This paper summarizes the results of experimental research, and artificial intelligence methods focused on determination of compressive strength of lightweight cement mortar with silica fume and fly ash after sulfate attack. The artificial neural network and the support vector machine were selected as artificial intelligence methods. Lightweight cement mortar mixtures containing silica fume and fly ash were prepared in this study. After specimens were cured in $20{\pm}2^{\circ}C$ waters for 28 days, the specimens were cured in different sulfate concentrations (0%, 1% $MgSO_4^{-2}$, 2% $MgSO_4^{-2}$, and 4% $MgSO_4^{-2}$ for 28, 60, 90, 120, 150, 180, 210 and 365 days. At the end of these curing periods, the compressive strengths of lightweight cement mortars were tested. The input variables for the artificial neural network and the support vector machine were selected as the amount of cement, the amount of fly ash, the amount of silica fumes, the amount of aggregates, the sulfate percentage, and the curing time. The compressive strength of the lightweight cement mortar was the output variable. The model results were compared with the experimental results. The best prediction results were obtained from the artificial neural network model with the Powell-Beale conjugate gradient backpropagation training algorithm.
In this paper, the two-stage object detection approach is proposed to implement a deep learning-based label inspection system on edge computing environments. Since the label printed on the products during the production process contains important information related to the product, it is significantly to check the label information is correct. The proposed system uses the lightweight deep learning model that able to employ in the low-performance edge computing devices, and the two-stage object detection approach is applied to compensate for the low accuracy relatively. The proposed Two-Stage object detection approach consists of two object detection networks, Label Area Detection Network and Character Detection Network. Label Area Detection Network finds the label area in the product image, and Character Detection Network detects the words in the label area. Using this approach, we can detect characters precise even with a lightweight deep learning models. The SF-YOLO model applied in the proposed system is the YOLO-based lightweight object detection network designed for edge computing devices. This model showed up to 2 times faster processing time and a considerable improvement in accuracy, compared to other YOLO-based lightweight models such as YOLOv3-tiny and YOLOv4-tiny. Also since the amount of computation is low, it can be easily applied in edge computing environments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.3904-3922
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2022
As a research hotspot, pedestrian detection has a wide range of applications in the field of computer vision in recent years. However, current pedestrian detection methods have problems such as insufficient detection accuracy and large models that are not suitable for large-scale deployment. In view of these problems mentioned above, a lightweight pedestrian detection and early warning method using a new model called you only look once (Yolov5) is proposed in this paper, which utilizing advantages of Yolov5s model to achieve accurate and fast pedestrian recognition. In addition, this paper also optimizes the loss function of the batch normalization (BN) layer. After sparsification, pruning and fine-tuning, got a lot of optimization, the size of the model on the edge of the computing power is lower equipment can be deployed. Finally, from the experimental data presented in this paper, under the training of the road pedestrian dataset that we collected and processed independently, the Yolov5s model has certain advantages in terms of precision and other indicators compared with traditional single shot multiBox detector (SSD) model and fast region-convolutional neural network (Fast R-CNN) model. After pruning and lightweight, the size of training model is greatly reduced without a significant reduction in accuracy, and the final precision reaches 87%, while the model size is reduced to 7,723 KB.
Yueheng Mao;Bin Song;Zhiyong Zhang;Wenhou Yang;Yu Lan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권5호
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pp.1433-1449
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2023
In recent years, the rapid development of social networks has led to a rapid increase in the amount of information available on the Internet, which contains a large amount of sensitive information related to pornography, politics, and terrorism. In the aspect of sensitive image detection, the existing machine learning algorithms are confronted with problems such as large model size, long training time, and slow detection speed when auditing and supervising. In order to detect sensitive images more accurately and quickly, this paper proposes a multiclassification sensitive image detection method based on lightweight Convolutional Neural Network. On the basis of the EfficientNet model, this method combines the Ghost Module idea of the GhostNet model and adds the SE channel attention mechanism in the Ghost Module for feature extraction training. The experimental results on the sensitive image data set constructed in this paper show that the accuracy of the proposed method in sensitive information detection is 94.46% higher than that of the similar methods. Then, the model is pruned through an ablation experiment, and the activation function is replaced by Hard-Swish, which reduces the parameters of the original model by 54.67%. Under the condition of ensuring accuracy, the detection time of a single image is reduced from 8.88ms to 6.37ms. The results of the experiment demonstrate that the method put forward has successfully enhanced the precision of identifying multi-class sensitive images, significantly decreased the number of parameters in the model, and achieved higher accuracy than comparable algorithms while using a more lightweight model design.
Edge computing architecture has effectively alleviated the computing pressure on cloud platforms, reduced network bandwidth consumption, and improved the quality of service for user experience; however, it has also introduced new security issues. Existing anomaly detection methods in big data scenarios with cloud-edge computing collaboration face several challenges, such as sample imbalance, difficulty in dealing with complex network traffic attacks, and difficulty in effectively training large-scale data or overly complex deep-learning network models. A lightweight deep-learning model was proposed to address these challenges. First, normalization on the user side was used to preprocess the traffic data. On the edge side, a trained Wasserstein generative adversarial network (WGAN) was used to supplement the data samples, which effectively alleviates the imbalance issue of a few types of samples while occupying a small amount of edge-computing resources. Finally, a trained lightweight deep learning network model is deployed on the edge side, and the preprocessed and expanded local data are used to fine-tune the trained model. This ensures that the data of each edge node are more consistent with the local characteristics, effectively improving the system's detection ability. In the designed lightweight deep learning network model, two sets of convolutional pooling layers of convolutional neural networks (CNN) were used to extract spatial features. The bidirectional long short-term memory network (BiLSTM) was used to collect time sequence features, and the weight of traffic features was adjusted through the attention mechanism, improving the model's ability to identify abnormal traffic features. The proposed model was experimentally demonstrated using the NSL-KDD, UNSW-NB15, and CIC-ISD2018 datasets. The accuracies of the proposed model on the three datasets were as high as 0.974, 0.925, and 0.953, respectively, showing superior accuracy to other comparative models. The proposed lightweight deep learning network model has good application prospects for anomaly traffic detection in cloud-edge collaborative computing architectures.
교통 표지 인식은 교통 관련 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다. 교통 표지 인식 및 분류 시스템은 교통안전, 교통 모니터링, 자율주행 서비스 및 자율주행 차의 핵심 구성 요소이다. 휴대용 장치에 적용할 수 있는 경량 모델은 설계 의제의 필수 측면이다. 우리는 교통 표지 인식 시스템을 위한 잔여 블록이 있는 경량 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터에서 매우 경쟁력 있는 결과를 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.914-934
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2016
In the mobile distributed environment, an entity may move across domains with great frequency. How to utilize the trust information in the previous domains and quickly establish trust relationships with others in the current domain remains a challenging issue. The classic trust models do not support cross-domain and the existing cross-domain trust models are not in a fully distributed way. This paper improves the outstanding Certified Reputation (CR) model and proposes a Lightweight Cross-domain Trust (LCT) model for the mobile distributed environment in a fully distributed way. The trust certifications, in which the trust ratings contain various trust aspects with different interest preference weights, are collected and provided by the trustees. Furthermore, three factors are comprehensively considered to ease the issue of collusion attacks and make the trust certifications more accurate. Finally, a cross-domain scenario is deployed and implemented, and the comprehensive experiments and analysis are conducted. The results demonstrate that our LCT model obviously outperforms the Bayesian Network (BN) model and the CR model in our cross-domain scenario, and significantly improves the successful interaction rates of the honest entities without increasing the risks of interacting with the malicious entities.
Concrete is the most widely used building material, with various types including high- and ultra-high-strength, reinforced, normal, and lightweight concretes. However, accurately predicting concrete properties is challenging due to the geotechnical design code's requirement for specific characteristics. To overcome this issue, researchers have turned to new technologies like machine learning to develop proper methodologies for concrete specification. In this study, we propose a highly accurate deep learning-based predictive model to investigate the compressive strength (UCS) of lightweight concrete with natural aggregates (pumice). Our model was implemented on a database containing 249 experimental records and revealed that water, cement, water-cement ratio, fine-coarse aggregate, aggregate substitution rate, fine aggregate replacement, and superplasticizer are the most influential covariates on UCS. To validate our model, we trained and tested it on random subsets of the database, and its performance was evaluated using a confusion matrix and receiver operating characteristic (ROC) overall accuracy. The proposed model was compared with widely known machine learning methods such as MLP, SVM, and DT classifiers to assess its capability. In addition, the model was tested on 25 laboratory UCS tests to evaluate its predictability. Our findings showed that the proposed model achieved the highest accuracy (accuracy=0.97, precision=0.97) and the lowest error rate with a high learning rate (R2=0.914), as confirmed by ROC (AUC=0.971), which is higher than other classifiers. Therefore, the proposed method demonstrates a high level of performance and capability for UCS predictions.
This paper aims to study the local bond stress-slip behavior of reinforcing bars embedded in lightweight aggregate concrete (LWAC). The experimental variables of the local bond stress-slip tests include concrete strength (20, 40 and 60 MPa), deformed steel bar size (#4, #6 and #8) and coarse aggregate (normal weight aggregate, reservoir sludge lightweight aggregate and waterworks sludge lightweight aggregate). The test results show that the ultimate bond strength increased with the increase of concrete compressive strength. Moreover, the larger the rib height to the diameter ratio ($h/d_b$) of the deformed steel bars is, the greater the ultimate bond stress is. In addition, the suggestion value of the CEB-FIP Model Code to the LWAC specimen's ultimate bond stress is more conservative than that of the normal weight concrete.
유비쿼터스 환경의 핵심 기술인 USN은 배터리 용량 및 연산능력이 제한된 자원하에서 운영되어야 하며 이로 인하여 USN은 저 전력소비 및 최소의 연산량을 유지하기 위한 경량화된 설계가 반드시 요구된다. 이전의 J$\emptyset$sang의 신용모델에 기반한 USN상호인증 방법은 최소의 연산 기능만을 적용하여 경량화 된 상호인증이 가능하다는 특징이 있으나, 신용을 표현하기 위한 구성요소들의 속성이 경량성의 측면에서 미비점을 갖는다. 본 논문에서는 USN에서의 경량 상호인증에 적용하기 위해 J$\emptyset$sang 모델을 개선한 신용모델을 제안한다. 제안된 USN신용모델은 오직 신용 표현 대상(x)의 믿음(belief)의 정도만을 적용하여 신용정보를 정의한다 정의된 신용정보는 확률 및 논리 연산(AND)에 기초하여 정보를 계산하기 때문에 기존 J$\emptyset$sang의 신용모델 보다 계산량 측면에서 경량성을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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