본 논문은 차세대 사물인터넷 디바이스를 위한 에너지 효율적인 캐시 및 메모리 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전력 소모가 적은 상변화 메모리를 사물인터넷 디바이스의 메인 메모리로 채택하고 캐시 메모리의 관리 시 쓰기 연산에 취약한 상변화 메모리의 쓰기량을 최소화하는 방향으로 설계한다. 구체적으로 살펴보면 최종단 캐시 메모리에서 캐시 블록이 삭제되어 메인 메모리로 반영될 때, 캐시 블록을 구성하는 캐시 라인별 수정 여부를 추적하여 상변화 메모리에 쓰기 발생량을 적게 발생시키는 캐시 블록을 우선적으로 교체한다. 또한, 최종단 캐시 메모리에서 캐시 블록의 참조 비트와 캐시 라인의 수정 비트를 함께 고려함으로써 메모리 시스템의 성능은 훼손하지 않으면서 에너지 소모를 줄이는 방식을 사용한다. 스펙 벤치마크를 이용한 시뮬레이션 실험을 통해 제안한 기법이 상변화 메모리에 발생하는 쓰기량을 평균 34.6% 줄이고 전력 소모를 28.9% 줄이면서 메모리의 성능 저하는 발생시키지 않음을 보인다.
최근에 정밀 추적이나 타격 등의 군사 목적으로 UAV를 활용하는 연구가 매우 활발하게 진행되고 있다. 앞서가는 비행체를 추적하기 위해 후방에서 촬영한 영상을 활용하여 롤, 피치, 요와 같은 그 비행체의 자세 정보를 추정하는 기존의 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 기존의 영상처리기법을 이용한 연구에 칼만 필터를 적용함으로써 자세 정보를 더욱 정밀하게 추정하는 방법을 제시한다. 영상처리를 사용해서 추정한 비행 자세 데이터에 칼만 필터를 적용함으로써 기존의 방식에서 발생했던 자세 각도의 추정오차 범위를 크게 줄일 수 있었다. 시뮬레이션 실험을 통해서, 칼만 필터를 적용할 경우 비행체의 자세 정보를 더욱 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다.
The purpose of this study is to verify the long - range measurement performance for practical field application of VDMS. The reliability of the VDMS was verified by comparison with the existing monitoring sensor, GPS, Accelerometer and LDS. It showed the ability to accurately measure the dynamic displacement by tracking a motion of free vibration of target. And using the PSD function of measured data, the results in the frequency domain were also analyzed. We judged that VDMS is able to identify the higher system mode and has sufficient reliability. Based on the reliability verification, we conducted tests for long-distance applicability for actual application of VDMS. The distance from the stationary target model structure was increased by 50m interval, and the maximum distance was set to 400m. From the distance of 150m, the image obtained by the commercial camcorder has an error in the analysis, so the measured displacement comparison was performed between the LDS and the refractor telescope measurement results. In the measurement results of the displacement area of VDMS, the data validity was deteriorated due to the data shift by the external force and the quality degradation of the enlarged image. However, even under the condition that the effectiveness of the displacement measurement data of VDMS is low, the first mode characteristic included in the free vibration of the object is clearly measured. If the influence from the external environment is controlled and stable data is collected, It is judged that reliability of long-distance VDMS can be secured.
휴대용 대공유도 미사일(Man-Portable Air Defense System)은 플룸의 중적외선 신호를 추적하는 적 항공기의 대응무기체계이다. 안개 조건에서 입자들에 의한 다중 산란현상은 중적외선 파장에서의 투과율과 휴대용 대공유도 미사일 탐지성능에 영향을 준다. 그러므로 본 연구에서 다양한 안개조건과 플룸의 특성에 따른 휴대용 대공유도 미사일의 lock-on range를 분석한다. 안개 조건에서의 광학적 소멸특성과 투과율을 분석하기 위해 미산란(Mie scattering) 이론과 복사전달방정식의 분석적 해를 활용하였다. 뿐만 아니라 중적외선 대체광원으로서 섬광탄 화염 신호를 운용했다. 다양한 시정 및 화염 온도조건에서 분석된 lock-on range는 mist 조건에서 크게 감소하며, 화염 온도가 높아질수록 증가하는 것으로 확인하였다.
The rise of the Internet of Things (IoT) devices have greatly influenced many industries and one of them is healthcare where wearable devices started to track all your daily activities for better health monitoring accuracy and even down to tracking daily food intake in some cases. With the amounts of data that are being tracked and shared between from these devices, questions were raised on how to uphold user's data privacy when data is shared between these IoT devices and third party. With the blockchain platforms started to mature since its inception, the technology can be implemented according to a variety of use case scenarios. In this paper, we present a system architecture based on the healthcare system and IoT network by leveraging on multiple blockchain networks as the medium in between that should enable users to have direct authority on data accessibility of their shared data. We provide proof of concept implementation and highlight the results from our testing to show how the efficiency and scalability of the healthcare system improved without having a significant impact on the performance of the Electronic Medical Record (EMR) that mostly affected by the previous solution since these solutions directly connected to a public blockchain network and which resulted in significant delays and high cost of operation when a large amount of data or complicated functions are involved.
이 논문은 올림픽 전산시스템 개발과정을 추적하면서 공식 역사서술 이면의 다이나믹스를 보이는 것을 기본 목적으로 한다. 서울올림픽 개최가 결정된 직후 정부는 앞선 올림픽에서 사용된 전산시스템을 도입하겠다고 구상했다. 이에 KAIST 전산개발센터 과학기술자들은 독자적 개발의 당위성을 설득하는 데 큰 노력을 기울였으며, 전국체전에서 무사히 작동되는 전산시스템을 개발함으로써 충분한 개발 능력을 갖추었음을 증명해야 했다. 올림픽 전산시스템 개발을 구체화하면서 주관부처, 참여 기관, 연구자 사이에 다양한 논쟁이 발생했고, 결과적으로 최종 산물은 단일한 하나의 시스템이 아니라 여러 기관이 개발한 각기 다른 네 개의 시스템이 결합한 모듈형으로 귀착되었다. 이 때문에 "장외금메달"이라는 호평을 받았지만, 어느 기관도 올림픽 전산시스템의 기술성과를 직접적으로 계승하거나 소유권을 주장하거나 못했다. 그럼에도 불구하고 개발 과정에서 축적된 기술, 하드웨어, 인력은 이후 여러 영역으로 확산하여 한국 정보통신기술 발전의 밑거름이 되었다.
비축 적외선 탐색기는 공력 가열에 의한 열 차폐 효과를 완화시키기 위해 대공 고속 유도탄의 노즈콘 측면에 장착된다. 탐색기 출력은 표적을 지속적으로 추적하기 위한 유도탄의 롤 기동이 관여되었을 때 더 이상 시선각속도로 간주할 수 없다. 본 논문에서는 2축 김발 위에 장착된 비축탐색기를 위한 시선각속도 계산 방식을 제안한다. 첫째로, 실제 시선각속도 방정식은 해석적으로 도출되지만 조준각 오차 변화율을 측정할 수 없어 구현할 수 없다. 그에 따라 조준각 오차 변화율을 획득하기 위해 1차 지연 근사화를 제안한다. 제안한 시선각속도 계산 방식은 유도탄과 김발의 회전을 고려하여 커플링 효과를 보상할 수 있다. 제안한 방식의 성능을 비선형 6 자유도 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
스토리지 스냅샷(snapshot) 기술은 특정 시점의 데이터를 보전하고, 필요할 때 원하는 시점의 데이터를 복구하여 접근하기 위한 기술로 스토리지 보호 응용 개발에 필수적인 기술이다. 이 논문에서는 기존의 스냅샷 기술이 스토리지 하드웨어 벤더에 종속되거나 파일시스템이나 가상 블록장치에 종속되는 문제를 해결하고 온라인으로 스냅샷을 생성하기 위한 새로운 스냅샷 방법을 제안한다. 이 논문에서는 제안하는 스냅샷 기술은 가상파일시스템의 변경연산에 대한 로그를 추출하는 방식을 이용하여 파일시스템, 가상 블록장치, 하드웨어에 독립적으로 동작하는 스냅샷 기술을 설계하고 개발한다. 또한, 개발하는 스냅샷 기술은 디렉토리 및 파일 단위의 스냅샷을 스토리지 서비스 중단 없이 생성하고 관리 한다. 마지막으로 실험을 통해서 제안하는 스냅샷 기술의 스냅샷 생성시간 및 스냅샷으로 인한 성능 저하를 측정한다.
레이더를 사용하여 탄도 미사일의 기두부를 추적할 때, 표적의 주변에 있는 각종 기만체들은 표적을 추적하는 레이더의 자원 관리에 큰 부담을 준다. 이러한 부담을 줄이기 위해서 레이더에 수신된 동적 RCS 신호로부터 탄도 미사일 기두부의 신호를 분리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이미지에서 직선을 추출하는 알고리즘인 허프 변환 방법을 이용하여, 레이더에 수신된 신호로부터 각각의 표적들의 동적 RCS를 분리하는 방법을 제안한다. 기두부와 기만체의 3차원 CAD 모델을 사용하여 표적들의 미세거동을 구현하였다. 또한 미세거동을 가지는 3차원 CAD로부터 표적의 동적 RCS를 계산하고 제안된 알고리즘을 적용하여 알고리즘의 성능을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법은 SNR이 10dB에서 미사일 기두부와 기만체의 신호를 분리할 수 있음을 확인하였다.
최근 들어 초고속의 영상 촬영이 가능한 저가이며 성능이 우수한 카메라가 등장함에 따라서 물체의 미세한 움직임까지 정확하게 묘사한 초고속의 영상들이 보편화되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 빠른 속도로 입력되는 초고속의 영상으로부터 예기치 않게 포함된 잡음을 제거한 다음, 잡음이 제거된 영상으로부터 피부 영역과 같이 개인 정보를 대표할 수 있는 관심 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 입력받은 초고속의 영상으로부터 비정상적인 전기 신호로 인해 발생한 잡음을 양방향의 필터를 적용하여 제거한다. 그런 다음, 사전 학습을 통해 생성한 색상 분포 모델을 사용하여 영상 내에 포함된 개인 정보를 대표하는 관심 영역인 피부 영역을 정확하게 추출한다. 실험 결과에서는 본 연구에서 소개된 알고리즘이 여러 가지의 초고속 영상으로부터 잡음을 제거한 다음 관심 영역을 강인하게 추출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 접근 방법은 영상 전처리, 잡음 제거, 목표 영역의 추적 및 감시 등과 같은 컴퓨터 비전 및 패턴인식과 관련된 여러 가지의 응용 분야에서 유용하게 사용될 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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