Dynamic analysis of laminated beams with a embedded damping layer under tension or compression axial load is investigated. Improved Layer-Wise Zig-Zag Beam Theory and Interdependent Kinematic Relation using the governing equations of motion are incorporated to model the laminated beams with a damping layer and a corresponding beam zig-zag finite element is developed. Flexural frequencies and modal loss actors under tension or compression axial load are calculated based on Complex Eigenvalue Method. The effect of the axial tension and compression load on the frequencies and loss factors is discussed.
Dynamic analysis of laminated beams with a embedded damping layer under tension or compression axial load is investigated. Layer-Wise Zig-Zag Beam Theory and Interdependent Kinematic Relation using the governing equations of motion are incorporated to model the laminated beams with a damping layer and a corresponding beam zig-zag finite element is developed. Flexural frequencies and modal loss factors under tension or compression axial load are calculated based on Complex Eigenvalue Method. The effects of the axial tension and compression load on the frequencies and loss factors are discussed.
최근 무선 인터넷 환경의 발달로 실시간 교통정보안내와 지도를 통해 목적지까지의 경로 안내를 해주는 차량 항법 서비스 등 공간 데이터를 활용한 위치기반서비스가 증가되고 있다. 하지만, 현재 시스템 환경에서는 대용량의 공간 데이터를 파일 시스템 기반으로 관리하기 때문에 실시간적인 데이터 저장과 관리측면에서 많은 제약을 가진다. 이를 보완하기 위해 임베디드 데이티베이스를 바탕으로 대용량의 공간 데이터를 구조적으로 관리할 수 있는 연구가 요구된다. 이에 본 연구는 임베디드 시스템에서 대용량의 공간 데이터의 효율적인 저장을 위해 데이터베이스에 적용 가능한 바이트패킹과 Lempel-Ziv 압축기법을 혼합 개선한 무손실 압축 기법을 제시하고자 하였다. 이렇게 제시된 공간 데이터 압축 기법을 실제 대도시권 데이터(서울 인천)에 적용하여 실험해 보고 농일 데이터에 대하여 실험을 통해 재구성이 되기까지의 질의 처리 시간을 분석을 통해 선행 연구에서 제시한 방법을 적용한 결과와 비교 하였다. 연구결과로 본 연구에서 제시된 압축 방법이 높은 위치 정확도를 요구하는 데이터에 대해 더 나은 성능을 보이는 것을 획인 할 수 있었다.
Recently, on-device artificial intelligence (AI) solutions using mobile devices and embedded edge devices have emerged in various fields, such as computer vision, to address network traffic burdens, low-energy operations, and security problems. Although vision transformer deep learning models have outperformed conventional convolutional neural network (CNN) models in computer vision, they require more computations and parameters than CNN models. Thus, they are not directly applicable to embedded edge devices with limited hardware resources. Many researchers have proposed various model compression methods or lightweight architectures for vision transformers; however, there are only a few studies evaluating the effects of model compression techniques of vision transformers on performance. Regarding this problem, this paper presents a performance evaluation of vision transformers on embedded platforms. We investigated the behaviors of three vision transformers: DeiT, LeViT, and MobileViT. Each model performance was evaluated by accuracy and inference time on edge devices using the ImageNet dataset. We assessed the effects of the quantization method applied to the models on latency enhancement and accuracy degradation by profiling the proportion of response time occupied by major operations. In addition, we evaluated the performance of each model on GPU and EdgeTPU-based edge devices. In our experimental results, LeViT showed the best performance in CPU-based edge devices, and DeiT-small showed the highest performance improvement in GPU-based edge devices. In addition, only MobileViT models showed performance improvement on EdgeTPU. Summarizing the analysis results through profiling, the degree of performance improvement of each vision transformer model was highly dependent on the proportion of parts that could be optimized in the target edge device. In summary, to apply vision transformers to on-device AI solutions, either proper operation composition and optimizations specific to target edge devices must be considered.
CNN 기반 인공신경망은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 많은 응용에서 딥러닝(Deep Learning) 모델의 복잡도 및 연산량이 방대해짐에 따라 IoT 기기 및 모바일 환경에 적용하기에는 제한이 따른다. 따라서 기존 딥러닝 모델의 성능을 유지하면서 모델 크기를 줄이는 인공신경망 압축 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공신경망 압축기법을 통하여 원본 CNN 모델을 압축하고, 압축된 모델을 임베디드 시스템 환경에서 그 성능을 검증한다. 성능 검증을 위해 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축 CNN 모델의 분류성능과 추론시간을 비교 분석한다. 본 논문에서는 이미지 분류 CNN 모델인 MobileNetV2, ResNet50 및 VGG-16에 가지치기(pruning) 및 행렬분해의 인공신경망 압축 기법을 적용하였고, 실험결과에서 압축된 모델이 원본 모델 분류 성능 대비 2% 미만의 손실에서 모델의 크기를 1.3 ~ 11.2배로 압축했을 뿐만 아니라 보드에서 추론시간과 메모리 소모량을 각각 1.2 ~ 2.1배, 1.2 ~ 3.8배 감소함을 확인했다.
This paper describes the implementation of a 4 channel embedded DVR system. It receives analog video from CCD cameras and converts to 640${\times}$480 CCIR-656 digital video by 30 frames/sec. These digital images are compressed to the wevelet transformed image using hardware codec which is capable of 350:1 real-time compression and decompression. The DVR is working on linux and it implemented on an embedded system which is based on StrongARM processor. For the interface between processor system module and image processing module, GPIO and memory control module are used, device drivers are developed. Linux kernel source is customized. This paper provides techniques of embedded system development and embedded linux porting.
Compression ring is a part of LNG storage tank. The main function of the compression ring is connected the roof plate with concrete side wall. End of its one side is embedded in the side concrete wall and the other's connected with the roof plate by welding. It is designed to support stably for all the loads such as self weight of steel roof, inner pressure and concrete weight. We fulfill the FEM analysis to analysis the compression ring behavior during construction. Also we studied the effect of the change of design variables. On the basis of the results, we could introduce a more reasonable design method for compression ring.
The mobile tole-cardiology system is the new research area that support an ubiquitous health care based on mobile telecommunication networks. Although there are many researches presenting the modeling concepts of a GSM-based mobile telemedical system, practical application needs to be considered both compression performance and error corruption in the mobile environment. This paper evaluates three wavelet ECG compression algorithms over CDMA networks. The three selected methods are Rajoub using EPE thresholding, Embedded Zerotree Wavelet(EZW) and Wavelet transform Higher Order Statistics Coding(WHOSC) with linear prediction. All methodologies protected more significant information using Forward Error Correction coding and measured not only compression performance in noise-free but also error robustness and delay profile in CDMA environment. In addition, from the field test we analyzed the PRD for movement speed and the features of CDMA 1X. The test results show that Rajoub has low robustness over high error attack and EZW contributes to more efficient exploitation in variable bandwidth and high error. WHOSC has high robustness in overall BER but loses performance about particular abnormal ECG.
High performance non-volatile memory system can mitigate the gap between main memory and storage. However, no single memory devices fulfill the requirements. Non-volatile Dual In-line Memory Module (NVDIMM) consisted of DRAMs and NAND Flashes has been proposed to achieve the performance and non-volatility simultaneously. When power outage occurs, data in DRAM is backed up into NAND Flash using a small-size external energy storage such as a supercapacitor. Backup and restore operations of NVDIMM do not cooperate with the operating system in the NVDIMM standard, thus there is room to optimize its operation. This paper analysis the operation of NVDIMM and proposes a method to reduce backup and restore time. Particularly, data compression is introduced to reduce the amount of data that to be backed up and restored. The simulation results show that the proposed method reduces up to 72.6% of backup and restore time.
Compared to the former H.264 standard, the number of the prediction modes has highly increased in HEVC intra prediction. Compression efficiency and accurate prediction are significantly improved. However, the computational complexity increases as well. To solve this problem, this paper proposes the new scheme where not only prediction modes but also block partition candidate are early chosen. Compared to the original intra prediction in HEVC, the proposed scheme achieves about 38% reduction in processing cycles with a marginal loss in compression efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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