• Title/Summary/Keyword: 해상네트워크

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Application Scenarios of Nautical Ad-hoc Network in Wireless Mobile Communication under Maritime Environment (해상 환경에서의 무선 이동 통신을 위한 선박용 Ad-hoc 네트워크 운용 시나리오)

  • Kim, Young-Bum;Chang, Kyung-Hi;Yun, Chang-Ho;Park, Jong-Won;Lim, Yong-Kon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.13 no.10
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    • pp.2097-2104
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    • 2009
  • In terrestrial communications, high data rate transmission can be achieved by splitting the coverage area into small cells through base stations and reusing the resource efficiently. However, the geographical features of maritime communications require the long transmission range, and it is not practical to install base station on the sea to set up the similar deployment as the terrestrial communications, so MF/HF band modem with low data rate are currently utilized for maritime communications. And the expensive satellite communication via Inmarsat is the conventional solution for the high data rate transmission on the sea. To reduce the cost, Ad-hoc network is proposed to apply on the sea, which requires no base station for the peer-to-peer communications. In this paper, we denominate this maritime environment specific Ad-hoc network as Nautical Ad-hoc Network (NANET). Furthermore, the deployment scenario for the NANET, and the analysis on multiple access and duplexing schemes for the NANET are discussed in this paper, which serves as the cornerstone for the further NANET research and development.

Multi-Scale Deconvolution Head Network for Human Pose Estimation (인체 자세 추정을 위한 다중 해상도 디컨볼루션 출력망)

  • Kang, Won Jun;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.68-71
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    • 2020
  • 최근 딥러닝을 이용한 인체 자세 추정(human pose estimation) 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 구조가 간단하면서도 성능이 강력하여 널리 사용되고 있는 딥러닝 네트워크 모델은 이미지 분류(image classification)에 사용되는 백본 네트워크(backbone network)와 디컨볼루션 출력망(deconvolution head network)을 이어 붙인 구조를 갖는다[1]. 기존의 디컨볼루션 출력망은 디컨볼루션 층을 쌓아 낮은 해상도의 특징맵을 모두 높은 해상도로 변환한 후 최종 인체 자세 추정을 하는데 이는 다양한 해상도에서 얻어낸 특징들을 골고루 활용하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 매 디컨볼루션 층 이후에 인체 자세 추정을 하여 다양한 해상도에서 연산을 하고 이를 종합하여 최종 인체 자세 추정을 하는 방법을 제안한다. 실험 결과 Res50 과 기존의 디컨볼루션 출력망의 경우 0.717 AP 를 얻었는데 Res101 과 기존의 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 50% 이상의 파라미터 수 증가와 함께 0.727 AP, 즉 0.010AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이에 반해 Res50 에 다중 해상도 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 약 1%의 파라미터 수 증가 만으로 0.720 AP, 즉 0.003 AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이를 통해 디컨볼루션 출력망 구조를 개선하면 매우 적은 파라미터 수 증가 만으로도 인체 자세 추정의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

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SqueezeNet based Single Image Super Resolution using Knowledge Distillation (SqueezeNet 기반의 지식 증류 가법을 활용한 초해상화 기법)

  • Seo, Yu lim;Kang, Suk-Ju
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.226-227
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    • 2020
  • 근래의 초해상화 (super-resolution, SR) 연구는 네트워크를 깊고, 넓게 만들어 성능을 높이는데 주를 이뤘다. 그러나 동시에 높은 연산량과 메모리 소비량이 증가하는 문제가 발생하기 때문에 이를 실제로 하드웨어로 구현하기에는 어려운 문제가 존재한다. 그렇기에 우리는 네트워크 최적화를 통해 성능 감소를 최소화하면서 파라미터 수를 줄이는 네트워크 SqueezeSR을 설계하였다. 또한 지식 증류(Knowledge Distillation, KD)를 이용해 추가적인 파라미터 수 증가 없이 성능을 높일 수 있는 학습 방법을 제안한다. 또한 KD 시 teacher network의 성능이 보다 student network에 잘 전달되도록 feature map 간의 비교를 통해 학습 효율을 높일 수 있었다. 결과적으로 우리는 KD 기법을 통해 추가적인 파라미터 수 증가 없이 성능을 높여 다른 SR네트워크 대비 더 빠르고 성능 감소를 최소화한 네트워크를 제안한다.

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Light Field Angular Super-Resolution Algorithm Using Dilated Convolutional Neural Network with Residual Network (잔차 신경망과 팽창 합성곱 신경망을 이용한 라이트 필드 각 초해상도 기법)

  • Kim, Dong-Myung;Suh, Jae-Won
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.24 no.12
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    • pp.1604-1611
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    • 2020
  • Light field image captured by a microlens array-based camera has many limitations in practical use due to its low spatial resolution and angular resolution. High spatial resolution images can be easily acquired with a single image super-resolution technique that has been studied a lot recently. But there is a problem in that high angular resolution images are distorted in the process of using disparity information inherent among images, and thus it is difficult to obtain a high-quality angular resolution image. In this paper, we propose light field angular super-resolution that extracts an initial feature map using an dilated convolutional neural network in order to effectively extract the view difference information inherent among images and generates target image using a residual neural network. The proposed network showed superior performance in PSNR and subjective image quality compared to existing angular super-resolution networks.

Sea-Experiment Test of a Shipborne Ad-Hoc Network (SANET) for Maritime VHF Digital Data Communications (해상 초단파 대역 디지털 데이터 통신을 위한 선박 애드혹 네트워크의 실해역 실증 연구)

  • Yun, Changho;Kim, Seung-Geun;Cho, A-Ra;Lim, Yong-Kon
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.41 no.6
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    • pp.681-688
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    • 2016
  • Several VHF bands for the use in analog communications has been changed to those for the use in new maritime digital communications by WRC-12. ITU-R M. 1842-1 has been also standardized, recommending the characteristics of maritime digital communication systems. In addition, a Shipborne Ad-hoc Network (SANET) has been introduced by IMO in order to provide ships, which cannot be connected to a shore directly, with maritime digital data exchange services with the help of ad-hoc communication. In this paper, several functionalities of the SANET, including channel access, route determination to a shore, and data exchange, are verified via sea trials. It is expected that the SANET can be applicable to collecting and analyzing maritime information, facilitating the entry and departure of vessels, and the communication infrastructure of e-navigation.

Cloud-based smart maritime logistics warehouse management system with IP cameras (IP 카메라와 클라우드 기반 스마트 해상물류 창고 관리 시스템)

  • Kang-Hyeon Ryu;Dae-Hoon Kang;Dong-Min Kim;Min-Ho Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.1082-1083
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    • 2023
  • 우리나라의 수출입 대부분은 해상을 통해 이루어지고 있으나 항만의 물류 창고는 데이터 네트워크를 통한 유기적인 화물의 출입과 현황관리가 부족한 실정이다. 이는 부족한 데이터 네트워크 인프라와 CCTV에 의한 아날로그 영상 데이터에 의존하는 기존 시스템의 한계로 인해 기인하는 바가 크다. 이에 IP 카메라와 엣지 디바이스의 영상분석에 의한 개별 화물 창고의 디지털 현황 분석 기반을 구축하고 분산된 개별 화물 창고의 데이터를 클라우드에 위치한 중앙 집중 데이터 분석 시스템을 구축하여 유연한 개별 화물 창고 관리와 지속적인 모니터링 기반을 제공한다. 사용자 인터페이스는 웹 기반으로 구축하여 항만 화물 관계자에게 편의성과 위치에 구애받지 않는 서비스를 제공한다. 이 과정에서 사설 IoT 네트워크를 통한 최소한의 시공비용으로 항만 내 인터넷 데이터 네트워크를 구축하여 향후 항만 내 다양한 데이터 서비스를 위한 초석을 제공한다.

Hybrid-Domain High-Frequency Attention Network for Arbitrary Magnification Super-Resolution (임의배율 초해상도를 위한 하이브리드 도메인 고주파 집중 네트워크)

  • Yun, Jun-Seok;Lee, Sung-Jin;Yoo, Seok Bong;Han, Seunghwoi
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.25 no.11
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    • pp.1477-1485
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    • 2021
  • Recently, super-resolution has been intensively studied only on upscaling models with integer magnification. However, the need to expand arbitrary magnification is emerging in representative application fields of actual super-resolution, such as object recognition and display image quality improvement. In this paper, we propose a model that can support arbitrary magnification by using the weights of the existing integer magnification model. This model converts super-resolution results into the DCT spectral domain to expand the space for arbitrary magnification. To reduce the loss of high-frequency information in the image caused by the expansion by the DCT spectral domain, we propose a high-frequency attention network for arbitrary magnification so that this model can properly restore high-frequency spectral information. To recover high-frequency information properly, the proposed network utilizes channel attention layers. This layer can learn correlations between RGB channels, and it can deepen the model through residual structures.

Raw Sensor Single Image Super Resolution Using Color Corrector-Attention Network (코렉터 어텐션 네트워크을 이용한 로우 센서 영상 초해상화 기법)

  • Paul Shin;Teaha Kim;Yeejin Lee
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.28 no.1
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    • pp.90-99
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    • 2023
  • In this paper, we propose a super resolution network for raw sensor image which data size is lower comparatively to RGB image. But the actual capabilities of raw image super resolution depends on color correction because its absent of camera post processing that leads to unintended result having different white balance, saturation, etc. Thus, we introduce novel color corrector attention network by adopting the idea of precedent raw super resolution research, and tune to the our faced problem from data specification. The result is not superior to former researches but shows decent output on certain performance matrix. In the same time, we encounter new challenging problem of unexpected shadowing artifact around image objects that cause performance declination despite its good result overall. This problem remains a task to be solved in the future research.

Deep Learning Framework for Watermark-Adaptive and Resolution-Adaptive Image Watermarking (워터마크 및 해상도 적응적인 영상 워터마킹을 위한 딥 러닝 프레임워크)

  • Lee, Jae-Eun;Seo, Young-Ho;Kim, Dong-Wook
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.25 no.2
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    • pp.166-175
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    • 2020
  • Recently, application fields for processing and using digital image contents in various forms and types are rapidly increasing. Since image content is high value-added content, the intellectual property rights of this content must be protected in order to activate the production and use of the digital image content. In this paper, we propose a deep learning based watermark embedding and extraction network. The proposed method is to maximize the robustness of the watermark against malicious/non-malicious attacks while preserving the invisibility of the host image. This network consists of a preprocessing network that changes the watermark to have the same resolution as the host image, a watermark embedding network that embeds watermark data while maintaining the resolution of the host image by three-dimensionally concatenating the changed host image and the watermark information, and a watermark extraction network that reduces the resolution and extracts watermarks. This network verifies the invisibility and robustness of the proposed method by experimenting with various pixel value change attacks and geometric attacks against various watermark data and host images with various resolutions, and shows that this method is universal and practical.

해상 네트워크 기반 선박 안전 입출항 지원 시스템의 설계

  • O, Jae-Yong;Kim, Hye-Jin;Lee, Mun-Jin;Kim, Seon-Yeong;Park, Se-Gil;Park, Ji-Su
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2012.06a
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    • pp.477-479
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    • 2012
  • 최근 선박의 사고가 증가하고 해양 환경오염 문제가 대두되면서 운항 중인 선박을 대상으로 하는 다양한 안전운항 솔루션에 대한 필요성이 요구되고 있다. 안전운항 솔루션은 일반적으로 육상과 선박을 연결하는 광대역 무선 데이터 통신기술, 해상 데이터를 처리할 수 있는 메타데이터 기술, 안전운항을 지원하는 서비스의 요소 기술로 구성된다. 본 논문에서는 광대역 애드혹 통신망을 기반으로 하는 선박의 안전 입출항 지원 서비스의 항목을 정의하고, 이를 구현하기 위한 서버 및 클라이언트 시스템에 대하여 기술한다. 본 연구의 안전 입출항 지원 서비스는 교통정보, 환경정보, 충돌회피지원정보로 구성되며, 선박에 탑재된 클라이언트에서 육상에 설치된 서버 시스템으로 서비스를 요청하고 정보를 제공 받도록 설계하였다. 이렇게 설계된 시스템은 테스트 플랫폼을 통해 서비스의 구현 가능성을 검토하며, 실해역(여수항)에서의 시험을 통해 그 실효성을 검증할 예정이다.

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