구조물의 상태를 파악하기 위한 균열조사는 정밀안전 진단에 필수적인 검사 항목이다. 그러나 육안으로 이루어지는 균열조사 방식은 현장 상황의 변화에 따라 주관적으로 수행될 수 있다. 이러한 육안검사의 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는, ResNet, FPN, Mask R-CNN을 백본(Backbone), 넥(Neck), 헤드(head)로 구성한 합성곱 신경망을 바탕으로, 이미지 데이터에서의 콘크리트 균열 탐지를 자동화하고. 그 성능을 IoU 값을 바탕으로 분석하였다. 해석에 사용된 데이터는 총 1,203개의 이미지 데이터로 구성하였으며, 이 중 70%를 훈련(Training)에, 20%를 검증(Validation)에, 그리고 10%의 데이터를 시험(Testing)에 사용하였다. 시험 결과의 평균 IoU값은 95.83%로 산정되었고, 또한 이미지 내 균열이 전혀 탐지되지 않는 경우는 존재하지 않아, 본 연구에 가정한 모델이 콘크리트의 균열 탐지를 성공적으로 수행하는 것을 확인하였다.
Electronic devices in railway vehicle perform various functions such as not only braking and propulsion but also monitoring of vehicle condition, on-line diagnosis, and passenger information service, etc. These devices, distributed in vehicle, should be efficiently connected so as to properly perform the functions. IEC (International Electro-Technical Commission) standardized train communication network (TCN) as IEC 61375-1, -2. TCN can reduce the interconnecting work load by reducing the number of wire-line, compared with existing hard-wire connection, and it brings the efficient control by enabling various devices to share the information. But existing TCN can not satisfy the increasing service demands like passenger internet access and CCTV surveillance, etc. In this paper, we investigate ECN (Ethernet Consist Network) and ETN (Ethernet Train Backbone) which are proposed to satisfy these demands and in the process of standardization by IEC TC9 WG43.
As the proliferation of multimedia traffic over High-speed Internet increases, ATM network will be vital to adopt as backbone network over various parts of Internet. In this paper, we investigate the performance of TCP/IP traffic flow over ABR and UBR of ATM service to study for the high throughput and good fairness by simulation technique. Although TCP is run in the transport layer, it is controlled by several methods, e.g, EPD, PPD, RED, EFCI, ER etc, in ATM layer when TCP uses the ABR/UBR service. Therefore, if one cell is discarded in ATM layer, a packet of TCp will be laost. And, also, along with the increasing of the number of VC among switches, the throughput and fairness will be degraded. In order to improve these degradations, we propose the effective parameter control operations of EFCI and ER on ABR service, and also suggest the buffer management methods on UBR service. Finally, through the simulation results, the improved throughput and fairness are shown.
In this paper, we added that developed communication control system between the PLC of pressure machine and the control computer, and developed a new protocol in order to communicate between the PLC signal of pressure machine and the control computer. This communication control systems play an important role in transforming the PLC vendor self-interface type and between computer and PLC. This system has PLC access function to control computer on the backbone network, and then could be operated by PLC through this system. The benefits we can obtain by developing this communication control systems are as follows; First, we can improve the quality of goods and the management of materials using the communication network and then implement the centralization management. Second, we can decrease manpower for production. Finally, we can maximize the company's profit with the increasing productivity by supervising the equipment wrong workings in the central.
일반적으로 딥러닝 기반의 객체 검출(Object Detection)기법은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 통해 입력된 영상의 특징(Feature)을 추출하여 이를 통해 객체 검출을 수행한다. 최근 자연어 처리 분야에서 획기적인 성능을 보인 트랜스포머(Transformer)가 영상 분류, 객체 검출과 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행하는데 있어 경쟁력이 있음이 드러나고 있다. 본 논문에서는 YOLOv4-CSP의 CSP 블록을 개선한 one-stage 방식의 객체 검출 네트워크를 제안한다. 개선된 CSP 블록은 트랜스포머(Transformer)의 멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)과 CSP 형태의 공간 피라미드 풀링(Spatial Pyramid Pooling, SPP) 연산을 기반으로 네트워크의 Backbone과 Neck에서의 feature 학습을 돕는다. 본 실험은 MSCOCO test-dev2017 데이터 셋으로 평가하였으며 제안하는 네트워크는 YOLOv4-CSP의 경량화 모델인 YOLOv4s-mish에 대하여 평균 정밀도(Average Precision, AP)기준 2.7% 향상된 검출 정확도를 보인다.
모바일 디바이스 화면에 대하여 클릭 가능한 객체를 인식하기 위한 Object detection network architecture 를 제안한다. DSSD 를 Baseline 으로 SE block 이 추가된 Backbone network 와 SSD layer, FPN 구조를 사용한다. 기존의 1:1 비율의 네트워크의 Input resolution 을 모바일 화면과 유사한 1:2 비율로 변경하여 효율적으로 피처를 추출한다. 또한 해당 모델을 학습하기 위한 효율적인 데이터셋을 구축한다. 모바일 화면에서 클릭 가능한 객체를 기준으로 데이터를 수집하여 총 24,937 개의 Annotation data 를 Text, Image, Button, Region 등 8 개의 카테고리로 세분화하였다.
본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network[1]를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하고 이를 통해 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes[2] 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze[3] 데이터 셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 0.0396 MSE(Mean Square Error)의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame Per Second)를 나타내었다.
TETRA(Terrestrial Trunked Radio) is a digital trunked radio standard developed by the ETSI(European Telecommunications Standards Institute). Currently, TETRA was set Digital TRS in electric power If wireless backbone network. In this time, we use many company's TETRA modem. So, TETRA modem performance evaluation is very important. TETRA modem use two type of Data transfer mode. One is Packet Data using UDP/IP. and the other is SDS(Short Data Service). In this paper, We generate Packet Data using Traffic Generator module. Packet Data transfer 1000 times each 10 bytes to 400 bytes. We analyze transmission delay time, success rate and standard deviation.
무궁화위성1호가 발사되어 운용 된지 13년이 되었다. 통신위성은 국가기간망의 구축은 물론 인터넷 서비스, 위성방송서비스 등 일반 이용자들에게 멀티미디어 서비스를 제공하는 데 큰 역할과 기여를 하여 오고 있다. 유선초고속인터넷 가입자망의 보급확대와 함께 위성인터넷 가입자의 급속한 감소 등으로 어려운 극면에 처하기도 하였으나 위성통신은 여전히 국가 중요 통신망 구성요소로 자리잡고 있다. 최초의 통신위성이 발사된 후 수개의 상업용통신위성이 발사되어 운용되고 있으나 위성통신서비스의 제도는 제자리 걸음을 하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 위성통신서비스 중 소형위성통신기지국에 대한 서비스 제공현황과 제도운용현황을 토대로 문제점을 지적하고 이를 해소하기 위한 정책적대안을 제시한다.
무선 메쉬 네트워크(Wireless mesh networks, WMNs)는 Ad-hoc 네트워크와는 달리 백본망 구조를 가지고 있기 때문에 이동성이 적고, 단말들이나 다른 망들과 다중경로로 통신이 가능하다. 무선 메쉬 네트워크에서는 기존의 ad-hoc 네트워크의 알고리즘을 보완한 ETX, ETT, MIC 등과 같은 라우팅 경로선정 메트릭이 제안되고 있다. 제안된 다양한 라우팅 메트릭에는 최소의 흡수를 고려하는 Hop_count, 링크 품질을 고려하는 ETX(Expected Transmission Count)나 ETT(Expected Transmission Time)와 같은 metric이 존재한다. 하지만 ETX의 경우 전송률을 구할 때 각 방향에서 측정패킷의 조건이 달라 실질적인 전송률을 제공해주지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 ETX를 개선하여 hop_count를 반영하고, 실질 전송률을 고려하는 IETC(Improved Expected Transmission with hop count)를 제안하였다. 실험을 통해 제안된 메트릭이 전송율과 경로 선정에 있어서 기존 메트릭보다 나은 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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