• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.41-49
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• 2012

스마트 폰 이용자의 급격한 증가에 따른 무선 네트워크의 지원 및 모바일 환경은 언제 어디서나 네트워크를 이용할 수 있게 되었다. 이러한 인터넷 망의 발달로 인해 네트워크 트래픽이 급증함으로써 네트워크를 통한 분산서비스 공격, 인터넷 웜, 이메일 바이러스 등의 다양한 악의적인 공격이 증가되고 이에 따른 패턴이 급격하게 증가하는 추세이다. 기존 연구에서 침입탐지시스템인 Snort 2.1.0 룰의 약 2,000개 패턴으로 M-바이트 점핑 윈도우 알고리즘을 적용한 결과를 분석하였다. 하지만 점핑 윈도우 알고리즘은 패턴의 길이와 수에 큰 영향을 받기 때문에 더 긴 패턴과 더 많은 패턴을 갖는 새로운 환경(Snort 2.9.0)에서 TCAM 룩업 횟수와 TCAM 메모리 크기에 대한 새로운 분석이 필요하다. 이 논문에서는 Snort-2.9.0 룰에서 약 8,100개의 패턴을 이용하여 윈도우 크기별 TCAM 룩업 횟수와 TCAM의 크기를 시뮬레이션 했고 그 결과를 분석하였다. Snort 2.1.0에서는 16-바이트 윈도우에서 9Mb의 TCAM이 최적을 효과를 낼 수 있는 반면, Snort 2.9.0에서는 16-바이트 윈도우에서 18Mb TCAM 4개를 캐스케이딩으로 연결할 경우 최적의 효과를 낼 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권3호
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• pp.98-109
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• 2002

블루투스 무선 기술은 음성 및 데이터 전송을 위한 단거리 일대다중 무선 주파수 통신을 위해 제안된 범용적으로 사용 가능한 무선통신 기술이다. 블루투스는 2.4㎓ ISM 밴드에서 동작하며 약 l0m 범위의 다양한 이동 장치와 휴대용 장치를 위한 저가격의 기저대역 무선 접속을 제공한다 본 논문은 DMA 방식의 블루투스 기저대역 모듈을 개발하고 그 구조와 테스트 결과를 보인다. 개발된 모듈은 링크 컨트롤러, UART 그리고 오디오 코덱의 세가지 블록으로 구성되며 메인 프로세서 사이의 정보 전달 및 DMA지원을 위한 버스 인터페이스와 RF모듈과의 데이터 송수신을 위한 RF 인터페이스를 지원한다. DMA의 사용은 FIFO를 이용한 데이터의 송수신 방법을 사용하는 기저대역 모듈에 비하여 모듈의 구현 크기 및 데이터의 처리 속도에 있어서도 많은 차이점을 갖는다. 각 블록을 DMA를 지원하도록 설계함으로써 작은 크기의 모듈을 설계할 수 있다. 이러한 작은 크기의 모듈은 생산비용의 절감과 함께 다양한 응용분야에 사용될 수 있는 범용성을 제공한다. 또한 본 모듈은 UART를 이용한 펌웨어 업그레이드 방식을 지원하고 소프트 IP로 설계되었으며 FPGA와 ASIC으로 구현하여 개인용 컴퓨터 사이의 파일 전송과 비트-스트림 전송을 통해 테스트 되었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권7호
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• pp.48-56
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• 2011

최근 NAND 플래시 메모리를 이용한 새로운 저장매체인 SSD(Solid State Disk)가 모바일 기기를 중심으로 HDD(Hard Disk Drive)를 대체하면서 가격대비 성능을 향상시키려는 연구가 다양한 접근 방식을 통해 진행 중이다. 병렬처리를 통한 NAND 플래시 대역폭 향상을 위해 채널수를 확장하면서 호스트(PC)와 NAND 플래시 간의 버퍼 캐시의 역할을 하는 DRAM 버퍼가 SSD 성능 개선의 bottleneck으로 작용하게 되었다. 이 문제를 해소하기 위해 본 논문에서는 DRAM Multi-bank를 활용한 스케줄링 기법을 통해 DRAM 버퍼 대역폭을 개선함으로써 저비용으로 SSD의 성능을 향상시키는 효과적인 방안을 제안한다. 호스트와 NAND 플래시 다중 채널이 동시에 DRAM 버퍼의 접근을 요청하는 경우, 이들의 목적지를 확인하여 DRAM 특성을 고려한 스케줄링 기법을 적용함으로써 bank 활성화 시간과 row latency에 대한 overhead를 감소시키고 결과적으로 DRAM 버퍼 대역폭 활용을 최적화할 수 있다. 제안한 기법을 적용하여 실험한 결과, 무시할만한 수준의 하드웨어 변경 및 증가만으로 기존의 SSD 시스템과 비교하여 SSD의 읽기 성능은 최대 47.4%, 쓰기 성능은 최대 47.7% 향상됨을 확인하였다.

• 공업화학
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• 제24권3호
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• pp.219-226
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• 2013

차세대 전자 디스플레이 관련 제품의 휴대편리성, 유연성, 경량화, 대형화 등의 요구조건을 확보할 수 있는 유기반도체 소재기반 소프트 일렉트로닉스에 많은 관심이 모아지고 있다. 소프트 일렉트로닉스의 응용분야로는 전자 신문, 전자 책, 스마트카드, RFID 태그, 태양전지, 휴대용 컴퓨터, 센서, 메모리 등이 있으며, 핵심소자는 유기 전계효과 트랜지스터(organic field-effect transistor, OFET)이다. OFET의 고성능화를 위해서는 유기반도체, 절연체, 전극 구성소재들이 최적화 구조를 형성하도록 적층되어야 한다. 필름형성화 과정에서 대부분의 유기반도체 소재는 결합력이 약한 van der Waals 결합으로 자기조립 결정구조를 형성하므로, 이들의 결정성 필름구조는 주위 환경(공정변수 및 기질특성)에 의해 크게 달라진다. 특히 기질의 표면 에너지(surface energy) 및 표면 거칠기(surface roughness)에 따라 유기반도체 박막 내 결정 구조 및 배향 등은 크게 달라져, OFET의 전기적 특성에 큰 차이를 미친다. 유기친화적 절연층 소재 및 표면개질화는 전하이동에 유리하도록 용액 및 증착공정 유기반도체 박막의 결정구조 및 배향을 유도시켜 OFET의 전기적 성능을 향상시킬 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권1호
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• pp.49-55
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• 2007

본 논문에서는 필드/프레임의 공간적, 시간적 움직임 특성을 활용한 디인터레이스드 기법을 이용해 재구성된 영상프레임으로부터 넓은 탐색영역에서의 움직임추정이 가능한 이중연산구조 기반의 다해상도 계층적 움직임 추정 방식(multi- resolution hierarchical motion estimation, MHME)의 효율적인 다중연산구조 기반의 움직임 추정을 제안한다. 공간적, 시간적 움직임 특성으로부터 디인터레이스드 기법을 적용하여 재구성된 영상프레임으로부터는 계층적 움직임 추정방식을 적용하여 빠른 움직임 영역에서도 화질의 열화가 거의 없는 다해상도 계층적 움직임 추정(MHME) 영상처리를 구현하였고, 비교적 높은 PSNR을 얻을 수 있었다. 다양한 모드 M=2 또는 M=3의 여러 가지 모의실험을 통해 제안된 구조가 전역탐색 블록정합 알고리듬(Full-search Block Matching Algorithm, FBMA)에 대하여 예측성능에 있어 최고 1.49dB(CAR), 최저0.421dB(Mobile & Calendar)의 모의실험결과 평균 -0.7dB 정도의 미소한 평균 PSNR 저하를 나타내었다. 이의 구현을 위해 제안된 전역/후역 탐색방식의 연산처리방식은 하나의 처리기소자(Processor Element, PE)에 이중연산처리기(DAPE) 구조를 채택하여 제한된 PE로부터 넓은 탐색영역에서의 움직임 추정이 가능한 전역/후역 탐색방식(Foreground & Background Search Algorithm, FBSA)의 비트 처리열 탐색 알고리듬을 제안 적용하여 움직임추정 연산의 성능을 구조적으로 향상시키는 다중프로세서 어레이 구조(Multiple Processor Array Unit, MPAU)를 개발 제안하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.8-15
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• 2020

딥러닝을 사용한 예측 방법은 동일한 예측 모델과 파라미터를 사용한다 하더라도 데이터셋의 특성에 따라 결과가 일정하지 않다. 예를 들면, 데이터셋 A에 최적화된 예측 모델 X를 다른 특성을 가진 데이터셋 B에 적용하면 데이터셋 A와 같이 좋은 예측 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 높은 정확도를 갖는 예측 모델을 구현하기 위해서는 데이터셋의 성격을 고려하여 예측 모델을 최적화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 하루 대학 캠퍼스 전력사용량을 1시간 단위로 예측하기 위해 데이터셋의 특성이 고려된 예측 모델이 도출되는 일련의 방법을 단계적으로 제시한다. 데이터 전처리 과정을 시작으로, 이상치 제거와 데이터셋 분류 과정 그리고 합성곱 신경망과 장기-단기 기억 신경망이 결합된 알고리즘(CNN-LSTM: Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory Networks) 기반 하이퍼파라미터 튜닝 과정을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 예측 모델은, 각 시간별 24개 포인트에서 2%의 평균 절대비율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)를 보인다. 단순히 예측 알고리즘만을 적용한 모델과는 달리, 단계적 방법을 통해 최적화된 예측 모델을 사용하여 단일 전력 입력 변수만을 사용해서 높은 예측 정확도를 도출한다. 이 예측 모델은 모바일 에너지관리시스템(Energy Management System: EMS) 어플리케이션에 적용되어 관리자나 소비자에게 최적의 전력사용 방안을 제시할 수 있으며 전력 사용 효율 개선에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제31권4호
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• pp.269-275
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• 2013

최근 들어 모바일 단말기를 휴대하고 이동하는 사용자에게 경로안내 및 주변 위치정보 안내와 같은 개인화된 서비스가 가능해졌다는 점에서 보행자용 도로망의 중요성이 커지고 있다. 한편, 전국단위 도로망 신규 구축과 갱신에 많은 비용이 소요된다는 점은 활성화의 제약조건으로 작용하고 있어 래스터 데이터를 기반으로 한 보행자용 도로망 추출 알고리즘을 적용한 자동 생성 방안이 필요한 상황이다. 그러나 생성된 도로망은 불필요한 결절점이 다수 포함되어 경로 안내 시 과도한 방향전환을 야기하고 데이터 용량 증가를 초래하는 등 유지관리 차원에서의 비효율이 발생한다. 본 연구에서는 이를 제거하기 위해 Douglas-Peucker 알고리듬 적용 과정에서 수치지도 도로의 속성정보를 이용하여 각 선형 객체별로 적합한 임계값을 부여함으로써 선형단순화의 효과는 극대화하고 실제 도로의 형태를 왜곡하지 않도록 최적의 임계값을 자동 선정하였다. 실험 대상 지역의 보행자용 도로망에 적용한 결과 결절점 감소율과 위치정확도 측면에서 제안된 방법이 자동 선형단순화에 적합하다는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권2호
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• pp.47-56
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• 2005

최근 이동 컴퓨팅 기술과 무선 측위 기술이 급속도로 발전하고 무선 인터넷이 보편화됨에 따라 이동체의 위치 정보를 활용하는 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)가 다양한 분야에서 제공되고 있다. 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 이동체의 위치 정보를 주기적으로 저장하는 위치 데이타 서버가 필요하다. 기존에는 이동체의 위치 데이타를 저장하기 위해서 GIS 서버를 사용해 왔다. 하지만 GIS 서버는 정적 데이타를 기반으로 설계되었기 때문에 이동체의 위치 데이타를 저장하는데 적합하지 않다. 따라서, 본 논문에서는 이동체의 위치 데이타를 관리하기 위해 제안된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조를 갖는 GALIS(Gracefully Aging Location Information System) 아키텍처의 서브 시스템인 SLDS(Short-term Location Data Subsystem)를 확장하여 실시간 위치 기반 서비스를 위한 확장 SLDS를 설계 및 구현하였다. 확장 SLDS는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 프로그래밍 기법을 이용하여 위치 데이타 처리의 실시간성을 보장하며, 이동체 데이타를 다수의 노드에 적절히 분산시킴으로써 대용량 위치 데이타를 효율적으로 관리할 수 있다. 그리고, 메인메모리에서 위치 데이타를 관리하기 때문에 검색 및 갱신 오버헤드가 적다. 또한, 실험을 통하여 확장 SLDS는 기존에 제시된 SLDS 보다 더 효율적인 저장과 부하 분산을 수행한다는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.19-30
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• 2013

이 논문은 무작위수 생성을 위한 페레즈 함수와 같이 재귀적으로 정의된 부 페레즈 함수에 대하여 논한다. 페레즈 함수와 같이 두 개의 인자함수를 쓰는 대신, 부 페레즈 함수들은 한 개의 인자함수만을 이용하여 정의된다. 따라서 당연히 그 출력효율은 페레즈 함수에 비하여 낮고, 점근적으로 최적효율을 내지도 않는다. 그러나, O(n logn)의 시간복잡도를 갖는 페레즈 함수에 비하여, 부 페레즈 함수들은 선형시간, 즉 O(n)의 시간에 실행된다. 더구나, 이 함수들은 하나의 인자함수를 쓰기 때문만이 아니라 꼬리재귀함수로서 간단한 반복수행에 의해 구현되어 페레즈 함수보다 더 적은 메모리로 구현될 수 있다. 그럼에도, 이 함수들은 널리 알려진 선형시간 알고리즘인 폰 노이만 방법보다 출력효율이 최대 두 배 이상 높다. 따라서, 이 방법들은 모바일 기기와 같은 제한된 계산 자원을 가진 환경에서 폰 노이만 방법 대신 이용될 수 있다. 이 논문에서는 이러한 부 페레즈 함수들의 실행시간과 정확한 출력효율을 분석하여, 페레즈 함수를 비롯한 다른 무작위수 생성을 위한 방법들과 비교한다. 그리고, 부 페레즈 함수들의 구현에 대하여 논한다.