• 한국통신학회논문지
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• 제42권3호
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• pp.673-676
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• 2017

본 논문에서는 조명조건에 영향을 받지 않는 주야간 안개 감지 알고리즘을 제안한다. 주간과 야간 환경에서 안개 특징의 정의와 추출 방법들에 대해 각각 설명한다. 제안된 특징들을 입력으로 사용하는 신경회로망을 중심으로 안개 감지 알고리즘을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 성능은 다양한 환경에서 촬영된 주야간 영상들에 대하여 수행된 실험을 통해 확인하였으며 평균 재현율은 97.5%로 측정되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.51-57
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• 2021

In this paper, we propose a task distribution scheme in fog computing environment considering opportunistic fog computing nodes. As latency is one of the important performance metric for IoT(Internet of Things) applications, there have been lots of researches on the fog computing system. However, since the load can be concentrated to the specific fog computing nodes due to the spatial and temporal IoT characteristics, the load distribution should be considered to prevent the performance degradation. Therefore, this paper proposes a task distribution scheme which considers the static as well as opportunistic fog computing nodes according to their mobility feature. Especially, based on the task requirements, the proposed scheme supports the delay sensitive task processing at the static fog node and delay in-sensitive tasks by means of the opportunistic fog nodes for the task distribution. Based on the performance evaluation, the proposed scheme shows low service response time compared to the conventional schemes.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.819-824
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• 2021

자율 주행이나 CCTV와 같이 영상 처리 관련 기술들이 발전함에 따라 영상 왜곡에 대한 문제점을 개선하기 위해 단일 영상을 이용한 안개 제거 알고리즘이 연구되고 있다. 안개 밀도 예측 방법으로는 깊이 맵을 생성하여 영상의 깊이를 추정하는 방법이 있고, 깊이 맵의 학습 데이터로 다양한 안개 특징을 사용할 수 있다. 또한 안개 제거 알고리즘을 실제 기술들에 적용하기 위해 고화질 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 하드웨어 구현은 필수적이다. 본 논문에서는 변동계수 기반의 안개 특징인 NLCV(Normalize Local Coefficient of Variation)를 하드웨어로 구현한다. 제안하는 하드웨어는 Xilinx 사의 xczu7ev-2ffvc1156을 Target device로 FPGA 구현하였다. Vivado 프로그램을 통해 합성한 결과 479.616MHz의 최대 동작 주파수를 가지며 4K UHD(3840×2160) 환경에서 실시간 처리 가능함을 보인다.

• 산업기술연구
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• 제17권
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• pp.291-295
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• 1997

The tests of stress corrosion cracking in structural carbon steel were carried out under the conditions of acid fog and general water. As the result of measurement SCC rupture time under acid fog was observed to be much shorter than that of general water at the same stress level. Therefore, acid fog drops the SCC strength in structural carbon steel due to strong corrosion. In the SCC process by acid fog, crack initiation was caused by pit corrosion and local stress concentration, and distinctive feature of crack growth shows branching since crack grows to the corrosion direction. Moreover, corrosion products were observed by clevage corrosion on the crack surfaces.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권3호
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• pp.163-172
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• 2022

The interconnection of an enormous number of devices into the Internet at a massive scale is a consequence of the Internet of Things (IoT). As a result, tasks offloading from these IoT devices to remote cloud data centers become expensive and inefficient as their number and amount of its emitted data increase exponentially. It is also a challenge to optimize IoT device energy consumption while meeting its application time deadline and data delivery constraints. Consequently, Fog Computing was proposed to support efficient IoT tasks processing as it has a feature of lower service delay, being adjacent to IoT nodes. However, cloud task offloading is still performed frequently as Fog computing has less resources compared to remote cloud. Thus, optimized schemes are required to correctly characterize and distribute IoT devices tasks offloading in a hybrid IoT, Fog, and cloud paradigm. In this paper, we present a detailed survey and classification of of recently published research articles that address the energy efficiency of task offloading schemes in IoT-Fog-Cloud paradigm. Moreover, we also developed a taxonomy for the classification of these schemes and provided a comparative study of different schemes: by identifying achieved advantage and disadvantage of each scheme, as well its related drawbacks and limitations. Moreover, we also state open research issues in the development of energy efficient, scalable, optimized task offloading schemes for Fog computing.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제17권2호
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• pp.76-80
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• 2018

In recent years, with the development of automobile technology, smart system technology that assists safe driving has been developed. A camera is installed on the front and rear of the vehicle as well as on the left and right sides to detect and warn of collision risks and hazards. Beyond the technology of simple black-box recording via cameras, we are developing intelligent systems that combine various computer vision technologies. However, most related studies have been developed to optimize performance in laboratory-like environments that do not take environmental factors such as weather into account. In this paper, we propose a method to detect object by restoring visibility in image with degraded image due to weather factors such as fog. First, the image quality degradation such as fog is detected in a single image, and the image quality is improved by restoring using an intermediate value filter. Then, we used an adaptive feature extraction method that removes unnecessary elements such as noise from the improved image and uses it to recognize objects with only the necessary features. In the proposed method, it is shown that more feature points are extracted than the feature points of the region of interest in the improved image.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.37-47
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• 2018

사물인터넷 (Internet-of-Things, IoT) 장치들의 개수와 기능은 앞으로 기하급수적으로 증가하고 향상될 것이다. 그러한 장치들은 방대한 양의 시간에 제약을 받는 데이터를 생성할 수도 있다. IoT 상황에서, 데이터 관리는 데이터를 생성하는 객체와 장치 그리고 분석 목적과 서비스를 위해 그 데이터를 액세스하는 응용 사이의 중간 계층으로서의 역할을 해야 한다. 덧붙여, 대부분 IoT 서비스들은 데이터 가용성과 데이터 전달의 효율성을 증가시키기 위하여 호스트 중심 보다는 콘텐츠 중심이다. IoT는 모든 통신 장치들을 상호 연결할 것이고, 그리고 장치들과 객체들에 의해 생성된 또는 관련된 데이터를 글로벌하게 액세스할 수 있게 만든다. 또한 포그 컴퓨팅은 최종 사용자 근처의 네트워크 에지에서 데이터와 계산을 관리하고, 그리고 최종 사용자들에게 낮은 지연, 고대역폭, 지리적 분산으로 새로운 유형의 응용들과 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는 시간 민감성을 보장하면서 효율적이고 신뢰적으로 IoT 데이터를 해당 IoT 응용들에게 전달하기 위하여 에지와 포그 컴퓨터 클라우드의 완전 분산 하이브리드 모델인 에지-포그 클라우드에 기반하고, 그리고 정보 중심 네트워크와 블룸 필터를 사용하는 $EFcHD^2$ (Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery) 방법을 제안한다. $EFcHD^2$ 방법에서는 IoT 데이터의 특성인 지역성, 크기, 실시간성과 인기도 등을 고려하는 에지-포그 클라우드의 적절한 위치에 그 IoT 데이터의 복사본이나 에지 노드에 의해 전 처리된 특징 데이터를 저장한다. 그리고 제안하는 $EFcHD^2$ 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 그것을 성능을 포그 서버 기반 방법 그리고 CCN (Content-Centric Networking) 기반 데이터 전달 방법과 비교한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권6_2호
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• pp.1025-1032
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• 2020

In this paper, we propose a method to classify road weather conditions into rain, fog, and sun using a SVM (Support Vector Machine) classifier after extracting weather features from images acquired in real time using an optical sensor installed on a roadside post. A multi-dimensional weather feature vector consisting of factors such as image sharpeness, image entropy, Michelson contrast, MSCN (Mean Subtraction and Contrast Normalization), dark channel prior, image colorfulness, and local binary pattern as global features of weather-related images was extracted from road images, and then a road weather classifier was created by performing machine learning on 700 sun images, 2,000 rain images, and 1,000 fog images. Finally, the classification performance was tested for 140 sun images, 510 rain images, and 240 fog images. Overall classification performance is assessed to be applicable in real road services and can be enhanced further with optimization along with year-round data collection and training.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권1호
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• pp.69-75
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• 2024

본 연구에서는 산업용 사물인터넷(IIoT)의 맥락에서 포그 컴퓨팅(Fog Computing, FC)를 위해 특별히 고안된 혁신적인 인지 사물인터넷(Cognitive IoT) 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 인지 IoT 플랫폼의 복잡한 설계 및 기능적 아키텍처에 초점을 맞추고, 이 아키텍처는 서비스 제공, 인지 의사결정, 분산 모니터링 및 제어와 같은 핵심 구성 요소를 원활하게 통합하는 것을 제안한다. 이 플랫폼의 중요한 측면은 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)을 통합하는 것으로, 다양한 산업 애플리케이션에서 운영의 유연성과 상호 운용성을 향상시켜 실시간 기계 상태 모니터링에 중점을 둔 예측 유지보수-서비스(Predictive Maintenance-as-a-Service, PdM-as-a-Service) 모델을 통해 제시된다. 이 모델은 실시간 데이터 분석을 활용하여 유지보수 및 관리 작업을 수행함으로써 전통적인 유지보수 접근법을 뛰어넘고, 실증적 결과는 포그 컴퓨팅 환경 내에서 플랫폼의 효과성을 입증하며, 산업용 IoT 애플리케이션 분야에서의 변혁적 잠재력을 보여 IIoT 플랫폼 개발에 기여 하는 연구이다.

• Water Engineering Research
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• 제2권2호
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• pp.75-87
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• 2001

A new moving boundary technique for leap-frog finite difference numerical mode is proposed for the resonable simulation of coastal inundation over discontinuous topography. The new scheme improves the moving boundary technique developed by Imamura(1996). The present scheme is tested using the analytical solution of Thacker(1981) for the case of free oscillation with moving boundary in a parabolic bowl. Finally, a numerical simulation is conducted for the flooding over a tidal barrier constructed on a simple concave geometry. A general feature of inundation over a discontinuous topography is well described by the numerical model.