단순 다각형 내부의 두 점 p와 q가 주어질 때 다음의 문제를 고려할 수 있다. (1) 다각형에서 p와 q 둘 다로부터 가시적인 점들의 집합을 구하라. (2) p와 q 둘 중의 적어도 하나로부터 가시적인 점들의 집합을 구하라. 이 문제들은 두 가시성 다각형 사이의 교집합과 합집합을 구하는 문제에 해당한다. 본 논문에서는 재구성가능한 메쉬(RMESH)에서 이 문제들을 해결하는 알고리즘을 고려한다. 일반적인 두 다각형의 교차 영역을 구하는 알고리즘[1]을 이용하면, 두 가시성 다각형의 교집합을 구하는 문제를 O($n^3$) 크기의 RMESH에서 상수 시간에 해결할 수 있다. 여기서 n은 두 가시성 다각형의 꼭짓점 개수의 합이다. 본 논문에서는 가시성 다각형의 특성을 이용하여 평면 분할 그래프를 O($n^2$) 크기의 RMESH에서 상수 시간에 구축하고, 이를 통해 두 가시성 다각형의 교집합뿐만 아니라 합집합도 O($log^2n$) 시간에 구하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 기존의 결과에 비해 병렬 알고리즘의 비용을 나타내는 프로세서-시간 곱 지표를 O($n^3$)에서 O($n^2log^2n$)으로 개선한다.
Park, Cheol-Woo;Kim, Jin-ho;Seo, Yu-Kyeong;Lee, Sae-Rom;Kang, Ju-Hee;Oh, Song-Hee;Kim, Gyu-Tae;Choi, Yong-Suk;Hwang, Eui-Hwan
Imaging Science in Dentistry
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제47권3호
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pp.165-174
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2017
Purpose: This study was performed to investigate the influence of object shape and distance from the center of the image on the volumetric accuracy of cone-beam computed tomography (CBCT) scans, according to different parameters of tube voltage and current. Materials and Methods: Four geometric objects(cylinder, cube, pyramid, and hexagon) with predefined dimensions were fabricated. The objects consisted of Teflon-perfluoroalkoxy embedded in a hydrocolloid matrix (Dupli-Coe-Loid TM; GC America Inc., Alsip, IL, USA), encased in an acrylic resin cylinder assembly. An Alphard Vega Dental CT system (Asahi Roentgen Ind. Co., Ltd, Kyoto, Japan) was used to acquire CBCT images. OnDemand 3D (CyberMed Inc., Seoul, Korea) software was used for object segmentation and image analysis. The accuracy was expressed by the volume error (VE). The VE was calculated under 3 different exposure settings. The measured volumes of the objects were compared to the true volumes for statistical analysis. Results: The mean VE ranged from -4.47% to 2.35%. There was no significant relationship between an object's shape and the VE. A significant correlation was found between the distance of the object to the center of the image and the VE. Tube voltage affected the volume measurements and the VE, but tube current did not. Conclusion: The evaluated CBCT device provided satisfactory volume measurements. To assess volume measurements, it might be sufficient to use serial scans with a high resolution, but a low dose. This information may provide useful guidance for assessing volume measurements.
WiBro의 핸드오버는 IEEE 802.16e 기반인 하드 핸드오버 방법이고 핸드오버시 주위 neighbor advertisement 메시지에서 주위 cell의 상태와 RAS(Radio Access Station) ID를 확인하여 핸드오버를 한다. 이때 주변 RAS로 HO-notification 메시지를 보낸다. 예상되는 RAS로 HO-notification 메시지를 보냄으로써 불필요한 signal이 많이 발생하게 되고 핸드오버 수행 시 packet 손실이 발생한다. 이로 인하여 서비스의 품질저하가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 LPM(Last Packet Marker) 핸드오버 방법이 제안되었다. LPM 핸드오버는 핸드오버 동안 미리 data packet을 저장하기 때문에, seamless 핸드오버를 지원한다. 또한, GPS를 이용하여 PSS(Portable Subscriber Station)의 위치를 파악함으로써, 이동이 예상되는 RAS를 예측하는 방법과 선인증 과정을 이용하여 이동하고자 하는 RAS를 미리 예약하는 방법들이 제안되고 있다. LPM 핸드오버 방법과 선인증 과정을 이용한 방법은 PSS와 RAS에 부담을 주고, 많은 traffic이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 PSS 이동 예측 알고리즘을 제안한다. PSS가 history cache를 가지고 있고 history cache가 가지고 있는 과거의 핸드오버 data와 비교하여 target RAS를 정하고 HO-notification-RSP 메시지를 target RAS로부터 받을 때 crossover node에 target RAS를 알림으로써 serving RAS와 target RAS로 data 패킷을 bicast하고 target RAS는 buffer에 저장하였다가 핸드오버 완료시 전송함으로써 패킷 손실을 막고 불필요한 시그널링 트래픽을 막는 알고리즘을 제안하였다. 시그널링 트래픽은 history cache가 성공시 약 48%의 traffic이 감소되었고 history cache 실패시 약 기존 핸드오버 보다 약 6%의 traffic이 증가되었다.
본 논문에서는 인체 감지형 자기장 코일의 감지거리 13.4mm를 이용한 디지털 잠금장치 설계에 관한 연구를 하고자 한다. 현재 사용되는 디지털 잠금장치와는 다르게 실외 케이스는 기존의 고유번호 입력버튼, 조명, 보호 커버, 해당 pcb, 외곽 케이스, 데이터 전송 케이블 등이 삭제되고 구동전원 ON/OFF 스위치와 비상 단자로만 구성하였다. 실내 케이스는 내부에 설치 된 자기장 코일기판이 유리문 몸체에 밀착된 상태로 12mm 간격의 맞은편 실외에서 전송되는 전기적 저항 값을 감지하면 그에 대응하는 유도전류가 흐르게 된다. 이때, 해당 원형 코일의 주파수 변환이 이루어지면 자기장 코일은 센서의 역할을 수행하게 된다. 센서로서의 자기장 코일은 인체가 감지되기 전과 감지 후에 출력되는 발진 주파수의 크기 변화를 감지하고 2,000%이상 증폭시켜 디지털 신호로 변환 조합한 다음 전용 소프트웨어에 전송하여 내장된 고정 데이터와 비교하여 검색하는 역할을 한다. 연구결과 자기장 코일 $12.8{\emptyset}$ 기준으로 인체의 터치 면적에 따른 감지시간은 30% 대비 0.08sec, 80% 대비 0.03sec이며 감지거리는 13.4mm로 최고 수준으로 측정되었다.
지능형 네트워크 로봇은 다양한 환경에서 네트워크 시스템과 연계하여 인간과 상호작용을 하며, 상황에 따라 주어진 역할을 수행한다. 유비쿼터스 환경에서 동작하는 네트워크 기반의 URC 로봇은 분산 컴퓨팅 환경에서 클라이언트 로봇의 기능을 서버로 분산시킴으로써 클라이언트 로봇을 경량화하는 장점을 갖는다. URC 로봇 환경 중에서 SOMAR는 서버-클라이언트 환경에서 서비스 지향기법으로 로봇 소프트웨어를 개발하기 위해 제안되었다. 본 논문에서는 URC 로봇 환경에서 사용 가능한 SOMAR 로봇 클라이언트를 소개하고 그 구현을 보인다. SOMAR 로봇 클라이언트는 디바이스 서비스 계층과 로봇 서비스 계층을 갖는다. 이 중 디바이스 서비스는 디바이스를 제어하는 서비스이고, 로봇 서비스는 다수의 디바이스 서비스를 결합하여 생성된 로봇이 제공하는 서비스를 추상화시킨 것이다. 또한 본 논문에서는 디바이스와 로봇 서비스의 결합 관계를 표현하기 위해 RSEL (Robot Service Executing Language)을 이용하였다. 서비스 결합을 기술한 RSEL 문서는 변환기를 통해 클라이언트 시스템 언어로 변환하고 컴파일링하여 로봇 클라이언트 시스템에 업로드한다. SOMAR 클라이언트 시스템은 호스트/타겟 구조를 갖는 내장형 시스템에 적용하기가 용이하며, RSEL 처리 엔진에 대한 부담을 줄여서 로봇 클라이언트를 경량화시켰다.
우리 농촌은 시장개방화와 생산 비용 상승으로 수익성 악화에 직면하고 있다. 최근, 정부는 농업 및 농촌의 보유자원과 정보통신기술을 결합한 6차산업의 활성화를 독려하고 있다. 이에 따라 시설 원예 작물의 생육 환경을 원격 모니터하고 제어할 수 있는 '스마트 그린하우스' 보급에 투자를 하고 있다. 본 과제의 목표는 하우스를 이동하는 작물 생장 모니터링 시스템을 개발하는 것이다. 이 시스템은 이동형 센싱 모듈, 제어 모듈, 서버 PC로 구성된다. 이동체는 고해상도 IP 카메라, 온습도 센서, 아이파이 중계기를 포함하고 있다. 이 장치는 그린 하우스 천정에 매달린 레일에 걸려 굴러간다. 제어 모듈은 임베디드 PC, PLC, 와이파이 라우터, 그리고 이동체를 끌기위한 BLDC 모터를 포함한다. 그리고 서버 PC는 통합 농장관리 소프트웨어, 홈페이지, 그리고 작물의 영상과 환경정보가 저장된 데이터베이스를 포함한다. 이동체는 하우스 내에서 넓게 이동하며 여러 정보를 수집한다. 서버는 이 정보들을 저장하고 직거래 장터 웹 페이지를 통해 고객에게 제공한다. 이 시스템은 농부들이 하우스의 환경을 제어하고 온라인 시장에 그들의 작물을 판매하는데 도움을 줄 것이다. 궁극적으로 농가 소득증대에 기여할 수 있을 것이다.
현재 개발된 GPU 가상화 기술은 모두 미세한 시분할 기법에 의한 스케줄링을 사용하기 때문에 어플리케이션 실행을 위한 오버헤드를 필요 이상으로 유발한다. 또한 이들은 가상 머신 모니터에 GPU 컴퓨팅 API를 포함하고 있어서, 가상 머신 모니터의 이식성이 약하다. 본 논문에서는 이질적 컴퓨팅 시스템에서 바이오 어플리케이션에 최적화된 GPU 가상화 기술을 제안하며, 공개 소스 Xen을 사용하여 개발하였다. 우리가 제안하는 방법은 가상 머신 간의 GPU 공유를 시분할에 의존하지 않는다. 대신에 하나의 가상 머신이 GPU를 할당 받으면 그 가상 머신이 어플리케이션을 종료할 때까지 GPU를 사용하도록 허용한다. 이렇게 하여 바이오 어플리케이션의 성능을 향상시키고 GPU의 활용률을 높인다. GPU 가상화의 이식성을 높이기 위해 하드웨어가 지원하는 IOMMU 가상화를 이용하여 GPU에 대한 직접 접근 통로를 제공한다. 미생물 유전체 분석 어플리케이션을 대상으로 성능을 분석한 결과, 본 연구에서 제안하는 직접 통로 방식에 의한 GPU 가상화는 Domain0를 통한 접근에 비해 오버헤드가 적었다. 또한 직접 접근 방식에 의한 가상 머신의 GPU 접근은, 비가상화된 머신과 거의 성능의 차이가 없었다.
사물 인터넷(Internet-of-Things, IoT)은 무선 인터넷을 기반으로 다양한 디바이스를 연결하고 센서를 통해 환경 정보를 획득하고 이를 기반으로 제어하는 여러 기술이 융합된 컴퓨팅 패러다임이다. IoT 환경에서 애플리케이션은 네트워크에 연결된 여러 디바이스들을 이용하여 사용자에게 유용한 정보와 편의를 제공할 수 있다. IoT 디바이스들은 단순한 정보를 제공하기도 하고, 다수의 디바이스들의 협업에 의한 서비스를 제공하기도 한다. 즉, IoT 애플리케이션은 빠르게 보급되고 있는 IoT 디바이스와 같이 상호작용한다. 이런 이유로 IoT 애플리케이션의 개발은 소프트웨어 기능만으로 구성된 소프트웨어 시스템 개발에는 나타나지 않는 비전형적인 기술적 이슈를 가지고 있다. 나아가 임베디드 컴퓨팅, 모바일 컴퓨팅 등의 패러다임과도 구별되기 때문에, 기존 형태의 시스템 개발에서 볼 수 없었던 이슈를 가지고 있다. 본 논문은 IoT 애플리케이션 개발에서 발생하는 기술적 어려움을 분석하고, 이들을 효과적으로 해결할 수 있는 기법들을 제시한다. 제시된 이슈들과 기법들을 검증하기 위하여, IoT 애플리케이션을 개발한 사례연구 결과를 보여준다. 이를 통하여, IoT 애플리케이션 개발의 비전형적인 기술적 이슈들이 구체적으로 어떻게 발생하여, 제시된 솔루션들이 어떻게 효과적으로 적용되었는지 분석한다.
자율 주행 기술이 발전함에 따라 주행 주변 환경을 인식하는 데 차량 위치의 정확성은 매우 중요하다. 측위의 정확도를 높이기 위해 정밀지도를 사용한 지도 정합 측위기술(map-matching localization)이 연구되고 있다. 기존의 지도 정합 기법은 지도에서 차선의 중심으로 표현된 데이터를 기반으로 차량 위치를 추정하기에 차선 내 측면 거리의 편차를 반영하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 정밀한 측위를 제공하기 위해 영상처리를 통한 차선 검출 기법과 정밀지도의 차선 위치 정보를 이용한 기법을 제안한다. 영상 처리 기법으로 IPM(inverse perspective mapping)과 다중 차선 검출 기법, 중앙선 검출 기법을 통하여 차선 번호를 검출하고 차선 이탈 감지 방법으로 차선 중심으로부터 차량의 측면 거리를 추정한다. 최종적으로 영상처리로 검출한 차선 번호와 GNSS / INS의 위치를 기반으로 정밀지도에서 위치 링크정보를 추출하고 추출된 링크에 측면 거리를 반영하여 차선 내 차량의 위치를 추정한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 도로에서 실험하였다. 제안하는 방법은 GNSS / INS와 비교 시 약 1.0m 정도 정확도가 개선되며, 기존의 차선레벨 맵매칭 방법과 비교 시 구간별로 약 0.04m ~ 0.21m(7~30%) 정확도가 개선됨을 확인하였다.
IoT 기기는 네트워크 통신이 가능한 임베디드 기기를 의미한다. IoT 기기는 금융, 개인, 산업, 공공, 군 등과 같이 우리 주변의 다양한 분야에서 많이 사용되고 있기 때문에 공격이 발생할 경우 개인정보 유출과 같은 다양한 피해가 발생할 수 있다. IoT에 대한 취약점 분석은 IoT 기기와 상호작용 하는 스마트폰의 애플리케이션, 웹 사이트와 같은 소프트웨어 인터페이스 분석뿐만 아니라, IoT 기기의 주요 구성요소인 펌웨어에 대해서도 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만 문제는 펌웨어의 추출 및 분석이 생각보다 쉽지 않으며, 보안팀 내 분석하는 사람의 전문성에 따라 같은 대상을 분석하더라도 결과물의 수준이 다를 수 있어 일정한 수준의 품질 관리가 쉽지 않다는 것이다. 따라서 본 논문에서 우리는 IoT 기기의 펌웨어에 대한 취약점 분석 프로세스를 정립하고 단계별로 사용 가능한 도구를 제시함으로써, IoT 보안성 분석에 있어 로드맵을 제시하고 일정한 수준의 품질 관리가 가능하였다. 우리는 다양한 상용 제조사들이 생산한 IoT 기기의 펌웨어 획득부터 분석까지의 과정을 제안하였으며, 이를 다양한 제조사의 드론 분석에 직접 적용해 봄으로써 그 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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