• 제목/요약/키워드: 알고리즘 가속화

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실내 정찰을 위한 반자동 드론 조종 시스템 개발 (Development of Semi-Automatic Drone Control System for Indoor reconnaissance)

  • 손민석;배광현;장인용;정윤욱;이승현;유홍석
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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    • pp.325-326
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    • 2022
  • 최근 무인 항공 기술의 발전과 함께 드론의 상업적 활용이 가속화되고 있다. 산업계 및 학계에서는 인공지능, 사물인터넷 등 지능정보기술을 활용하여 드론 응용에 자율 비행을 적용하고자 노력하고 있지만 해결되지 못한 문제들이 산적해 있다. 그러므로 완전 자율 비행은 아니지만, 드론 조종에 경험이 없는 비전문가도 드론을 용이하게 조정할 수 있는 반자동 방식의 비행 제어를 채택한 드론 응용이 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실내환경에서 정찰 임무 수행을 위한 반자동 비행 조종 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 교차로 지점마다 사용자에게 이동 방향을 선택할 기회를 제공하고 교차로 간 일정한 속도 및 벽면과의 일정한 간격으로 자율비행하도록 제어한다. 또한, 실내 측위 기술인 ORB-SLAM 알고리즘을 이용하여 드론이 실내 공간 및 자신의 위치를 파악하도록 한다.

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HLS 를 이용한 FPGA 기반 양자내성암호 하드웨어 가속기 설계 (FPGA-Based Post-Quantum Cryptography Hardware Accelerator Design using High Level Synthesis)

  • 정해성;이한영;이한호
    • 반도체공학회 논문지
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    • 제1권1호
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    • pp.1-8
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    • 2023
  • 본 논문에서는 High-Level Synthesis(HLS)을 이용하여, 차세대 양자내성암호인 Crystals-Kyber를 하드웨어 가속기로 설계하여 FPGA에 구현하였으며, 성능 분석결과 우수성을 제시한다. Crystals-Kyber 알고리즘을 Vitis HLS 에서 제공하는 여러 Directive 를 활용해서 최적화 설계를 진행하고, AXI Interface 를 구성하여 FPGA-기반 양자내성암호 하드웨어 가속기를 설계하였다. Vivado 툴을 이용해서 IP Block Design 를수행하고 ZYNQ ZCU106 FPGA 에 구현하였다. 최종적으로 PYNQ 프레임워크에서 Python 코드로 동영상 촬영 및 H.264 압축을 진행한 후, FPGA 에 구현한 Crystals-Kyber 하드웨어 가속기를 사용해서 동영상 암호화 및 복호화 처리를 가속화하였다.

Gibbs 선행치를 사용한 배열된부분집합 기대값최대화 방출단층영상 재구성방법에 관한 연구 (A Study on the Ordered Subsets Expectation Maximization Reconstruction Method Using Gibbs Priors for Emission Computed Tomography)

  • 임기천;최용;김종호;이수진;우상근;서현관;이경현;감상흔;최연성;박장춘;김병태
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제21권5호
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    • pp.441-448
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    • 2000
  • 방출단층영상 재구성을 위한 최대우도 기대값최대화(maximum likelihood expectation maximization, MLEM) 방법은 영상 획득과정을 통계학적으로 모델링하여 영상을 재구성한다. MLEM은 일반적으로 사용하여 여과후역투사(filtered backprojection)방법에 비해 많은 장점을 가지고 있으나 반복횟수 증가에 따른 발산과 재구성 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 계산시간을 현저히 단축시킨 배열된부분집합 기대값최대화(ordered subsets expectation maximization. OSEM)에 Gibbs 선행치인 membrance (MM) 또는 thin plate(TP)을 첨가한 OSEM-MAP (maximum a posteriori)을 구현함으로써 알고리즘의 안정성 및 재구성된 영상의 질을 향상시키고자 g나다. 실험에서 알고리즘의 수렴시간을 가속화하기 위해 투사 데이터를 16개의 부분집합으로 분할하여 반복연산을 수행하였으며, 알고리즘의 성능을 비교하기 위해 소프트웨어 모형(원숭이 뇌 자가방사선, 수학적심장흉부)을 사용한 영상재구성 결과를 제곱오차로 비교하였다. 또한 알고리즘의 사용 가능성을 평가하기 위해 물리모형을 사용하여 PET 기기로부터 획득한 실제 투사 데이터를 사용하였다.

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연안 혼탁 해수에 적합한 위성 클로로필-a 농도 산출 알고리즘 개관과 전망 (Overview and Prospective of Satellite Chlorophyll-a Concentration Retrieval Algorithms Suitable for Coastal Turbid Sea Waters)

  • 박지은;박경애;이지현
    • 한국지구과학회지
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    • 제42권3호
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    • pp.247-263
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    • 2021
  • 최근의 기후변화는 연안에서 더욱 가속화되고 있어 연안에서의 해양 환경변화 감시의 중요성이 커지고 있다. 클로로필-a 농도는 해양 환경 변화의 중요한 지표 중 하나로 수십년 동안 여러 해색 위성을 통해 전구 해양 표층의 클로로필-a 농도가 산출되었으며 다양한 연구 분야에 활용되었다. 하지만 연안 해역의 탁한 해수는 외해의 맑은 해수와는 구별되는 구성 성분과 광학적 특성으로 인해 나타나는 심각한 오차 때문에 일반적으로 사용되는 전지구 대양을 위하여 만들어진 클로로필-a 농도 알고리즘은 연안 해역에 대입할 수 없다. 또한 연안 해역은 해역에 따라 성분과 특성이 크게 달라져 통일된 하나의 알고리즘을 제시하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 연안의 탁도가 높은 해역에서는 구성 성분과 광학적 변동 특성을 고려한 다양한 알고리즘들이 개발되어 사용되어 왔다. 클로로필-a 농도 산출 알고리즘은 크게 경험적 알고리즘, 반해석적 알고리즘, 기계학습을 활용한 알고리즘 등으로 나눌 수 있다. 해수의 반사 스펙트럼에 기반한 청색-녹색 밴드 비율이 기본적인 형태로 주로 사용된다. 반면 탁한 해수를 위해 개발된 알고리즘은 연안해역에 존재하는 용존 유기물과 부유물의 영향을 상쇄시키기 위한 방식으로 녹색-적색 밴드 비율, 적색-근적외 밴드 비율, 고유한 광학적 특성 등을 사용한다. 탁한 해수에서의 신뢰성 있는 위성 클로로필-a 농도 산출은 미래의 연안 해역을 관리하고 연안 생태 변화를 감시하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 탁도가 높은 Case 2 해수에서 활용되어온 알고리즘들을 요약하고, 한반도 주변해역의 모니터링과 연구에 대한 문제점을 제시한다. 또한 다분광 및 초분광 센서의 개발로 더욱 정확하고 다양한 해색 환경을 이해할 수 있는 미래의 해색 위성에 대한 발전 전망도 제시한다.

딥 러닝 및 서포트 벡터 머신기반 센서 고장 검출 기법 (Sensor Fault Detection Scheme based on Deep Learning and Support Vector Machine)

  • 양재완;이영두;구인수
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.185-195
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    • 2018
  • 최근 산업현장에서 기계의 자동화가 크게 가속화됨에 따라 자동화 기계의 관리 및 유지보수에 대한 중요성이 갈수록 커지고 있다. 자동화 기계에 부착된 센서의 고장이 발생할 경우 기계가 오동작함으로써 공정라인 운용에 막대한 피해가 발생할 수 있다. 이를 막기 위해 센서의 상태를 모니터링하고 고장의 진단 및 분류를 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 센서에서 발생하는 대표적인 고장 유형인 erratic fault, drift fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 기계학습 알고리즘인 SVM과 CNN을 적용하여 검출하고 분류하였다. SVM의 학습 및 테스트를 위해 데이터 샘플들로부터 시간영역 통계 특징들을 추출하고 최적의 특징을 찾기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 적용하였다. Multi-class를 분류하기 위해 multi-layer SVM을 구성하여 센서 고장을 분류하였다. CNN에 대해서는 데이터 샘플들을 사용하여 학습시키고 성능을 높이기 위해 앙상블 기법을 적용하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 유전 알고리즘에 의해 선별된 특징들을 사용한 SVM의 분류 결과는 모든 특징이 사용된 SVM 분류기 보다는 성능이 향상되었으나 전반적으로 CNN의 성능이 SVM보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.

신경망의 결정론적 이완에 의한 자기공명영상 분류 (Classification of Magnetic Resonance Imagery Using Deterministic Relaxation of Neural Network)

  • 전준철;민경필;권수일
    • Investigative Magnetic Resonance Imaging
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    • 제6권2호
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    • pp.137-146
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    • 2002
  • 목적: 본 논문에서는 신경망을 이용한 자기공명영상의 분류에 있어 결정론적 이완 방법(deterministic relaxation)과 응집 군집화(agglomerative clustering) 방법에 의한 개선된 영상 분류방법을 제시한다. 제안된 방법은 신경망을 이용한 영상의 분류시 지역적 최소치로의 수렴문제와 입력 패턴의 증대로 인하여 수렴 속가 늦어지는 문제를 해결한다. 대상 및 방법: 신경망을 이용한 영상의 분류는 지역적 계산과 병렬 계산이 가능한 특성을 갖고 있어 기존의 통계적 방법을 대신하는 방법으로 주목을 받고 있다. 그러나 일반적으로 신경망에 의한 분류알고리즘이 지닌 문제점의 하나는 에너지함수가 항상 전역적 최소치로 수렴하지 않고 지역적 최소치로도 수렴할 수 있다는 점이고, 또 다른 문제점은 반복수렴을 수행하는 에너지함수의 수렴속도가 너무 늦다는 점이다. 따라서 지역적 최소치로의 수렴을 방지하고 전역적 최소치로의 수렴속도를 가속화시키기 위하여 본 논문에서는 결정적 이완 알고리즘의 하나인 MFA(Mean Field Annealing) 방법을 적용하여 지역적 최소치로의 수렴문제를 해결하는 방법을 제시한다. MFA는 모의 애닐링의 통계적 성질을 변수의 평균값에 적용하는 결정론적인 수정 법칙들로 대신하고, 이러한 평균값을 최소화함으로서 수렴속도를 개선한 방법이다 아울러 신경망이 갖고 있는 문제점인 과다한 클래스 패턴의 생성에 따른 처리속도 지연의 문제점을 해결하기 위하여 응집 군집화 알고리즘을 이용하여 영상을 구성하는 군집을 결정하여 신경망에 입력되는 값을 초기화하여 영상패턴이 증가되는 것을 제한하였다. 결과: 본 논문에서 제시된 응집 군집화 방법 및 결정론적 이완 방법은 신경망에 의한 자기공명영상의 분류 시 발생할 수 있는 지역적 최적 치로의 수렴 문제를 해결하여 전역적 최적화로 신속히 수렴함을 알 수 있었다. 결론: 본 논문에서는 클러스터의 분석과 결정론적 이완 방법에 의하여 신경망에 의한 자기공명영상의 분류결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였으며 실험결과를 통하여 그러한 사실을 확인할 수 있었다.

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서울수도권에 있어서의 토지이용 및 교통 통합모델 응용에 관한연구 (A STUDY ON THE APPLICATION OF THE COMPREHENSIVE LAND USE/TRANSPORTATION MODELS IN SEOUL CAPITAL REGION)

  • 윤정섭
    • Spatial Information Research
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    • 제2권1호
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    • pp.3-14
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    • 1994
  • 본 연구는 서울 수도권계획에서, 종합적 토지이용모형 및 교통계획모형을 적용하여 1995년 이전에 4개의 신도시건설을 제안한 논문이다. 서울 수도권에는 1천만이 넘는 인구가 거주하여 수도권과 같은 대도시권의 거대공간구조에 의하여 외부불경제가 가속화되고있다. 이에 대한 주 요인은 여러 종류의 도시 및 지역기능의 과잉집중에 의하여 설명될 수 있다. 본 연구는 상기에 기록된 대로 수도권의 현황을 계량적으로 분석하고 그리고 장래인구추세를 추정하였고, 권역인구 증가분의 소요도는 가용토지배분과 수도권 시스템내에 신도시 위치선정을 제시하였다. 이들은 기술통계모형으로 컴퓨터 알고리즘에 의하여 추정되는데, 단순회귀, 증회구분석모형, 중력모형과 평탄위상에서의 도시시설임지모형등이 사용되었다. 대도시권계획의 목적과 실제는 지역성장관리를 적정수준으로 분산시키는데 있다 하겠으며, 이것은 그 지역의 경제성장을 방해하지 말아야 하겠으나, 본 연구의 결과로는 우리는 서울 수도권의 기능적 집중을 억제하기 어려우므로 우리는 적절한 신도시건설로서 수도권 성장에 대처하여야 한다는 사실이 판명되었다. 아울러 본 논문에서는 수도권지도를 GIS로 도면화하였다.

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광선추적법의 속도개선을 위한 ZF-버퍼 알고리즘 연구 (A study on the ZF-buffer algorithm for Ray-tracing Acceleration)

  • 김세현;윤경현
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.29-36
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    • 2000
  • 본 논문은 광선추적법의 교차판별을 가속화할 수 있는 ZF-버퍼 방법을 제안한다. ZF-버퍼 방법은 광선추적법의 전처리 단계에서 Z-버퍼 방법을 적용하는데, 화면을 렌더링 하는 대신 화면에 렌더링 될 다각형 자료구조의 포인터를 기록하여 교차판별에 이용하는 방법이다. 결과적으로 해당 화소에서 광선과 교차할 가장 가까운 다각형을 찾아낼 수 있게 된다. ZF-버퍼 방법과 vista-버퍼 방법은 유사하지만 ZF-버퍼방법이 바운딩 볼륨을 사용하지 않고 화면에 나타날 다각형의 자료구조를 결과로 산출한다는 점이 다르다. 본 논문은 실험결과로서 9216개의 다각형으로 구성된 유타 주전자 영상을 사용하였으며 vista-버퍼와 비교하여 평균 3배정도의 속도 개선 효과가 있음을 확인하였으며, 또한 반사/굴절체에도 이 방법의 적용 가능성을 모색하였다.

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Landsat TM/+ETM 위성영상을 이용한 몽골 Tuv지역의 토지피복변화 및 광산지역확대 추이분석 (Temporal Analysis on the Transition of Land Cover Change and Growth of Mining Area Using Landsat TM/+ETM Satellite Imagery in Tuv, Mongolia)

  • 에르뎅솜베술드;조미수;조기성
    • 한국측량학회지
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    • 제32권5호
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    • pp.451-457
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    • 2014
  • 최근 몽골 수도 울란바타르를 둘러싸고 있는 Tuv지역의 토지 황폐화가 급속도로 진행되고 있는데 이는 광산업의 발달과 인구 밀집으로 인하여 기존의 목초지가 파괴됨으로써 더욱 더 가속화 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 Tuv지역의 도심지역과 광산지역을 대상으로 하여 토지피복의 변화 탐지와 토지황폐화에 대한 추이를 분석하기 위하여 2001년부터 2009년까지의 Landsat TM과 +ETM 위성영상을 활용하여, 정규식생지수와 무감독분류(Unsupervised Classification)의 K-Mean 알고리즘과 감독분류(Supervised Classification)의 MLC 등의 디지털 영상 분류기법을 적용하여 몽골 Tuv지역의 다중시기별 토지피복변화를 분석하였다. 그 결과 광산지역의 확장과 더불어 기후변화 및 인구밀집 등으로 인하여 토지가 황폐화되어 사막지역으로 변화되어가는 추이를 알 수 있었다.

GPGPU 환경에서 최대휘소투영 렌더링의 고속화 방법 (Acceleration techniques for GPGPU-based Maximum Intensity Projection)

  • 계희원;김준호
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제14권8호
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    • pp.981-991
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    • 2011
  • 최대휘소투영은 볼륨 렌더링의 한 기법으로, 의료영상을 판독하기 위해서 중요한 기능이다. 광선 투사법을 이용한 최대휘소투영 렌더링은 비교적 높은 화질의 영상을 생성하나 많은 연산을 요구한다. 본 연구는 그래픽 처리장치(GPU : Graphic Process Unit) 에 일반 연산을 적용하는 GPGPU(General-purpose computing on Graphic Process Unit) 기술을 이용하여 최대휘소투영 렌더링의 속도를 향상시키는 방법에 관한 연구를 수행한다. 본 논문에서는 GPGPU를 수행 할 수 있는 프로그래밍 언어인 CUDA(an acronym for Compute Unified Device Architecture)를 기반으로 고속 광선 투사법을 구현하며, CUDA 환경에 적함한 가속화 방법을 제안한다. 구체적으로, 블록 기반 공간 도약 기법을 적용하여 불필요한 부분을 도약하고, 이분 이동법을 통해 블록 경계면의 탐색을 고속으로 수행하며, 초기 값 추정 알고리즘을 이용하여 공간 도약 확률을 향상시킨다. 이를 통해 화질 손실 없이 최대휘소투영 렌더링의 가시화 속도를 크게 향상시킨다.