 구역 내에서 공통 참조 셀을 구하였다. 공통 참조 셀과 테스트 셀과의 크기 비교를 우선 수행함으로써 연산시간을 단축한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권2호
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• pp.710-726
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• 2018

This paper presents an extended particle filter to increase the accuracy and decrease the computation load of vehicle tracking. Particle filter has been the subject of extensive interest in video-based tracking which is capable of solving nonlinear and non-Gaussian problems. However, there still exist problems such as preventing unnecessary particle consumption, reducing the computational burden, and increasing the accuracy. We aim to increase the accuracy without an increase in computation load. In proposed method, we calculate the direction angle of the target vehicle. The angular difference between the direction of the target vehicle and each particle of the particle filter is observed. Particles are filtered and weighted, based on their angular difference. Particles with angular difference greater than a threshold is eliminated and the remaining are stored with greater weights in order to increase their probability for state estimation. Threshold value is very critical for performance. Thus, instead of having a constant threshold value, proposed algorithm updates it online. The first advantage of our algorithm is that it prevents the system from failures caused by insufficient amount of particles. Second advantage is to reduce the risk of using unnecessary number of particles in tracking which causes computation load. Proposed algorithm is compared against camshift, direction-based particle filter and condensation algorithms. Results show that the proposed algorithm outperforms the other methods in terms of accuracy, tracking duration and particle consumption.