Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.545-547
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2003
본 논문에서는 Edge-Labeled Graph에 기반하여 XML 인스턴스들을 관계형 데이터베이스(RDB)로 저장하는 모델을 제안하고 구현한다. 저장되는 XML 인스턴스들은 Edge-Libeled Graph에 기반 한 Data Graph로 표현되고 이를 이용하여 데이터 경로(Data Path), 요소(Element), 속성(Attribute), 테이블 인덱스(Table Index) 테이블에 정의된 값들이 추출된 후 Napper를 이용하여 데이터베이스 스키마를 정의하고 추출된 값들을 저장한다. 그리고, RDB 저장 모델은 질의를 지원하기 위해, XPATH를 따르는 질의 언어로 사용되는 XQL을 SQL로 변환하는 변환기를 제공하며, 또한 저장된 XML 인스턴스를 복원하는 DBtoXML 처리기를 갖도록 하였다. 구현 결과, XML 인스턴스들과 RDB 구조로의 저장 관계가 그래프(Graph) 기반의 경로(Path)를 이용한 표현으로 가능했으며, 동시에, 특정 요소 (Element) 또는 속성(Attribute)들의 정보들을 쉽게 검색할 수 있는 가능성을 보였다.
In the age of IoT, in which everything is connected to a network, there have been increases in the amount of data traffic, latency, and the risk of personal privacy breaches that conventional cloud computing technology cannot cope with. The idea of edge computing has emerged as a solution to these issues, and furthermore, the concept of ultra-low power edge intelligent semiconductors in which the IoT device itself performs intelligent decisions and processes data has been established. The key elements of this function are an intelligent semiconductor based on artificial intelligence, connectivity for the efficient connection of neurons and synapses, and a large-scale spiking neural network simulation framework for the performance prediction of a neural network. This paper covers the current trends in ultra-low power edge intelligent semiconductors including issues regarding their technology and application.
Cloud computing technology based on centralized high-performance computing has brought about major changes across the information technology industry and led to new paradigms. However, with the rapid development of the industry and increasing need for mass generation and real-time processing of data across various fields, centralized cloud computing is lagging behind the demand. This is particularly critical in emerging technologies such as autonomous driving, the metaverse, and augmented/virtual reality that require the provision of services with ultralow latency for real-time performance. To address existing limitations, distributed and edge cloud computing technologies have recently gained attention. These technologies allow for data to be processed and analyzed closer to their point of generation, substantially reducing the response times and optimizing the network bandwidth usage. We describe distributed and edge cloud computing technologies and explore the latest trends in their standardization.
Recently, research using unstructured data such as images and videos has been actively conducted in various fields. Edge detection is one of the most useful image enhancement techniques to improve the quality of the image process. However, it is very difficult to perform edge detection in noise images because the edges and noise having high frequency components. This paper uses a linear model and standard deviation as an effective edge detection method for noise images. The edge is detected by the difference between the standard deviation of the pixels included in the pixel block and the standard deviation of the residual obtained by fitting the linear model. The results of edge detection are compared with the results of the Sobel edge detector. In the original image, the Sobel edge detection result and the proposed edge detection result are similar. Proposed method was confirmed that the edge with reduced noise was detected in the various levels of noise images.
Automatic video partitioning is the first step for content-based indexing and retrieval of video data. In this paper, an efficient algorithm for scene change detection is proposed, where cumulative histogram and edge information are utilized. Experimental results have shown the effectiveness of the proposed algorithm.
Many edge detection methods, based on horizontal and vertical derivatives, have been introduced to provide us with intuitive information about the horizontal distribution of a subsurface anomalous body. Understanding the characteristics of each edge detection method is important for selecting an optimized method. In order to compare the characteristics of the individual methods, this study applied each method to synthetic magnetic data created using homogeneous prisms with different sizes, the numbers of bodies, and spacings between them. Seven edge detection methods were comprehensively and quantitatively analyzed: the total horizontal derivative (HD), the vertical derivative (VD), the 3D analytic signal (AS), the title derivative (TD), the theta map (TM), the horizontal derivative of tilt angle (HTD), and the normalized total horizontal derivative (NHD). HD and VD showed average good performance for a single-body model, but failed to detect multiple bodies. AS traced the edge for a single-body model comparatively well, but it was unable to detect an angulated corner and multiple bodies at the same time. TD and TM performed well in delineating the edges of shallower and larger bodies, but they showed relatively poor performance for deeper and smaller bodies. In contrast, they had a significant advantage in detecting the edges of multiple bodies. HTD showed poor performance in tracing close bodies since it was sensitive to an interference effect. NHD showed great performance under an appropriate window.
Due to the current COVID-19 pandemic, companies and institutions are introducing virtual desktop technology, one of the logical network separation technologies, to establish a safe working environment in a situation where remote work is provided. With the introduction of virtual desktop technology, companies and institutions can operate the network separation environment more safely and effectively, and can access the business network quickly and safely to increase work efficiency and productivity. However, when introducing virtual desktop technology, there is a cost problem of high-spec server, storage, and license, and it is necessary to supplement in terms of operation and management. As a countermeasure to this, companies and institutions are shifting to cloud computing-based technology, virtual desktop service (DaaS, Desktop as a Service). However, in the virtual desktop service, which is a cloud computing-based technology, the shared responsibility model is responsible for user access control and data security. In this paper, based on the shared responsibility model in the virtual desktop service environment, we propose a cloud-based hardware security module (Cloud HSM) and edge-DRM proxy as an improvement method for user access control and data security.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.10
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pp.4865-4885
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2019
We propose a FPGA based design that performs real-time power-efficient analysis of heterogeneous sensor data using adaptive ANN on edge gateway of smart military wearables. In this work, four independent ANN classifiers are developed with optimum topologies. Out of which human activity, BP and toxic gas classifier are multiclass and ECG classifier is binary. These classifiers are later integrated into a single adaptive ANN hardware with a select line(s) that switches the hardware architecture as per the sensor type. Five versions of adaptive ANN with different precisions have been synthesized into IP cores. These IP cores are implemented and tested on Xilinx Artix-7 FPGA using Microblaze test system and LabVIEW based sensor simulators. The hardware analysis shows that the adaptive ANN even with 8-bit precision is the most efficient IP core in terms of hardware resource utilization and power consumption without compromising much on classification accuracy. This IP core requires only 31 microseconds for classification by consuming only 12 milliwatts of power. The proposed adaptive ANN design saves 61% to 97% of different FPGA resources and 44% of power as compared with the independent implementations. In addition, 96.87% to 98.75% of data throughput reduction is achieved by this edge gateway.
A method of estimating the pose of a three-dimensional object from a set of two-dimensioal images based on parametric eigenspace method is proposed. A Gaussian blurred edge image is used as an input image instead of the original image itself as has been used previously. The set of input images is compressed using K-L transformation. By comparing the estimation errors for the original, blurred original, edge, and blurred edge images, we show that blurring with the Gaussian function and the use of edge images enhance the data compression ratio and decrease the resulting from smoothing the trajectory in the parametric eigenspace, thereby allowing better pose estimation to be achieved than that obtainable using the original images as it is. The proposed method is shown to have improved efficiency, especially in cases with occlusion, position shift, and illumination variation. The results of the pose angle estimation show that the blurred edge image has the mean absolute errors of the pose angle in the measure of 4.09 degrees less for occlusion and 3.827 degrees less for position shift than that of the original image.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2001.04a
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pp.1-6
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2001
In this paper, edge delaminations in cracked composite plates are analytically investigated. A theoretical model based upon a sub-laminate approach is used to determine the strain energy release rate, $G^{ed}$, in [$\pm$$\theta_m$/$90_n$]$_s$ carbon/epoxy laminates loaded in tension. The analysis provides closed-form expressions for the reduced stiffness due to edge delamination and matrix cracking and the total energy release rate. The parameters controlling the laminate behaviour are identified. It is shown that the available energy for edge delamination is increased notably due to transverse ply cracking. Also thermal stresses increase substantially the strain energy release rate and this effect is magnified by the presence of matrix cracking. Prediction for the edge delamination onset strain is presented and compared with experimental data. The analysis could be applied to ceramic matrix composite laminates where similar mechanisms develop, but further experimental evidence is required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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