• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.117-126
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• 2019

IoT 환경에서 발생하는 데이터는 아주 다양하고, 4차 산업혁명의 발전으로 인해 특히 스마트팩토리와 같은 제조 설비 공장에서 발생하는 정형, 비정형 데이터도 확연하게 증가하는 추세이다. 이를 빅데이터 관련 솔루션을 이용하면 다양한 대용량 데이터의 수집, 저장, 처리, 분석 및 시각화 과정을 거쳐 정확한 분석 및 데이터 기반 의사결정을 통한 시스템의 개선 및 확장을 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 환경에서 사용되는 라즈베리 파이를 이용하여 직접 데이터를 생성하고, 다양한 빅데이터 솔루션을 이용하여 분석한다. 수집에는 Sqoop 솔루션을 이용하여 데이터베이스에서 HDFS로 수집 및 저장하고, 처리에는 Hadoop과 연결되어 병렬 처리가 가능한 Hive 솔루션을 사용하여 데이터를 처리한다. 마지막으로 범용적으로 쓰이는 R 프로그래밍을 통해 처리된 데이터를 분석 및 시각화하여 최종 검증하고자 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.29-36
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• 2019

국방 분야에서 무인 차량의 주행로는 포장 도로 뿐만 아니라, 자주 다양한 변화를 갖는 야지의 비포장 도로 등이 포함된다. 이 무인 차량은 주로 험지나 오지에서 감시 및 정찰, 진지 방어 등을 수행하므로 자율 주행을 위해서 예측하지 못했던 다양한 주행로와 환경을 수시로 접하게 되며, 이에 따라 추가 학습이 필요하다. 본 논문에서는 'Forgetting' 문제를 피하면서 거리 비교와 Class 비교를 통해 빠르게 추가 학습이 가능하도록 Approximate Nearest Neighbor를 수정한 GPU 기반 Additional Learning Nearest Neighbor(ALNN) 알고리즘을 제안한다. 또 ALNN 알고리즘은 학습 데이터가 누적될수록 연산 속도가 저하되는 문제가 있고, 본 연구에서는 OpenGL Shading Language 기반의 GPU 병렬 처리를 사용하여 이를 해결하였다. ALNN 알고리즘은 기존의 학습 데이터에 영향을 주지 않으면서 빠르게 추가 학습이 가능하여, 빈번히 실시간으로 재학습이 필요한 국방 등의 분야에 활용될 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.417-424
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• 2019

AR/VR 디바이스에서 무손실 이미지 압축을 위한 JPEG-LS(: LosSless) 코덱에서 SBT 기반 프레임 압축기술로 메모리와 지연을 줄이는 설계를 제안하였다. 제안된 JPEG 무손실 코덱은 주로 콘텍스트 모형화 및 업데이트, 픽셀과 오류 예측 그리고 메모리 블록으로 구성된다. 모든 블록은 실시간 영상처리를 위해 파이프라인 구조를 가지며, LOCO-I 압축 알고리즘에 SBT 코딩기반의 개선된 2차원 접근방식을 사용한다. 제시한 STB-FLC기법을 통해 Block-RAM 사이즈를 기존 유사연구보다 1/3로 줄이고 예측(prediction) 블록의 병렬 설계는 처리속도에 향상을 가져올 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1416-1426
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• 2021

Scanning 타입 다채널 LiDAR 센서의 경우 수신되는 신호의 세기의 차이에 의한 walk error라는 거리 오차가 발생할 수 있다. 이러한 오차는 다수의 LiDAR 센서를 기반으로 주변 환경을 스캐닝할 경우 같은 물체에 대해 서로 다른 거리 값을 출력하게 한다. 다수의 LiDAR 센서를 이용하여 전방향 스캐닝할 경우, 센서의 시야각이 겹치는 구간에서 발생하는 walk error를 최소화하기 위해 외부 시스템 상에서 센서의 각 채널에 대한 convolution을 수행하고 오차를 최소화하고자 한다. 약 6×6 m 환경의 중앙에 4개의 LiDAR 센서들을 배치하고 주변 환경을 스캐닝 하였으며, 필터링을 적용한 결과, 거리 오차를 평균 0.5125m에서 0.16m까지 약 68% 개선할 수 있었으며, 표준 편차는 평균 0.0591에서 0.030675까지 약 48% 개선할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.368-376
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• 2021

최근 딥러닝 기술이 발전함에 따라 자율 사물 기술이 주목받으면서 드론이나 자율주행차 같은 임베디드 시스템에서 DNN을 많이 활용하고 있다. 클라우드에 의지하지 않고 높은 인식 정확도를 위해서 큰 규모의 연산이 가능하고 다수의 DNN을 처리할 수 있는 임베디드 시스템들이 출시되고 있다. 이러한 시스템 내부에는 다양한 수준의 우선순위를 갖는 DNN들이 존재한다. 자율주행차의 안전 필수에 관련된 DNN들은 가장 높은 우선순위를 갖고 이들은 반드시 최우선적으로 처리되어야 한다. 본 논문에서는 다수의 DNN이 동시에 실행될 때 우선순위를 고려해서 DNN을 스케줄링하는 프레임워크를 제안한다. 낮은 우선순위의 DNN이 먼저 실행되고 있어도 높은 우선순위의 DNN이 이를 선점할 수 있어 자율주행차의 안전 필수 응용의 빠른 응답 특성을 보장한다. 실험을 통하여 확인한 결과 실제 상용보드에서 최대 76.6% 성능이 향상되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.27-34
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• 2021

본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 기반의 실감형 콘텐츠에 대한 실시간 스트리밍 저작권 보호 기법을 제안한다. 기존의 연구는 저작권 사전 보호와 저작권 사후 보호를 위해 암호화와 모듈러 연산을 사용하기 때문에 초고해상도의 영상에서 지연이 발생한다. 제안하는 기법은 HEVC의 CABAC 코덱만으로 스레드풀 기반에서 DRM 패키징을 하고 GPU 기반에서 고속 비트 연산(XOR)을 사용하여 병렬화를 극대화하므로 실시간 저작권 보호가 가능하다. 이 기법은 세 가지의 해상도에서 기존 연구와 비교한 결과 PSNR은 평균 8배 높은 성능을 보였고, 프로세스 속도는 평균 18배의 차이를 보였다. 그리고 포렌식마크의 강인성을 비교한 결과 재압축 공격에서 27배 차이를 보이며, 필터 및 노이즈 공격에서는 8배 차이를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.956-962
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• 2020

최근 임베디드 시스템에서 사용되는 데이터의 크기가 증가함에 따라, 대용량의 데이터를 안전하게 수신하기 위한 ECC (Error Correction Code) 복호화 연산의 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 GPU가 내장된 임베디드 시스템에서 해밍 코드를 사용하여 ECC 복호화를 할 때, 신드롬 벡터를 계산하는 연산의 수행을 가속할 방법을 제안한다. 제안하는 가속화 방법은, 복호화 연산의 행렬-벡터 곱셈이 희소 행렬을 나타내는 자료 구조 중 하나인 CSR (Compressed Sparse Row) 형식을 사용하고, GPU의 CUDA 커널에서 병렬적으로 수행되도록 한다. 본 논문에서는 GPU가 내장된 실제 임베디드 보드를 사용하여 제안하는 방법을 검증하였고, 결과는 GPU 기반으로 가속된 ECC 복호화 연산이 CPU만을 사용한 경우에 비하여 수행 시간이 감소하는 것을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.57-62
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• 2021

인공지능을 위한 병렬연산 능력이 향상됨에 따라 인공지능 적용 분야가 다양한 방향으로 확대되고 있다. 특히 방대한 데이터를 처리해야 하는 IoT센서의 데이터를 처리하기 위해 인공지능이 도입되고 있다. 하지만 시간에 따른 데이터의 중요도가 달라지는 IoT 시계열 데이터 특성상 기존의 인공지능 학습 기법을 그대로 적용하기에는 한계점이 있다. 본 과제에서는 IoT 센서 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 시간가중치기반 및 사용자 상태값 기반 인공지능 처리기법을 연구한다. 상기 기법을 통해 기존 인공지능 학습을 적용시키는 것 보다 높은 센서 정확도를 확보 할 수 있게 된다. 이에 더해, 해당 연구를 기반으로 다양한 분야에서 인공지능 학습을 적용하는 방안을 제시하고, 지속적인 연구를 통해 다양한 분야로의 확장을 기대할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1095-1102
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• 2021

성능과 하드웨어 복잡도 사이에 높은 확장성과 유연성을 갖는 확장 가능형 ECC 구조를 제안한다. 구조적 확장성을 위해 유한체 연산을 32 비트 워드 단위로 병렬 처리하는 처리요소의 1차원 배열을 기반으로 모듈러 연산회로를 구현하였으며, 사용되는 처리요소의 개수를 1~8개 범위에서 결정하여 회로를 합성할 수 있도록 설계되었다. 이를 위해 워드 기반 몽고메리 곱셈과 몽고메리 역원 연산의 확장 가능형 알고리듬을 적용하였다. 180-nm CMOS 공정으로 확장 가능형 ECC 프로세서 (sECCP)를 구현한 결과, N_PE=1인 경우에 100 kGE와 8.8 kbit의 RAM으로 구현되었고, N_PE=8인 경우에는 203 kGE와 12.8 kbit의 RAM으로 구현되었다. sECCP가 100 MHz 클록으로 동작하는 경우, N_PE=1인 경우와 N_PE=8인 경우의 P256R 타원곡선 상의 점 스칼라 곱셈을 각각 초당 110회, 610회 연산할 수 있는 것으로 분석되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.71-76
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• 2022

밝기가 동작 전류에 비례하는 LED 조명은 다수의 LED를 직렬 연결하여 정전류원으로 구동하는 방식을 널리 사용하고 있다. 이러한 방식에서는 일부 LED가 고장으로 개방되면 전류 통로가 끊어져 직렬 연결된 모든 LED가 꺼지게 된다. 본 논문에서는 LED 동작 전압보다 약 0.4V 정도 높은 항복전압을 갖는 제너 다이오드를 개별 LED와 병렬로 연결하여 LED 고장 시 전류 우회로를 확보하므로 이러한 문제점을 해결하는 회로를 설계하였다. 시뮬레이션과 실험을 통해 LED 정상 동작 시에는 제너 다이오드로 전류가 거의 흐리지 않고, LED 고장 시에는 제너 다이오드가 안정적으로 전류 우회로로 동작함을 확인하였다.