KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.574-592
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2016
Range-free localization algorithm computes a normal node's position by estimating the distance to anchors which know their actual position. In recent years, reliable anchor selection research has been gained a lot of attention because this approach improves localization accuracy by selecting the only subset of anchors called reliable anchor. The distance estimation accuracy and the geometric shape formed by anchors are the two important factors which need to be considered when selecting the reliable anchors. In this paper, we study the relationship between a relative position of three anchors and localization error. From this study, under ideal condition, which is with zero localization error, we find two conditions for anchor selection, thereby proposing a novel anchor selection algorithm that selects three anchors matched most closely to the two conditions, and the validities of the conditions are proved using two theorems. By further employing the conditions, we finally propose a novel range-free localization algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm shows considerably improved performance as compared to other existing works.
본 논문에서는 앵커 프리 방법을 이용한 FCN(Fully Convolutional Network)기반의 1단계 다중 크기 얼굴 검출기를 제안한다. 최근 대부분의 연구들은 사전 정의된 앵커를 사용하여 얼굴이 있을 만한 위치를 예측한다. 그러나 사전 정의 앵커를 이용함으로써 학습 시 하이퍼 파라미터의 설정과 추가적인 계산이 필요하다. 제안하는 방법의 핵심 아이디어는 앵커 프리 방법을 사용하여 하이퍼 파라미터를 없애고 여러 개의 특징 맵을 사용함으로써 클래스 내 불균형 문제를 완화하는 것이다. 이 방법들은 다음과 같은 효과가 있다. 첫째로 사전정의 앵커를 없앰으로써 앵커와 관련된 하이퍼 파라미터와 추가적인 계산을 피한다. 둘째로 클래스 내 불균형을 완화하기 위해 여러개의 특징 맵으로부터 얼굴을 예측한다. 정량적 평가를 통해 제안하는 방법에 따른 검출 성능을 평가 및 분석한다. FDDB(Face Detection Dataset & Benchmark) 데이터 셋의 실험 결과에서 제안하는 방법이 효과가 있음을 증명했다.
The mechanism of pullout resistance of compression anchor is analysed. This anchor is developed through the field pullout tests and the laboratory element test. The compression anchor is characterized by decrease of progressive failure, simple site work, economy and durability compared with tension anchor. The characteristics of compression anchor, compared with tension anchor. mainly are summarized as follows ; (1) The plastic displacement of anchor body is very small during pullout of anchor. (2) Total anchor length decreases by the shortening of free length; (3) The progressive failure is decreased.; (4) The safety factor for pullout resistance increases with time after construction of anchor.
In supervised learning, labeling of all data is essential, and in particular, in the case of object detection, all objects belonging to the image and to be learned have to be labeled. Due to this problem, continual learning has recently attracted attention, which is a way to accumulate previous learned knowledge and minimize catastrophic forgetting. In this study, a continaul learning model is proposed that accumulates previously learned knowledge and enables learning about new objects. The proposed method is applied to CenterNet, which is a object detection model of anchor-free manner. In our study, the model is applied the knowledge distillation algorithm to be enabled continual learning. In particular, it is assumed that all output layers of the model have to be distilled in order to be most effective. Compared to LWF, the proposed method is increased by 23.3%p mAP in 19+1 scenarios, and also rised by 28.8%p in 15+5 scenarios.
대수심 부유 구조물의 하부기초 기술 중 하나인 dynamically penetration anchor (DPA 또는 흔히 torpedo anchor로 칭함)의 거동특성을 시험결과 및 수치 해석적 접근을 통해 분석하였다. 기존의 유한요소 해석기법으로는 이러한 대수심 anchor 구조물의 거동 특성을 적절히 모사하기 어렵기 때문에 본 연구에서는 이러한 부분을 해결하기 위해 Coupled Eulerian-Lagrangian (CEL) 법을 통해 지반-구조물 사이에서 발생하는 메쉬(mesh)의 distortion 현상 및 경계조건 등의 문제점을 대변형의 관점에서 해결하고자 하였다. 실측치와의 비교를 통해, CEL 기법의 타당성을 검증하였고, 그 결과 본 연구에서 적용한 CEL 기법이 기존 유한요소 기술로는 구현이 불가능한 대수심 anchoring system의 자유낙하에 의한 전반적인 거동 및 지반의 변형특성을 적절히 예측함을 알 수 있었다. 또한 검증된 기법을 바탕으로 dynamic anchor의 거동에 영향을 주는 여러 요소들에 대한 매개변수 연구를 추가로 수행하였다.
This study proposes a ground anchor using electromagnetic induction and utilizes an extended structure using hinges and links and mounting and sensing using electromagnets. The aim is to secure the anchor force, excluding grout, and to secure various sensing capabilities, including ground behavior. We propose a design based on the drilling diameter of 150 mm, and the materials used were STS304 and Aluminum 6061-T6. Computerized analysis was performed to confirm structural safety and functional implementation. The pull-out experiment was conducted by simulating the bedrock environment on a model earthwork as an experiment to check whether anchor force was generated by the insertion and tension of the anchor. The environmental pollution of grout, the difficulty of removing strands, and the inability to check whether the anchor is seated, which were pointed out as disadvantages of the existing ground anchor, were solved. Therefore, this study suggest that it can be effectively utilized as a secure and monitored anchoring solution in eco-friendly construction practices, including the installation of landslide prevention barriers.
본 논문에서는 비등방성 센서 네트워크에서 노드 간 연결 정보만을 이용하여 일반노드의 위치를 찾는 다중 홉 Range-free 측위 알고리즘을 제안한다. 제안하는 측위 알고리즘에서 일반노드는 자신과 앵커노드 쌍이 이루는 최단경로의 측정 홉 수와 기대 홉 수를 비교하여 최단경로의 우회 정도를 측정하고, 우회 정도에 따라 자신으로부터 앵커노드까지의 거리를 추정한다. 일반노드는 이러한 과정을 네트워크의 모든 앵커노드 쌍에 대하여 반복하며, 획득한 거리 정보를 사용하여 위치를 추정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 Range-free 알고리즘에 비해 적은 수의 앵커노드를 필요로 하며, 적은 통신 오버헤드를 갖는다. 마지막으로 성능평가를 위하여 MATLAB 시뮬레이션을 수행하였으며, 기존의 Range-free 측위 알고리즘에 비해 향상된 위치정확도를 보였다.
Kim, Young-Sang;Sung, Hyun-Jong;Kim, Hyun-Woo;Kim, Jae-Min
Smart Structures and Systems
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제7권4호
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pp.303-317
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2011
A specially designed tendon, which is proposed by embedding an FBG sensor into the center king cable of a 7-wire strand tendon, was applied to monitor the prestress force and load transfer of ground anchor. A series of tensile tests and a model pullout test were performed to verify the feasibility of the proposed smart tendon as a measuring sensor of tension force and load transfer along the tendon. The smart tendon has proven to be very effective for monitoring prestress force and load transfer by measuring the strain change of the tendon at the free part and the fixed part of ground anchor, respectively. Two 11.5 m long proto-type ground anchors were made simply by replacing a tendon with the proposed smart tendon and prestress forces of each anchor were monitored during the loading-unloading step using both FBG sensor embedded in the smart tendon and the conventional load cell. By comparing the prestress forces measured by the smart tendon and load cell, it was found that the prestress force monitored from the FBG sensor located at the free part is comparable to that measured from the conventional load cell. Furthermore, the load transfer of prestressing force at the tendon-grout interface was clearly measured from the FBGs distributed along the fixed part. From these pullout tests, the proposed smart tendon is not only expected to be an alternative monitoring tool for measuring prestress force from the introducing stage to the long-term period for health monitoring of the ground anchor but also can be used to improve design practice through determining the economic fixed length by practically measuring the load transfer depth.
Localization of nodes is a key technology for application of wireless sensor network. Having a GPS receiver on every sensor node is costly. In the past, several approaches, including range-based and range-free, have been proposed to calculate positions for randomly deployed sensor nodes. Most of them use some special nodes, called anchor nodes, which are assumed to know their own locations. Other sensors compute their locations based on the information provided by these anchor nodes. This paper uses a single mobile anchor node to move in the sensing field and broadcast its current position periodically. We provide a weighted centroid localization algorithm that uses coefficients, which are decided by the influence of mobile anchor node to unknown nodes, to prompt localization accuracy. We also suggest a criterion which is used to select mobile anchor node which involve in computing the position of nodes for improving localization accuracy. Weighted centroid localization algorithm is simple, and no communication is needed while locating. The localization accuracy of weighted centroid localization algorithm is better than maximum likelihood estimation which is used very often. It can be applied to many applications.
WSN에 국한하여 많은 연구가 이루어졌다. 정적 WSN에 국한된 솔루션은 모바일 WSN에 적용하기가 어렵다. 모바일 WSN에 국한된 솔루션은 네트워크에 상당한 수의 앵커 노드가 있다고 가정하고 리소스가 제한된 상황에서 이러한 솔루션은 정적 및 모바일 혼합 WSN에 적용하기가 어렵다. 앵커 노드를 사용하지 않고 정적 노드와 모바일 노드가 혼합 된 혼합형 무선 센서 네트워크에 대해 효율적이고 정확하며 신뢰할 수 있는 방법으로 국한하여 서비스를 제공 할 수 없다. 정확도는 혼합 무선 센서 네트워크에 한정하여 중요한 요소이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 앵커 노드가 없는 위치 파악의 정확성에 대한 요구를 만족시키는 방법을 제시하였다. 홉 좌표 측정은 앵커 프리 로컬화를 위한 정확한 방법이 사용됩니다. 동일한 범주의 동일한 데이터를 사용하는 다른 방법과 비교할 때 이 방법은 다른 방법보다 정확도가 좋다. 또한, 우리는 WSN에서 앵커 노드가 없는 지역적으로 낮은 통신 및 계산 비용과 같은 효율성에 대한 요구를 충족시키기 위해 최소 스패닝트리 알고리즘을 적용했다. Java 시뮬레이션 결과는 제안된 접근 방식을 질적인 방법으로 수정하고 다양한 게재 위치에서 실적을 이해하는데 도움이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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