본 이 논문에서는 NVIDIA Jetson TX1에서 YOLO v2 모델의 정확도를 유지하면서 FPS를 개선하는 방법을 제안한다. 일반적으로, 딥러닝 모델에서는 연산량을 줄여 처리 속도를 높이기 위해 파라미터들을 실수형에서 정수형으로 변환하여 정수 연산을 통해 속도를 높이거나 네트워크의 깊이를 감소시키는 방법을 사용한다. 그러나 이 방법들은 인식 정확도가 떨어질 수 있다. 이 논문에서는 YOLO v2 모델을 이용해 표정인식기를 개발하고 정확도 유지 시키기 위해 정수 연산이나 네트워크 깊이 감소를 사용하는 대신, 다음 세 가지 방법을 통해 연산량 및 메모리 소모를 줄인다. 첫 번째, $3{\times}3$ 필터를 $1{\times}1$ 필터로 교체하여 각 Layer 당 매개 변수 수를 9 분의 1로 줄인다. 두 번째, TensorRT의 추론 가속 기능 중 CBR (Convolution-Add Bias-Relu)을 통해 연산량을 줄이고, 마지막으로 TensorRT를 사용하여 반복되는 동일한 연산구조를 가진 레이어를 통합하여 메모리 소비를 줄인다. 시뮬레이션 결과, 기존 YOLO v2 모델에 비해 정확도는 1 % 감소했지만 FPS는 기존 3.9 FPS에서 11 FPS로 282%의 속도 향상을 보였다.
본 논문은 SiC Hybrid module를 적용한 7kW 인버터의 동작 안정성에 관한 것으로 손실 방정식과 시뮬레이션 결과를 비교하여 시뮬레이션 결과의 유효성을 검증하였으며, 시뮬레이션을 통해 Si module과 SiC Hybrid module의 스위치 손실과 다이오드 손실을 비교하였다. 손실 방정식 계산을 통하여 SiC Hybrid module의 도통 손실은 168W, 스위칭 손실은 9.3W, 다이오드 손실은 10.5nW의 결과를 나타내었으며, 시뮬레이션 결과와 비교하였을 때 유사한 값을 나타내었다. 이를 바탕으로 Si module과 SiC Hybrid module의 시뮬레이션 결과 값 비교 결과, Si module의 총 소자 손실값은 246.2W, SiC Hybrid module의 총 소자 손실 값은 189.9W를 나타내었으며, 손실 차이 값은 56.3W로써 약 0.8W의 효율 차이를 보였다. 이로 인하여 SiC SBD의 Reverse recovery 특성을 검증하였다. 또한 고온 포화상태에서 SiC Hybrid module 및 Si module의 안정성을 확인하기 위하여 온도 포화 테스트를 진행하였으며, Si module의 경우, 출력전력 4kW에서 동작을 멈추었고, SiC Hybrid module은 7kW까지 동작을 확인하였다. 이를 바탕으로, 효율 그래프와 온도 그래프를 제시하였으며, Si module은 4kW까지, SiC Hybrid module은 7kW까지 그래프로 나타내었다.
최근에 소개된 비휘발성 메모리(Non-Volatile Memory)를 저장장치로 사용하는 경우에도 데이터를 접근하기 위해서는 페이지 테이블이 구축되어야 한다. 이 점에 착안하여 본 논문에서는 페이지 테이블 자체를 비휘발성 메모리에 유지하는 영속적 페이지 테이블 (Persistent Page Table) 기법을 설계한다. 실제 페이지 테이블의 구조는 프로세서마다 다르다. 또한 비휘발성 메모리의 물리주소와 가상주소는 종종 저장장치가 시스템에 연결되기 전까지 알 수 없기 때문에 연결 시점까지는 실제로 동작하는 페이지 테이블을 만들 수 없다. 따라서 영속적 페이지 테이블은 주소와 시스템으로부터 독립적인 구조를 가져야 하며, 저장장치가 동작하는 시점에 영속적 페이지 테이블을 기반으로 시스템 종속적인 페이지 테이블이 생성되어야 한다. 또한 영속적 페이지 테이블 엔트리는 원자적으로 변경되어야 하며, 본 논문에서는 이러한 영속적 페이지 테이블의 설계에 대해 설명한다. 다음으로 파일시스템이 영속적 페이지 테이블이 제공하는 교환 연산을 활용하여 저널링 오버헤드를 감소시킬 수 있음을 보인다. 교환 연산을 활용하도록 Linux Ext4 파일시스템을 변경하였으며, Filebench 워크로드를 이용한 성능 측정 결과를 보면 영속적 페이지 테이블과 교환 연산은 파일시스템의 성능을 최대 60% 향상시킨다.
인지 무선 기술을 활용하는 모바일 애드 혹 네트워크에서는 인지 무선 기술의 특성 (주 사용자의 등장으로 인한 채널 변경) 및 단말의 이동성으로 인한 빈번한 경로 단절이 발생하며, 이에 따라 경로 유지/복구 오버헤드가 크게 증가하고 컨트롤 메시지 혼잡에 따른 서비스 품질저하가 초래될 수 있다. 본 논문에서는 인지 무선 기술의 특성을 고려하여, 네트워크 캐싱을 활용한 경로 유지/복구 방법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 단말이 경로 단절을 인지하더라도, 즉시 경로 재설정을 위한 메시지들을 발생시키지 않고, 전달받은 패킷을 저장한 채, 1) 주사용자가 비활성화 되는 것을 기다리고 2) 다른 플로우의 메시지를 오버히어링하여 유효한 우회로를 파악함으로써, 불필요한 컨트롤 메시지 발생을 최소화한다. 이후에도 경로복구가 이루어지지 않을 경우, 지역적인 경로복구 및 지연 전달방법을 적용함으로써, 메시지 전달률을 확보하게 된다. OPNET 시뮬레이션을 통한 성능 검증에 따르면, 제안하는 방법은 혼잡한 네트워크에서 기존 연구 대비 네트워크에 경로 복구를 위해 발생하는 컨트롤 메시지를 13.8% 감소시키며, 이로 인해 실시간성 트래픽의 전달 지연시간을 45.4% 줄일 수 있음을 확인하였다. 그럼에도 비실시간성 트래픽의 전달률을 14.5% 증가시키는 것을 확인할 수 있었다.
최근 영상 감시 분야에서는 지능형 영상 감시 시스템에 딥 러닝 기반 학습 방법이 적용되어 범죄, 화재, 이상 현상과 같은 다양한 이벤트들을 강건하게 탐지 할 수 있게 되었다. 그러나 3차원 실세계를 2차원 영상으로 투영시키면서 발생하는 3차원 정보의 손실로 인하여 폐색 문제가 발생하기 때문에 올바르게 객체를 탐지하고, 자세를 추정하기 위해서는 폐색 문제를 고려하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존 RGB 정보에 깊이 정보를 추가하여 객체 탐지 과정에서 나타나는 폐색 문제를 해결하여 움직이는 객체를 탐지하고, 탐지된 영역에서 컨볼루션 신경망을 이용하여 인간의 관절 부위인 14개의 키포인트의 위치를 예측한다. 그 다음 자세 추정 과정에서 발생하는 자가 폐색 문제를 해결하기 위하여 2차원 키포인트 예측 결과와 심층 신경망을 이용하여 자세 추정의 범위를 3차원 공간상으로 확장함으로써 3차원 인간 자세 추정 방법을 설명한다. 향후, 본 연구의 2차원 및 3차원 자세 추정 결과는 인간 행위 인식을 위한 용이한 데이터로 사용되어 산업 기술 발달에 기여 할 수 있다.
최근, 산업제어 시스템의 개방화로 인해 민간, 공공 분야 정보시스템에서 구조적 패러다임의 큰 변화가 제안되고 있다. 이에 따라, 기존 정보시스템의 보안 기술 수준으로 대응할 수 없는 미래 주요 기반 시설 제어시스템의 잠재적 사이버 보안 문제가 최근 대두되고 있으며, 이러한 보안 취약점에 대응하기 위해 다양한 기반 시설 제어 시스템 환경에 대해 입체적으로 보안 취약성을 평가할 수 있는 보안 평가 도구가 필요하다. 하지만 현재 국내 사이버 보안 평가 환경은 점검 항목의 대부분이 기술적인 영역에 한정되어 있어 한계점이 존재한다. 이를 극복하기 위해, 미국의 사이버 보안 평가 도구인 CSET(Cyber Security Evaluation Tool)을 국내 다양한 기반 시설의 제어 시스템 환경에 맞게 적용하기 위한 많은 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 보안 평가 도구를 적용하는 다양한 연구 사례 분석을 통해 국내 원전, 전력 등의 기반 시설에 적용할 방안에 대해 분석하고 앞으로의 연구 방향을 제안한다.
IT기술의 발달로 인해 생성되는 데이터의 양은 매년 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 대한 대안으로 분산시스템과 인-메모리 기반 빅데이터 처리 기법의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존 빅데이터 처리 기법들의 처리 성능은 노드의 수와 메모리 용량이 증가될수록 보다 빠르게 빅데이터 처리한다. 그러나 노드의 수의 증가는 빅데이터 인프라 환경에서 장애발생 빈도가 높아지며, 인프라 관리 포인트 및 인프라 운영비용도 증가된다. 또한 메모리 용량의 증가는 노드 구성에 대한 인프라 비용이 증가된다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 처리율 향상을 위한 인-메모리 기반 하이브리드 빅데이터 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분산시스템 처리기법에 Combiner 단계를 추가하고, 그 단계에서 인-메모리 기반 처리 기술을 적용하여 기존 분산시스템 기반 빅데이터 처리기법에 비해 빅데이터 처리시간을 약 22% 감소시켰다. 향후, 제안하는 기법의 실질적인 검증을 위해 더 많은 노드로 구성된 빅데이터 인프라 환경에서의 현실적 성능평가가 필요하다.
사물인터넷이 활성화 되면서 많은 센서 디바이스들이 늘어나고 있다. 센서들은 네트워크 유선망을 설치하여 사용하거나 이동통신망을 사용할 수 있다. 이동통신망은 전송률 관점에서 볼 때 크게 고속 통신과 저속통신 두 가지로 분류 할 수 있다. 이동 통신망에서 수억 개의 센서들의 경우 고속 통신을 사용하기에는 자원 낭비가 심하게 발생하게 된다. 이러한 자원을 낭비하지 않고 전송 속도를 줄이고 자원을 적절히 할당하여 이용할 수 있는 통신이 필요하다. 최근 이동통신에서 저전력 기술 중 하나인 협대역 인터넷(NB-IoT)이 여러 기업에서 각광받고 있다. 현재 NB-IoT 또는 기타 저전력 통신들만이 빠르게 늘어나는 센서 디바이스들을 인터넷에 연결시킬 수 있는 가능성을 가지고 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 화웨이 NB-IoT 통신 모듈을 이용한 히터 제어 장치, 제어 장치의 정보를 수집하는 서버, 장치에 기본 설정을 할 수 있는 응용프로그램을 설계 및 구현하였다. 이 시스템의 주요 기능은 온도 및 히터 상태 수집하여 서버에 주기 보고, 서버에서의 히터 제어, 히터가 자동으로 동작하기 위한 파라미터 설정이 있다. 본 시스템은 히터뿐만 아니라 도로 정보, 스마트 농업, 소규모 저수지 등 유선 통신이 구축 되지 않은 곳에 응용할 수 있다.
오늘날 수많은 기업과 기관들은 인터넷을 사용한 서비스를 제공하고 있으며, 이를 효율적이고 안정적으로 관리할 수 있도록 정보시스템을 구축하고 운영한다. 정보시스템은 재해 또는 장애로 인해 정상적인 서비스를 제공 할 수 있는 기능을 손실할 가능성을 내포하고 있다. 이에 재해복구시스템을 활용하여 이를 대비하고 있다. 그러나 기존의 재해 복구시스템은 시스템 복구를 위한 파일이 손상되는 경우 정상적으로 복구를 수행할 수 없다. 이에 본 논문에서는 하이퍼레저 패브릭 블록체인을 활용하여 시스템 복구 파일의 무결성을 검증하고 복구를 진행할 수 있는 시스템을 제안한다. 블록생성을 위하여 PBFT 합의 알고리즘을 사용하며, 블록체인 네트워크의 리더 노드에 의해 수행된다. 장애 상황 발생 시 복구 대상의 복구 파일의 해시 값을 블록체인 내의 해시 값과 비교하는 검증 작업을 거쳐 복구 파일의 무결성을 확인하고 복구를 진행한다. 제안 기법의 평가를 위하여 기존의 시스템 복구기법과 데이터 정합성, 데이터 보존 여부, 복구 파일 무결성 검증, 제안 기법 사용 시 트래픽 발생량을 분석하여 실제 적용 가능 여부를 확인하였다.
비밀 통신에서 스테가노그래피는 제3자에게 인지되지 않으면서 비밀 메시지를 송수신한다. 공간 영역 방법에서 비트화 된 정보가 이미지의 분해된 화소 값의 가상 비트 평면에 삽입된다. 즉 비트화 된 비밀 메시지는 커버 매체인 이미지의 최하위 비트(LSB)에 순차적으로 삽입된다. 표준 LSB는 간단하게 적용할 수 있지만 제3자에 의해 쉽게 탐지될 수 있는 단점이 있다. 보안성을 높이기 위해 상위 비트 평면을 이용할 경우 이미지 품질이 떨어질 수 있다. 이 논문에서 lo번째 비트 평면과 수정된 화소 강도 값 분해에 기반한 이미지 스테가노그래피에 한글 비밀 메시지를 은닉하는 방법을 제시한다. 이때 은닉하려는 한글 메시지를 초성, 중성, 종성으로 분해한 후 혼합과정을 적용하여 기밀성과 견고성을 높인다. 제안된 방법의 효율성을 확인하기 위해 PSNR을 이용하였다. 제시된 기법은 상위 비트 평면에 비밀 메시지를 삽입할 경우 BCD와 Fibonacci를 적용한 방법보다 이미지 품질에서 적은 영향을 받는다는 것을 확인하였다. 기준값과 비교했을 때 제안한 방법의 PSNR 값이 적절한 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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