CAN(Controller Area Network) 모듈의 탑재 여부와 관계없이 각 회사의 농기계관리에 범용으로 적용할 수 있는 부착형의 스마트어댑터를 설계 및 구현하였다. 스마트어댑터는 리눅스 환경에서 농기계관리 소프트웨어가 동작하는 메인보드(라즈베리파이3B)와 전원 조정과 상태 센싱을 위하여 자체 개발한 인터페이스 보드로 구성된다. 상태 모니터링을 위하여 스마트어댑터와 농기계의 센서들 사이에 시리얼입력을 이용하는 센싱 인터페이스를 정의하였으며, 진단을 위하여 농기계의 상태 다이어그램을 정의하였다. 스위치의 온/오프 접점을 이용하여 농기계의 센서를 시뮬레이션 하는 판넬을 제작하였으며, 시뮬레이터 판넬에서 농기계의 각 상태를 입력함으로 상태 모니터링과 진단 기능을 확인하였다.
Synthetic Aperture Radar (SAR) observations are powerful tools to monitor surface's displacement very accurately, induced by earthquake, volcano, ground subsidence, glacier movement, etc. Especially, radar interferometry (InSAR) which utilizes phase information related to distance from sensor to target, can generate displacement map in line-of-sight direction with accuracy of a few cm or mm. Due to decorrelation effect, however, degradation of coherence in the InSAR application often prohibit from construction of differential interferogram. Offset tracking method is an alternative approach to make a two-dimensional displacement map using intensity information instead of the phase. However, there is limitation in that the offset tracking requires very intensive computation power and time. In this paper, efficiency of parallel computing has been investigated using high performance computer for estimation of glacier velocity. Two TanDEM-X SAR observations which were acquired on September 15, 2013 and September 26, 2013 over the Narsap Sermia in Southwestern Greenland were collected. Atotal of 56 of 2.4 GHz Intel Xeon processors(28 physical processors with hyperthreading) by operating with linux environment were utilized. The Gamma software was used for application of offset tracking by adjustment of the number of processors for the OpenMP parallel computing. The processing times of the offset tracking at the 256 by 256 pixels of window patch size at single and 56 cores are; 26,344 sec and 2,055 sec, respectively. It is impressive that the processing time could be reduced significantly about thirteen times (12.81) at the 56 cores usage. However, the parallel computing using all the processors prevent other background operations or functions. Except the offset tracking processing, optimum number of processors need to be evaluated for computing efficiency.
This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle dynamic state estimation algorithm for urban autonomous driving. In an autonomous driving, state estimation of host vehicle is important for accurate prediction of ego motion and perceived object. Therefore, in a situation in which noise exists in the control input of the vehicle, state estimation using sensor such as LiDAR and vision is required. However, it is difficult to obtain a measurement for the vehicle state because the recognition sensor of autonomous vehicle perceives including a dynamic object. The proposed algorithm consists of two parts. First, a Bayesian rule-based static obstacle map is constructed using continuous LiDAR point cloud input. Second, vehicle odometry during the time interval is calculated by matching the static obstacle map using Normal Distribution Transformation (NDT) method. And the velocity and yaw rate of vehicle are estimated based on the Extended Kalman Filter (EKF) using vehicle odometry as measurement. The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment, and is verified with data obtained from actual driving on urban roads. The test results show a more robust and accurate dynamic state estimation result when there is a bias in the chassis IMU sensor.
클라우드 컴퓨팅 기술의 발전으로 가상 환경을 기반으로 서비스를 제공하는 컨테이너 기술 또한 발전하고 있다. 컨테이너 오케스트레이션 기술은 클라우드 서비스를 위한 핵심적인 요소이며, 대규모로 구성된 컨테이너를 빌드, 배포, 테스트하는데 자동화로 관리하기 위한 중요한 핵심 기술이 되었다. 최초 구글에 의해 설계되었고, 현재 리눅스 재단에 의해 관리되고 있는 쿠버네티스는 컨테이너 오케스트레이션 중에 하나이며 사실상 표준으로 자리 매김을 하고 있다. 하지만 컨테이너 오케스트레이션 중 쿠버네티스의 사용이 증가하고 있음에도 불구하고, 보안 취약점에 의한 사고사례도 또한 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 쿠버네티스의 취약점을 연구하고, 위협 분석을 통해 개발 초기 또는 설계 단계에서부터 보안을 고려할 수 있는 보안 정책을 제안한다. 특히, STRIDE 위협 모델링을 적용하여 보안 위협을 분류함으로써 구체적인 보안 가이드를 제시하고자 한다.
This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle position correction algorithm for urban autonomous driving. Real Time Kinematic (RTK) GPS is commonly used in highway automated vehicle systems. For urban automated vehicle systems, RTK GPS have some trouble in shaded area. Therefore, this paper represents a method to estimate the position of the host vehicle using AVM camera, front camera, LiDAR and low-cost GPS based on Extended Kalman Filter (EKF). Static obstacle map (STOM) is constructed only with static object based on Bayesian rule. To run the algorithm, HD map and Static obstacle reference map (STORM) must be prepared in advance. STORM is constructed by accumulating and voxelizing the static obstacle map (STOM). The algorithm consists of three main process. The first process is to acquire sensor data from low-cost GPS, AVM camera, front camera, and LiDAR. Second, low-cost GPS data is used to define initial point. Third, AVM camera, front camera, LiDAR point cloud matching to HD map and STORM is conducted using Normal Distribution Transformation (NDT) method. Third, position of the host vehicle position is corrected based on the Extended Kalman Filter (EKF).The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment and showed better performance than only lane-detection algorithm. It is expected to be more robust and accurate than raw lidar point cloud matching algorithm in autonomous driving.
서버 클러스터에서 부하 분산기는 사용자의 요청을 각 서버로 분산시키는 역할을 한다. 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server)는 소프트웨어적으로 사용되는 부하 분산기로서 여러 가지 스케줄링 방식들을 가지고 있다. 그러나 부하 분산 시에 서버의 유동적인 부하 정보를 반영하지 못하는 단점이 있다. 이에 개선된 방식으로 서버의 동시 연결 개수에 따라 상한계(Upper Bound)와 하한계(Lower Bound)를 설정하고, 요청을 분산하는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling)이 존재한다. 그러나 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔 수 있음에도 불구하고 이 값들이 고정되어 있다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 기존 부하 분산 방법의 단점을 극복하는 서버 전력 정보에 기반한 스케줄링 방식을 제안한다. 제안된 방식은 서버의 부하 정보를 기반으로 에너지를 추정하고 전력 수치를 기반으로 LVS의 가중치 테이블을 주기적으로 갱신한다. 그리고 부하 분산기는 클라이언트로부터 요청 받은 트래픽을 각 서버의 에너지 소모 상태에 따라 적용시킴으로써 에너지 소모가 최소화되도록 부하를 분산한다. 또한 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔수 있음을 고려하여 상한계와 하한계를 설정하지 않고 서버의 상태에 따라 적절하게 요청이 분배되도록 하였다. 15대의 PC를 사용하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과는 기존 부하 분산 알고리즘 중 성능이 가장 좋은 알고리즘에 비해 서버의 성능이 동일한 경우 성능 및 소비전력 면에서 거의 동등하였고, 서버의 성능이 상이한 경우 50.2% 성능 향상 및 27.3% 소비 전력 절감을 확인하였다.
ICT 융합 스마트팜 내의 환경계측 센서, 영상 및 사양관리 시스템의 증가에도 불구하고 이들 장비에서 확보되는 데이터를 적절히 유효하게 활용하는 기술이 미흡한 실정이다. 돈사의 경우 가축의 복지수준, 성장 변화를 실시간으로 모니터링 및 예측할 수 있는 데이터 분석 및 모델링 기술 확보가 필요하다. 이를 위해선 가축의 생리적 변화 및 행동적 변화를 조기에 감지하고 가축의 복지수준을 실시간으로 감시하고 분석 및 예측 기술이 필요한데 이를 위한 대표적인 정보 통신 공학적 접근법 중에 하나가 Data mining 이다. Data mining에 대한 연구 수행에 필요한 다양한 소프트웨어 중에서 Open source로 제공이 되는 4가지 도구를 비교 분석하였다. 스마트 돈사 내에서 열환경 모델링을 목표로 한 데이터 분석에서 고려해야할 요인으로 데이터 분석 알고리즘 도출 시간, 시각화 기능, 타 라이브러리와 연계 기능 등을 중점 적으로 분석하였다. 선정된 4가지 분석 도구는 1) R(https://cran.r-project.org), 2) OpenCV(http://opencv.org), 3) OpenNN (http://www.opennn.net), 4) Orange(http://orange.biolab.si) 이다. 비교 분석을 수행한 운영체제는 Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS(X64)이며, CPU의 클럭속도는 3.6 Ghz, 메모리는 64 Gb를 설치하였다. 개발언어 측면에서 살펴보면 1) R 스크립트, 2) C/C++, Python, Java, 3) C++, 4) C/C++, Python, Cython을 지원하여 C/C++ 언어와 Python 개발 언어가 상대적으로 유리하였다. 데이터 분석 알고리즘의 경우 소스코드 범위에서 라이브러리를 제공하는 경우 Cross-Platform 개발이 가능하여 여러 운영체제에서 개발한 결과를 별도의 Porting 과정을 거치지 않고 사용할 수 있었다. 빌트인 라이브러리 경우 순서대로 R 의 경우 가장 많은 수의 Data mining 알고리즘을 제공하고 있다. 이는 R 운영 환경 자체가 개방형으로 되어 있어 온라인에서 추가되는 새로운 라이브러리를 클라우드를 통하여 공유하기 때문인 것으로 판단되었다. OpenCV의 경우 영상 처리에 강점이 있었으며, OpenNN은 신경망학습과 관련된 라이브러리를 소스코드 레벨에서 공개한 것이 강점이라 할 수 있다. Orage의 경우 라이브러리 집합을 제공하는 것에 중점을 둔 다른 패키지와 달리 시각화 기능 및 망 구성 등 사용자 인터페이스를 통합하여 운영한 것이 강점이라 할 수 있다. 열환경 모델링에 요구되는 시간 복잡도에 대응하기 위한 부가 정보 처리 기술에 대한 연구를 수행하여 스마트팜 열환경 모델링을 실시간으로 구현할 수 있는 방안 연구를 수행할 것이다.
개인 컴퓨팅 환경은 사용자에 특화된 응용프로그램 및 설정, 사용자 데이타 등을 총칭하는 개념으로써, 노트북, UMPC 등의 휴대용 컴퓨팅 H/W는, 어떤 곳에서도 항상 개인에게 특화된 컴퓨팅 환경에서 작업 가능하도록 소형화, 경량화가 진행되고 있다. 그러나, 최근 가상화 기술 및 휴대용 스토리지 기술을 이용한 다양한 개인 컴퓨팅 환경 이동성 지원 기술이(c.f. VMWare Pocket ACE[1], Mojopac[2], u-PC[3] 등) 등장함으로써, 공용 PC 상에 자신의 컴퓨팅 환경을 로딩하여 사용할 수 있도록 지원하는 기술이 주목받고 있다. 특히, 본 논문의 이전 연구로써, u-PC[3]에서는 UPnP 및 iSCSI 프로토콜을 이용하여 사용자 영역 네트워크(PAN)상에서 자동 검색 및 구성이 가능한 무선 스토리지 기술과, Windows 운영체제 상에서 구동 가능한 개인 컴퓨팅 환경 이동성지원 기술을 제안하였다. 그러나, 기존의 u-PC 기술에서는, Windows 운영체제 상 Filter Driver 계층에서 IRP(I/O Request Packet) forwarding을 이용하여 개인 컴퓨팅 환경의 이동성 지원 기술을 구현함으로써, 제한적인 응용 프로그램만 구동 가능한 한계점이 있었다. 본 논문에서는 Windows 운영체제 상 System Call Hooking 기법을 이용하여 운영체제 가상화 기술을 구현하고, 개인 컴퓨팅 환경의 이동성을 지원함으로써, 기존 논문에서의 한계성을 극복하였으며, VMWare Pocket ACE, Mojopac 등의 단점인 개인 컴퓨팅 환경의 구동 초기화 오버 헤드를 극복하였다. 또한, Ultra Wide Band (UWB) 기반 고속 무선 네트워크 상 적용 가능한 무선스토리지 기술을 개발하고, 개선된 u-PC 플랫폼을 연동하여 다양한 형태의 개인 컴퓨팅 환경 사용 모델을 제시함으로써 기술의 적용성을 검증하였다.
안드로이드 플랫폼은 리눅스 2.6 커널을 기반으로 강력한 운영체제와 포괄적 라이브러리, 멀티미디어 환경, 사용자 인터페이스, 폰 애플리케이션 등을 제공한다. 안드로이드는 개방형 운영체제이기 때문에, 어느 벤더기기에든 탑재가 가능하다. 현재 스마트폰뿐만 아니라 넷북, 네비게이션, 카 PC, 태블릿 PC, 산업용 PC 등 여러 분야에서 사용되고 있다. 안드로이드를 다른 기기에 탑재하거나 안드로이드 플랫폼에 새로운 디바이스를 탑재하려면 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 하드웨어 장치에서 발생한 데이터가 최상위 애플리케이션까지 전달되는 과정과 안드로이드 플랫폼이 하드웨어 디바이스를 관리하는 체계를 분석하고, WiFi 디바이스를 탑재하는 절차를 안드로이드 및 드라이버 컴파일 환경구축, 커널에서 WiFi 사용을 위한 프로토콜 지원, WiFi 디바이스를 커널에 탑재, 안드로이드 플랫폼에 디바이스 드라이버 등록, WiFi 관리서비스 데몬(wpa_supplicant)과 IP 할당서비스 데몬(dhcpcd) 등록, 데몬(wpa_supplicant)과 HAL의 통신을 위한 소켓 생성으로 제시하고 있다. 실험에서는 본 논문에서 제시한 방법을 이용하여 ARM 계열과 X-86 계열의 안드로이드 플랫폼에 WiFi 디바이스를 탑재했다. 안드로이드 플랫폼에 디바이스 탑재 시에는 안드로이드의 소프트웨어 계층을 이해하는 것이 매우 중요하며, 이러한 경험은 안드로이드 플랫폼에 새로운 디바이스를 탑재할 때에도 많은 도움이 될 것이다.
인터넷이 급속도로 발전하고 일반 텍스트 환경의 인터넷 서비스들의 WWW(World Wide Web)환경으로 바뀌어 가면서 쉬운 사용 환경으로 인한 인터넷 응용 서비스의 사용자들도 급속히 증가하고 있다. 따라서, 사용자들이 인터넷을 이용하면서 상대방에게 메시지를 보낼 수 있는 전자 메일 서비스를 이용하는 경우도 크게 증가하고 있다. 웹 기반 전자우편 시스템은 계정과 서비스를 제공하는 서버와 사용자와의 인터페이스 역할을 하는 클라이언트로 구성되며 웹 브라우저가 클라이언트의 역할을 담당한다. 즉, 일반 메일서버에 계정을 만들 수 없는 일반 사용자들이 웹 환경을 통하여 메일서비스를 제공받을 수 있도록 하는 것이다. 본 논문에서는 웹을 기반으로 하는 전자 우편 시스템을 설계하였으며, 인터넷 익스플로러(Internet Explorer)를 기반으로 하는 사용자 환경과 리눅스 시스템을 기반으로 기존 전자 우편 시스템의 문제점을 해결하고 저렴한 가격으로 큰 기대효과를 만족시켰다. 스팸으로 등록된 메일 처리, 다중 메일 처리 등을 통한 효율적인 사용자 편의성을 제공하고, 메일의 폭주와 사용자의 급증으로 인한 시스템 저하 현상을 극복하는 효율적인 메일 서비스 엔진을 구현해서 시스템의 안정성을 제공하는 전자 우편 시스템을 개발한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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