자율주행 차량이 주목받게 되면서 LiDAR 센서가 대두되었다. LiDAR 센서는 LASER를 이용하여 범위 내에서 특정 지점까지 측정된 거리 값을 3차원 정보로 제공한다. 3차원 거리 값인 만큼 방대한 데이터를 전송하게 되고, 차량의 메인 프로세서 등에서 다른 데이터와 같이 이를 실시간으로 처리하기에는 무리가 있다. 이러한 이슈를 해결하기 위해 통합처리 시스템을 개발하고자 한다. 시스템은 센서로부터 데이터를 받아 처리하는 client와 각 client로부터 데이터를 취합하여 이를 외부로 전송하는 server 프로세스로 구성된다. 각 프로세스의 데이터 수신 및 처리 방법, 프로세스 구동 방법을 변화시켜가며 시스템의 실시간성 확보를 위한 테스트를 진행하였다. 실험 결과, 4대의 LiDAR 센서로 데이터를 수신 받도록 하였으며, background 나 multi-core processing을 적용하여 프로세스를 동작시켰을 때, 각 client는 약 13.2 ms, server는 약 12.6 ms의 응답시간을 확인할 수 있었다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권4호
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pp.194-199
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2019
As the performance of the system increases, more parallelized data is being processed than single processing of data. Today's cpu structure has been developed to leverage multicore, and hence data processing methods are being developed to enable parallel processing. In recent years desktop cpu has increased multicore, data is growing exponentially, and there is also a growing need for data processing as artificial intelligence develops. This neural network of artificial intelligence consists of a matrix, making it advantageous for parallel processing. This paper aims to speed up the processing of the system by using raspberrypi to implement the cluster building and parallel processing system against the backdrop of the foregoing discussion. Raspberrypi is a credit card-sized single computer made by the raspberrypi Foundation in England, developed for education in schools and developing countries. It is cheap and easy to get the information you need because many people use it. Distributed processing systems should be supported by programs that connected multiple computers in parallel and operate on a built-in system. RaspberryPi is connected to switchhub, each connected raspberrypi communicates using the internal network, and internally implements parallel processing using the Message Passing Interface (MPI). Parallel processing programs can be programmed in python and can also use C or Fortran. The system was tested for parallel processing as a result of multiplying the two-dimensional arrangement of 10000 size by 0.1. Tests have shown a reduction in computational time and that parallelism can be reduced to the maximum number of cores in the system. The systems in this paper are manufactured on a Linux-based single computer and are thought to require testing on systems in different environments.
센서 네트워크, 모니터링, SDI (selective dissemination of information) 등과 같이 스트림 데이타를 생성하는 응용의 증가로 스트림 데이타에 대한 질의 처리를 효율적으로 지원하기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 특히 SDI와 같은 웹 환경의 응용은 XML 스트림에 대한 질의 처리를 필요로 하는데, XML은 웹 환경에서 데이타 교환의 표준이므로 이에 대한 연구는 아주 중요하다. 그러나 현재까지 제시된 XML 스트림 질의 처리 시스템들은 정적인 질의 계획을 사용하기 때문에 동적으로 변하는 스트림 데이타에 대해 적응력 있게 대처하지 못하는 문제가 있다. 반면 관계 데이타 스트림에 대한 질의 처리 시스템들은 질의 연산자 라우팅 기법을 통해 동적인 질의 계획을 사용함으로써 적응력 있는 질의 처리를 지원한다. 본 논문에서는 관계 데이타 모델을 사용하는 시스템의 적응력 있는 질의 처리 모델을 적용하여XML 스트림에 대한 적응력 있는 질의 처리를 수행할 수 있는 시스템을 제안한다. 그리고 기존의 XML을 기반으로 하는 대표적인 시스템인 YFilter와 본 논문이 제안하는 시스템의 성능을 비교, 평가하여 본 논문이 제안하는 시스템의 효율성을 보인다.
스마트 팩토리는 설계 개발, 제조, 유통 물류 등 생산 전체 과정에 정보 통신 기술을 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도 등을 향상시킬 수 있는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리에서 발생되는 데이터의 양은 공장의 규모 및 시설 수준에 따라 많은 차이를 보이지만, 기존의 생산관리시스템을 활용하여 방대한 양의 데이터를 발생시키는 스마트 팩토리 환경에 적용하기에 어려움이 있다. 이로 인해 방대한 양의 빅데이터 처리할 수 있는 빅데이터 분산 처리 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서의 GlusterFS 기반 빅데이터 분산 처리 시스템 설계하였다. 제안하는 빅데이터 분산 처리 시스템은 기존 분산 처리 시스템에 비해 네트워크 트래픽 분산 및 관리를 통해 부하와 데이터 소실 위험도를 감소시켰다.
WAVE(Wireless Access for Vehicular Environment) System is a communication technology to monitor system failure and vehicle functions and management services to prevent possible incidents of driving a vehicle. In this paper, we have designed and implemented the mutual message processing through parameter between WME management module that manages WAVE system and MLME that manages the upper layer MAC(Media Access Control) module. Also, in order to verify the validity, we have carried out experiments to compare the speed of data processing by dividing data of 1Mbyte, 2Mbyte, 3Mbyte into the packets of 2KByte and 4KByte. Experiments data processing speed of 2KByte packet were shown about 173.62ms in 1MByte, 2MByte about 352.61ms, 3MByte about 550.13ms and, data processing speed of 4KByte packet, 1MByte approximately 87.56ms, 2MByte about 177.94ms, 3MByte about 277.18ms. Therefore, in WAVE system, the mutual messages processing through the parameters between WME and MLME module can be utilized in the various service of ITS(Intelligent Transportation Systems) depending on the speed of data processing.
본 연구는 각종 레이다로부터 얻어지는 다양한 정보를 하나의 통합된 시스템으로 처리하는 정보통합 처리시스템의 구성을 제안하였고, 제안된 시스템의 성능과 타당성 분석은 m/m/1큐 모델에 의한 시스템 시뮬레이션을 통하여 평가되었다. 또 이들 정보처리 시스템간의 연동을 위한 종합정보망을 설계하고 그 전송특성을 분석하였다. 정보통합 처리시스템의 설계에서는 정보처리 형태에 따라 단일형과 분산다중형으로 분류하려 구성하였다. 각 시스템의 구조는 실시간 처리 프로세서로서 UNIX의 메시지 큘ㄹ 사용하였으며 이들 모델 시스템의 성능 분석에는 큐잉모델을 사용하여 시스템의 정보흐름을 모델링하고 시뮬레이션을 위한 소프트웨어는 OPNET 시스템 커널과 C언어로써 작성하였다. 작성된 분석 프로세서에 의해 시스템의 지연시간과 메시지 Blocking등의 주요 큐잉요소를 관찰하고 이를 통해 분산다중형과 단일형 양모델간의 특성을 비교 검토하였다.
통신해양기상위성 자료처리시스템(CMDPS)은 기상 관측과 기상 예측을 지원하기 위해서 국가기상위성센터에 의해서 개발되었고, 16종 기상자료(Level 2)를 생성하고 있다. 현재 CMDPS는 후속 기상위성자료처리를 위한 시스템 확장이나 통합 S/W에 대한 효율성, 유지관리 관점에서 다소 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 확장성을 갖는 통신해양기상위성 기상자료처리를 위한 컴포넌트 기반 시스템 아키텍처를 제안하였다. 제안된 시스템은 확장 가능한 아키텍처를 갖는 컴포넌트 기반의 프레임워크를 채택하고 있으며, 신규 위성자료처리 알고리즘 개발과 시스템 유지관리를 위해 손쉬운 방법을 제공할 것으로 기대된다.
The directivity characteristics of acoustic transducers for conventional single-beam echo sounders considerably limit the detection of fish-size information in acoustic field surveys. To overcome this limitation, using the split-aperture technique to estimate the direction of arrival of single-echo signals from individual fish distributed within the sound beam represents the most reliable method for fish-size classification. For this purpose, we design and develop a split-beam data acquisition and processing system to obtain fish-size information in conjunction with a 50-kHz single-beam echo sounder. This split-beam data acquisition and processing system consists of a notebook PC, a field-programmable gate array board, an external single-transmitter module with a matching network, and four-channel receiver modules operating at a frequency of 50-kHz. The functionality of the developed split-beam data processor is tested and evaluated. Acoustic measurements in an experimental water tank showed that the developed data acquisition and processing system can be used as a fish-sizing echo sounder to estimate the size distribution of individual fish, although an external single-transmitter module with a matching network is required.
In this paper, a medical image processing system was designed and implemented for morphometric and functional analysis of a human brain. The system is composed of image registration, ROI(region of interest) analysis, functional analysis, image visualization, 3D medical image database management system(DBMS), and database. The software processes an anatomical and functional image as input data, and provides visual and quantitative results. Input data and intermediate or final output data are stored to the database as several data types by the DBMS for other further image processing. In the experiment, the ROI analysis, for a normal, a tumor, a Parkinson's decease, and a depression case, showed that the system is useful for morphometric and functional analysis of a human brain.
스트림 데이터 처리는 여러 응용 분야에서 많은 관심을 가지고 활발한 연구가 수행되고 있다. 특히 모니터링, 센서 네트워크 등의 응용 분야에서 끊임없이 생성되는 대량의 스트림 데이터에 대한 효율적인 처리 요구가 높아지고 있다. 본 논문에서는 스트림 데이터에 대한 연속 질의처리 시스템 모델을 개발하고 성능을 평가한다. 스트림 데이터 모델로 웹상의 데이터 교환 표준으로 자리잡은 XML을 사용하였고 연속 질의는 XQuery에 시구간을 추가한 형태로 표현하였다. 제시된 시스템에서는 질의 처리의 성능 향상을 기하기 위해 질의 결과 값을 백그라운드 처리를 통해 생성하고 결과 값을 실체화하여 후속 질의의 결과 계산에 이용하는 기법을 제공한다. 성능 평가 실험을 통해서 XML 스트림 데이터 처리를 위한 제시한 시스템의 타당성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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