• 제목/요약/키워드: 성능최적화 기법

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6LoWPAN의 이동성 지원을 위한 MIPv6와 NEMO Protocol의 최적 헤더 압축 (Optimal Header Compression of MIPv6 and NEMO Protocol for Mobility Support in 6LoWPAN)

  • 하민근;홍성민;김영주;김대영
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권1호
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    • pp.55-59
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    • 2010
  • 현재 Ubiquitous Sensor Network(USN) 연구에 있어서 이동성 지원은 중요한 기술로써 인식되고 있다. 이러한 이동성 기술 중에서 Mobile IPv6(MIPv6)와 Network Mobility(NEMO) Basic Support Protocol은 IETF의 표준화된 프로토콜로써, 인터넷상에서 이동성을 지원하기 위한 핵심 기술이다. 그러나 USN에 MIPv6와 NEMO Protocol을 수정 없이 적용할 경우에는 바인딩 메시지의 크기로 인해 Handoff 성능이 저하되게 된다. 이를 해결하기 위한 NEMO Protocol의 경량화에 대한 기존 연구는 Sequence Num.의 호환성 문제가 발생하며, 바인딩 메시지의 압축을 6LoWPAN 네트워크 구성과 주소 할당 방식에 최적화하지 못하였다. 본 논문에서는 6LoWPAN의 노드 기반 이동성과 네트워크 기반 이동성을 고려한 최적의 압축기법을 제안한다. 노드 기반 이동성은 32bytes Binding Update(BU)와 12bytes Binding ACK(BA) 메시지를 13bytes와 3bytes로 압축하였으며, 네트워크 기반 이동성은 40bytes BU와 12bytes BA를 13bytes와 3bytes로 압축하였다. 이는 기존 연구보다 각각 15bytes(NEMO-BU)와 1bytes(NEMO-BA)만큼 더 압축시킨 성능으로써, 센서 이동성의 Handoff 성능을 8.72% 향상시켰다.

소형민수헬기 능동진동제어시스템 개발 (Development and Verification of Active Vibration Control System for Helicopter)

  • 김남조;곽동일;강우람;황유상;김도형;김찬동;이기진;소희섭
    • 한국항공우주학회지
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    • 제50권3호
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    • pp.181-192
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    • 2022
  • 헬기의 능동진동제어시스템(AVCS)은 주로터로부터 발생되는 진동을 제어하며, 수동형 진동저감장치 대비 저중량으로 우수한 진동저감 성능을 발휘한다. 본 논문에서는 FxLMS 알고리즘을 기반으로 타코미터 및 가속도 센서 신호를 통해 연산된 제어명령을 하중발생기(CFG)로 전달하여 소형민수헬기의 진동을 제어하는 소프트웨어 개발 및 검증 내용을 제시하였다. DO-178C /DO-331 표준에 따라 모델 기반 설계 기법을 통해 진동제어 소프트웨어를 개발하였으며, PILS 및 HILS 환경에서 실시간 작동 성능을 평가하였다. 특히, PILS 환경에서는 LDRA 기반 검증 커버리지를 통해 소프트웨어의 신뢰성을 향상시켰다. AVCS를 소형민수헬기에 적용하기 위해 지상/비행시험을 통해 대상 헬기 동적응답특성 모델을 획득하였다. 이를 기반으로 시스템 최적화 분석 및 비행시험을 통해 최적 성능을 발휘하는 AVCS 형상을 결정하고, STC 인증을 획득하였다.

토양에 살포된 축산 분뇨로부터 암모니아 방출량 예측을 위한 인공신경망의 초매개변수 최적화와 데이터 증식 (Hyperparameter Optimization and Data Augmentation of Artificial Neural Networks for Prediction of Ammonia Emission Amount from Field-applied Manure)

  • 정평곤;임영일
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제61권1호
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    • pp.123-141
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    • 2023
  • 인공신경망을 이용한 모델 개발에서 데이터의 품질은 모델 성능에 큰 영향을 주고, 양질의 충분한 데이터가 인공신경망 훈련을 위해 필요하다. 하지만, 공학 분야에서는 적은 양의 데이터로 모델을 개발해야 하는 경우가 자주 발생한다. 본 논문은 토양에 살포된 축산 분뇨로부터 암모니아 방출량에 대한 적은 수의 데이터(83 개)를 사용하여 인공신경망 모델의 예측 성능을 향상할 수 있는 방안을 제시하였다. Michaelis-Menten 식으로 표현되는 암모니아 방출량 문제는 11개 입력변수에 대하여 2개 출력변수로 구성되었다. 출력변수는 최대 질소 발생량(Nmax, kg/ha)과 Nmax의 절반에 도달하는 시간(Km, h) 이다. 범주형 입력변수에 대해 다차원 등간격 기법인 one-hot encoding 을 이용하여 데이터 전처리를 수행하였고, 훈련데이터 66개에 대하여 generative adversarial network (GAN)을 이용하여 13개 데이터를 추가로 보강하였다. 또한, 인공신경망의 초매개변수인 은닉층 수, 각 은닉층 내 뉴런 수, 활성화 함수의 최적 조합을 찾기 위하여 Gaussian process (GP)를 사용하였다. 기존의 인공신경망 구조(Lim et al., 2007) 는 17개 평가데이터에 대하여 mean absolute error (MAE)는 Km에서 0.0668, Nmax에서 0.1860이었다. 본 연구에서 제시된 인공신경망 모델은 Km에서 0.0414, Nmax에서 0.0818로 MAE 가 기존 모델 대비 각각 38%, 56% 감소하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 적은 양의 데이터를 갖는 문제에서 인공신경망 성능을 향상하기 위하여 활용할 수 있을 것이다.

하드웨어 소프트웨어 통합 설계에 의한 H.263 동영상 코덱 구현 (An Efficient Hardware-Software Co-Implementation of an H.263 Video Codec)

  • 장성규;김성득;이재헌;정의철;최건영;김종대;나종범
    • 한국통신학회논문지
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    • 제25권4B호
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    • pp.771-782
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    • 2000
  • 이 논문에서는 하드웨어와 소프트웨어의 통합 설계에 의한 H.263 동영상 코덱을 구현한다. 동영상의 부호화와 복호화를 실시간으로 수행하기 위해 동작 속도 및 응용성을 동시에 고려하여 H.263 코덱의 각 부분 중 어느 부분이 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현된는 것이 바람직한지 결정하였다. 하드웨어로 구현하는 부분은 움직임 추정부 및 보상부와 메모리 제어부이고, 나머지 부분은 RISC (reduced instruction set computer) 프로세서를 사용하여 소프트웨어로 처리한다. 이 논문에서는 하드웨어 및 소프트웨어 모듈의 효과적인 구현 방법을 소개한다. 특히 하드웨어로 구현되는 움직임 추정부를 위해서 주변 움직임 변위의 상관성 및 계층적 탐색을 이용한 다수의 움직임 후보를 가지고 알고리즘을 사용하였으며, 이 알고리즘에 기반한 소면적 구조를 제안한다. 소프트웨어로 처리되는 DCT (discrete cosine transform) 부분의 최적화를 위해서 움직임 추정부에서 얻어진 SAD (sum of absolute difference) 값에 근거하여 DCT 이후 양자화된 계수들의 통계적 특성을 분류하는 기법을 사용한다. 제안된 방법을 실제 RISC 프로세서와 gate array를 이용하여 구\ulcorner하고, 그 성능이 우수함을 확인하였다.

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영상분할을 위한 혼합 가우시안 함수 임계 값 결정 (Decision of Gaussian Function Threshold for Image Segmentation)

  • 정용규;최규석;허고은
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제9권5호
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    • pp.163-168
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    • 2009
  • 영상분할의 대부분의 방법들은 각 화소에서 관측되는 특징벡터로 표현하며 이들에 대하여 적절한 확률모델을 가정하게 된다. 이들 확률 모델을 결정하는 파라미터들을 통계적 방법으로 추정하여 이용하거나 각 특징 벡터간의 유사 도를 기반으로 하는 군집 알고리즘을 사용하여 분할을 수행하는 방법들을 이용한다. 이의 대표적인 방법인 EM알고리즘은 불완전한 데이터에서 미지의 파라미터에 대한 최대 우도를 계산하는 경우나 사후 확률 분포의 최대 값을 구하는 문제 등의 응용 분야가 매우 다양하지만 몇 가지의 구조적 문제점을 가지고 있다. 먼저 추정량의 성능이 시작점에 크게 의존한다는 것이며 따라서 우도 함수가 국부적 최대 값에 수렴한다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 영상의 모든 레벨 값을 중심으로 형성된 가우시안 함수와 원 영상의 히스토그램을 혼합하여 영상의 새로운 히스토그램을 통해 임계 값을 설정하는 최적화된 영상분할 기법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 MFC를 통해 구현하였으며 영상을 임계 값의 개수에 따라 다양하게 나누어 보았을 때 에지부분이 선명하게 나타나며 세밀하고 정확한 영상으로 분할됨을 확인할 수 있다.

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다채널 동시측정을 적용한 호모다인 주파수영역 확산 광 이미징 시스템의 구현 (Implementation of Multi-channel Concurrent Detection Homodyne Frequency-domain Diffuse Optical Imaging System)

  • 전영식;백운식
    • 한국광학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.23-31
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    • 2012
  • 본 논문에서는 근적외선(NIR, near-infrared) 영역의 레이저 광원 및 광검출기를 이용한 주파수영역(frequency-domain) 확산 광이미징(DOI, diffuse optical imaging) 시스템을 구현하였다. 검출신호의 진폭 및 위상 추출에는 70MHz의 단일 변조주파수를 사용하는 호모다인(homodyne) 검출기법을 적용하였으며, 4개의 검출기를 이용해 동시측정이 가능하도록 시스템을 최적화하였다. 각 검출기들이 서로 다른 결합계수(coupling coefficient)를 가짐으로써 발생하는 진폭 및 위상의 편차를 보정하였다. 본 논문에서 제작한 DOI 시스템을 이용하여, 생체조직을 모사한 액체팬텀에 이형성분(anomaly)을 삽입하여 흡수 및 산란 분포에 대한 영상을 복원함으로써 이형성분의 위치 및 광학적 특성에 대한 정보를 획득하였으며, 단일 광검출기를 사용하는 순차적인 측정에 의한 결과보다 영상복원 성능이 개선되었음을 보였다. 또한, 동일한 액체팬텀에 대해서, 측정위치를 이동해가며 각 단층 슬라이스에 대한 흡수계수 및 산란계수 분포영상을 복원함으로써 구현된 시스템을 이용해 단층촬영이 가능함을 보였다.

무선센서네트워크에서 안전한 데이터 수집 프로토콜 (Secure Data Gathering Protocol over Wireless Sensor Network)

  • 최해원;류명춘;이채수;김현성
    • 디지털융복합연구
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    • 제11권12호
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    • pp.367-380
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    • 2013
  • 무선센서 네트워크에서 안전한 데이터 수집은 중요한 보안이슈 중에 하나이다. 일반적으로 안전한 데이터 수집이란 데이터 자체의 보안과 안전한 전송 경로 확보를 의미한다. 본 논문은 이와 같은 관점에서 무선센서 네트워크에서 안전한 데이터 수집 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 계층형 센서네트워크를 고려한 계층형 키 보안 기법과 안전을 보장할 수 있는 전송경로 설정을 핵심적으로 제시한다. 프로토콜은 네트워크 부하를 최소화 할 수 있도록 최적화 되었으며 네트워크 공격으로 인해 발생하는 문제점을 효과적으로 차단한다. 성능평가 결과 제안하는 프로토콜은 네트워크 퍼포먼스를 고려한 데이터 수집에 효율적이다. 데이터 수집 시 안전을 확보하기 위한 보안 분석 역시 검증해 보았다.

디지탈 통신 시스템을 위한 효율적인 블라인드 최대비 결합 방법 (Efficient Blind Maximal Ratio Combining Methods for Digital Communication Systems)

  • 오성근
    • 전자공학회논문지S
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    • 제35S권11호
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    • pp.1-11
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    • 1998
  • 본 논문에서는 ML(maximum likelihood) 원리와 디지탈 통신 시스템의 고유 특성인 유한 알파벳 특성(FAP: finite alphabet properties)에 근거한 블라인드 최대비 결합(MRC: maximal ratio combining)을 위한 간단한 방법들을 제안한다. 이 방법들은 아주 작은 길이의 데이터를 가지고도 채널 파라미터들을 정확하게 추정할 수 있기 때문에, 이 방법들을 사용하면 거의 완벽한 최대비 결합을 수행할 수 있다. 이 방법들은 교번투영 기법(alternating projection technique)을 이용하여 다이버시티 가지들에 대한 채널 파라미터와 데이터 시퀀스를 동시에 추정한다. 두 가지 다른 JC-DSE (joint combining and data sequence estimation)방법과 PC-BPE (pre-combining and blind phase estimation) 방법이 제안되며, 전영역 최적화를 보장할 수 있도록 하는 효율적인 초기화 방법도 제시된다. 모의실험 결과들을 통하여, 제안된 두가지 방법의 심볼 오류율과 채널 파라미터의 추정 정확도에 관한 성능을 보여준다.

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무선 센서 네트워크의 클러스터 라우팅에서 위치기반 부하 균등화 기법 (Location Based Load Balancing Method for Cluster Routing in Wireless Sensor Networks)

  • 유우성;강상혁
    • 한국통신학회논문지
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    • 제41권8호
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    • pp.942-949
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    • 2016
  • 사물 인터넷 환경 중에서 통신기기들이 필드 안에 무작위의 패턴으로 배치되는 무선 센서네트워크는 효율적인 라우팅 프로토콜을 통한 에너지소모의 최적화가 중요하다. 노드간에 주고받는 데이터의 크기가 다양한 사물 인터넷 환경에서는 클러스터 헤드노드의 버퍼의 크기가 데이터손실율과 네트워크의 수명에 큰 영향을 준다. 유한한 버퍼 상황에서 데이터의 손싱율을 최소화 하기 위하여서는 각 클러스터에 균일한 숫자의 멤버가 할당되는 부하 균등화가 중요하다. 본 논문은 네트워크 구성 직후 싱크 노드와 센서 노드가 몇 차례의 메시지를 교환하고 이를 바탕으로 싱크 노드가 삼변 측량으로 센서 노드의 근사적 위치를 파악하고 클러스터를 구성함으로써, 클러스터 헤드의 수와 멤버수를 결정적(deterministic)으로 구현하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 데이터의 손실율과 네트워크의 평균 수명에 있어서 성능향상을 확인하였다.

스테레오 비전에서 향상된 적응형 퍼지 칼만 필터를 이용한 거리 추정 기법 (Distance Estimation Method using Enhanced Adaptive Fuzzy Strong Tracking Kalman Filter Based on Stereo Vision)

  • 임영철;이충희;권순;이종훈
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제45권6호
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    • pp.108-116
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    • 2008
  • 본 논문에서는 스테레오 비전에서 시차를 이용하여 근거리뿐만 아니라 원거리의 장애 물체에 대해서도 신뢰성 있는 거리를 추정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 시차를 이용한 거리 측정에서 양자화 오차는 원거리에서의 거리 정확도를 떨어뜨리게 되므로, 이를 최소화하기 위해 부화소 보간법(sub-pixel interpolation)을 이용하여 시차 정확도를 향상시키고 거리 정확도 및 경로 추적의 최적화를 위해서 향상된 적응형 퍼지 칼만 필터(EAFSTKF : Enhanced Adaptive Fuzzy Strong Tracking Kalman Filter)를 사용한다. 제안한 방법은 차량과 같이 다양한 동적인 움직임에 의한 비선형성에 대하여 기존 칼만 필터에서 발생되는 발산 문제(divergence problem)를 해결할 수 있고, 거리의 정확도 및 신뢰도도 높일 수 있다. 몬테카를로(Monte Carlo) 방법을 이용한 모의실험 결과 제안한 방법은 기존 방법들과 거리 오차율(RMSER : Root Mean Square Error Rate)을 비교하였을 때, strong tracking Kalman filter(STKF)에 비하여 성능이 약 13.5%정도 향상되었음을 보여준다.