• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
• /
• pp.264-264
• /
• 2019

개수로 흐름 해석을 위해 수치모형을 적용할 때 반드시 거쳐야 하는 과정이 격자망을 구성하는 일이다. 불규칙한 형상의 자연수로를 모의할 때 격자망 생성은 쉬운 일이 아니며, 따라서 가시적으로 격자망 생성을 돕고, 격자망의 수정도 용이한 도구가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 수심적분된 흐름방정식을 지배방정식으로 하여 개수로 흐름 해석을 용이하게 하고자 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 개발하였으며, 이를 소개하고자 한다. 격자망은 기본적으로 사각형과 삼각형 요소로 구성될 수 있으며, 유한차분모형 등에서는 정형사각형 격자망을, 유한요소모형에서는 비정형 사각형 및 삼각형 격자망 또는 혼합망을 생성시킬 수 있다. 이산점(scatter points)이나 절점(node points)을 생성하거나 기존의 자료를 불러들여 삼각망 또는 사각망을 형성시킬 수 있으며, 연속선(polylines)을 작성하여 형성된 폐다각형(polygones)을 이용하여 정규 또는 비정규의 삼각망 또는 사각망을 형성시킬 수 있다. 또한 두 점사이를 선형 또는 반원 형태로 편향 정도(biased value)를 설정하여 원하는 개수만큼 나눌 수 있도록 하여, 보다 효율적인 격자형성이 가능토록 하였다. 기존 상용 프로그램에서 작성된 격자를 불러들여 활용 가능하며, 백그라운드 이미지로 지형도나 위성사진을 띄어놓고 이미지 상에서 격자를 형성할 수도 있다. 기본적으로 마우스를 이용하여 화면의 이동, 확대 및 축소와 점, 선, 요소의 생성 및 선택이 가능하다. 본 프로그램은 Qt와 modern OpenGL을 바탕으로 제작되었으며, 마이크로소프트사의 windows 뿐만 아니라 Mac OS, Linux 버전의 설치 파일 작성이 가능하다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.3-12
• /
• 2004

보안운영체제는 운영체제에 내재된 보안상의 결함으로 인하여 발생할 수 있는 각종 해킹으로부터 시스템을 보호하기 위해서 기존 운영체제에 다양한 보안기능을 추가한 운영체제이다. 보안운영체제는 시스템 보안을 목적으로 고안되었으나 전체 시스템의 안전을 위해서는 네트워크 측면에서의 보안이 필수적이다. 이를 위해서 IPsec이나 SSL과 같은 네트워크 보안 프로토콜들이 개발되어 사용되고 있으나 정책이나 키 관리에 많은 주의를 필요로 하고 보안운영체제의 특성을 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 보안운영체제 사이에서 안전한 통신을 제공하기 위한 간단한 신뢰채널 메커니즘을 소개한다. 본 신뢰채널은 네트워크 트래픽에 대해 기밀성과 인증 서비스를 제공하며, 보안운영체제에 사용되는 특정 보안정보를 전달할 수 있는 구조를 가진다. IP 계층의 커널 수준에서 구현된 신뢰채널은 단순한 처리구조를 통하여 신뢰채널 처리과정에서 발생할 수 있는 오버헤드를 줄일 수 있다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
• /
• pp.162-162
• /
• 2017

구글에서 공개한 Tensorflow를 이용한 여러 학문 분야의 연구가 활발하다. 농업 시설환경을 대상으로 한 빅데이터의 축적이 증가함과 아울러 실효적인 정보 획득을 위한 각종 데이터 분석 및 마이닝 기법에 대한 연구 또한 활발한 상황이다. 한편, 타 분야의 성공적인 심층학습기법 응용사례에 비하여 농업 분야에서의 응용은 초기 성장 단계라 할 수 있다. 이는 농업 현장에서 취득한 정보의 난해성 및 완성도 높은 생육/환경 모델링 정보의 부재로 실효적인 전과정 처리 기술 도출에 소요되는 시간, 비용, 연구 환경이 상대적으로 부족하기 때문일 것이다. 특히, 센서 기반 데이터 취득 기술 증가에 따라 비약적으로 방대해진 수집 데이터를 시간 복잡도가 높은 심층 학습 모델링 연산에 기계적으로 단순 적용할 경우 시간 효율적인 측면에서 성공적인 결과 도출에 애로가 있을 것이다. 매우 높은 시간 복잡도를 해결하기 위하여 제시된 하드웨어 가속 기능의 경우 일부 개발환경에 국한이 되어 있다. 일례로, 구글의 Tensorflow는 오픈소스 기반 병렬 클러스터링 기술인 MPICH를 지원하는 알고리즘을 공개하지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 심층학습 기법 연구에 있어서, 예상 가능한 다양한 자원을 활용하여 최대한 연산의 결과를 빨리 도출할 수 있는 하드웨어적인 접근 방법을 모색하였다. 호스트에서 수행하는 일방적인 학습 알고리즘과 달리 이기종간 심층 학습이 가능하기 위해선 우선, NFS(Network File System)를 이용하여 데이터 계층이 상호 연결이 되어야 한다. 이를 위해서 고속 네트워크를 기반으로 한 NFS의 이용이 필수적이다. 둘째로 제한된 자원의 한계를 극복하기 위한 메모 공유 라이브러리가 필요하다. 셋째로 이기종간 프로세서에 최적화된 병렬 처리용 컴파일러를 이용해야 한다. 가장 중요한 부분은 이기종간의 처리 능력에 따른 작업을 고르게 분배할 수 있는 작업 스케쥴링이 수행되어야 하며, 이는 처리하고자 하는 데이터의 형태에 따라 매우 가변적이므로 해당 데이터 도메인에 대한 엄밀한 사전 벤치마킹이 수행되어야 한다. 이러한 요구조건을 대부분 충족하는 Open-CL ver1.2(https://www.khronos.org/opencl/)를 이용하였다. 최신의 Open-CL 버전은 2.2이나 본 연구를 위하여 준비한 4가지 이기종 시스템에서 모두 공통적으로 지원하는 버전은 1.2이다. 실험적으로 선정된 4가지 이기종 시스템은 1) Windows 10 Pro, 2) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-x86_64, 3) MAC OS X 10.11 4) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-ARM Cortext-A15 이다. 비교 분석을 위하여 NVIDIA 사에서 제공하는 Pascal Titan X 2식을 SLI로 구성한 시스템을 준비하였다. 개별 시스템에서 별도로 컴파일 된 바이너리의 이름을 통일하고, 개별 시스템의 코어수를 동일하게 균등 배분하여 100 Hz의 데이터로 입력이 되는 온도 정보와 조도 정보를 입력으로 하고 이를 습도정보에 Linear Gradient Descent Optimizer를 이용하여 Epoch 10,000회의 학습을 수행하였다. 4종의 이기종에서 총 32개의 코어를 이용한 학습에서 17초 내외로 연산 수행을 마쳤으나, 비교 시스템에서는 11초 내외로 연산을 마치는 결과가 나왔다. 기보유 하드웨어의 적절한 활용이 가능한 심층학습 기법에 대한 연구를 지속할 것이다

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
• /
• pp.171-171
• /
• 2017

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.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제37권4호
• /
• pp.569-579
• /
• 2013

이 연구에서는 스마트폰과 Wi-Fi통신을 이용한 로봇의 조종과 장착된 카메라를 통한 영상처리 기술에 대하여 서술하였다. 제안된 로봇은 바퀴와 4족을 환경에 따라서 선택적으로 사용할 수 있도록 메커니즘을 구성하였다. 카메라의 스트림 데이터 중 이미지 데이터만을 이용하도록 네트워크를 형성하였으며 영상처리 기법을 응용하여 약병을 구분하고, 로봇 팔을 이용하여 약병을 사용자에게 전달해주는 로봇 메커니즘에 대해서도 서술한다. 본 논문에서 개발된 영상처리 알고리즘과 처리는 별도의 컴퓨터 없이 스마트폰만을 이용하여 구현이 가능하도록 설계하였으며 스마트폰의 강력한 기능과 연산능력을 최대로 활용하여 약병 로봇의 지능화 및 소형화 방안을 제시하였다.

• 동국한의학연구소논문집
• /
• 제8권1호
• /
• pp.159-169
• /
• 1999

고령화와 육체적 활동의 감소로 증가 추세에 있는 골연화증(骨軟化症)의 임상치료(臨床治療)에 도움을 얻고자 역대의서(歷代醫書)와 중의서(中醫書), 중의잡지(中醫雜誌)를 중심으로 증상(症狀), 병인(病因), 병리(病理), 치법(治法), 치방(治方) 등을 동서의학적(東西醫學的)으로 고찰하였다. 골연화증(骨軟化症)은 골의 석회화 장애로 골밀도가 감소되는 대사성 골질환으로, 동양의학(東洋醫學)에서는 골위, 골고(骨枯) 등의 골질환(骨疾患)에서 유사한 증상(症狀)이 나타나며, 병인(病因)은 주로 신허(腎虛)로서 서양의학의 신장 질환으로 인한 인(燐)의 재흡수 불량, Vit-D 대사 이상과 유사하다. 증상(症狀)으로는 요통(腰痛), 골통증(骨痛症), 다발성 골절, 동요성 보행 등이 나타난다. 치법(治法)은 보신(補腎)을 위주(爲主)로 하여 건비익신(健脾益腎),자양기혈(滋養氣血), 강장근골(强壯筋骨) 등이 있고, 치방(治方)은 육미지황탕(六味地黃湯)을 위주로 하여, 호잠환(虎潛丸), 제생신기환(濟生腎氣丸), 대보음환(大補陰丸) 등이 활용되고 있으며, 약물(藥物)은 숙지황(熟地黃), 호경골(虎脛骨), 호도육(胡挑肉), 자하차(紫河車), 두충(杜沖), 녹각교(鹿角膠), 녹용(鹿茸) 등의 보신지제(補腎之劑)가 주로 사용되고 있다.