본 논문에서는 산소 센서를 이용하여 CMAC 신경회로망 학습제어에 의한 차량의 연료분사 제어방법에 대해 논한다. 기본 차량 내연기관과 연료 분사 제어시스템의 동역학적인 비선형성으로 인하여 불연속적인 연로를 분사한다. 정밀 연료 분사량 제어에 어려움을 발생시키기 때문에 엔진성능은 저하된다. 본 연구에서는 CMAC 신경회로망을 이용한 연료 분사시스템을 제안한다. CMAC 신경회로망은 매우 넓은 범위의 함수로부터 비선형 관계를 학습 할 수 있고, 학습이 빠르며, 수렴 특성을 가지고 있다. 그리고 산소 센서의 출력특성을 파악하여 연료분사 속도를 계산해서 설정된 공연비 값을 유지시켜준다. 게다가 기존 가솔린 엔진의 구조변경이 없이 어떤 상황에서도 공연비를 정밀하게 제어할 수 있으며, 배기가스 배출량을 절감시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통해 일반적인 차량의 제어 방법과 비교 분석하였고, 제안된 방법이 차량의 연비 향상과 친환경 성능 등에 더 효과적임을 확인하였다.
Mehmood, Amjad;Nouman, Muhammad;Umar, Muhammad Muneer;Song, Houbing
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4883-4901
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2016
Energy efficiency in Wireless Sensor Networks (WSNs) is very appealing research area due to serious constrains on resources like storage, processing, and communication power of the sensor nodes. Due to limited capabilities of sensing nodes, such networks are composed of a large number of nodes. The higher number of nodes increases the overall performance in data collection from environment and transmission of packets among nodes. In such networks the nodes sense data and ultimately forward the information to a Base Station (BS). The main issues in WSNs revolve around energy consumption and delay in relaying of data. A lot of research work has been published in this area of achieving energy efficiency in the network. Various techniques have been proposed to divide such networks; like grid division of network, group based division, clustering, making logical layers of network, variable size clusters or groups and so on. In this paper a new technique of group based WSNs is proposed by using some features from recent published protocols i.e. "Energy-Efficient Multi-level and Distance Aware Clustering (EEMDC)" and "Energy-Efficient Multi-level and Distance Aware Clustering (EEUC)". The proposed work is not only energy-efficient but also minimizes the delay in relaying of data from the sensor nodes to BS. Simulation results show, that it outperforms LEACH protocol by 38%, EEMDC by 10% and EEUC by 13%.
홀로그램 디스플레이 기술의 발전으로 인하여 증강현실에 대한 실감형 콘텐츠를 제공하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 홀로그램용 HMD의 경우 소형의 프로세서에서 증강현실의 객체를 랜더링하여 제공하여야 하기 때문에 저용량의 콘텐츠를 사용해야하는 문제점이 있어 이를 해결하고자 네트워크를 통해 콘텐츠의 리소스를 제공하여 랜더링하는 기술이 필요하다. 기존의 증강현실 시스템의 경우 내부 저장 공간에서 리소스를 불러와 랜더링하기 때문에 콘텐츠 변조의 문제점이 없으나 네트워크를 통해 리소스를 제공할 경우 콘텐츠의 변조, 악의적인 코드 삽입 등 보안의 문제점을 고려해야 한다. 따라서 본 논문에서는 홀로그램 HMD 디바이스에서 증강현실 콘텐츠를 제공함에 있어 보안 기법을 적용한 네트워크 랜더링 기법을 제안한다.
고정밀 지도의 갱신은 정사영상 또는 점군 데이터 등을 원천 자료로 하여 기하 정보를 우선적으로 수정한 이후 지도를 구성하는 공간객체들 간의 연관관계를 재정립하는 방식으로 진행된다. 이러한 일련의 과정들은 기하 정보를 처리하는 데에 많은 시간을 소요하므로 차량의 실시간 경로 계획(Real-time route planning)에 빠르게 적용되기 어렵다. 따라서 이 연구에서는 그래프 구조를 활용하여 경로 계획을 위한 도로 연결구조를 우선적으로 업데이트 하는 방식 및 도로 네트워크의 특징을 고려한 그래프 구조의 저장 유형을 제안하였다. 또한 제안된 방법을 실제 도로 자료에 적용해 봄으로써 실시간 경로 정보 전송 시의 활용 가능성에 대해 검토하였다.
Wang, Jin;Wu, Yiming;He, Shiming;Sharma, Pradip Kumar;Yu, Xiaofeng;Alfarraj, Osama;Tolba, Amr
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.4065-4083
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2021
Super-resolution can improve the clarity of low-resolution (LR) images, which can increase the accuracy of high-level compute vision tasks. Portable devices have low computing power and storage performance. Large-scale neural network super-resolution methods are not suitable for portable devices. In order to save the computational cost and the number of parameters, Lightweight image processing method can improve the processing speed of portable devices. Therefore, we propose the Enhanced Information Multiple Distillation Network (EIMDN) to adapt lower delay and cost. The EIMDN takes feedback mechanism as the framework and obtains low level features through high level features. Further, we replace the feature extraction convolution operation in Information Multiple Distillation Block (IMDB), with Ghost module, and propose the Enhanced Information Multiple Distillation Block (EIMDB) to reduce the amount of calculation and the number of parameters. Finally, coordinate attention (CA) is used at the end of IMDB and EIMDB to enhance the important information extraction from Spaces and channels. Experimental results show that our proposed can achieve convergence faster with fewer parameters and computation, compared with other lightweight super-resolution methods. Under the condition of higher peak signal-to-noise ratio (PSNR) and higher structural similarity (SSIM), the performance of network reconstruction image texture and target contour is significantly improved.
EXT3NS 파일 시스템은 Network-Storage Card(NS 카드)라는 전용 하드웨어를 기반으로 하는 멀티미디어 스트리밍 서버를 위한 파일 시스템이다. EXT3NS는 NS 카드 상의 PCI memory(PMEM)를 이용, 스트리밍 시 디스크에 있는 데이터를 메인 메모리를 거치지 않고 바로 네트워크 카드로 내보냄으로써 스트리밍 서버의 성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 NS 카드에 있는 PMEM을 기반으로 한 버퍼 캐시를 추가 설계, 구현하고, 이 버퍼 캐시가 EXT3NS 파일 시스템을 채용한 서버의 멀티미디어 스트리밍의 성능을 개선시킬 수 있음을 보인다. 또한, 제안된 버퍼 캐시 상에서 다수의 동시 사용자를 지원하는 멀티 미디어 스트리 밍 서버를 위한 버퍼 캐시 교체 정책인 Old New Section(ONS) 교체 기법을 제안한다. 제안된 OSN 교체 기법은 멀티미디어 스트리밍 환경에서 기존의 교체 정책들 보다 좋은 성능을 보인다. 성능 평가 결과, 다시 읽기동작과 무작위 읽기 동작에서 기존의 EXT3NS 파일 시스템 보다 PMEM에 캐시를 사용한 EXT3NS가 각각 평균 33MB/sec, 2.4MB/sec의 성능이 향상 되었다. 또한, 다시 읽기 동작의 경우 기존의 Least Frequently Used(LFU) 교체 정 책을 사용한 경우보다 ONS 교체 정책을 사용한 경우가 약 600KB/sec의 성능 증가를 보인다. 이러한 결과는 동시에 여러명의 사용자 요구를 처리해야 하는 대용량 멀티 미디어 스트리밍 서버에서 보다 효과적인 읽기 동작을 처리할 수 있음을 나타낸다.
최근 스마트폰 내비게이션의 그룹주행, 위치공유 등 다양한 최신 기능을 사용하기 위해서 스마트폰 내비게이션을 이용하는 사람들이 많이 증가하였다. 하지만, 스마트폰에는 다양한 목적을 가진 많은 앱이 설치되기 때문에 하나의 앱이 사용할 수 있는 저장 공간이 한정적이다. 그래서 내비게이션 전용기기에서 맵매칭을 수행하기 위해 사용되는 용량이 큰 도로네트워크 데이터를 스마트폰에 저장할 수 없기 때문에 맵매칭을 할 수 없다. 또한, 외부 GPS 장치를 사용하지 않는 스마트폰의 경우 내비게이션 전용기기에 비해 GPS 위치측위가 부정확하다. 이러한 문제점으로 스마트폰 내비게이션은 정확한 위치 안내를 하지 못하고 있다. 이에 본 연구의 목적은 스마트폰 내비게이션에서 정확한 위치 안내를 위해 내비게이션 전용기기에서 사용되는 도로네트워크 정보를 새로운 도로네트워크 포맷 설계 및 변환으로 용량을 감소시키고 운전자의 운전 패턴 데이터를 데이터베이스화하여 기존 내비게이션 전용기기 맵매칭 보다 정확한 맵매칭을 하는 것이다. 결과적으로 맵매칭이 어려운 여러 도로가 만나는 교차로, 고속도로에 인접한 좁은 도로, GPS 오차가 많이 발생하는 빌딩 숲 등에서 내비게이션 전용기기와 비교분석을 통해 스마트폰에서 기존 내비게이션 전용기기보다 80% 이상의 작은 저장 공간의 사용으로 보다 정확한 맵매칭이 가능했으며 향후 내비게이션뿐만 아니라 GPS 위치측위와 지도를 사용하는 다양한 앱에서 더욱 정확한 위치기반 서비스가 가능할 것으로 판단된다.
사각파 모형은 회분식 공정-저장조 망구조의 최적설계에 성공적으로 적용되었다. 설계된 망구조는 재순환 흐름을 포함하는 회분식의 모든 생산 재고 및 분배 체계를 내포한다. 본 연구에는 사각파 모형의 적용범위를 연속 또는 회분식 공정 뿐 만 아니라 반연속 공정에 까지 확대하려 한다. 이전의 연구에서는 원료조성이나 제품수율은 알려진 상수로 취급되었다. 본 연구에서는 이러한 제약이 완화되어 원료조성이나 제품 수율이 최적화 되어져야 하는 독립변수로 취급된다. 이러한 수정은 정유공장에서 흔히 접하는 최적제품 배합문제를 취급할 수 있게 한다. 원료조성과 제품수율이 독립변수일 때 발생하는 많은 문제의 복잡성에도 불구하고 사각파 모형은 여전히 해석적인 최적용량 공식을 제공한다. 최적공장설계에 적용되는 본 연구의 유용성은 고밀도 폴리에틸렌 공장설계의 예를 통해 나타내었다. 연구결과를 토대로 모든 공정의 최적성을 비교할 수 있는 척도를 제시하였다. 이 척도는 다수의 공정의 성능을 직접 비교할 수 있게 하므로 공정의 상태를 진단하는 유용한 도구가 될 것이다. 공정의 비용이 유속의 제곱근에 비례한다는 결과는 공장설계에서 늘리 알려진 6/10 경험법칙과 유사하다.
센서 네트워크에서 발생하는 데이터를 저장하고, 효율적으로 질의를 처리하는 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로 데이터 중심 저장 기법이 있다, 데이터 중심 저장 기법의 경우 질의를 효과적으로 처리하기 위해 수집한 데이터 값에 따라 저장 될 센서 노드를 지정하고, 질의 처리를 위해 질의에 해당하는 데이터를 저장하는 노드에서만 데이터를 수집한다. 하지만 노드의 결함이 발생하면 결함 노드에 저장되어 있는 전체 데이터가 소설 됨에 따라 질의 결과 정확도가 저하 되는 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 데이터 중심 저장 기법에서 노드 결함에 따른 데이터 소실이 발생하여도 높은 정확도를 보이는 인 네트워크 병합 질의 처리 기법을 제안한다. 데이터 소실이 발생 하였을 경우 선형 회귀 분석 기법을 이용하여 소설 된 영역에 해당하는 보정 모델을 생성하고, 이를 통해 가상의 데이터를 포함한 질의 결과를 반환한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 소설 데이터 보정 기법을 적용한 KDDCS(E-KDDCS) 기법과 기존의 데이터 중심 저장 기법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 질의 결과 정확도가 향상되었고, 질의 처리 시 에너지 소모를 감소시켰다.
본 연구는 방사성 폐기물 처분부지의 안정성 평가검증을 위한 균열 암반내 지하수리시스템 특성연구의 일환으로 균열암반모사 및 균열망 특성을 규명하는 것으로 지하 심부에 위치하게 되는 방사성폐기물 처분부지와 입지조건이 유사한 LPG 지하비축기지를 대상으로 균열 및 수리지질특성의 규명과 연속체 모델과 불연속체 모델의 적용을 통한 지하수 유동로 해석을 실시하였다. 불연속체 모델을 통한 지하수 유동 및 용질 이동의 모사에는 균열의 방향성과 균열의 공간적 밀도가 가장 중요한 요소인 것으로 나타났다. 본 연구지역에서는 3조의 균열군이 조사되었으며 균열의 공간적 밀도( $P_{32}$)는 0.85 $m^2$/㎥로 나타났다. 프로판 공동주변의 모사영역(200$\times$200$\times$200 m)에 대하여 실제로 지하수의 유동에 관여하는 투수성 균열의 밀도( $P_{32c}$)를 모사한 결과는 0.536 $m^2$/㎥로 나타났으며. 저투수성인 균열을 제거함으로서 0.26 $m^2$/㎥의 균열밀도(T- $P_{32c}$)를 갖는 모델을 재구성하여 수압터널로부터 PC 2. PC 3의 프로판 주공동으로의 유동로 분석을 실시하였다.다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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