본 연구에서는 임베디드 시스템에 적용하기 위해 자원이 제한된 조건의 FPGA를 기반으로 BWN 가속처리를 하는 방법을 제시하였다. 사용할 수 있는 로직의 개수가 제한적이기 때문에 다양한 크기의 Conv-layer, FC-layer를 처리할 수 있는 하나의 연산장치를 설계해서 재활용하였다. Input feature map 데이터를 한번에 병렬처리를 할 수 없는 경우 데이터를 여러 번 읽어서 중간결과를계산하고 합산하여 최종 출력을 계산하였다. 사용할 수 있는 BRAM 모듈 개수가 제한적이기 때문에 BWN 가속기내의 데이터 bit수를 최소화한 구조를 사용하였다. 구현한 BWN가속기의 이미지 분류 처리 시간은 소형 시스템과 비교하였을 때 처리시간 측면에서 우수함을 보였고 고성능 시스템과 비교하였을 때는 데스크탑 PC보다는 빠르고 높은 클럭속도의 GPU시스템의 50%정도 느렸다. BWN가속기는 50MHz의 느린 clock을 사용하므로 성능대비 전력측면에서 유리함을 확인할 수 있었다.
노후화된 아파트의 재고가 폭발적으로 증가하게 될 것으로 예상됨에 따라 콘크리트 시설물의 내구성을 향상시키기 위한 유지관리의 중요성이 증대되고 있다. 콘크리트 압축강도는 콘크리트 시설물의 내구성을 나타내는 대표적인 지표로, 시설물 유지관리를 위한 정밀 안전 진단에 있어서 중요한 항목이다. 그러나 콘크리트 압축강도를 측정하고 유지관리를 판단하는데 있어서 기존의 방법들은 시설물의 안전 문제, 고비용 문제, 낮은 신뢰성 문제 등의 한계점을 가진다. 기존의 콘크리트 시설물의 압축강도 진단 방법을 대체할 수 있는 방안으로, 본 연구는 심층 컨볼루션 신경망 기법을 활용하여 영상을 통해 콘크리트 압축강도를 예측할 수 있는 모델을 제안하였다. 또한 실험실 환경에서 콘크리트 시편 제작을 통해 구축한 콘크리트 압축강도 데이터셋을 적용하여 학습, 검증 및 테스트를 진행하였다. 그 결과 콘크리트 표면 영상으로 콘크리트 압축강도를 학습할 수 있음을 알 수 있었고, 본 연구에서 제안하는 모델의 유효성을 확인하였다.
본 연구에서는 저선량 흉부 CT 영상을 이용하여 VGGNet을 학습시키고 폐기종 검출 모델을 구현하고 성능을 확인하고자 한다. 연구에 사용된 저선량 흉부 CT 영상은 정상 진단 8000장, 폐기종 진단 3189장이며, 모델 학습을 위해 정상 데이터와 폐기종 데이터를 train, validation, test dataset으로 각각 60%, 24%, 16%로 무작위 추출하여 구분하였다. 학습을 위한 인공신경망은 VGGNet 중 VGG16과 VGG19를 사용하였으며, 학습이 완료된 모델 평가를 위해 정확도, 손실율, 오차 행렬, 정밀도, 재현율, 특이도, F1-score의 평가지표를 사용하였다. 폐기종 검출 정확도와 손실율은 VGG16과 VGG19 각각 92.35%, 95.88%, 0.21%, 0.09%, 정밀도는 91.60%, 96.55%, 재현율은 98.36%, 97.39%, 특이도는 77.08%, 92.72%, F1-score는 94.86%, 96.97%였다. 위의 평가지표를 통해 VGG19 모델의 폐기종 검출 성능이 VGG16 모델에 비해 우수하다고 판단된다. 본 연구를 통해 VGGNet과 인공신경망을 이용한 폐기종 검출 모델 연구에 기초자료로 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
The introduction of industrial intelligent robot using vision sensor has been interested in automated factory. 2D and 3D vision sensors have used to recognize object and to estimate object pose, which is for packaging parts onto a complete whole. But it is not trivial task due to illumination and various types of objects. Object image has distorted due to illumination that has caused low reliability in recognition. In this paper, recognition method of complex shape object has been proposed. An accurate object region has detected from combined binary image, which has achieved using DoG filter and local adaptive binarization. The object has recognized using neural network, which is trained with sub-divided object class according to object type and rotation angle. Predefined shape model of object and maximal slope have used to estimate the pose of object. The performance has evaluated on ETRI database and recognition rate of 96% has obtained.
Lim, Hyung-Chul;Sung, Ki-Pyoung;Yu, Sung-Yeol;Choi, Mansoo;Park, Eunseo;Park, Jong-Uk;Choi, Chul-Sung;Kim, Simon
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제35권4호
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pp.253-261
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2018
Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) has been developing the space optical and laser tracking (SOLT) system for space geodesy, space situational awareness, and Korean space missions. The SOLT system comprises satellite laser ranging (SLR), adaptive optics (AO), and debris laser tracking (DLT) systems, which share numerous subsystems, such as an optical telescope and tracking mount. It is designed to be capable of laser ranging up to geosynchronous Earth orbit satellites with a laser retro-reflector array, space objects imaging brighter than magnitude 10, and laser tracking low Earth orbit space debris of uncooperative targets. For the realization of multiple functions in a novel configuration, the SOLT system employs a switching mirror that is installed inside the telescope pedestal and feeds the beam path to each system. The SLR and AO systems have already been established at the Geochang station, whereas the DLT system is currently under development and the AO system is being prepared for testing. In this study, the design and development of the SOLT system are addressed and the SLR data quality is evaluated compared to the International Laser Ranging Service (ILRS) tracking stations in terms of single-shot ranging precision. The analysis results indicate that the SLR system has a good ranging performance, to a few millimeters precision. Therefore, it is expected that the SLR system will not only play an important role as a member of the ILRS tracking network, but also contribute to future Korean space missions.
광학 위성 영상의 공간해상도가 낮게 되면 크기가 작은 객체들의 경우 객체 탐지의 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 위성 영상의 공간해상도를 향상시키는 초해상화(Super-resolution) 기술이 객체 탐지 정확도 향상에 대한 영향이 유의미한지 알아보고자 하였다. 쌍을 이루지 않는(unpaired) 초해상화 알고리즘을 이용하여 Sentinel-2 영상의 공간해상도를 3.2 m로 향상시켰으며, 객체 탐지 모델인 Faster-RCNN, RetinaNet, FCOS, S2ANet을 활용하여 초해상화 적용 유무에 따른 선박 탐지 정확도 변화를 확인했다. 그 결과 선박 탐지 모델의 성능 평가에서 초해상화가 적용된 영상으로 학습된 선박 탐지 모델들에서 Average Precision (AP)가 최소 12.3%, 최대 33.3% 향상됨을 확인하였고, 초해상화가 적용되지 않은 모델에 비해 미탐지 및 과탐지가 줄어듦을 보였다. 이는 초해상화 기술이 객체 탐지에서 중요한 전처리 단계가 될 수 있다는 것을 의미하고, 객체 탐지와 더불어 영상 기반의 다른 딥러닝 기술의 정확도 향상에도 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
수십 센터미터 이내의 오차를 만족시키는 거리/위치인식 기능 및 저속 데이터 송수신 기능 구현을 주목적으로 발족된 저속 WPAN(LR-WPAN: Low Rate Wireless Personal Area Network)의 표준화 그룹인 IEEE802.15.4a에서는 간단하고 경제적이며 전력 소모가 적은 송수신기 구조를 요구한다. 이에 본 논문에서는 PEWB(Parallel Energy Window Banks)를 이용한 독창적인 비동기 OOK(On-Off Keying) 방식 UWB(Ultra-Wide Band) 송수신기 구조를 제안한다. 또한 무선 다중경로 페이딩 채널 상황을 다소 극복할 수 있게 유연성 있는 운영이 가능한 송수신기 구조를 위해 펄스 및 비트 반복 기법을 사용한다. 제안된 송수신기 구조의 잡음 특성 분석을 위해 chi-square 분포가 적용되며, 반복적 계산을 통해 얻어진 최적임계값을 적용하며 비트오율 성능을 분석한다. 모의실험 결과, 10-5의 비트오율을 얻기 위한 신호대잡음비 및 수신에너지 적분시간은, LOS(Line-Of-Sight) 주거 환경의 경우 15.3dB, 32ns이고, NLOS(Non-Line-Of-Sight) 실외 환경의 경우 16.2dB, 72ns이다. 최소의 비트오율을 얻기 위한 적분에너지 대 전체 수신에너지 비는 약 $86\%$이다.
Nanoporous silica aerogel insulation material is both lightweight and efficient; it has important value in the fields of aerospace, petrochemicals, electric metallurgy, shipbuilding, precision instruments, and so on. A theoretical calculation model and experimental measurement of equivalent thermal conductivity for nanoporous silica aerogel insulation material are introduced in this paper. The heat transfer characteristics and thermal insulation principle of aerogel nano are analyzed. The methods of SiO2 aerogel production are compared. The pressure range of SiO2 aerogel is 1Pa-atmospheric pressure; the temperature range is room temperature-900K. The pore diameter range of particle SiO2 aerogel is about 5 to 100 nm, and the average pore diameter range of about 20 ~ 40 nm. These results show that experimental measurements are in good agreement with theoretical calculation values. For nanoporous silica aerogel insulation material, the heat transfer calculation method suitable for nanotechnology can precisely calculate the equivalent thermal conductivity of aerogel nano insulation materials. The network structure is the reason why the thermal conductivity of the aerogel is very low. Heat transfer of materials is mainly realized by convection, radiation, and heat transfer. Therefore, the thermal conductivity of the heat transfer path in aerogel can be reduced by nanotechnology.
본 논문에서는 유동의 안정된 흐름 제어를 위한 유동제어에 대해 다룬다. 전산유체역학 해석을 통해 제공된 대용량의 유동 데이터를 POD 방법을 통하여 축약하고, 제어측면에서 시간 및 주파수 영역에서의 분석에 근거하여 적절한 수준의 저차 모델링한다. 한편, 유동장 표면에 부착된 압력센서로부터 공간상의 유동상태 추정을 위해 신경망 구조를 갖는 유동추정기를 구성하고, 되먹임 유동제어기를 설계함으로써 유동제어루프를 구성한다.
본 논문에서는 일반 측정환경에서 자유공간 물질상수 측정법을 사용한 판형 유전체의 유전율 측정 방법을 제안한다. 측정에는 회로망분석기와 동일한 두 개의 혼 안테나가 S-parameter 측정을 위해 사용되었으며, 측정 결과로부터 판형 유전체의 투과 및 반사계수를 계산하였다. 정밀한 측정을 할 수 없는 환경에서 신뢰할 수 있는 유전율을 얻기 위하여 상대적으로 측정 환경에 의한 측정불확도가 작은 투과계수의 크기만을 유전율 추정에 이용하였으며, 최종적으로 다양한 주파수에서 측정된 결과를 비교하여 유전율을 특정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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