디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
멀티 스레드 기반 ROS 2 응용을 위한 실시간 스케줄링 프레임워크
http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.1.1
물리 세계에서 동작하는 로봇 응용의 실시간 성능은 중요하다. 로봇 응용은 로봇 운영 체제(Robot Operating System) 2 위에서 수십 또는 수백 개의 태스크들로 구성되며, 센싱부터 제어까지의 종단간 지연 시간이 길어지면, 출력으로 생성되는 모션이 지연되어 물리적인 사고를 일으킬 수 있다. 본 논문은 프로세스 그래프를 대상으로 제안된 확률적 지연 시간 분석 방법을 스레드 그래프를 대상으로 적용하는 것을 가능하게 만드는 실시간 스케줄링 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 전역적 스케줄 테이블을 참조하여 주기값이 같은 콜백 함수들을 하나의 그룹으로 묶고, 각 그룹마다 전담 스레드를 배정함으로써 스레드 그래프를 만들어낸다. 그리고 각 스레드를 테이블이 정하는 CPU 코어에 고정한 상태에서 FIFO로 스케줄한다. 본 논문은 제안하는 프레임워크를 Autoware 측위 파이프라인에 적용하여 이 프레임워크 아래서 확률적 지연 시간 분석이 가능함을 확인한다.
주기적 링크 품질 측정에 기반을 둔 RPL 네트워크에서의 선호 부모 변경 기법 제안
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.7.621
IEEE 802.15.4e TSCH는 IEEE 802.15.4 표준을 산업용 무선 센서 네트워크 환경에 맞게 MAC 계층을 개선 한 표준으로서 라우팅 프로토콜인 RPL과 함께 산업 환경에 필요한 높은 신뢰성을 갖춘 네트워크를 구성한다. 하지만 현재 RPL은 통신 중인 이웃에 대해서만 링크 품질을 평가하며, 이는 경로가 설정되지 않은 이웃 노드에 대한 링크 평가가 배제되어, 이미 설정된 경로로 선택이 편향되는 부작용이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 Neighbor Link Quality Estimation(NLQE) 패킷을 이용하여 낮은 오버헤드로 모든 주변 노드에 대한 링크 품질 평가를 가능하게 하는 기법을 소개 한다. 제안 기법은 더 효율적인 경로 선택을 가능하게 하며, 시뮬레이션 결과는 이전과 비교하여 패킷의 성공적인 전달 비율이 평균 15% 이상 증가했으며, 지연속도 또한 평균 20% 감소했음을 나타낸다.
형태소 수준의 BERT 임베딩을 통한 한국어 상호참조해결
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.6.495
상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결 대상이 되는 멘션(mention)을 식별하고, 동일한 개체(entity)를 의미하는 멘션들을 찾아 그룹화하는 자연어처리 태스크이다. 최근 한국어 상호참조해결은 End-to-End 방식으로 주로 연구가 되고 있으며, 이를 위해 모든 스팬을 잠재적인 멘션으로 간주해야 되기 때문에 메모리 사용량과 시간 복잡도가 상승하는 문제가 있다. 본 논문에서는 서브 토큰을 다시 단어단위로 매핑하여 상호참조해결을 수행하는 워드 레벨 상호참조해결 모델을 한국어에 적용하였으며, 한국어 특성을 반영하기 위해 워드 레벨 상호참조해결 모델의 토큰 표현을 CorefBERT를 통해 계산한 후 개체명 자질과 의존 구문 분석 자질을 추가하였다. 실험 결과, ETRI 질의응답 도메인 평가 셋에서 F1 70.68%로, 기존 End-to-End 방식의 상호참조해결 모델 대비 1.67% 성능 향상을 보이면서 메모리 사용량은 2.4배 좋아졌고, 속도는 1.82배 빨라졌다.
Deep Neural Networks and End-to-End Learning for Audio Compression
Daniela N. Rim, Inseon Jang, Heeyoul Choi
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.8.940
단일 딥러닝 모델에 대한 최근의 성과는 고도로 구조화된 데이터를 하나의 통합된 모델로 다루는 일들을 가능하게 했다. 하지만, 오디오 신호를 압축하기 위한 단일 딥러닝 모델을 학습하는 것은 내부적으로 신호에 대해 이산표현을 필요로 하기 때문에 어려운 작업이었다. 본 논문에서는 은닉공간에 이산표현을 가지는 변이 오토인코더 의 훈련 전략 내에서 순환 신경망(RNNs)를 결합하는 단일모델 기반 심층망 모델과 학습방법을 제시한다. 제안하는 방법에서는 베르누이(Bernoulli) 분포를 위한 재파라미터화 기법을 사용하여 이산표현에서 역전파를 가능하게 하도록 하였으며 그 결과 실제 오디오 압축에 필수적인 인코더와 디코더를 분리할 수 있었다. 우리가 아는 범위에서, 제안된 모델은 오디오 압축을 위해 RNN를 사용한 단일모델 학습의 최초의 구현으로써, 20.53dB의 SDR (신호 대 왜곡 비율)을 달성한다.
자율주행 컴퓨팅 시스템을 위한 확률적 응답시간 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.5.486
본 논문은 자율주행차를 위한 컴퓨팅 시스템의 센싱부터 제어까지의 종단간 응답시간을 확률적으로 분석하는 기법을 기술한다. 종단간 응답시간은 차량 응답성을 평가하는 지표로서, 차량 안전을 보장하는 다양한 지표들을 유도하는데 활용될 수 있다. 예를 들어, 장애물 센싱부터 차량 정지를 위한 제어까지의 종단간 응답 시간이 주어지면, 차량 안전을 위해서 요구되는 차량 속도의 상한을 정의할 수 있다. 또한, 제안하는 분석은 차량 응답성을 개선하기 위해서 컴퓨팅 자원을 얼마나 투입해야 하는지를 판단하기 위해서도 활용될 수 있다. 본 논문은 ERF(Earliest Release First) 스케줄링을 사용하고 태스크마다 CPU를 고정적으로 지정하여 실행한다는 가정 하에서 안전한 분석 방법을 제안하고, 오픈소스 자율주행 스택 오토웨어(Autoware)의 응답성 분석 결과를 제시한다.
Stacked Bidirectional LSTM-CRFs를 이용한 한국어 의미역 결정
의미역 결정 연구에 있어 구문 분석 정보는 술어-논항 사이의 의존 관계를 포함하고 있기 때문에 의미역 결정 성능 향상에 큰 도움이 된다. 그러나 의미역 결정 이전에 구문 분석을 수행해야 하는 비용(overhead)이 발생하게 되고, 구문 분석 단계에서 발생하는 오류를 그대로 답습하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 구문 분석 정보를 제외한 형태소 분석 정보만을 사용하는 End-to-end SRL 방식의 한국어 의미역 결정 시스템을 제안하고, 순차 데이터 모델링에 적합한 LSTM RNN을 확장한 Stacked Bidirectional LSTM-CRFs 모델을 적용해 구문 분석 정보 없이 기존 연구보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 기법
센서 네트워크에서 압축은 종단 간 지연시간과 에너지 사용량 사이의 이율배반적인 관계가 있다. 데이터의 크기를 줄이기 위해 압축을 하면, 추가적인 지연시간과 에너지 소비가 발생하지만, 전송으로 인한 에너지 소모는 감소하게 된다. 일반적으로, 배터리기반 센서 네트워크에서는 지연시간을 손해 보더라도 네트워크의 생존시간을 최대화하기위해 압축을 널리 사용하고 있다. 한편 태양 에너지 기반 센서 네트워크에서는 주기적으로 에너지 재생산이 이루어짐에 따라, 동작하는데 충분한 에너지양 이상의 에너지가 존재할 가능성이 있다. 본 논문에서는 여분의 에너지를 사용해 종단 간 지연시간을 감소시키는 에너지 적응형 선택적 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 에너지가 충분하지 않을 때, 에너지 소비를 줄이기 위해 압축을 사용하고, 에너지가 충분한 경우에는 종단 간 지연시간 감소를 위해 압축을 사용하지 않는다. 시뮬레이션을 통한 에너지와 지연시간의 성능평가를 통하여 제안하는 기법의 우수성을 증명하였다.
RPL 기반 IoT 무선 네트워크에서 노드 병목 및 전송 경로 품질을 고려한 라우팅 기법
사물인터넷(IoT)에 연결된 다수의 장치를 관리하기 위해서 IETF는 IPv6를 지원하는 RPL 라우팅 프로토콜을 제안하였다. RPL은 사물인터넷이 구축되는 네트워크에서 요구되는 서비스에 맞는 OF(Objective Function)를 통해 경로가 생성된다. RPL에서는 단순하게 노드 간 링크 품질만을 고려하여 경로를 구축하므로, 다양한 목적의 QoS를 제공할 수 있는 OF에 대한 연구가 필요하다. 기존의 연구에서는 주로 에너지 소비 감소를 다루고 있고, 싱크 노드까지 형성된 경로의 링크 품질을 고려하지 않고 있어 종단 간 지연시간이 늘어 날 수 있다. 본 논문에서는 트래픽이 몰려 병목현상이 일어나는 노드의 예상 수명과 목적지까지 형성될 전체 경로의 품질을 고려하여 지연시간을 줄이는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안 기법의 가중치를 설정하였고, 종단 간 지연시간을 약 20.8%, 에너지 소비를 약 10.5% 개선하였음을 보였다.
