• 제목/요약/키워드: 그래프 데이터

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K-FPGA 패브릭 구조의 평가 툴킷 (Evaluation Toolkit for K-FPGA Fabric Architectures)

  • 김교선
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제49권4호
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    • pp.15-25
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    • 2012
  • FPGA용 CAD툴에 대한 학계의 연구는 상용 FPGA에 적용하기에는 단순하고 비효율적인 아키텍처를 가정하고 있기 때문에 실용성 측면에서 뒤처져 왔다. 최근 상용 FPGA 아키텍처의 배치 위치 및 배선 그래프 데이터베이스를 구축하고 인터페이스를 제공함으로써 상용 FPGA에 적용할 수 있는 배치 배선 툴의 개발을 가능하게 하려는 시도가 있었다. 본 논문은 신규 FPGA 아키텍처로 개발되고 있는 K-FPGA의 경쟁력을 벤치마킹 할 수 있는 툴킷 개발에 대해 기술한다. 이는 학계 CAD 툴의 실용성 한계를 한층 더 확장하고 있다. 기존 상용 툴과 매핑, 패킹, 배치, 배선 각 단계 별로 데이터를 교환할 수 있어 세부 툴별 비교 평가가 가능하며 이전 단계의 결과물을 기다리거나 결과의 질에 영향을 받지 않으면서 각 단계를 독립적으로 개발할 수 있는 체계를 구축하였다. 또한, 상용 FPGA의 아키텍처를 추출하여 단위 셀 라이브러리를 구축함으로써 FPGA 아키텍처의 신규 개발 시 참조 설계 역할을 할 뿐만 아니라 상시 벤치마킹 환경을 제공하도록 하였다. 특히, 아키텍처 정보를 툴 내에 하드 코딩하지 않고 하드웨어 설계자에게 익숙한 표준 HDL 형식으로 기술하여 읽어 들일 수 있도록 함으로써 아키텍처에 수시로 다양한 변경을 시도하면서 최적화해도 툴이 유연하게 수용할 수 있는 데이터 구동 방식의 툴 개발을 추구하였다. 실험을 통해 단위 셀 라이브러리 및 툴 기능을 검증하였으며 개발 중에 변경되고 있는 FPGA 아키텍처 상에서 임의의 설계를 매핑해 보고 정상 동작할 지 시뮬레이션으로 검증할 수 있음을 확인하였다. 배치 및 배선 툴이 개발 중이며 이들이 완성되면 실용적이고 다양한 신규 FPGA 아키텍처들을 개발하고 그 경쟁력을 평가할 수 있게 될 뿐만 아니라 신규 아키텍처를 위한 최적화 CAD 툴 개발 연구가 활발해지는 시너지 효과도 기대할 수 있다.

데이터흐름도(DFD)의 SysML 다이어그램으로의 변환에 관한 연구 (Transformation from Data Flow Diagram to SysML Diagram)

  • 윤석인;왕지남
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권11호
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    • pp.5827-5833
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    • 2013
  • 과학기술의 발전으로 인해서 현대의 시스템은 과거에 비해 대형화되고 복잡화되었다. 복잡한 시스템 개발에서 복잡도를 줄이기 위한 방법으로 모델기반 시스템엔지니어링(MBSE)이 다양한 분야에서 적용되고 있다. 하지만 다양한 언어를 통하여 모델링이 이루어지고 있으므로, 개발 프로세스에 따른 산출물의 일관성 및 이해관계자간의 의사소통에 문제가 발생하고 각 MBSE 도구의 지원 다이어그램의 차이에 따라 산출물의 표현이 제한되기 때문에 그 효과성이 부족하다. 본 논문에서는 전통적 다이어그램의 하나인 데이터흐름도(DFD)를 SysML의 다이어그램으로 변환하는 법칙을 연구함으로써 이미 구축된 모델들을 재사용하여 SysML로 구축될 수 있도록 한다. 특히, 각 다이어그램의 메타모델(Meta Model)을 분석하고, 이분그래프를 통해 각 구성요소의 연결 관계를 확인하여 변환의 근거를 마련하고 무결성을 확인하며 보다 효과적인 변환 법칙을 제시하고 있다. 또한 위 내용을 함정전투체계설계에 적용해 봄으로써 그 효과성을 확인한다. 본 연구의 결과를 기반으로 향후 추가연구를 수행하면, 이미 구축된 시스템 개발과정에서 산출된 모델들을 SysML 을 이용하여 일관성 있게 표현할 수 있을 것 이다. 그리하여 산출물의 일관성을 높이고 이해관계자간의 의사소통을 원활하게 함으로써, SysML을 이용한 효과적인 모델기반시스템엔지니어링(MBSE)에 도움이 될 것으로 기대된다.

서울 대도시권 대중교통체계의 통합 시간거리 접근성 산출 알고리즘 개발 (Development of Integrated Accessibility Measurement Algorithm for the Seoul Metropolitan Public Transportation System)

  • 박종수;이금숙
    • 지역연구
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    • 제33권1호
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    • pp.29-41
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    • 2017
  • 본 논문에서는 서울 대도시권의 대중교통체계를 구성하는 서울 시내버스 시스템과 수도권 지하철 시스템을 통합한 교통망의 각 노드인 버스정류장이나 지하철역의 시간거리 접근성을 계산하는 알고리즘을 제안하고 그 결과를 분석한다. 서울 대도시권 대중 교통망 그래프의 링크는 승객들이 노드들을 이동하는 데 소요되는 시간을 가중치로 설정하였다. 버스 노선과 지하철 노선의 노드들을 연결하는 링크들의 가중치는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 추출된 노선별 속도에 따라 인접한 노드들 사이의 이동시간으로 설정하고, 승객들이 도보로 이동할 수 있는 일정 거리 이내인 노드들 사이의 링크의 가중치는 승객의 도보 이동 시간으로 설정하였다. 최단 경로의 시간거리를 찾는 알고리즘의 입력으로 링크들의 가중치를 표현한 시간 거리 인접 행렬을 사용하고 그 출력으로 노드들의 최단 시간 거리 행렬을 구하여 각 노드의 접근도와 평균 이동시간을 계산하였다. 2013년도 데이터를 사용한 실험 결과에서 서울 대도시권 대중교통체계 통합 교통망의 노드들의 개수는 서울 시내 600개 버스노선들에 연결되어 있는 버스정류장 15,702개와 수도권 지하철 16개 노선들에 연결된 지하철역 575개를 합하면 16,277개가 된다. 이 논문에서 서울 대도시권 통합 교통망과 이미 연구되었던 서울 시내버스 교통망 및 수도권 지하철 교통망을 평균 접근도와 평균 이동시간 관점에서 비교 분석하였다. 본 논문은 서울 대도시권 대중교통체계의 버스와 지하철 통합 교통망에서 각 노드의 접근도를 계산하는 첫 번째 연구 결과를 서술한다.

영어 작문 자동채점에서 ConceptNet과 작문 프롬프트를 이용한 주제-이탈 문서의 자동 검출 (Automatic Detection of Off-topic Documents using ConceptNet and Essay Prompt in Automated English Essay Scoring)

  • 이공주;이경호
    • 정보과학회 논문지
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    • 제42권12호
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    • pp.1522-1534
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    • 2015
  • 본 연구에서는 미리 구축해 놓은 학습데이터 없이도 입력된 작문이 주어진 작문 주제에 적합한 내용인지 아닌지를 자동으로 판단할 수 있는 방법을 제안한다. ConceptNet은 다양한 종류의 문서에서 추출한 자연언어 문장들로부터 구축된 그래프 형태의 지식베이스이다. 본 연구에서는 작문 주제에 해당하는 작문 프롬프트(essay prompt)와 ConceptNet만을 이용하여 문서의 주제-이탈 여부를 판별하는 방법을 제안한다. ConceptNet에서 두 개념간의 최단 경로를 찾고 이에 대한 의미 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 작문 프롬프트와 수험생 작문 내용을 ConceptNet의 개념들로 매핑하고 이 개념들 사이의 의미 유사도를 계산하여 작문 프롬프트와 수험생 작문 사이의 주제 부합 여부를 판단한다. 8개의 작문 시험을 수행하여 얻은 수험생 작문 데이터에 대하여 평가를 수행한 결과 기존의 연구에 비해 좋은 성능을 얻을 수 있었다. ConceptNet을 활용하면 유의미한 단순 추론이 가능하기 때문에 본 연구에서 제안한 방법은 추론을 요하는 작문 문제에도 적용 가능함을 보였다.

동영상 기반 자동 발화 심층 분석(SUDA) 어플리케이션 개발 (Development of the video-based smart utterance deep analyser (SUDA) application)

  • 이수복;곽효정;윤재민;신동춘;심현섭
    • 말소리와 음성과학
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    • 제12권2호
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    • pp.63-72
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    • 2020
  • 본 연구는 동영상을 기반으로 일상생활에서 녹화한 아동 및 성인의 발화를 자동으로 분석해주는 SUDA(smart utterance deep analyser) 하이브리드 앱 개발에 관한 것이다. 특히, 아동과 부모가 원하는 시간 및 장소에서 상호작용하는 장면을 촬영하여 업로드할 수 있고 시간의 흐름에 따라 데이터를 계속 축적하여 이를 관찰하고 분석할 수 있도록 도울 수 있다. SUDA는 안드로이드폰, 아이폰, 태플릿 PC 기반에서 구동되며, 대용량의 동영상을 녹화 및 업로드할 수 있고, 사용자의 목적(일반인, 전문가, 관리자)에 따라 차별화된 기능을 제공할 수 있다. 전문가 모드에서는 자동화된 시스템과 협업하여 대상자의 발화를 말·언어적인 측면(비유창성, 형태소수, 음절수, 단어수, 말속도, 반응시간 등)에서 세부적으로 분석할 수 있다. 즉, SDUA 시스템이 대상자의 발화를 반자동으로 전사 및 분석하면, 언어치료사가 이를 검토하고, 보완하여 의사소통장애 진단과 중재 시 활용할 수 있다. 일반인(부모)의 경우, 전문가가 분석한 결과를 그래프 형태로 제공 받아 모니터링 할 수 있고, 관리자는 발화 분석, 영상삭제 등 전체 시스템을 관리할 수 있다. 본 시스템은 발화 분석의 반자동화로 치료사와 연구자의 부담을 줄여주고, 부모가 자녀의 발화를 기반으로 하여 말·언어발달에 대한 정보를 쉽고 다양하게 제공 받을 수 있다는 점에서 임상적 의의가 있다. 또한, 한국형 말더듬아동 진단 및 중재에 적용할 수 있는 종단데이터를 구축하고, 말더듬 회복 예측 요인들을 찾는 기초자료로 활용하고자 한다.

다목적 및 고활용성을 위한 객체지향 모델링 기반의 전자 측량기준점 모니터링 S/W 구현 (A Implementation of Electronic Measurement Datum Point Monitoring S/W based on Object-Oriented Modeling for Multi Purpose and High Availability)

  • 정세훈;심춘보
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.99-112
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    • 2015
  • 표시점의 위치 및 고도를 표시하기 위한 기준점은 각종 측량에 유용하게 활용되는 장점을 가지고 있다. 그러나 기상 변화 및 지각 변화 등의 이유로 손 망실되는 사례가 급증하고 있으며, 무의미하게 방치되는 기준점이 늘어나고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 기존 측량기준점의 활용성을 극대화할 뿐만 아니라 기준점 주변의 각종 환경 데이터 수집과 주변 지역의 지각변동 감지 기능 등이 포함된 다목적 전자 측량기준점 시스템모니터링 S/W를 설계 및 구현한다. 제안하는 S/W는 S/W의 재사용성 및 확장성을 충분히 지원할 수 있도록 객체지향 모델링 기법을 이용하여 설계하고 구현한다. 본 S/W에서는 전자측량 기준점 관리자를 위한 GUI 뿐만 아니라, 웹 및 모바일 사용자를 위한 GUI를 지원한다. 제공하는 GUI에서는 전자 측량기준점의 손 망실 예방 및 지각 변동을 감지하기 위해 측위된 위치정보 및 각종 센싱 정보를 데이터베이스에 실시간으로 저장하고 분석할 수 있도록 각종 데이터를 위한 그래프 GUI 지원한다. 아울러 QR-Code 및 RFID 인식 기능도 포함되어 있다. 마지막으로, 자이로센서를 이용한 지각 변화 감지 및 GPS 위치 오차율을 확인하기 위해 성능평가 결과를 제시한다.

교량의 진동제어를 위한 통합 무선제어 시스템 (The Unified Wireless Control System for the Vibration Control of Bridge)

  • 허광희;김충길;오주원
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제16권2호
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    • pp.65-74
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    • 2012
  • 본 논문에서는 교량에 발생하는 다양한 진동을 제어하기 위하여 통합무선제어시스템을 개발하였다. 개발된 통합무선제어시스템은 구조물의 거동에 따른 데이터의 계측, 해석, 판단, 제어 등 데이터 처리 및 대응을 위하여 필요한 각각의 시스템을 하나의 시스템으로 통합한 일체형 시스템이다. 이 시스템은 계측된 구조물의 다양한 신호를 분석하여 상황에 따른 피드백제어(Feedback control)를 수행하도록 설계 하였다. 또한, 무선시스템의 계측에서 제어까지 각 단계의 과정을 중앙통제시스템에서 무선으로 전송받아 전체적인 상황을 관리자가 모니터링 할 수 있도록 하였다. 그리고 필요에 따라 관리자의 통제나 참여가 필요한 경우 시스템에 쉽게 접근 할 수 있도록 사용자 환경을 구성하였다. 이와 같이 개발된 통합무선제어시스템의 기본성능을 검증하기 위하여 신호입출력 실험을 먼저 수행하였다. 이때 기본 성능 검증은 유선시스템을 활용하여 상호결과를 비교 검증 하였다. 신호입출력 실험의 결과를 바탕으로 통합무선제어시스템의 실시간 진동제어 성능을 평가하기 위하여 모형 사장교를 이용한 진동제어 실험을 실시하였다. 진동제어 실험은 4가지 조건하에서 진행하였으며, 그에 따른 그래프 및 정량적 결과를 비교 평가 하였다. 이상의 결과, 개발한 통합무선제어시스템은 유선시스템과 동일한 기본 성능을 보여 주었으며, 효과적으로 구조물의 진동을 제어할 수 있음이 증명 되었다.

SysML 기반 모델링 및 시뮬레이션 기법을 활용한 무기체계 정비도 지수 산출 (Computation of Maintainability Index Using SysML-Based M&S Technique for Improved Weapon Systems Development)

  • 유연용;이재천
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.88-95
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    • 2018
  • 정비도는 시스템에 고장이 발생하였을 때 얼마나 쉽게 정상 상태로 복구할 수 있는가를 나타내는 것으로서, 좋은 정비도를 갖도록 개발된 시스템은 정비시간, 정비인력 및 소요자원 등의 절감을 통해 무기체계의 운용유지비용 관점에서 경쟁력을 갖게 된다. 시스템설계 후반기에서의 정비도 반영을 위한 설계변경은 비용 초과와 일정 지연을 초래할 수 있어서 설계 초기단계부터 정비도를 고려할 필요가 있다. 정비도는 평균수리시간, 평균실정비시간 등으로 정량화할 수 있으나, 이는 시제품 제작 이후 또는 이력데이터가 있는 경우에만 추정가능하고 시스템 구성품의 물리적 특성을 나타내지 못하는 제약이 있다. 이점을 해결하기 위해 기존 논문에서는 그래프 이론을 활용하였으나, 일련의 과정이 개별적으로 독립된 환경에서 수행되어 전체과정에 대한 관리의 효율성이 부족하다. 또한 3D 모델 데이터를 활용하여 설계단계에서 정비도 평가방법을 제시하였으나, 새로운 시스템 설계시 또는 설계초기에 적용할 때 제약이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 SysML 기반 모델링 및 시뮬레이션 기법을 활용하여 무기체계의 정비도 지수를 산출하는 방법을 연구하였다. 특히, 시스템 설계 및 정비도 추정을 동시에 고려하기 위해서, 시스템공학 도구 상의 정비속성 및 속성간 관계 값을 SysML 구조 다이어그램에 반영하여 구성품의 정비도를 모델링하였다. 그리고 나서 SysML Parametric 다이어그램을 생성하고 MATLAB과 연계한 시뮬레이션을 통해 정량적인 정비도 지수를 산출하였다. 본 연구결과를 활용하면, 설계초기부터 시스템 모델과 정비도 모델의 통합으로 효율적 관리가 가능하고, 정비도 지수가 낮은 구성품을 조기에 식별하여 설계 후반기에서의 설계변경에 따른 비용 및 일정에 대한 위험을 감소시킬 수 있다.

Establishment of a deep learning-based defect classification system for optimizing textile manufacturing equipment

  • YuLim Kim;Jaeil Kim
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권10호
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    • pp.27-35
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    • 2023
  • 본 논문에서는 복합소재 생산 분야에서 수요가 높은 프리프레그 섬유 제조 공정에 딥러닝 기반의 결함 검출 및 분류 시스템을 적용하여 생산성을 높이는 과정을 제안한다. 다양한 조건별 다량의 불량 발생으로 해결방안이 필요한 토우 프리프레그 제조 장비에 적용하기 위해 우선 결함 감지와 분류 모델 제작에 필요한 카메라 및 조명을 선정하여 최적의 환경을 구축하였다. 그리고 다중 분류 모델 제작에 필요한 데이터를 수집하고 정상 및 불량 조건에 따라 라벨링을 진행하였다. 다중 분류 모델은 CNN 기반으로 제작하였으며 VGGNet과 MobileNet, ResNet 등의 사전 학습모델을 적용하여 성능을 비교하고 정확도 및 손실 그래프로 개선 방향을 파악한다. 주요 문제로 과적합 문제를 확인하여 개선하기 위해 데이터 증강 및 Dropout 기법을 적용하여 보완하였다. 모델에 대한 성능 평가를 위해 혼돈행렬을 성능지표로 한 성능 평가를 진행하였으며 99% 이상의 성능을 확인하였다. 또한, 실제 공정에 적용하여 실시간 획득된 이미지에 대한 분류 결과를 확인해보며 판별 값이 정확히 도출되는지 확인한다.

CCTV 영상과 딥러닝을 이용한 교량통행 차량하중 추정 (Estimation of Bridge Vehicle Loading using CCTV images and Deep Learning)

  • 배숙경;정우영;최수현;김병현;조수진
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제28권3호
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    • pp.10-18
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    • 2024
  • 차량 하중은 교량의 열화를 일으키는 주된 원인 중 하나이다. 현재 WiM(Weigh-in-Motion)을 사용하여 통행 차량의 하중을 측정하고 있으나, WiM은 접촉식 센서로 설치 및 유지관리 비용이 큰 단점이 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 CCTV 영상을 이용하여 비접촉식으로 교량 통행 차량 하중 이력을 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 물체 탐지 딥러닝 모델을 이용하여 통행 차종을 인식하고, 해당 차량의 하중을 국내 주요 차량 모델들의 공차중량에 근거하여 작성된 하중기반 7차종 분류표에 근거하여 추정한다. 물체 탐지 딥러닝 모델로는 Faster R-CNN 모델이 사용되었으며, Faster R-CNN 모델을 7차종 분류표에 따라 구축된 영상 학습데이터를 이용하여 학습시켰다. 학습된 딥러닝 모델의 성능은 교량 CCTV로 취득한 영상을 이용하여 검증하였다. 최종적으로 실제 교량 상부에 설치된 CCTV에서 취득한 영상을 이용하여 교량을 통행중인 차량 하중을 연속으로 추정함으로써 특정 시간동안 통행 차량의 하중 이력 그래프를 획득할 수 있음을 보였다.