MPEG 내 VCM 그룹은 머신을 위한 비디오 코덱을 표준화하는 것으로 목표로 하고 있다. VCM 그룹은 객체 탐지, 객체 분할, 객체 추적 등 3가지의 머신비전 태스크를 포함한 데이터 세트와 데이터 세트 별 기준 데이터인 Anchor를 제공하고 있으며, 평가 템플릿을 이용하여 후보 기술군과 Anchor의 압축 대비 머신비전 성능을 비교할 수 있다. 하지만 성능 비교는 머신비전 태스크 별로 분리하여 수행되고 있으며, 다수의 머신비전 태스크에 대한 성능 평가를 수행할 수 있는 비트스트림을 생성할 수 있는 데이터는 별도로 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 인공 지능 기반 멀티 태스크를 위한 비디오 코덱의 성능 평가 방안에 대해 제안한다. 하나의 비트스트림의 크기 척도인 픽셀 당 비트수(BPP, Bits Per Pixel) 와 각 태스크의 정확도 결과인 Mean Average Precision(mAP)를 기반으로 산술 평균, 가중 평균, 조화 평균 등 총 3가지의 멀티 태스크 성능 평가 지표를 제안하며 mAP 결과를 기반으로 성능 결과를 비교하고자 한다. 멀티 태스크에서 태스크 별 mAP 결과 값의 범위의 차이가 있을 수 있으며 차이로 인해 생길 수 있는 성능 평가와 관련된 문제를 방지하고자 정규화한 mAP 기반 멀티 태스크 성능 결과를 산출하고 평가하고자 한다.
A mixed IP formulation is presented which concurrently routes and sequences the tasks on the MRS, reflecting the flexible characteristics. As a preliminary work for the performance evaluation of the MRS, a two robot system working on independent tasks is studied. Models for three types of the system capable of simple error recovery function are established using queueing model, and performances are evaluated and analysed.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권4호
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pp.571-577
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2012
Modules that consist of software are respectively coded in the early development phase and the modules are unified as a software. After unification, the software is repeatedly tested with a given taskset (the set of module tasks that are tested simultaneously) until a required performance level is satisfied. In this paper, we expand the one-module software debugging model of Jang and Lee (2011) to a multi-module debugging model and derive the taskset completion probability and the mean of the completed tasksets under the assumption that the processing times of module tasks given in a taskset are mutually dependent.
소프트웨어를 구성하는 모듈들은 각 모듈에 주어지는 업무들이 동시에 처리될 수 있도록 멀티태스킹이 가능하도록 개발되며, 또한 처리중인 업무들은 완전처리된 업무들과 처리중 모듈고장으로 완전처리 되지 않는 불완전 처리업무로 세분화한다. 이러한 경우 여러 모듈에 동시에 업무가 주어졌을 때, Farlie [11]의 결합확률분포를 기반으로 모듈간의 의존성을 고려하여 업무의 완전처리확률을 평가할 수 있는 모형을 제안하며, 이를 통하여 모듈의존성 모수 값이 커질수록 소프트웨어에 주어진 업무의 완전처리확률은 점점 커짐을 보이고자 한다.
Systems engineering test and evaluation technology development program for (Korea) Express Tilting Train(TTX) system in progress is a national large system development program that is not only a large-size and complex but also multi-disciplinary in nature. For the TTX test and evaluation technology development, verification requirements that could verify system function and performance, should be derived from system specification. Hereafter, this could be listed as items of test. System engineering process establish traceability between items of test and system requirements. These tasks could be accomplished by the schema. Using the Core, a system engineering tool, TTX program could be database and similar other system could be developed effectively and efficiency
본 연구는 대화형 추천 시스템인 다중 목표 대화형 추천 시스템(MG-CRS)에서 사용되는 다양한 사전 학습된 언어 모델들을 고찰하고, 각 언어모델의 성능을 비교하고 분석한다. 특히, 언어 모델의 크기가 다중 목표 대화형 추천 시스템의 성능에 어떤 영향을 미치는지에 대해 살펴본다. BERT, GPT2, 그리고 BART의 세 종류의 언어모델을 대상으로 하여, 대표적인 다중 목표 대화형 추천 시스템 데이터셋인 DuRecDial 2.0에서 '타입 예측'과 '토픽 예측'의 정확도를 측정하고 비교한다. 실험 결과, 타입 예측에서는 모든 모델이 뛰어난 성능을 보였지만, 토픽예측에서는 모델 간에 혹은 사이즈에 따라 성능 차이가 관찰되었다. 이러한 결과를 바탕으로 다중 목표 대화형 추천 시스템의 성능 향상을 위한 방향을 제시한다.
This paper proposes a new model by combining an infinite-server queueing model for multi-task processing software system with a perfect debugging model based on Markov process with two types of faults suggested by Lee et al. (2001). We apply this model for module and integration testing in the testing process. Also, we compute several measure, such as the expected number of tasks whose processes can be completed and the task completion probability are investigated under the proposed model.
This paper presents an implementation method of Profibus interface software using FMS(Fieldbus Message Specification). The Profibus interface software is implemented on PC which is widely used as an industrial computer as well as a commercial embedded controller called IUC(Intelligent Universal Controller). In order to enable the Profibus interface software to handle many application tasks and communication services, two kinds of real-time/multi-tasking operating system, OS-9 and CTask, are utilized. We also develop an experimental model of Profibus-based automation system, and evaluate the performance of the Profibus network. Through experiments, the user layer level message latency is measured with respect to the change of message length, message generation interval and TRT(Target Rotation Time). The results of experiment are compared with those of a simulation model which comprises only the physical and data link layers of Profibus. The results of this study shows that the message latency in the user layer level occupies fairly a large part of the total message latency.
High-precision 3D Object Detection is a crucial component within autonomous driving systems, with far-reaching implications for subsequent tasks like multi-object tracking and path planning. In this paper, we propose a novel approach designed to enhance the performance of 3D Object Detection, especially in heading angle estimation by employing a moving object segmentation technique. Our method starts with extracting point-wise moving labels via a process of moving object segmentation. Subsequently, these labels are integrated into the LiDAR Pointcloud data and integrated data is used as inputs for 3D Object Detection. We conducted an extensive evaluation of our approach using the KITTI-road dataset and achieved notably superior performance, particularly in terms of AOS, a pivotal metric for assessing the precision of 3D Object Detection. Our findings not only underscore the positive impact of our proposed method on the advancement of detection performance in lidar-based 3D Object Detection methods, but also suggest substantial potential in augmenting the overall perception task capabilities of autonomous driving systems.
This study developed a scenario to understand the reaction rate and operational time according to RTI value of rate of rise detector in each type in case of fire mattress. In the results of analyzing the reaction rate and operational time of detector in each scenario, in case when installing a single detector, the elevated temperature per minute was raised to 8℃/min ~ 9℃/min. In case when installing two detectors, it was raised to 9℃/min ~ 10℃/min. In case when installing three detectors, it was raised to 10℃/min. The horizontal distance between detector and mattress was 1.8m~2.5m. Whenever the number of detectors was increased, the horizontal distance was decreased. The operational time of detector was within maximum 540 seconds and minimum 420 seconds. As the research tasks in the future, there should be the researches on the effects of reaction rate of detector on the evacuation in case of fire through the result value of RSET by setting up the latency until the detector operates, and the researches on the safety by understanding if the operational time of detector is suitable for the evaluation standard of performance-centered design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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