최근 하루가 다르게 증가하는 이동전화 가입자의 통화 품질을 보장하기 위해CDMA중계기의 중요도가 증가하고 있으며 자동화된 모니터링 시스템의 필요성이 대두되었다. Embedded Internet하에 CDMA중계기를 임베디드 리눅스 시스템과 연동하여 리눅스 커널 레벨에서의 모니터링 방안으로 EKMM(Embedded internet based Kernel level Monitoring Modules)시스템을 제시한다. 본 시스템은 SA-1110 마이크로 프로세스로 구현된 하드웨어에 시리얼 디바이스 드라이브와 네트웍 디바이스 드라이브를 설계하였다. 또한 리눅스 커널을 재구성하며 동적 로딩 방식으로 EKMM이 탑재되어 기존의 중계기 임베디드 시스템 보다 기능 확장성이 뛰어나고 성능이 향상된 중계기 모니터링 시스템을 설계 구현하였다.
최근 시각 관련 측정기 개발에 대한 국내의 관심이 높아지고 있다. 이에 본 논문은 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문 소프트웨어와 하드웨어 시스템을 개발하였다. 광학 부문으로부터 나오는 영상 을 이용하여 전자 부문 시스템에서 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려 줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 잠재적으로 크게 줄일 수 있을 것이다. 전자 부문 시스템은 소프트웨어와 하드웨어의 두 부분으로 나뉘어 개발되었는데, 소프트웨어 부분은 형태학적 필터링과 그레이 레벨의 신호 강조 기술 등을 이용하여 행해짐으로써, 보다 향상된 굴절력 치수를 도출할 수 있게 개발하였고, 하드웨어 부분은 기존의 시스템들과 동일한 기능을 수행함과 동시에 하드웨어의 변경 없이도 소프트웨어의 변경을 자유롭게 행할 수 있도록 구성하여 개발기간을 크게 줄일 수 있고 나아가 응용 확장 등도 용이하다는 장점을 가지게 되었다. 그리하여 전자 부문 시스템은 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.
5G 시스템은 혁신적인 발전을 거듭하며 강력해진 기술 표준을 근간으로 초광대역 이동형 데이터 서비스, 대규모 사물통신 서비스 등을 제공하고 있다. 본 논문에서는 SW를 기반으로 한 5G의 기술 개발 방법론을 제안한다. 또, 실제 환경에서 차세대 모바일 네트워크의 성능 분석이 가능한 SW 기반의 시스템 레벨 테스트베드 및 모니터링 프로그램을 OAI(Openairinterface) 5G 연구 단체의 오픈소스를 이용하여 구현한다. 기존 하드웨어 위주의 단일 칩 시스템(SoC)을 이용한 구현은 손상되기가 쉽고 유지보수가 힘들다는 단점이 있다. 하지만 기존 하드웨어 칩을 소프트웨어 기반인 소스코드로 구현하면 유지 보수가 용이하다는 장점뿐만 아니라 하드웨어가 변경되더라도 다른 하드웨어에 호환되는 이식성 때문에 생산성이 높아지며 비용 절감의 효과도 기대할 수 있다.
본 논문은 음성으로 다이얼링하는 시스템으로써, 화자종속 한국어 숫자음을 인식을 하기 위한 하드웨어를 구성한 논문이다. 음성 다이얼링 시스템은 충격계수를 이용하여 한국어 숫자음을 인식하도록 하였다. 여기서 제안한 음성 다이얼링 시스템은 적분기, 레벨분별회로 그리고 인식프로그램으로 구성하였다. 아날로그 음성 신호는 차단 주파수 4.5(kHz)를 지닌 저주파 필터를 통해 음성 다이얼링 시스템에 입력하였다. 화자 종속 한국어 숫자음 인식은 하드웨어 시스템에 의해 확실하게 인식 되었음을 확인하였다. 실험결과는 한국어 숫자음 음성인식에 대해 평균 64(%)의 인식율이 나왔고, 숫자음 /사/, /오/, /육/, /칠/, /구/, /영/에 대해서는 100(%)의 인식율을 나타내었다.
최근 시각 관련 측정기 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문에 연동될 굴절력 측정 알고리즘을 개발하였다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용하여 자동 시각 굴절력 측정 시스템에 연동될 측정 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서는 광학계로부터, 도출된 영상으로부터 첫째로 형태학적 필터링 처리를 행하여 처리가 어려운 원 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔준 후 영상에 가해주는 그레이 수준 한계 기법을 통해 신호를 강조함으로써 영상의 그레이 값 분포가 다양함으로 인해서 발생되는 오차를 줄이게 된다. 그리하여 본 전자 부문 소프트웨어는 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.
스케줄링은 CDFG 내의 각 연산에 우선순위 관계를 유지하면서 연산이 수행될 제어스텝을 할당하는 과정으로 합성된 하드웨어의 성능에 직접적인 영향을 미치는 중요한 단계이다. 본 논문에서는 자원제한 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 주어진 그래프를 분석하여 연산유닛의 개수를 결정하고 이에 따라 각 연산을 제어스텝에 할당한다. 스케줄링 과정 중에 상대적으로 부족한 연산유닛과 여유 있는 연산유닛을 구별하여 연산유닛의 수를 조절한 후 반복적으로 성능개선을 시도하게 된다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 모의실험을 수행하였고 그 결과는 기존의 방법들에 비해 우수함을 알 수 있었다.
최근 저장장치로 하드 디스크를 대치하고 있는 플래시 메모리 저장장치는 물리적 특성이 하드디스크와 다르다. 이러한 플래시 메모리 저장장치의 성능을 향상시키기 위해 운영체제 및 파일시스템의 여러 계층에 걸쳐 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 파일 삭제시 무효화되는 페이지 정보를 상위 계층에서 전달받아 이를 저장하고 활용하는 플래시 메모리 저장장치의 구조를 제안하고 해당 시스템의 성능 및 영향에 대해 연구하였다. 제안하는 시스템은 페이지 무효 정보를 블록 병합, 웨어 레벨링 등에 활용하고 이에 따라 시스템의 성능을 효과적으로 향상시키는 것으로 나타났다.
소프트웨어의 재사용은 소프트웨어 개발의 품질과 생산성을 높이고 개발 비용을 절감할 수 있다. 소프트웨어 재사용을 위해서 가장 중요한 것은 소스 코드에서 재사용성이 높은 모듈을 추출하기 위해 모듈화에 적합한 소스 코드를 식별해야 한다. 이를 위해서 우리는 코드 가시화를 적용한다. 정량적 지표인 응집도 지표와 추출하여 코드의 복잡도와 재사용성을 판단한다. 본 논문에서는 객체 지향 패러다임에서 응집도를 재정의 하여 제안하고 모듈 단위를 메소드로 정의하여 모듈의 응집도를 추출한다. 이를 통해 모듈화가 가능한 코드의 재사용과 복잡한 코드의 리팩토링이 가능하도록 한다.
본 연구에서 개발한 노변 영상(roadside image) 취득 시스템은 효율적으로 도로 시설물들을 관리하기 위함이다. 복잡하고 긴 구간의 도로에 존재하는 도로 시설물을 인력을 사용하여 조사하기에는 많은 시간과 비용이 소요된다. 도로를 따라 움직이는 차량을 이용하는 경우에는 적은 인원과, 단시간에 노변에 설치된 시설물 등의 현황과 상태를 조사 할 수 있으며 도로 주변의 다양한 정보를 알 수가 있다. 또한, 차량에 장착된 GPS/INS 통합시스템을 사용하여 해당 영상의 정확한 위치 정보를 획득 할 수 있다. 그러나 선명한 영상을 취득하기 위해서 야외의 다양한 조건을 만족시키는 카메라와 렌즈의 선정이 중요하며, 이에 따른 동기화 장치(synchronization device)와 영상 획득 프로그램의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 경기도 고양시를 대상으로 시험을 실시하였으며, 현재 시판되고 있는 최신의 다양한 종류의 카메라와 렌즈를 차량에 장착한 후 영상을 취득하여 연구에 적합한 하드웨어를 선정하였다. 또한 동기화 장치를 사용하여 DMI(Distance Measuring Instrument)에서 발생되는 트리거 신호를 입력받아 일정한 거리마다 영상을 취득하는 S/W와 동기화 장치의 성능을 테스트하였다. 취득된 노변 영상의 위치 정확도를 테스트하기 위해 DGPS 방법을 이용하여 후처리 하였으며, 레벨 2수준의 교통주제도에 차량의 이동궤적과 도로의 선형을 중첩하여 육안으로 비교 분석하였다. 취득된 노변 영상을 분석하여 지상 모니터링 분야에서 도로 주변 시설물의 변화 탐지에 이용이 가능한 대상 시설물 목록을 선정하였으며 매우 효율적으로 도로의 유지관리에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
지능형 서비스 로봇(Intelligent Service Robots)이란 스스로 주변 환경을 모니터링 하고, 문제 상황 발생시 해결 방안을 마련하여 사용자에게 적절한 서비스들을 제공해 주는 로봇을 말한다. 그러나 로봇이 접할 수 있는 다양한 환경과 상황, 문제들을 미리 예측하여 필요한 모든 기능들을 내부에 포함시키기는 어렵다. 로봇 내부에는 환경에 맞는 필요한 기능들만 가지도록 하고, 필요에 따라 새로운 기능들을 증식 시켜 줄 수 있는 자가 성장 소프트웨어(Self-Growing Software)를 개발함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 본 논문은 자가성장 소프트웨어가 외부로부터 필요 기능 수행을 위한 서브아키텍처(컴포넌트의 조합 패턴)의 획득을 브로커를 통해 수행 할 때, 기능적인 측면뿐 아니라 품질특성과 환경을 고려하여 적절한 서브아키텍처를 선택하는 방법에 관한 것이다. 사용자의 품질 요구를 고려하여 기능수행에 가장 적합한 서브아키텍처를 추론하기 위해 사용품질요구(Quality-Attributes In Use) 온톨로지를 구축하였고, 컴포넌트 조합 선택을 위해 추상화된 레벨 선택 및 구체적 레벨 선택의 2단계 선택 기법을 개발하였다 추상화된 레벨에서는 상위단계 목표를 기반으로 서브아키텍처의 특성들을 추론하고, 구체적 레벨에서는 컴포넌트 자체의 사용품질요구에 부합하는 특성들을 기반으로 실제 서브아키텍처를 검색한다. 이러한 방법을 통해 사용자의 목표나 상황에 따라 달라지는 품질 요구사항을 반영하여 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 로봇의 기능 증식 시에 사용자의 목표에 좀 더 부합하는 기능 선택이 가능하고, 사용자의 요구와 소프트웨어 기능 표현 및 해석상의 차이를 극복할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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