최근 차량 수의 급격한 증가로 인하여 도로에서 운행되고 있는 차량의 수는 도로가 수용할수 있는 한계치를 넘어서고 있다. 이러한 교통 과밀 지역의 교통 흐름을 분산시키기 위해 교통감시카메라의 영상에서 혼잡도를 산출하거나, 이동물체의 속도나 개수를 분석하는 방법들이 제시되었다. 그러나, 현재까지의 연구들은 교통 혼잡도를 측정하기 위해 배경 영상을 사용하기 때문에 적당한 배경 영상을 미리 준비하여야 한다. 본 논문에서는 배경 영상을 사용하지 않고 교통 혼잡도를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 에지 정보를 얻기 위해 도로 영상에 DCT를 수행하고 그 결과를 이용하여 교통 혼잡도를 측정하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 Jetson-Nano와 데스크탑에서 OpenCV와 YOLOv3 실시간 객체 인식 알고리즘을 이용하여 웹캠을 통해 주차장 등의 출입 차량 인식 통계 시스템을 개발하였다. 최근 에지컴퓨팅에 관심이 증가하고 있는 시점에서 Nvidia사에서 개발하여 보급하고 있는 Jetson-Nano에 YOLOv3 tiny와 OpenCV를 이용하여 차량인식을 수행하고, 구글에서 개발한 오픈 소스 Tesseract-OCR을 이용해 차량번호인식하여 입출차 혹은 주차시 차량정보를 확인할 수 있다. 딥러닝 학습 알고리즘에서 전기차 번호판의 특징점을 인식하여 전기차를 판별하여 일반차량이 전기차 주차구역에 불법주차하는 것을 모니터링할 수도 있다. 출입한 차량 데이터 베이스에서 입출차 시각, 차량번호, 전기차여부등이 확인 가능하다.
본 논문에서는 심전도(ECG) 센서와 에지 컴퓨팅(Edge computing)을 활용하여 실시간 데이터와 Bayesian optimization을 통한 기계학습 알고리즘으로 재활 로봇에서 발목을 제어할 수 있는 Parameter(외골격 관련) 최적값을 출력한다. 심전도 센서 적용을 기반으로 하는 바이오 데이터 기술, 기계 학습(Bayesian optimization) 모델 접근 방식과 하드웨어 결합으로 재활 로봇 모터를 제어할 수 있는 Parameter 제공과 실시간 모터 제어 운영할 수 있도록 분석 플랫폼을 구축한다. 이 플랫폼을 이용해보다 효과적인 이동형 로봇설계 및 처리 방법을 연결할 수 있는 발판을 마련하였고, 로봇제어에 많이 사용하고 있는 매트랩 시뮬링크(Matlab simulink)를 연결할 수 있는 범용 통신 지원한다. 센서-전처리-인공지능 알고리즘-모터 제어 Parameter로 연계되는 데이터 가공과 처리 방법으로 최근 분석 기법을 적용하여 바이오 데이터 연구 활동과 이동형 재활 로봇 관련 데이터 분석 분야를 쉽게 접근할 수 있도록 한다.
MPLS 망의 경계에 위치한 레이블 에지 라우터는 다른 망과의 연동을 위해서 여러 가지 형태의 프레임을 처리할 수 있어야 한다. 라우터에서 프레임 처리 및 전달을 담당하는 포워딩 엔진은 라우터의 성능에 큰 영향을 미치는 요소이다. 본 논문에서는 여러 형태의 망과 연동 가능한 MPLS LER을 실현하기 위해서, 프로그램 가능한 이더넷 패킷 프로세서를 이용하여 포워딩 엔진을 구현하였다. 포워딩 엔진의 기반이 되는 프로그램 가능한 이더넷 패킷 프로세서에서 ATM 인터페이스를 통해서 들어오는 프레임을 처리하여 그 프레임의 목적지로 향하는 ATM 인터페이스로 보내기 위해서 이더넷 패킷 프로세서의 되돌림 기능을 사용하였다. 본 논문에서 구현된 포워딩 엔진의 성능을 프레임 되돌림 기능의 영향과 프레임을 처리하기 위해서 수행되는 명령어의 수 측면에서 실험을 통하여 분석하였다.
그리드는 기존의 컴퓨팅 환경을 대체하는 새로울 환경으로 각광받고 있다. 그러나 그리드가 원천적으로 가지고 있는 이질적인 특성으로 인한 사용상의 복잡함 때문에 일반 사용자가 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 그리드 안경에서 사용자에게 편리하고 향상된 작업 환경을 제공하고 효율적인 작업의 수행을 돕는 JCML(Job Control Markup Language)과 편집기에 대해 소개한다. JCML은 기존의 글로버스에서 사용하는 RSL을 향상시킨 작업 제어 언어이다. JCML은 표준 XML 문서 형식으로 설계되어 그리드 서비스와의 데이타 호환성을 제공하며, 작업의 표현과 의존성 정보를 표시하기 위해 GXL(Graph eXchange Language)을 이용한 그래프 방식으로 노드와 에지를 사용하여 두 노드간의 의존성을 표현한다. 그리고 JCML 편집기는 사용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 GUI 기반의 비주얼 환경을 제공하며, 끌어다 놓기와 같은 간단한 조작만으로도 복잡한 작업 지시를 수행할 수 있도록 구성되었다.
본 논문은 이종 네트워크로 구성되어 통신 시간이 상대적으로 길며 또한 지연(delay)이 일정하지 않은 그리드 환경에서 사용되는 MPI의 집합 통신(collective communication)에 관한 연구이다. 일반적으로 효과적인 집합통신에 있어서는 네트워크 정보를 이용한 통신 스케줄을 작성하고 이것에 따라서 실제로 통신하는 전략을 선택하고 있다 전통적인 그리드 집합통신 방식에 있어서도 네트워크 정보가 정확하다는 가정 하에 동일한 접근방식으로 집합통신을 수행하고 있는 상황이다. 하지만 네트워크 환경이 쉽게 변하는 그리드 환경에 있어서는 네트워크 정보가 정확하지 않거나 네트워크 fault가 발생할 경우, 전통적인 방식의 집합 통신은 그 통신 성능이 급격히 감소할 수 있다. 본 논문에서는 그리드에서 집합통신을 위한 스케줄링의 한 방법으로 TTCC(Two-Tree Collective Communication) 알고리즘을 제안한다. TTCC 알고리즘은 서로 다른 에지들로 구성된 두 개의 통신 트리를 이용해 불확실한 네트워크 상태에서도 효과적이고 신뢰성 있는 스케줄링을 제공할 수 있다. TTCC 알고리즘의 효과는 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 시뮬레이션 결과 지연(latency)이 커짐에 따라 나타날 수 있는 성능 감소량이 TTCC를 이용할 경우 종래의 스케줄링 알고리즘을 이용하는 것보다 우수한 것으로 판명되었다.
비사실적 렌더링(NPR; Non-Photorealistic Rendering)은 2차원 영상과 3차원 모델을 대상으로 하는 방법이 다르며 각각의 대상에 NPR을 적용하여 두 콘텐츠를 혼합하면 이질감이 나타나는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 객체와 영상에 있어서 각각의 대상에 카툰 및 스케치와 같은 비사실적 효과를 적용하여 조화롭게 혼합하는 기법을 제시한다. 제안 기법은 2차원 영상의 데이터를 분석하여 컬러 분포 특징을 얻고 이를 이용하여 실사 영상이나 3D 객체의 컬러 수를 줄인다. 단순화된 컬러맵과 윤곽선 에지 데이터로부터 비사실적 렌더링을 실시한다. 컬러맵 정보의 추출 및 적용 과정에서 자연스러운 장면 연출을 위해서 영상분할 과정이 필요하다. 그러나 영상분할 기법은 많은 연산을 필요로 한다. 특히 크기가 큰 입력에 대해서는 비사실적 렌더링에 많은 시간이 소요된다. 처리 시간이 많은 영상분할의 고속화를 위하여 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용한 병렬 컴퓨팅을 할 수 있는 GPGPU(General-Purpose GPU)를 사용한다. GPGPU의 사용으로 알고리즘의 수행속도를 크게 개선하였다. 또한 영상분할 후 단순화된 컬러를 추출하여 일련의 컬러맵을 생성한 뒤 3D 객체에 NPR을 적용할 때 추출해낸 컬러맵을 적용하여 2차원 영상과 3차원 객채 간의 이질감을 줄이고 조화롭게 하였다.
ISO/IEC 9594-8은 공개키 인증서 프레임워크와 속성 인증서 프레임워크를 정의하고 있다. 속성 인증서 프레임워크에서 권한 관리 기반 구조(PMI)를 다루고 있다. 권한 관리 기반 구조에서는 권한 관리를 위하여 속성 인증서를 사용함에 있어서 권한의 할당 및 명세를 독립적으로 하기 위하여 역할 할당 인증서와 역할 명세 인증서를 사용한다. 역할 명세 인증서는 권한의 명세를 포함하며, 네트워크 환경의 권한 관리를 위한 내용을 담고 있다. 신뢰도가 낮은 네트워크 환경의 권한 관리는 잠재적으로 장애가능성이 있는 노드와 에지를 포함하는 환경에서 권한 정보 전송의 신뢰성과 효율성을 얻고자하는 것이다. 각 노드는 수집된 역할 명세 관계 정보를 기반으로 하여 계층적으로 연결된 역할 명세의 권한 구조 트리를 구성한다. 본 논문에서는 역할 명세 인증서의 트리 구조화를 통한 권한 관리 비용을 계산하고 권한의 생산 및 갱신에 따른 오버헤드를 줄이도록 한다. 규모 확장성을 위해 멀티캐스팅 패킷을 사용하며, 네트워크 통신의 패킷 손실률과 네트워크에 참가 및 이탈을 반복하는 컴퓨팅 노드의 신뢰도를 감안하여 관련 성능을 분석하여, 제안된 구조의 권한 관리 기법이 보다 나은 성능을 가짐을 보인다.
클라우드 서비스와 IoT 기술의 발전은 클라우드 환경을 급격하게 변화시켰으며, 포그 컴퓨팅 그리고 F2C(Fog-to-Cloud)라는 새로운 개념으로 진화시켰다. 그러나 이기종의 클라우드/포그 레이어가 통합됨으로써, 최종 사용자 및 에지 장치에 대한 접근 제어 및 보안 관리의 문제가 발생할 수 있다. 본 논문은 의료 응급 상황에 빠르게 대처할 수 있는 의료 정보 서비스 운용을 위하여 F2C 기반 IoT 스마트 헬스 모니터링 시스템 아키텍쳐를 설계하였다. 또한, 서비스 상호운용 시 사용자의 개인 건강 정보 및 센서 정보에 대한 보안을 강화하기 위하여 역할 기반 서비스 접근 제어 기술을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여, 블록체인을 통한 역할 등록 및 사용자 역할 토큰 발행 정보를 공유하여, 역할 기반 접근 제어가 이루어짐을 보였다. 최종 사용자는 가장 응답 시간이 빠른 장치로부터 서비스를 받을 수 있으며, 역할에 따른 서비스 접근 제어를 수행함으로써, 데이터에 대한 직접적인 접근을 최소화하고, 개인정보에 대한 보안성을 강화할 수 있다.
압축한 비디오 데이타를 전송할 때 인터넷과 같이 네트워크 채널이 불안정한 경우 패킷이 분실될 가능성이 높다. 패킷 분실은 연속적 비트 열에 오류가 발생하는 버스트 오류 형태로 일어난다. 본 논문에서는 버스트 오류를 은닉 처리하는데 효과적인 오류 내성 기법을 적용하는 동시에 데이타 숨김을 이용하여 디코더의 계산 복잡도를 줄인 빠른 오류 은닉 방법을 제안한다. 오류 은닉 효과를 높이기 위해, 인코더에서는 네트워크 채널의 버스트 오류에 강건하도록 비디오 데이타에 공간적, 시간적 영역에 대한 오류 내성 기법을 적용한다. 공간적 오류 내성 기법으로는 패킷 분실이 발생한 오류 블록을 분리하는데 효과적인 블록 셔플링을 적용하고 시간적 오류 내성 기법으로는 움직임 벡터의 프레임간 패리티 비트를 데이터 숨김 방법으로 내용 데이타에 삽입, 전송하여 디코더에서 분실된 패킷을 처리한다. 비디오 데이타는 전송 후 디코더에서 오류 은닉 처리하는데 디코더에서 주변 정보를 이용하여 오류 비디오 블록을 보간하는 것은 계산이 복잡하여 비용이 많이 든다. 따라서 본 연구에서는 비디오 인코딩 단계에서 비디오 블록의 에지 특징을 추출 후 이 특징 데이타를 원 데이타에 숨겨 전송하고 전송 시 비디오 데이타가 손상되면 디코더에서 숨겨 온 비디오 블록의 특징을 추출하여 쌍선형 보간법을 통해 전송 시 발생한 오류를 은닉 처리한다. 데이타 숨김을 이용하면 디코더의 계산 복잡도는 낮아진다. 본 논문의 실험 결과는 제안 방법이 비디오의 패킷 분실이 30%에 달하는 경우에도 이를 은닉 처리하여 인지 가능한 품질의 비디오 데이타를 보장한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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