본 연구에서는 학습과정에 우수성, 유효성, 그리고 경제적인 효율성을 향상시키기 위해 웹기반 가상실험실과 웹기반 원격실험실을 적절하게 통합한 하이브리드 공학실험시스템을 개발하였다. 먼저 클라이언트/서버 분산환경을 설계하여 디지털 시스템과 전기전자회로 실험에 대한 웹기반 가상실험시스템을 개발하였다. 제안된 가상실험시스템은 개념학습세션, 가상실험세션, 평가세션등의 3개의 주요한 세션과 이들 주요세션을 유기적으로 통합하여 학습효율의 극대화를 달성하기 위한 관리시스템으로 구성되어 있다. 다음으로 본 연구에서는 가상실험세션 동안에 발생할 수 있는 현실감의 부족을 해결하기 위해 전기/전자회로를 실험할 수 있는 웹기반 원격 실험실을 구현하였다. 더욱이 간결하고 사용자가 친근하게 접근할 수 있는 설계기법을 사용하였기 때문에 많은 사용자들이 쉽게 원격실험실에 접속할 수 있으며, 고가의 실험장비가 실제 실험실에 구비되어 있지 않더라도 자기주도의 심화학습이 가능하다. 제안된 가상/원격실험시스템은 독립적으로 사용될 수도 있으나 학습효율을 향상시키기 위해서 웹상에서 두 개의 시스템을 통합하여 하이브리드 공학실험시스템을 개발하였다. 제안된 하이브리드 공학실험시스템은 학습자들에게 상호작용적인 학습환경을 제공하여 공학실험교육을 효율적으로 관리하는 새로운 접근방식이다.
전통적으로 공학분야는 실험 실습 위주의 대면 교육이 주를 이루어 왔으나, IT 기술 및 인터넷 통신망의 급속한 발전과 최근 COVID-19 등의 사회적 환경 변화로 인해 온라인 학습에 대한 수요가 급증하고 있다. 다른 분야에 비해 실험 실습의 비중이 상대적으로 높은 공학 분야에서 효율적인 온라인 교육이 이루어지려면 실제 실험 실습을 대체할 수 있는 가상 실험실습 콘텐츠가 매우 필요하다. 본 연구에서는 전기전자 분야 뿐만 아니라 IT 융합이 이루어지고 있는 전반적인 공학 분야에서 필수적으로 사용되고 있는 마이크로프로세서의 효율적인 온라인 응용 학습을 위해 라인 트레이서 모델을 개발하고 이를 시뮬레이션 할 수 있는 가상실험 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 라인 트레이서 모델에서 사용자는 원하는 형태로 하드웨어 파라미터 값들을 다양하게 설정하고, 이에 따른 소프트웨어를 어셈블리 언어나 C 언어 등으로 작성하여 컴퓨터 상에서 동작을 시험해 볼 수 있도록 구성되었다. 개발된 라인 트레이서 가상 실험 소프트웨어는 실제 수업에 활용하여 동작을 검증하였으며, 앞으로 온라인 상에서 이루어지는 비대면 수업에서 효율적인 가상 실험 실습 도구가 될 것으로 기대된다.
많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.
아이디와 패스워드를 통한 인증은 고전적인 방법이나 여전히 가장 널리 사용되고 있다. 오늘날 사용자들의 패스워드의 인증 수행 과정은 그 단순함과 편리함, 반복적인 수행으로 인해 적응무의식화 되었다. 즉, 의식화된 상태가 아닌 무의식적으로 인증을 수행하고 있다. 인증과정은 그 절차가 단순하고 반복 학습되어 인간의 깊은 사고 없이도 무의식적으로 수행할 수 있도록 학습될 수 있다. 또한 사용자들이 보유한 아이디와 패스워드 개수가 적기 때문에 기억에 의존할 수 있는 것도 적응무의식화의 원인 중 하나이다. 소수의 아이디와 패스워드 개수를 보유한 것과 달리 대개 사용자들은 수많은 웹, 모바일, 인터넷사이트 서비스에 가입되어 있다. 계정의 수는 많은 반면 소수의 아이디, 패스워드 쌍을 보유했을 때, 그리고 그것이 기억에 의존하여 관리될 때, 마지막으로 인증 과정이 무의식적으로 수행될 때 그것은 인간의 취약점이 된다. 과거에는 정보유출을 위한 해킹 공격이 하드웨어나 소프트웨어 등의 취약점을 이용한 것이었다면 최근에는 이와 더불어 인적 요소의 취약점을 이용하는 사회공학적 공격이 많아지고 있다. 특히 피싱 및 파밍 등과 같은 정보유출형 공격이 급증하고 있다. 피싱 및 파밍 공격은 인적 요소의 취약성을 이용한 것이며, 무의적으로 수행하는 인간의 인증 행위에 취약하다. 과거의 피싱 및 파밍에 대한 연구는 기술적인 분석이나 대책이 주를 이루었지만, 본 논문은 피싱 및 파밍 공격시 반응하는 인간의 행위에 관심이 있다. 사용자가 패스워드를 무의식적으로 입력 할 때, 그리고 인증 행위를 반복 수행할 때, 얼마나 많은 패스워드를 노출할 수 있는지 실험을 통해 확인했다.
광학측정기법 중 주파수 스캐닝 간섭계는 기존 3차원 측정기법과 비교하여 광학 하드웨어 구조가 측정과정동안 고정되어 있어, 대물렌즈나 대상물체의 수직 스캐닝 없이 단지 광원의 주파수만 특정한 주파수 밴드내에서 스캐닝 하여 대상물체에 주사되므로, 우수한 광학 측정 성능을 보인다. 광원의 주파수를 변경하여 간섭계를 통해 간섭 영상을 획득한 후, 밝기 영상 데이터를 주파수 영역 데이터로 변환하고, 고속 푸리에 변환을 통한 주파수 분석을 이용하여 대상 물체의 높이 정보를 계측한다. 하지만, 대상물체의 광학적 특성에 기인한 광학노이즈와 주파수 스캐닝동안 획득되는 영상의 수에 따라 증가하는 영상처리시간은 여전히 주파수 스캐닝 간섭계의 문제이다. 이를 위해, 1) 편광기반 주파수 스캐닝 간섭계가 광학 노이즈에 대한 강인성을 확보하기 위해 제안되어진다. 시스템은 주파수 변조 레이저, 참조 거울 앞단의 ${\lambda}/4$ 판, 대상 물체 앞단의 ${\lambda}/4$ 판, 편광 광분배기, 이미지 센서 앞단의 편광기, 광섬유 광원 앞단의 편광기, 편광 광분배기와 광원의 편광기 사이에 위치하는 ${\lambda}/2$ 판으로 구성된다. 제안된 시스템을 이용하여, 편광을 기반으로한 간섭이미지의 대조대비를 조절할 수 있다. 2) 신호처리 고속화 방법이 간섭계 시스템을 위해 제안되며, 이는 그래픽 처리 유닛(GPU)과 같은 병렬처리 하드웨어와 계산 통합 기기 구조(CUDA)와 같은 프로그래밍 언어로 구현된다. 제안된 방법을 통해 신호처리 시간은 실시간 처리가 가능한 작업시간을 얻을 수 있었다. 최종적으로 다양한 실험을 통해 제안된 시스템을 정확도와 신호처리 시간의 관점으로 평가하였고, 실험결과를 통해 제안한 시스템이 광학측정기법의 실적용을 위해 효율적임을 보였다.
영구자석 선형 동기전동기(PMLSM : Permanent Magnet Linear Synchronous Motor)의 구조에서, 영구자석이 레일에 고정되고 코일이 움직이는 기존 영구자석 선형 동기전동기와 달리(영구자석 = 고정자, 코일 = 이동자), 코일이 고정되고, 영구자석을 움직이는(영구자석 = 이동자, 코일 = 고정자) 구조의 위치제어시스템을 제안하고자 한다. 위치 측정은 2개의 홀센서를 사용한다. 이 방식은 엔코더 출력 펄스 신호 대신에 2개의 홀센서에서 발생되는 구형파 신호를 4체배하여 이동자의 속도와 위치를 추정한다. 구형파를 발생시키는 2개의 홀센서로 PMLSM의 벡터제어를 구현하였을 때 정격속도 범위 내에서 안정적이고 효율적으로 제어되는 것을 시뮬레이션을 통하여 입증하였다. 또 하드웨어 실험으로 시스템의 위치제어성능은 $30{\sim}50{\mu}m$의 측정범위 내에서 $10{\sim}20{\mu}m$의 정밀도로 기존시스템보다 2배나 개선되며, 경제적 효율성과 제안된 위치제어 개념의 실용적인 유용성도 확인하였다. 2개의 홀센서를 이용한 벡터제어는 협소한 공간에도 취부 할 수 있으므로 엔코더나 레졸버의 장착이 어려운 시스템에 적용될 수 있다.
본 논문에서는 외적요인에 따른 RSS 특성을 분석하고, RSS를 이용한 효율적인 실시간 실외 위치 추적 알고리즘과 그에 기반 한 시스템을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 지정된 공간 내에서의 위치별 신호 세기를 DB화하여 칼만 필터 이론을 적용한 예측을 통한 정확한 좌표를 선별하는 방법을 적용하여 위치 추적의 정확도를 높였다. 제안된 알고리듬의 검증을 위한 하드웨어 장치로는 802.15.4(ZigBee) 네트워크 환경에서 위치 정보를 전송하기 위해 태그(Tag), AP(Access Point), 데이터 수집기(Data Receiver) 등으로 구현하였다. 각각의 하드웨어는 Texas Instrument(TI)사의 MSP430 마이크로프로세서와 CC2420 무선통신 칩을 사용하여 구현되었다. 또한 태그 위치를 2차원 평면상에 나타내기 위한 실시간 위치 추적 프로그램을 구현하였다. 제안된 알고리즘에 기반 한 실시간 위치추적 시스템을 구축하여 태그의 위치를 추적한 결과 외적요인에 비교적 안정한 RSS 값을 갖는 실외 환경에서는 19.12cm의 평균 거리 오차와 5.31cm의 표준편차를 갖는 실시간 위치 추적 시스템의 효율성과 정확성이 나타남을 확인 할 수 있었다. 한편, 외적요인에 의해 불안정한 RSS 값을 갖는 실내 환경에서는 제안한 알고리즘과 그에 기반 한 시스템이 정확한 실시간 위치 추적에 다소 어려움이 있음을 확인 할 수 있었다.
오늘날 3D 다이내믹 시뮬레이션은 많은 산업들과 밀접한 관계를 가지고 있다. 과거에는 자동차 충돌, 건축물 분야에서 주로 사용되었으나 최근에는 영화나 게임 분야에도 물리 시뮬레이션이 중요한 역할을 하고 있다. 일반적으로 3D 물체를 사실적으로 표현하기 위해서는 많은 수학적 연산이 필요하기 때문에 기존의 CPU 기반의 응용 프로그램들은 이러한 많은 연산량을 실시간으로 처리하는데 무리가 있다. 최근 그래픽 하드웨어의 발전과 아키텍쳐의 개선으로 GPU는 기존의 렌더링 연산뿐만 아니라 범용 목적의 연산 기능을 제공하고 있고 이러한 GPU를 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 GPU를 이용한 천 시뮬레이션 수행시 수행 성능을 최적화하기 위하여, GPU 셰이더의 실행 환경 변화에 따른 천 시뮬레이션 알고리즘의 수행 성능의 변화를 분석하였다. GPU를 이용한 천 시뮬레이션은 GLSL 4.3의 Compute shader를 사용하여 스프링 중심 알고리즘과 노드 중심 알고리즘을 PC기반으로 구현하였고, GLSL Compute shader의 다양한 워크 그룹 (Work Group) 크기와 차원 분배에 따른 연산 속도의 변화를 비교 분석하였다. 실험은 5,000 프레임까지 10회 반복 수행하여 FPS(Frame Per Second)의 평균을 구하여 진행하였다. 실행결과, 노드 중심의 알고리즘이 오히려 스프링 중심의 알고리즘 보다 빠른 수행속도를 보여 주었다.
현재 현대인들의 소득수준 향상과 여가시간 증대, 가치관의 변화 등으로 인해 문화산업의 중요성이 부각됨과 동시에 예술, 전시, 공연에 대한 수요가 점차 커지고 있다. 그러나 국내 기술력이 저조하여 무대연출 장비를 수입품에 의존하고 있는 경우가 많다. 특히 조명연출 분야에서는 배우의 동선을 파악하고, 조명을 제어해야 할 필요가 있는데 IT기술을 이용할 수 있음에도 불구하고 육안으로 배우를 인식하여 수기적으로 제어하는 경우가 일반적이다. 센서 응용하더라도 배우인지를 위해 단순한 형태의 단일 센서만 응용하기 때문에 무대 전체조명의 온-오프에 따라 배우감지 및 추적이 불가능한 경우도 생긴다. 따라서 본 논문에서는 무대배우를 보다 효과적으로 추적할 수 있는 멀티센서 기반 알고리즘과 무대 조명연출을 유연하게 할 수 있는 LED(light emitting diode)조명 FOV(field of view) 및 가변형 제어 시스템을 제안하였다. 또한 제안한 시스템과 알고리즘을 바탕으로 핵심적인 하드웨어 및 소프트웨어를 구현하고 전체 시스템 연동실험을 통해 실용성과 구현가능성을 입증하였다. 추가적으로 구현된 센서모듈의 출력을 실측하고 제안한 FOV가변형 LED조명 시스템의 성능을 시뮬레이션함으로써 제안한 시스템의 유용성을 입증하였다.
갈수록 복잡해지는 임베디드 시스템을 개발하는데 있어서 소프트웨어 개발의 중요성이 점차 커지고 있다. 대부분의 임베디드 응용 소프트웨어는 멀티 태스크로 구성되어 있는 병렬 소프트웨어이며, 기존의 순차적인 프로그래밍 언어만으로 개발하는 것보다는 알고리즘의 병렬성을 명세하기에 용이한 데이타플로우 모델로부터 소프트웨어를 생성하는 것이 유망하다. 생성된 멀티태스킹 코트를 수행하기 위해선 태스크들을 병렬적으로 수행해 주고 태스크간 동기화를 담당해 줄 운영체제의 도움이 필요하다. 그러나 운영체제를 사용하기 어려운 환경이나 설계 공간 탐색 과정에서 운영체제를 매번 다양한 하드웨어 플랫폼에 포팅하기 어려운 경우에는 운영체제 없이 멀티 태스크 응용을 수행할 수 있는 방법이 필요하다. 이것을 위해서 이 연구에서는 데이타 플로우 명세로부터 직렬화 된 멀티태스킹 코드를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서 하나의 태스크는 데이타 플로우 모델로 명세되며, 하나의 C 코드로 생성된다. 코드 생성은 크게 두 단계로 이루어지는데, 먼저 태스크를 구성하는 블록들을 각각 함수 형태로 코드를 생성한 후에, 생성된 여러 태스크의 함수들을 모아서 직렬화 하여 호출하는 스케줄러를 만든다. 이 때에 스케줄러를 효율적으로 만들 수 있는 자료구조 및 정보를 제공하여 사용자가 수동으로 스케줄러를 만드는 것도 가능하도록 하였다. DivX예제를 통하여 제안하는 방법으로 생성한 코드가 효율적으로 올바르게 동작함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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