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플래시 메모리를 이용한 TinyOS 기반 센서 노드를 위한 데이터 저장 시스템의 설계 및 구현
한형진 ( Hyungjin Han ),이기혁 ( Kihyuk Lee ),송준영 ( Junyoung Song ),최원철 ( Woncul Choi ),손기락 ( Kirack Sohn ) 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.1
본 논문은 무선 센서노드에서 측정되는 데이터들에 대한 저장 및 검색을 효율적으로 하기 위한 플래시 메모리 공간 관리 기법을 제안한다. 플래시 메모리는 외부 충격에 강하고, 비휘발성이며 접근이 빠른 장점이 있지만, 덮어쓰기 및 쓰기 횟수가 제한되는 단점이 있다. 이러한 특성으로 플래시 메모리는 기존의 저장매체와는 다른 관리 방법이 요구되었고 지금까지의 센서노드에서는 플래시 메모리를 사용하지 않았다. 본 논문에서는 센서노드안의 플래시 메모리에서 순차적으로 측정되는 데이터를 관리하기 위해 LFS(Log-Structured File System)방식을 제안한다. 그리고 순차적으로 정렬된 데이터에 효율적인 검색방법을 제시하고, 이를 ZigbeX Mote의 TinyOS안에서 NesC로 구현하였다.
라이다와 RTK-GPS 센서 융합을 통한 효율적인 포인트 클라우드 제거 및 차량 주행 경로 상의 장애물 위치 추정
홍순원(Sunwon Hong),한형진(Hyungjin Han),김학일(Hakil Kim) 한국자동차공학회 2020 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2020 No.11
Obstacle detection remains one of the most important task for the advancement of fully autonomous driving. This paper proposes an efficient object detection algorithm based on the LiDAR sensor. LiDAR point cloud data provides an accurate three-dimensional coordinate of the surrounding environment with a wide FOV, however pose computational challenges due to the expansive data size and environmental noise. To circumvent such challenges a multistage filtering process was used. First, unessential data such as ground plane points were removed. The remaining points were then used to make object clusters which were presented as obstacles to the autonomous vehicle. Furthermore, processing time was greatly reduced using variable cropping and the optimization of the LiDAR resolution. The following algorithm was tested using real world data and resulted in a 10㎳ processing time when executing Euclidean clustering.
최원철 ( Wonchul Choi ),송준영 ( Junyoung Song ),이기혁 ( Kihyuk Lee ),한형진 ( Hyungjin Han ),손기락 ( Kirack Sohn ) 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.1
플래시 메모리는 센서 네트워크가 가진 제약 조건을 만족하는 저장 매체이다. 그러나 센서 네트워크에 필요한 프로그램의 개발 환경은 불편하고, 가장 중요한 이슈인 에너지 소모에 대한 편리하고 정확한 측정 수단이 없는 것이 현실이다. 그에 따라 본 논문은 에너지 소모량의 측정을 지원하고 여러 플래시 메모리 환경을 조절하여 실험을 할 수 있는 플래시 메모리 소프트웨어 시뮬레이터를 설계 및 구현하였다.