International journal of advanced smart convergence
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제11권2호
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pp.22-29
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2022
In this paper, for the purpose of designing an real-time unmanned monitoring system, the YOLOv5s (small) object detection model was applied on the NVIDIA TX2TM AI (Artificial Intelligence) edge computing platform in order to design the fundamental function of an unmanned monitoring system that can detect objects in real time. YOLOv5s was applied to the our real-time unmanned monitoring system based on the performance evaluation of object detection algorithms (for example, R-CNN, SSD, RetinaNet, and YOLOv5). In addition, the performance of the four YOLOv5 models (small, medium, large, and xlarge) was compared and evaluated. Furthermore, based on these results, the YOLOv5s model suitable for the design purpose of this paper was ported to the NVIDIA TX2TM AI edge computing system and it was confirmed that it operates normally. The real-time unmanned monitoring system designed as a result of the research can be applied to various application fields such as an security or monitoring system. Future research is to apply NMS (Non-Maximum Suppression) modification, model reconstruction, and parallel processing programming techniques using CUDA (Compute Unified Device Architecture) for the improvement of object detection speed and performance.
웹 서비스를 대상으로 하는 DDoS(Distributed Denial-of-Service) 공격 또는 유해 트래픽 유입을 탐지 또는 차단하기 위한 목적으로 HTTP(Hypertext Transfer Protocol) 트래픽을 실시간으로 분석하는 기능은 거의 모든 네트워크 트래픽 보안 솔루션들이 탑재하고 있는 필수적인 요소이다. 하지만, HTTP 트래픽의 실시간 데이터 측정 양이 시간이 지날수록 기하급수적으로 증가함에 따라, HTTP 트래픽을 실시간 패킷 단위로 분석한다는 것에 대한 성능 부담감은 날로 커지고 있는 실정이다. 이제는 응용 어플리케이션 차원에서는 성능에 대한 부담감을 해소할 수 없기 때문에 고비용의 소프트웨어 가속기나 하드웨어에 의존적인 전용 장비를 탑재하여 해결하려는 시도가 대부분이다. 본 논문에서는 현재 대부분의 PC 에 탑재되어 있는 그래픽 카드의 GPU(Graphics Processing Units)를 범용적으로 활용하고자 하는 GPGPU(General-Purpose computation on Graphics Processing Units)의 연구에 힘입어, NVIDIA사의 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 사용하여 네트워크 트래픽에서 HTTP 패킷 추출성능을 응용 어플리케이션 차원에서 향상시켜 보고자 하였다. HTTP 패킷 추출 연산만을 기준으로 GPU 의 연산속도는 CPU 에 비해 10 배 이상의 높은 성능을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란을 이용하여 확산파 강우 유출모형을 개발하였다. CUDA 포트란은 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)에서 수행하는 병렬 연산 알고리즘을 포트란 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPU상의 범용계산(General-Purpose Computing on Graphics Processing Units: GPGPU) 기술이다. GPU는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술 논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 이에 따라, CUDA 포트란기반 확산파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시킬 수 있다. 분포형모형의 지배방정식은 확산파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 확산파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. CUDA 포트란기반 확산파모형의 정확성은 기존 연구된 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형과 비교하였으며, 연산소요시간에 대한 효율성은 CPU기반 확산파모형과 비교하였다. 그 결과 CUDA 포트란기반 확산파모형의 결과는 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형의 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반 확산파모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
A developed code based on the unified conservation laws of incompressible/compressible fluids is applied to analyze similarity in pressure oscillations caused by pulsating air pockets in sloshing tanks. It is shown that the nondimensional time histories of pressure show good agreements under Froude and geometric similarities, provided that there are no pulsating entrapped air pockets. However, the nondimesional period of pressure oscillation due to the pulsating air pocket becomes longer as the size of the sloshing tank increases. The discrepancy in the nondimensional period is attributed to the compressibility bias of the entrapped air. To get rid of the compressibility bias, the ullage pressure in a sloshing tank is adjusted based on the Bagnold's impact number. The variation in the period of pressure oscillation according to the ullage pressure is explained based on the spring-mass system. It is shown that the nondimensional period of pressure oscillation is virtually constant when the ullage pressure is adjusted based on the Bagnold's impact number, regardless of tank size. It is found that the Bagold's impact number should be the same, if the time history of pressure is important while an entrapped air pocket pulsates.
Vital signals provide essential information regarding the health status of individuals, thereby contributing to health management and medical research. Present monitoring methods, such as ECGs (Electrocardiograms) and smartwatches, demand proximity and fixed postures, which limit their applicability. To address this, Non-contact vital signal measurement methods, such as CW (Continuous-Wave) radar, have emerged as a solution. However, unwanted signal components and a stepwise processing approach lead to errors and limitations in heart rate detection. To overcome these issues, this study introduces an integrated neural network approach that combines noise removal, demodulation, and dominant-frequency detection into a unified process. The neural network employed for signal processing in this research adopts a MLP (Multi-Layer Perceptron) architecture, which analyzes the in-phase and quadrature signals collected within a specified time window, using two distinct input layers. The training of the neural network utilizes CW radar signals and reference heart rates obtained from the ECG. In the experimental evaluation, networks trained on different datasets were compared, and their performance was assessed based on loss and frequency accuracy. The proposed methodology exhibits substantial potential for achieving precise vital signals through non-contact measurements, effectively mitigating the limitations of existing methodologies.
본 연구에서는 향후 기준집필 및 연구방향 제시를 위한 선행연구로써, 2005/2010 AISC, ACI 318-08과 EC4 내 각형 CFT 기둥 설계조항 간의 부재강도 산정포맷, 단면구조성능, 구속효과. 재료강도 상한 및 강재비, 판-폭 두께비 제한 등을 간략히 요약하고 비교분석하였다. 전반적으로 2010 AISC는 ACI 기준과의 충돌 완화를 위해 변형률적합법을 도입하는 등 최신 실험 및 연구 결과들을 반영하여 개정하였으며 CFT 기둥에서 세장비를 더욱 세분화하거나 내진 판-폭 두께비를 고연성과 중간연성 부재로 구분하는 등, 타 기준에 비해 발전된 형태의 방안을 제시하고 있다. 하지만 AISC와 EC4에서의 재료강도 상한치는 너무나 제한적이기때문에 현재 사용 가능한 고강도 재료실험 데이터베이스를 고려하여 완화할 필요가 있다. 본 연구를 통해 AISC, ACI, EC4에서 제시하는 각형 CFT 기둥의 P-M 조합강도 산정식은 다양한 설계조건에 대해 만족스러운 강도예측을 하지 못함을 확인하였다. 따라서 각형 CFT 기둥의 신뢰도 높은 P-M 조합강도 산정을 위하여 구속된 콘크리트의 응력-변형률 관계를 합리적으로 반영할 수 있는 실용적인 구성 방정식이 개발되어야 한다.
내간형 시스템이 제공하는 기능이 다양해지고 그 구조가 복잡해짐에 따라, 이들 시스템을 설계하는 데에 객체 지향 설계 방법론이 널리 사용되고 있다. 객체로 설계된 시스템을 대상 하드웨어에서 수행시키기 위해서는 객체들로부터 태스크 집합을 유도해야 하는데, 여기에 몇 개의 태스크가 존재하며 각 태스크가 어떤 객체들로 도착한 어떤 이벤트를 처리하느냐에 따라 시스템의 응답성이 크게 좌우된다. 그럼에도 불구하고 객체와 태스크의 상이함 때문에 최적의 태스크 집합을 유도하는 것은 매우 어려운 일이며, 그로 인해 지금까지는 여러 태스크 집합을 반복적으로 시도해 보는 것이 보편적인 방법이었다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하는 Scenario-based Implementation Synthesis Architecture(SISA)를 제안한다. SISA는 객체로 설계된 시스템에서 태스크 집합을 유도하는 방법, 그리고 이를 지원하는 개발 도구와 런타임 시스템 아키텍처를 총칭한다. 이를 이용하여 개발된 시스템은 가능한 적은 개수의 태스크들로 이루어져 있으면서도 시스템의 각 이벤트에 대한 응답 시간이 최소임이 보장된다. 우리는 UML 2.0을 모델링 언어로 사용하는 개발도구인 ResoRT를 확장하여 SISA를 구현했으며, 기 개발된 산업용 PBX(사설교환기) 시스템에 이를 적용했다 이 시스템의 성능 평가 결과, 지금까지 알려진 최선의 태스크 유도 방식을 이용하여 개발되었을 때에 비해 ,시스템의 최대 응답 시간이 평균 $30.3\%$ 단축된다는 것을 확인할 수 있었다.
전라남도의 선암사는 통일신라말에 창건된 이래 오늘날까지 호남의 대표적인 사찰로서 그 법통을 이어가고 있으나, 거듭되는 변화와 발전과정 속에서 전통사찰이 가지고 있어야 하는 경관적 정체성이 상당부분 훼손되었으며, 특히 일본양식이 도입되어 있어 경관의 원형상에 대한 회복이 시급한 상황이다. 실제로 선암사의 경우에는 한국전통사찰에서 나타나는 전통성있는 식재경관과는 상이하며, 정원요소들도 일본식에 가깝다고 할 수 있다. 이렇게 선암사의 원형경관이 변형된 원인 중 가장 중요한 것은 일제강점기에 일본인들에 의해 이루어진 변화와 1976년도에 있었던 조경사업으로 인한 변화라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 경관적 변화를 파악하고, 일본식 정원요소와 작정기법이 어떻게 나타나고 있는지를 파악함으로써, 선암사의 경관적 정체성을 파악하는 것이 연구의 주 목적이다. 연구의 방법으로는 문헌조사, 현장조사, 스님과의 인터뷰를 통해 진행하였으며 그 결과, 선암사는 일본의 조경양식으로부터 상당한 영향을 받은 것이 파악되었으며, 이러한 요소를 감추려다 오히려 더 일본식 경관이 연출되었다는 것도 알 수 있었다.
지식산업센터는 제조업의 공장 중심에서 산업과 사회의 변화로 지식기반 및 정보통신 등 다양한 용도를 포함하게 되었다. 본 연구는 지식산업센터 관련 제도를 바탕으로 세 시기로 구분하며 선행연구를 통해 배치유형과 외부공간구성요소를 도출하고 사례를 분석하여 배치와 외부공간계획의 기본 방향을 제시하고자 한다. 연구결과, 첫째, 1999년 이전에는 차량중심으로 건물배치가 이루어졌지만 대지의 형태에 따라 중앙배치, 편측배치로 이루어졌다. 둘째, 분산배치는 저층부인 지원시설을 통합하고 고층부 공장동을 분산배치하여 부분통합배치로 건물의 단일화가 이루어졌다. 셋째, 1999년 개정된 건축법에 의해 준공업지역의 공개공지 활성화를 시작으로 외부공간이 넓어지고 건축면적이 줄어들면서 외부공간구성이 오피스나 오피스텔과 같은 업무시설의 계획기법과 유사하게 변화되고 있다.
본 논문에서는 프로토콜 개발 도구를 이용하여 Wireless Application Protocol (WAP) 포럼에서 제안하는 무선 트랜잭션 프로토콜(Wireless Transaction Protocol: WTP)을 구현하였다. 또한, 서버모델, coroutine 모델 및 activity-thread 모델에 따라 개발도구의 지원없이 직접 개발된 WTP 구현물들과 그 성능을 비교 분석하였다. 우선 Unified Modeling Language (UML)을 사용하여 프로토콜의 요구사항을 분석함과 동시에 프로토콜 엔진의 구조를 정의하였으며, 이를 기반으로 Specification and Description Language (SDL)을 사용하여 프로토콜 엔진을 상세 설계한 후, 코드 자동 생성기를 이용하여 WTP 구현물을 생성하였다. 구현물의 성능을 분석한 결과, 3,000개 이하의 클라이언트가 동시에 접속할 경우에는 트랜잭션 처리율(throughput)과 트랜잭션 처리 지연시간(system response time) 측면에서 기존의 세 가지 모델을 이용하여 직접 개발한 프로토콜 엔진과 그 성능이 대등함을 알 수 있었다. 그러나, 5,000개 이상의 클라이언트가 동시에 접속할 경우 트랜잭션 성공률은 약 10%까지 급격히 감소하고 트랜잭션 처리 지연시간은 1,500㎳까지 증가하였는데, 이는 프로토콜 개발도구를 사용한 경우에 구현물의 크기가 약 62% 증가하면서 프로토콜 처리시간 증가로 인한 것이다. 그러나, 이러한 실험 결과는 실험에 사용된 PC 서버의 사양을 고려할 때 호스트의 과부하로 인한 것이며, 부하분산 기능이 제공되는 실제 환경에서는 프로토콜 개발 도구를 사용하지 않고 직접 개발한 프로토콜 엔진과 거의 대등한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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