• 제목/요약/키워드: hardware redundancy

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GPS L1 신호추적 결과를 이용한 GPS L5 신호추적 기법 (GPS L5 Signal Tracking Scheme Using GPS L1 Signal Tracking Results)

  • 주인원;이상욱
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.99-104
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    • 2012
  • 미국은 GPS 현대화 계획을 추진하고 있으며 그 주요 내용 중의 하나가 L5 신호를 제공하는 것이다. 1176.45MHz 대역의 L5 주파수는 항공기의 안전운항을 위해 할당한 주파수 대역을 사용하여 안정적인 항법 서비스를 제공할 수 있고, L1 주파수와 동시에 사용시 이온층 오차를 제거하여 보다 높은 측위 정밀도를 제공할 수 있다. 그러나, L5 신호의 코드길이는 L1 신호에 비해 10배가 더 길기 때문에 L5 신호의 획득시간도 L1 신호에 비해 더 길어진다. 이러한 단점을 개선하기 위해서는 신호획득에 사용되는 상관기 갯수를 늘려야 하는데, 이는 상관기 구조가 복잡해지고 연산량이 많아지는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문은 GPS L1/L5 겸용 수신기에서 L1 신호처리 결과를 이용하여 L5 신호추적하는 방법을 제안한 것으로, L5 신호획득 과정을 사용하지 않으므로 L5 신호획득을 위한 별도의 하드웨어가 필요하지 않다. 제안된 방법은 동일한 GPS 위성에서 전송하는 L1/L5 신호는 코드시작시점의 코드위상이 동기가 되어 있다는 특성을 이용하여 L1 신호의 메시지 비트가 시작하는 시점에 L5 코드의 시작시점을 동기시킨다. 그리고, GPS L1 신호를 처리하여 산출된 도플러 주파수 변이값을 이용하여 캐리어 주파수간의 관계식을 통해 GPS L5 도플러 주파수 변이값을 계산한다. 이렇게 계산된 L5 신호의 코드시작시점과 도플러 주파수 변이값을 이용하면 L5 신호획득을 위한 별도의 상관기 모듈을 사용하지 않고 L5 신호를 추적 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 시뮬레이션 결과를 통해 이론적 분석의 타당성을 입증한다.

블리킹을 이용한 대용량 초음파 볼륨 데이터 렌더링 (Large-Scale Ultrasound Volume Rendering using Bricking)

  • 김주환;권구주;신병석
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제13권7호
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    • pp.117-126
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    • 2008
  • 최근 높은 해상도의 볼륨 데이터를 획득할 수 있게 되면서 제한된 용량의 메모리를 가진 그래픽 하드웨어에서 대용량 볼륨 데이터를 렌더링 하는 방법이 필요하게 되었다. 대용량 볼륨 데이터의 렌더링 방법 중 데이터를 적절히 분할하여 순차적으로 처리하는 블리킹 (bricking) 방법이 많이 사용된다. 그러나 일반적인 블리킹 방법은 직교 좌표계를 사용하는 CT와 MR 데이터를 위해 고안된 것으로, 원환체 (torus) 좌표계를 사용하는 부채꼴 형태의 초음파 볼륨 데이터에 적용하면, 관측광선이 블릭 (brick)의 곡면경계로 진입한 후 다시 빠져 나갈 때 동일한 블릭이 GPU메모리에 두번 적재되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 초음파 볼륨을 랜더링 할 때 반복적인 텍스쳐 스위칭이 발생하지 않도록 블릭의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 블릭의 경계는 곡면으로 되어 있으므로 이들의 곡률을 계산하여, 관측광선이 동일한 블록을 두 번 참조하는 영역을 찾는다. 이 영역에 해당하는 복셀들을 인접한 두 블릭들이 공유하도록 크기를 정하면 둘 중의 한 블릭에서만 재샘플링하게 함으로써 블릭이 중복 적재되는 것을 피할 수 있다.

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피처 프레임 구성 방안에 따른 피처 맵 압축 효율 및 머신 태스크 성능 분석 (Analysis of Feature Map Compression Efficiency and Machine Task Performance According to Feature Frame Configuration Method)

  • 이성배;이민석;김규헌
    • 방송공학회논문지
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    • 제27권3호
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    • pp.318-331
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    • 2022
  • 최근 하드웨어 연산 장치와 소프트웨어 기반 프레임워크의 발전으로 딥러닝 네트워크를 활용한 머신 태스크가 다양한 산업 분야 및 개인 IoT 장비에서의 활용이 기대되고 있다. 그러나 딥러닝 네트워크를 구동하기 위한 장치의 고비용 문제와 서버에서 머신 태스크 결과만을 전송받을 때 사용자가 요구하는 결과를 받지 못할 수 있다는 제한 사항을 극복하기 위하여 Collaborative Intelligence (CI)에서는 피처 맵의 전송을 그 해결 방법으로 제시하였다. 본 논문에서는 CI 패러다임을 지원하기 위하여 방대한 데이터 크기를 갖는 피처 맵의 효율적인 압축 방법을 실험을 통해 분석 및 제시하였다. 해당 방법은 전통적인 비디오 코덱에서의 압축 효율을 높이기 위하여 피처 맵의 재정렬을 적용하여 중복성을 높였으며, 정지 영상 압축 포맷과 동영상 압축 포맷을 동시에 활용하여 압축 효율을 높이고 머신 태스크의 성능을 유지하는 피처 맵 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 이와 같은 방법의 분석을 통해 MPEG-VCM의 피처 압축 앵커 대비 BPP와 mAP의 BD-rate에서 14.29%의 성능이 향상됨을 검증하였다.