• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1859-1867
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• 2021

자율주행차량을 위해 다수의 LiDAR 센서가 차량에 탑재되고 있으며, 다수의 LiDAR 센서가 탑재됨에 따라 이를 전처리해줄 시스템이 요구되었다. 이러한 전처리 시스템을 거쳐 메인 프로세서에 센서의 데이터를 전달하거나 이를 처리할 경우 막대한 데이터양에 의해 전송 네트워크에 부하를 야기하고 이를 처리하는 메인 프로세서에도 상당한 부하를 야기하게 된다. 이러한 부하를 최소화하고자 LiDAR 센서의 데이터 중 프레임 간 데이터 비교를 통해 의미 있는 데이터만을 전송하고자 한다. 움직이는 객체가 없는 정적인 실험 환경과 센서의 시야각 내에서 사람이 움직이는 동적 실험환경에서 최대 4대의 LiDAR 센서의 데이터를 처리하였을 때, 정적 실험 환경일 경우 232,104 bytes에서 26,110 bytes로 약 89.5% 데이터 전송량을 줄일 수 있었으며, 동적 실험 환경일 경우 29,179 bytes로 약 88.1%의 데이터 전송량을 감축할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.71-76
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• 2022

대규모 병렬 워크로드를 GPGPU의 연산 유닛에 할당하기 위한 스케줄링으로 라운드 로빈 방식이 널리 사용되고 있다. 라운드 로빈은 작업을 각 연산 유닛에 순차적으로 할당하여 구현이 쉽다는 장점이 있으나, 클라우드와 같은 다중 워크로드 환경에서는 연산 유닛 간 부하 균형이 잘 이루어지지 않는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 스레드 블록 스케줄링을 제안한다. 제안하는 방식은 다양한 GPGPU 워크로드가 만들어낸 스레드 블록들을 그 작업량에 근거해 다중큐로 관리하고 각 연산 유닛의 잔여 자원을 가장 잘 활용할 수 있는 큐에서 스레드 블록을 선택하여 연산 유닛들의 자원 이용률을 극대화시키고 부하균형을 유도한다. 다양한 부하 환경에서의 시뮬레이션 실험을 통해 제안하는 방식이 라운드 로빈 대비 평균 24.8%의 성능개선 효과가 있음을 보인다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.63-70
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• 2023

본 연구는 선박 추진 축계의 무선 센서 시스템(WSS) 응용을 위한 용량성 무선 전력 전송(C-WPT) 시스템을 제시한다. 커플링 커패시터 양쪽의 단일 Q 팩터 및 회로에서 무효 전력제거를 위해 양면 LCLC 컨버터 및 변압기 토폴로지가샤프트에서 WSS용 회전식 C-WPT 시스템을 구동하도록 설계되었습니다. 170pF의 용량을 갖는 병렬 연결된 평행판 회전 커패시터가 설회전축의 C-WPT 시스템용으로 설계 및 구현된다. 실험 결과 C-WPT 시스템은 3mm 거리 및 1 MHz 작동 주파수에서 7.8 W 출력 전력으로 66.67 %의 전송 효율을 달성했다. 따라서 제작된 C-WPT 시스템은 회전축의 WSS에 전원을 공급할 수 있음을 증명하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.234-240
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• 2022

본 논문은 직종별 근무 환경에 따른 상대적 운동량을 고려한 맞춤형 AI 운동 추천 서비스 방법을 제안한다. 가속도 및 자이로 센서를 활용하여 수집된 데이터를 18가지 일상생활의 신체활동으로 분류한 WISDM 데이터베이스를 기반으로 전신, 하체, 상체의 3가지 활동으로 분류한 후 인식된 활동 지표를 통해 적절한 운동을 추천한다. 본 논문에서 신체활동 분류를 위해서 사용하는 1차원 합성곱 신경망(1D CNN; 1 Dimensional Convolutional Neural Network) 모델은 커널 크기가 다른 다수의 1D 컨볼루션(Convolution) 계층을 병렬적으로 연결한 컨볼루션 블록을 사용한다. 컨볼루션 블록은 하나의 입력 데이터에 다층 1D 컨볼루션을 적용함으로써 심층 신경망 모델로 추출할 수 있는 입력 패턴의 세부 지역 특징을 보다 얇은 계층으로도 효과적으로 추출 할 수 있다. 제안한 신경망 모델의 성능 평가를 위해서 기존 순환 신경망(RNN; Recurrent Neural Network) 모델과 비교 실험한 결과 98.4%의 현저한 정확도를 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.361-366
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• 2023

빅데이터의 분산 처리를 수행하기 위한 대표적인 프레임워크인 하둡은 클러스터 규모를 수천 개 이상의 노드까지 증가시켜서 병렬분산 처리 성능을 높일 수 있는 장점이 있다. 하지만 클러스터의 규모를 줄이는 것은 결함이 있거나 성능이 저하된 노드들을 영구적으로 퇴역시키는 수준에서 제한되어 있음에 따라 소규모 클러스터에서 여러 노드들을 유연하게 운용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 하둡 클러스터에서 노드를 제거할 때 발생하는 문제점을 논의하고 분산 클러스터의 규모를 탄력적으로 관리하기 위한 동적 다운 스케일링 기법을 제안한다. 일시적 다운스케일을 목적으로 노드를 제거할 때 완전히 퇴역시키는 것이 아니라 일시적으로 해제하고 필요시 다시 연결할 수 있도록 함으로써 동적 다운 스케일링을 지원할 수 있도록 시스템과 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 실험 결과 성능저하 없이 효과적으로 다운 스케일링을 수행하는 것을 검증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.291-298
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• 2023

SRAM 기반 인 메모리 컴퓨팅은 폰 노이만 구조의 병목 현상을 해결하는 기술 중 하나이다. SRAM 기반의 인 메모리 컴퓨팅을 구현하기 위해서는 효율적인 SRAM 비트 셀 설계가 필수적이다. 본 논문에서는 전력 소모를 감소시키고 회로 성능을 개선시키는 저 전력 차동 감지 8+T SRAM 비트 셀을 제안한다. 제안하는 8+T SRAM 비트 셀은 SRAM 읽기와 비트 연산을 동시에 수행하고 각 논리 연산을 병렬로 수행하는 리플 캐리 가산기에 적용한다. 제안하는 8+T SRAM 기반 리플 캐리 가산기는 기존 구조와 비교 하여 전력 소모는 11.53% 감소하였지만, 전파 지연 시간은 6.36% 증가하였다. 또한 이 가산기는 PDP(: Power Delay Product)가 5.90% 감소, EDP(: Energy Delay Product)가 0.08% 증가하였다. 제안한 회로는 TSMC 65nm CMOS 공정을 이용하여 설계하였으며, SPECTRE 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.236-239
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• 2021

AI 기술의 성장과 함께 지식 그래프의 크기는 지속적으로 확장되고 있다. 지식 그래프는 주로 트리플이 연결된 RDF로 표현되며, 많은 RDF 저장소들이 RDF 데이터를 압축된 형태의 ID로 변환한다. 그러나 RDF 데이터의 크기가 특정 기준 이상으로 클 경우, 테이블 탐색으로 인한 높은 처리 시간과 메모리 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 해시 ID 매핑 테이블 기반 RDF 변환을 분산 병렬 프레임워크인 맵리듀스에서 처리하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 RDF 데이터를 정수 기반 ID로 압축 변환하면서, 처리 시간을 단축하고 메모리 오버헤드를 개선한다. 본 논문의 실험 결과, 약 23GB의 LUBM 데이터에 제시한 방법을 적용했을 때, 크기는 약 3.8배 가량 줄어들었으며 약 106초의 변환 시간이 소모되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.459-461
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• 2022

Network-on-Chip (NoC) 이 오프칩 네트워크 기반의 기존 병렬처리 시스템과 가장 크게 다른 점은 데이터 패킷 라우팅을 중앙 제어 방식(Centralized control scheme)으로 수행한다는 점이다. 이러한 환경에서 Best-effort 패킷 라우팅 문제는 데이터 패킷이 해당 코어에 도달 및 처리되는 시간을 Cost 로 하는 실시간 최소화 할당 문제(Assignment problem)가 된다. 본 논문에서는 할당 문제의 선형 대수 방정식에 대한 대표적인 연산 복잡도 저감 알고리즘인 헝가리안 알고리즘을 하드웨어 가속기 형태로 구현하였다. TSMC 0.18um 표준 셀라이브러리를 이용하여 논리 합성한 결과 헝가리안 알고리즘의 연산과정을 그대로 구현한 하드웨어 회로보다 Cost 분포에 대한 Case 분석을 통하여 구현한 것이 면적은 약 16%, Propagation delay는 약 52% 감소한 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.239-241
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• 2022

현재 대한민국에서는 교통 혼잡을 해결하기 위해 다인승 전용차로 (HOV, High Occupancy Vehicle Lanes)와 지정차로제를 시행하고 있다. 현행의 교통단속 시스템은 단속 지역 구역에 인원이 필수로 배정되며 무인 단속에 어려움이 있다. 또한, 고정식 교통단속시스템은 속도 위반 단속은 가능하나 운전자가 네이게이션을 통해 단속을 회피할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO를 통한 교통 통합 단속 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 멀티스레딩 기술 기반의 병렬처리 차량번호 인식 기술을 적용하여 불시 단속이 가능한 이동식 교통 통합 관리시스템을 제안한다. Yolo5를 이용한 차선 인식, 차량탑승인원 판별, 차량 번호 인식 등의 알고리즘을 통합 모델을 설계하고 이를 적용한 통합시스템을 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5A호
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• pp.432-440
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• 2011

4세대 이동통신에서 LTE-Advanced 시스템은 최대 1Gbps의 전송 속도를 구현하기 위해 최대 l00MHz의 넓은 주파수 대역을 필요로 한다. 그러나 현재의 상태에서는 이러한 넓은 대역의 주파수를 얻기가 힘들어 대안으로 여러개의 조각난 대역을 합쳐서 사용하는 Carrier Aggregation기법이 제안되었다. 기본적으로 Carrier Aggregation과 같이 다중 대역을 통해 수신되는 신호는 대역별 여러 개의 수신기를 이용해 각각의 대역별로 병렬 수신 처리하는 Multi-Chain방식이 사용되는데 이는 효과적인 방법이 아니다. 그러므로 본 논문에서는, Time division Multiplexing(TDM)방법을 이용하여 단일 수신기로 수신할 수 있는 방법을 연구한다. TDM 방식은 수신된 여러 대역의 신호를 시간적으로 나누어 수신하고 하나의 DSP를 통해 처리할 수 있는 방식이다. 그런데, 이러한 TDM 방식 기반에서는 Sampling Timing Offset (STO)에 의하여 심각하게 성능 왜곡이 발생하게 된다. 그러므로 본 연구에서는 TDM 방식 기반에서 발생하는 샘플링 타이밍 오프셋의 영향을 분석한다. 그리고 그 분석을 통해 구한 STO 추정 값을 이용하여 보상하는 방법을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 BER 성능을 확인하고 제안된 시스템이 OFDM 기반의 시스템에서 다중 대역을 단일 수신기로 수신하는 방법에 적합함을 보인다.