LiDAR용 엣지 컴퓨팅을 활용한 중요시설 경계 시스템 (Important Facility Guard System Using Edge Computing for LiDAR)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보처리학회
· 수록지 정보 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 / 11권 / 10호 / 345 ~ 352페이지
· 저자명 : 조은경, 이은석, 신병석

초록

최근의 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 실시간으로 주변에 있는 물체를 스캔하는 데 사용된다. LiDAR 센서를 이용하여 주변환경을 스캔할 경우 감지되었던 사물들에 대한 변화를 감지하고 실시간으로 움직이는 물체를 인식할 수 있다. 센서들의 제작 비용이 낮아지면서LiDAR는 중요시설의 경계, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 데이터는 실시간에 사물을스캔하는 만큼 입력 데이터의 크기가 크다. 따라서 이러한 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 이러한 대용량 데이터의 실시간 처리가 병목이 될수 있어서 이러한 대용량 처리에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 서버를 이용하여 방대한 포인트 클라우드를 압축하여 빠르게처리하는 엣지 컴퓨팅 기법을 제안한다. LiDAR 센서의 레이저의 반사 범위가 제한되어 있으므로 실시간으로 넓은 영역을 스캔하기 위해서는 여러대의 라이다를 사용해야 한다. 따라서 실시간으로 물체를 감지하거나 인식하기 위해서는 여러 개의 LiDAR 센서에 대한 데이터를 한 번에 처리해야한다. 에지 컴퓨터는 데이터 가속을 수행하기 위해 포인트 클라우드를 효율적으로 압축하고 모든 데이터를 메인 클라우드에서 실시간에 압축해제하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 시스템을 중앙에서 병목 없이 실시간에 LiDAR 센서들을 제어할 수 있다. 실험에 사용된시스템은 이러한 엣지 컴퓨팅 서비스를 적용함으로써 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목 현상을 효과적으로 해결하였다.

영어초록

Recent LiDAR(Light Detection And Ranging) sensor is used for scanning object around in real-time. This sensor can detect movementof the object and how it has changed. As the production cost of the sensors has been decreased, LiDAR begins to be used for variousindustries such as facility guard, smart city and self-driving car. However, LiDAR has a large input data size due to its real-time scanningprocess. So another way for processing a large amount of data are needed in LiDAR system because it can cause a bottleneck. Thispaper proposes edge computing to compress massive point cloud for processing quickly. Since laser’s reflection range of LiDAR sensoris limited, multiple LiDAR should be used to scan a large area. In this reason multiple LiDAR sensor’s data should be processed at onceto detect or recognize object in real-time. Edge computer compress point cloud efficiently to accelerate data processing and decompressevery data in the main cloud in real-time. In this way user can control LiDAR sensor in the main system without any bottleneck. Thesystem we suggest solves the bottleneck which was problem on the cloud based method by applying edge computing service.

참고자료

· 없음