날씨와 지역에 관계없이 언제나 지구상의 위치를 파악할 수 있도록 하는 위성항법시스템은 해양분야에도 많은 응용기술과 시스템의 개발을 촉진하고 있으며 이러한 경향은 LBS(Location Based Service)라고 하는 기술분야로 응용분야가 확대되고 있다. 해양의 LBS는 아직 본격적인 개발이 이루어지고 있는 것은 아니지만, 이러한 시스템들은 일반적으로 지형정보를 사용하게 되는데, 해양의 기본 지형정보로는 전자해도 (ENC, Electronic Navigational Chart)를 사용하게 될 것이다. 그러나 앞에서 말한 시스템들과 전자해도는 그 규모에 있어 대형선과 고용량의 처리능력을 갖는 시스템에 사용되므로 어선이나 레저용 보트와 같은 소형선용 시스템에는 적합하지 않다. 이를 해결하기 위해 시스템의 소형화 및 사용 데이터의 소형화가 필요하며 근래 각광을 받고 있는 PDA, 웹패드와 같은 모바일 플랫폼 기반의 시스템이 그 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 배경으로 대두된 소형시스템에의 지형정보 사용, 특히 국가공인 데이터인 전자해도를 모바일 플랫폼에서 사용하기 위한 전자해도의 소형화 방안을 연구하였다. 전자해도는 그 구조와 내용에 많은 부가정보와 형식을 갖고 있다. 그러므로 소형시스템에 필요한 데이터의 내용과 형식의 측면을 고려하여 데이터를 소형화하기 위한 방안을 제시하였고, 또한 전자해도의 갱신을 수용할 수 있어야 한다는 점을 함께 고려하였다. 데이터의 소형화는 상당한 데이터 및 정보의 손실을 감수해야하는 경우가 많다. 본 논문을 통해 가능한 적은 데이터와 정보의 손실만으로 모바일 플랫폼기반의 시스템에 부담없이 사용 가능한 전자해도의 소형화 방안을 제시하여 향후 도출될 수많은 소형시스템 응용분야에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.작용 등의 복잡한 물리적 과정을 포함하고 있다. 이러한 물리적 과정 중 난류연소, 고체연료 벽면 근방에서의 대류 열전달 및 연소과정에서 생성되는 soot 입자로부터의 복사 열전달, 그리고 고체연료 열 분해시 표면반응들은 고체연료의 regression율에 큰 영향을 미친다. 특히 고체연료의 난류화염면의 위치와 폭, 그리고 비 예혼합 난류화염장에서 생성되는 soot의 체적분율의 예측은 난류연소모델, 열전달 모델, 그리고 regression율 모델에 의해 크게 영향을 받기 때문에 수치모델의 예측 능력 향상시키기 위하여 이러한 물리적 과정을 정확히 모델링해야 할 필요가 있다. 특히 vortex hybrid rocket내의 난류연소과정은 아래와 같은 Laminar Flamelet Model에 의해 모델링 하였다. 상세 화학반응 과정을 고려한 혼합분율 공간에서의 화염편의 화학종 및 에너지 보존 방정식은 다음과 같다. 화염편 방정식과 혼합분률과 scalar dissipation rate의 관계식을 이용하여 혼합분률과 scalar dissipation rate에 따른 모든 reactive scalar들을 구하게 된다. 이러한 화염편 방정식들을 mixture fraction space에서 이산화시켜서 얻은 비선형 대수방정식은 TWOPNT(Grcar, 1992)로 계산돼 flamelet Library에 저장되게 된다. 저장된 laminar flamelet library를 이용하여 난류화염장의 열역학 상태량 평균치는 presumed PDF approach에 의해 구해진다. 본 연구에서는 강한 선회유동을 가지는 Hybrid Rocket 연소장내의 난류와 화학반응의 상호작용을 분석하기 위하여 Laminar Flamelet Model, 화학평형모델, 그리고 Eddy Dissipat
본 논문은 영역 모니터링 질의를 효율적으로 처리하는 기법에 대해서 다룬다. 기존의 영역 모니터링 질의 처리를 위해서 사용된 중앙 집중식 기법은 이동 객체가 서버에 주기적으로 자신의 위치 업데이트를 전송하고, 서버가 질의 결과를 지속적으로 업데이트 한다고 가정한다. 그러나 이러한 가정은 많은 양의 위치 데이터 전송으로 인해 시스템 성능을 크게 저하시킨다. 최근, 영역 모니터링 질의 처리를 위한 몇 가지 분산 기법들이 제안되었다. 분산 기법에서 서버는 각 이동 객체에게 I) 작업 공간의 서브 공간인 상주 도메인과 ii) 몇 개의 인접 질의 영역을 할당한다. 각 이동 객체는 상주 도메인을 벗어나거나 질의 영역의 경계를 가로지를 경우에만 서버에게 자신의 위치를 전송한다. 상주 도메인 및 인접 질의 영역을 이동 객체에 할당하기 위해서 서버는 작업 공간을 반복적으로 동일하게 반으로 분할하여 생성되는 질의 색인 구조를 사용한다. 하지만 이와 같은 색인 구조는 불필요한 분할이 발생하게 되므로 시스템의 성능 저하를 발생시킨다. 본 논문에서는 불필요한 분할을 줄이기 위해서 적응 분할 기법을 제안한다. 적응 분할 기법은 I) 질의 영역과 결과 서브 공간의 공간적 관계와 ii) 질의 영역의 분포를 고려하여 동적으로 작업 공간을 분할한다. 본 논문에서는 기존의 색인 구조인 QR-tree에 본 논문에서 제안한 새로운 분할 기법을 적용하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안 된 분할 기법의 효율성을 검증했다.
Time of difference of arrival (TDOA) method using passive sonar sensor array has normally been used to estimate the location of a concealed moving target in underwater environment. Particle filter has been introduced for effective target estimation for non-Gaussian and nonlinear systems. In this paper, we propose a GPU-based acceleration of target position estimation using particle filter and propose efficient embedded system and software architecture. For the TDOA measurement from the passive sonar sensor, we use the generalized cross correlation phase transform (GCC-PHAT) method to obtain the correlation coefficient of the signal using FFT and we try to accelerate the calculation of GCC-PHAT based TDOA measurements using FFT with GPU CUDA. We also propose parallelization method of the target position estimation algorithm using the GPU CUDA to update the state of each particle for the target position estimation using the measured values. The target estimation algorithm was verified using Matlab and implemented using GPU CUDA. Then, we realized the proposed signal processing acceleration system using NVIDIA Jetson TX1 as the target board to analyze in terms of the execution time. The execution time of the algorithm is reduced by 55% to the CPU standalone-operation on the target board. Experiment results show that the proposed architecture is a feasible solution in terms of high-performance and area-efficient architecture.
최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전에 따라 해저지도 데이터의 효율적인 측정, 기록 및 업데이트하는 분야에서의 원격탐사 기술과 클라우드 컴퓨팅 기술의 활용이 확대되고 있다. 실제 해양 분야에서 수심측정 및 측정 데이터 관리, 유통, 디스플레이 장비 개발 및 보급에 많은 시간과 비용이 발생하고 있다. 이러한 시스템을 개선하고자 실시간 3차원 디스플레이 시스템을 통하여 해당 위치에서의 측정 활동의 중요도를 판단할 수 있으며, 측정 활동의 시간과 비용 감소로 이어질 수 있다. 해양조사선 및 원격탐사 장비 등 다양한 경로를 통해 측정된 데이터는 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용하여 처리, 관리된다. 본 논문에서는 원격탐사를 통한 수심측정과 동시에 실시간 3차원으로 디스플레이하는 시스템을 제안한다. 제안된 실시간 3차원 디스플레이 시스템은 해저지형뿐만 아니라 육지의 지형 측량 분야에서도 효과적으로 적용될 수 있다.
휴대폰 컴퓨터기술과 무선 통신기술 및 컴퓨터망이 통합된 육상이동컴퓨터망 (LMCN: Land Mobile Computer Network)의 출현은 시간과 장소에 구속받지 않는 궁극 적인 컴퓨터통신을 제공할 수 있다. 그러나, LMCN에서는 이동호스트(MH: Mobile Host) 의 물리적인 위치이동에 따라 통신망의 연결성 (connectivity)이 바뀌게 되어 통신망 의 연결성 정보를 유지하기위한 통신비용이 요구됨은 물론 메시지의 중복, 손실 및 비순서적 수신이 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기위해 MH에 대한 위치정보 의 갱신과 메세지의 멀티캐스트를 위해 flooding 기법을 이용하는 기존의 연구에서는 과중한 통신비용의 부담이 불가피하다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점들을 야기시 키는 flooding 기법을 이용하지 않는 새로운 이동성관리 프로토콜과 메세지가 손실 없이, 중복되지 않고, 순서적으로 수신될 수 있는 멀티캐스트 프로토콜을 제시하였다. 이를 위해 MH의 위치정보를 관리하는 망기능들과 멀티캐스트 관련 기능들을 계층화 하였으며, 계층화된 기능들간의 위치등록, 핸드오버 그리고 멀티캐스트 절차를 각기 설계하였다. 기존의 프로토콜과의 통신비용의 비교 분석을 통해 제안된 프로토콜이 보다 경제적임을 보였다.
본 사용자들이 언제 어디서든 다양한 컨텐츠를 생성하고 공유함에 따라, IP 주소 기반의 인터넷 전송 기술을 대체하기 위한 컨텐츠 이름을 식별자로 사용하는 컨텐츠 중심 네트워킹과 같은 새로운 네트워킹 기술들이 주목받고 있다. 그러나, 현재 CCN 기술은 사용자 이동성, 특히 이동 컨텐츠 소스의 이동성에 대해 거의 고려하지 않고 있다. 따라서, 이동 컨텐츠 소스의 이동으로 인해 컨텐츠 전달 서비스의 단절, 서비스 지연 증가와 같은 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 터널링 기반 이동성 방안이 제안되었으나, 이동이 발생할 때마다 위치 정보 업데이트 과정이 요구된다. 따라서, 많은 제어 오버헤드가 발생하고, 핸드오프 동안 높은 패킷 손실롤 인해 재전송에 따른 서비스 지연과 전체 네트워크의 성능 저하를 문제를 야기한다. 이에, 본 논문에서는 CCN향 계층적 이동성 관리 방안을 제시하여 제어 메시지의 발생을 제한하여 핸드오프 지연을 감소시켰다. 성능 분석을 통해 제안 방안이 제어 오버헤드 감소에 따른 네트워크 확장성을 제공함으로 확인하였다.
최근 플래시 메모리가 디지털 기기의 저장장치로 널리 사용됨에 따라 플래시 메모리에서 디지털 증거를 분석하기 위한 디지털 포렌식의 필요성이 증가하고 있다. 이를 위해 플래시 메모리에 저장되어 있는 파일을 효율적으로 복구하는 것이 매우 중요하다. 그러나 기존의 하드 디스크 기반 파일 복구 기법을 플래시 메모리에 그대로 적용하기에는 너무나 비효율적이다. 덮어쓰기 불가능과 같이 플래시 메모리는 하드 디스크와 전혀 다른 특성을 가지기 때문이다. 본 논문에서 디지털 포렌식을 지원하기 위한 플래시 메모리를 잘 이해하는 파일 복구 기법을 제안한다. 첫째, 플래시 메모리 저장장치로부터 복구 가능한 모든 파일들을 효과적으로 검색하는 방법을 제안한다. 이것은 플래시 메모리의 쓰기 연산을 담당하는 FTL(Flash Translation Layer)의 메타데이터를 최대한 활용한다. 둘째, 복구 대상 파일들 중에서 특정 파일을 효율적으로 복구할 수 있는 기법을 제안하며, 이를 위해 FTL의 사상 테이블의 위치 정보를 이용한다. 다양한 실험을 통해 본 논문에 제안하는 기법이 기존의 하드 디스크 기반 파일 복구 기법보다 우수함을 보인다.
시공간 조인은 이동객체와 같이 시공간의 특성을 가지는 데이터를 처리할 때 요구되는 중요한 연산자로, 이동객체들의 움직임을 분석하거나 이동객체들의 시공간적 패턴을 찾는 것과 같이 다양하게 활용된다. 현재까지 실외공간에서의 시공간 조인 질의에 관한 연구는 많이 진행되어왔다. 최근에는 실내측위기술이 발전함에 따라 실외뿐만 아니라 실내에서도 다양한 위치기반 서비스가 점진적으로 제공되고 있으며, 특히 이동객체를 중심으로 다양한 응용 서비스들을 필요로 하게 된다. 하지만 실내공간에서의 시공간 조인에 관한 연구는 아직 전무하다. 본 논문에서는 실내공간에서 실시간으로 갱신되는 이동객체에 대한 연속 시공간 셀프조인 질의와 질의처리 방법론을 제안하였다. 연속 시공간 셀프조인 질의는 주어지는 특정 시간과 공간의 조건을 만족하는 모든 쌍들을 시간이 지남에 따라 지속적으로 갱신하는 질의이다. 본 논문에서는 방이나 복도와 같이 특정한 기호를 중심으로 이동객체의 위치를 표현하며 이러한 특징을 가지는 공간을 기호공간이라 한다. 그리고 방대한 스트림데이터를 효과적으로 필터링하고 관리하기 위한 후보쌍 버퍼 테이블이라는 자료구조와 이를 활용한 질의처리 방법론을 제안하였으며 실험을 통해 타당성을 검증하였다.
Jung, Juho;Park, Manbok;Cho, Kuk;Mun, Cheol;Ahn, Junho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.3955-3971
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2020
Due to the significant increase in the use of autonomous car technology, it is essential to integrate this technology with high-precision digital map data containing more precise and accurate roadway information, as compared to existing conventional map resources, to ensure the safety of self-driving operations. While existing map technologies may assist vehicles in identifying their locations via Global Positioning System, it is however difficult to update the environmental changes of roadways in these maps. Roadway vision algorithms can be useful for building autonomous vehicles that can avoid accidents and detect real-time location changes. We incorporate a hybrid architectural design that combines unsupervised classification of vision data with supervised joint fusion classification to achieve a better noise-resistant algorithm. We identify, via a deep learning approach, an intelligent hybrid fusion algorithm for fusing multimodal vision feature data for roadway classifications and characterize its improvement in accuracy over unsupervised identifications using image processing and supervised vision classifiers. We analyzed over 93,000 vision frame data collected from a test vehicle in real roadways. The performance indicators of the proposed hybrid fusion algorithm are successfully evaluated for the generation of roadway digital maps for autonomous vehicles, with a recall of 0.94, precision of 0.96, and accuracy of 0.92.
본 논문에서는 ALICE(Architecture for Location Independent CORBA Environment) 구조에 기반한 Mobile CORBA 환경에서 이동 게이트웨이(MG)간의 핸드오프에 따른 문제점을 해결하기 위한 경로 최적화 핸드오프를 제안한다. 이동 호스트가 빠르게 움직이고, 처리시간이 긴 작업의 경우에 핸드오프로 인한 MG간의 긴 터널링 체인이 발생할 수 있고, 이로 인해 메시지들이 불필요한 몇 단계의 라우팅과 재전송 과정을 거치게 된다. 이렇게 비효율적인 경로를 통해서 메시지 전송이 이루어지는 것은 여러가지 제약조건을 가지는 무선망의 환경에서는 커다란 장애요소가 될 수 있다. 본 논문에서 제안한 새로운 핸드오프 알고리즘은 핸드오프시 관련된 MG들이 이동성에 관한 정보를 메시지(binding update message) 형태로 받아서 캐쉬로 관리하도록 한다. 그 결과 핸드오프 이후의 관련 MG는 캐쉬를 이용하여 이동 호스트와 최적의 경로로 통신이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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