• 제목/요약/키워드: 경량형 모델

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자기부상열차/가이드웨이 동적상호작용 해석 (Analysis of Dynamic Interaction Between Maglev Vehicle and Guideway)

  • 김기정;한형석;양석조
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제37권12호
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    • pp.1559-1565
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    • 2013
  • 고가가이드웨이를 주행하는 상전도흡인식 자기부상열차(EMS-Type Maglev)는 가이드웨이의 유연성으로 인하여 전자석 현가시스템과 동적 상호작용을 일으켜 부상공극에 영향을 미친다. 특히, 전체 건설비를 줄이기 위하여 경량화 가이드웨이를 지향하면서 시스템 설계단계부터 차량과 가이드웨이 사이의 동적상호작용 해석에 의한 심도 있는 부상공극 분석이 더욱 필요하다. 본 논문에서는 보다 정교한 차량/가이드웨이 동적상호작용 해석모델이 제안된다. 제안된 모델은 가상시제 기반의 3 차원 전체차량, 모달합성법에 의한 유연 가이드웨이 및 피드백 제어기가 포함된 부상전자석의 동적 모델들이 하나로 통합된 것이다. 제안된 모델을 도시형 자기부상열차에 적용하여 차량의 속도와 레일조도가 부상공극 및 가이드웨이에 미치는 영향을 분석하였다.

자기부상열차의 부상안정성을 고려한 3방향 분기기의 설계 파라미터 연구 (Parametric Study on 3-way Switch Design Considering Levitation Stability of Maglev Train)

  • 이영학;한종부;임재원;이종민
    • 한국철도학회논문집
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    • 제19권2호
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    • pp.135-144
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    • 2016
  • 분기기 거더 경량화는 제작비 감소 및 제작의 용이함을 위해 필수적이다. 자기부상열차용 3방향 분기기 경량화를 위한 설계변수는 부상안정성과 관련 있기 때문에 신중히 결정되어야 한다. 도시형 자기부상열차는 대차가 레일을 감싸는 구조로 되어 있기 때문에 거더 높이 변경을 통해서 경량화가 가능하다. 실제 테스트베드에서 반복 주행시험을 통해 안정성을 확보해야 하지만 공간적, 비용적 제한에 의해 여러 거더 높이의 테스트베드 제작은 불가능하며 이를 보완하기 위한 설계 파라미터 연구는 필수적이다. 본 논문에서는 자기부상열차 주행 시 3방향 분기기 경량화에 따른 부상안정성을 고려한 설계 파라미터 연구에 그 목적이 있다. 이를 위해 분기기 거더 높이 변경을 통해 경량화하였고 모달 중첩법을 이용하여 유연체로 모델링 하였다. 유연체 분기기와 자기부상열차 동역학 모델과의 연동해석을 통해 차량의 통과속도, 횡 공극, 부상 공극을 비교하고 부상안정성에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 통해 거더높이와 부상안정성과의 상관관계에 대해 분석하였다. 본 논문의 연구 결과는 자기부상열차용 분기기 설계에 활용 가능할 것이다.

경량형 임베디드 프로세서를 위한 라이다 거리 기반 클러스터링 기법을 활용한 의미론적 물체 인식 (Semantic Object Detection based on LiDAR Distance-based Clustering Techniques for Lightweight Embedded Processors)

  • 정동규;박대진
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권10호
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    • pp.1453-1461
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    • 2022
  • 자율주행차량에서 LiDAR와 같은 3D 데이터 센서를 사용한 주변 물체인식 알고리즘의 정확도는 많은 연구를 통해 상승하고 있으나 그에 따라 높은 성능의 하드웨어와 복잡한 구조를 요구하게 되었다. 이러한 물체인식 알고리즘은 주행 중 많은 프로세서를 수행하고 관리해야 하는 자율주행차량의 메인 프로세서에 큰 부하로 작용한다. 이러한 부하를 감소시킴과 동시에 3D 센서 데이터의 장점을 활용하기 위하여, 3D 센서 데이터에서 물리적 특성을 추출하고 이를 이용하여 생성한 ROI를 이용하여 2D 데이터 기반 인식을 제안한다. 기본 이미지에서 밝기 값을 50% 감소시킨 환경에서 기존 2D 기반 모델 대비 5.3% 높은 정확도와 28.57% 감소한 수행 시간을 보였다. 기본 이미지에서 3D 기반 모델 대비 2.46% 낮은 정확도를 가지는 대신 6.25% 감소한 수행 시간을 가진다.

기업 내 생성형 AI 시스템의 보안 위협과 대응 방안 (Security Threats to Enterprise Generative AI Systems and Countermeasures)

  • 최정완
    • 융합보안논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.9-17
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    • 2024
  • 본 논문은 기업 내 생성형 AI(Generative Artificial Intelligence) 시스템의 보안 위협과 대응 방안을 제시한다. AI 시스템이 방대한 데이터를 다루면서 기업의 핵심 경쟁력을 확보하는 한편, AI 시스템을 표적으로 하는 보안 위협에 대비해야 한다. AI 보안 위협은 기존 사람을 타겟으로 하는 사이버 보안 위협과 차별화된 특징을 가지므로, AI에 특화된 대응 체계 구축이 시급하다. 본 연구는 AI 시스템 보안의 중요성과 주요 위협 요인을 분석하고, 기술적/관리적 대응 방안을 제시한다. 먼저 AI 시스템이 구동되는 IT 인프라 보안을 강화하고, AI 모델 자체의 견고성을 높이기 위해 적대적 학습 (adversarial learning), 모델 경량화(model quantization) 등 방어 기술을 활용할 것을 제안한다. 아울러 내부자 위협을 감지하기 위해, AI 질의응답 과정에서 발생하는 이상 징후를 탐지할 수 있는 AI 보안 체계 설계 방안을 제시한다. 또한 사이버 킬 체인 개념을 도입하여 AI 모델 유출을 방지하기 위한 변경 통제와 감사 체계 확립을 강조한다. AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼 AI 모델 및 데이터 보안, 내부 위협 탐지, 전문 인력 육성 등에 역량을 집중함으로써 기업은 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 활용을 통해 디지털 경쟁력을 제고할 수 있을 것이다.

위성용 전개형 SAR 안테나 형상 설계 및 툴킷 개발 (Configuration design of a deployable SAR antenna for space application and tool-kit development)

  • 정석용;이승엽;배민지;조기대
    • 한국항공우주학회지
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    • 제42권8호
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    • pp.683-691
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    • 2014
  • 최근 지구관측위성으로 전천후 사용가능한 영상레이더의 중요성이 매우 높아지고 있다. 또한 저비용 고효율 위성의 개발추세에 따라 경량화 SAR 안테나에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. CFRP를 이용한 전개형 SAR 안테나는 여러 방법 중 장점이 많은 후보 중 하나이다. 본 논문에서는 전개형 SAR 안테나의 형상에 필요한 변수들을 찾아내 수치화 하였으며, 안테나 크기에 따른 최적값을 찾아 설계하였다. 설계된 형상은 유한요소 모델해석을 통해 구조적 안전성을 분석하였다. 마지막으로 체계요구규격의 변경에 따른 안테나 형상의 변경을 수월하게 진행할 수 있도록 툴킷을 개발하였다. 툴킷을 통해 변수에 따른 안테나 형상모델 설계 및 힌지 공차에 따른 안테나면의 오차분석을 수행하였으며, 전자파 해석 프로그램과의 호환성을 확인하였다.

디지털 에셋 창작을 위한 생성형 AI 기술 동향 및 발전 전망 (Generative AI Technology Trends and Development Prospects for Digital Asset Creation)

  • 이기석;이승욱;윤민성;유정재;오아름;최인문;김대욱
    • 전자통신동향분석
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    • 제39권2호
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    • pp.33-42
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    • 2024
  • With the recent rapid development of artificial intelligence (AI) technology, its use is gradually expanding to include creative areas and building new content using generative AI solutions, reaching beyond existing data analysis and reasoning applications. Content creation using generative AI faces challenges owing to technical limitations and other aspects such as copyright compliance. Nevertheless, generative AI may increase the productivity of experts and overcome barriers to creative work by allowing users to easily express their ideas as digital content. Thus, various types of applications will continue to emerge. As images and videos can be created using text input on a prompt, generative AI allows to create and edit digital assets quickly. We present trends in generative AI technology for images, videos, three-dimensional (3D) assets and scenes, digital humans, interactive content, and interfaces. In addition, the prospects for future technological development in this field are discussed.

비디오 인코더를 통한 딥러닝 모델의 정수 가중치 압축 (Compression of DNN Integer Weight using Video Encoder)

  • 김승환;류은석
    • 방송공학회논문지
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    • 제26권6호
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    • pp.778-789
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    • 2021
  • 최근 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 나타내는 Convolutional Neural Network(CNN)모델을 모바일 기기에서 사용하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존의 CNN 모델은 모바일 장비에서 사용하기에는 가중치의 크기가 크고 연산복잡도가 높다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 가중치의 표현 비트를 낮추는 가중치 양자화를 포함한 여러 경량화 방법들이 등장하였다. 많은 방법들이 다양한 모델에서 적은 정확도 손실과 높은 압축률을 나타냈지만, 대부분의 압축 모델들은 정확도 손실을 복구하기 위한 재학습 과정을 포함시켰다. 재학습 과정은 압축된 모델의 정확도 손실을 최소화하지만 많은 시간과 데이터를 필요로 하는 작업이다. Weight Quantization이후 각 층의 가중치는 정수형 행렬로 나타나는데 이는 이미지의 형태와 유사하다. 본 논문에서는 Weight Quantization이후 각 층의 정수 가중치 행렬을 이미지의 형태로 비디오 코덱을 사용하여 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 ImageNet과 Places365 데이터 셋으로 학습된 VGG16, Resnet50, Resnet18모델에 실험을 진행하였다. 그 결과 다양한 모델에서 2%이하의 정확도 손실과 높은 압축 효율을 달성했다. 또한, 재학습 과정을 제외한 압축방법인 No Fine-tuning Pruning(NFP)와 ThiNet과의 성능비교 결과 2배 이상의 압축효율이 있음을 검증했다.

기포제 적용 빛 감성 친화형 콘크리트의 휨 특성 예측 모델 (Prediction Model of Flexural Properties of LEFC using Foaming Agent)

  • 김병일;서승훈
    • 한국건축시공학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.9-18
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    • 2019
  • 현대에 가장 널리 쓰이는 건축 재료인 콘크리트는 기술의 지속적인 발전에 따라 고강도화 뿐만 아니라 인성 및 연성의 증가, 경량화와 같은 구조적 성능의 향상이 되었다. 또한 인간의 삶의 질이 향상됨에 따라 감성을 충족시킬 수 있는 것에 대한 수요의 급증으로 건축용 외장패널 그리고 건축의 경계를 넘어 인테리어 소품으로까지 다양하게 쓰이는 추세이다. 국내에서는 플라스틱 봉을 삽입하여 빛과 콘크리트의 결합으로 사용자의 감성을 자극하는 빛 감성친화형콘크리트(LEFC)를 개발하였으나, 높은 단위중량으로 인한 현장에서의 시공성 한계를 보여주었다. 이에 본 연구에서는 LEFC에 기포제를 적용하여 단위중량을 감소시켜 경량화를 달성하고 휨 성능 향상을 위해 두 가지 유기섬유(Nylon Fiber, Polyvinyl Alcohol)를 혼입하여 비교분석하였다. 마지막으로 플라스틱 봉 삽입으로 인한 콘크리트 비표면적 손실 및 봉과의 부착력 감소로 인한 휨 강도 변화를 봉의 직경(5mm, 10mm)과 간격(10mm, 15mm, 20mm)에 따른 변수를 적용한 예측 모델을 제안하고자 한다.

임베디드 시스템용 Single Shot Multibox Detector Model 기반 적외선 열화상 영상의 객체검출 (Object Detection of Infrared Thermal Image Based on Single Shot Multibox Detector Model for Embedded System)

  • 나웅환;김응태
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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    • pp.9-12
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    • 2019
  • 지난 수 년 동안 계속해서 일반 실상 카메라를 이용한 영상분석기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 딥러닝 기술을 적용한 지능형 영상분석기술로 발전해 왔으며 국방기지방호, CCTV, 사용자 얼굴인식, 머신비전, 자동차, 드론 산업이 활성화되면서 많은 시너지를 효과를 일으키고 있다. 그러나 어두운 밤과 안개, 날씨, 연기 등 다양한 여건에서 따라서 카메라의 영상분석 정확성 감소와 오류가 수반될 수 있으며 일반적으로 딥러닝 기술을 활용하기 위해서는 고사양의 GPU를 필요로 하기 때문에 다른 추가적인 시스템이 요구된다. 이에 본 연구에서는 열적외선 영상의 객체 검출에 적용하기 위해 SSD(Single Shot MultiBox Detector) 기반의 경량적인 MobilNet 네트워크로 재구성하여, 모바일 기기 등 낮은 사양의 낮은 임베디드 시스템에서도 활용 할 수 있는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안된 방식의 모델은 적외선 열화상 카메라에서 객체검출과 학습시간이 줄어든 것을 확인 할 수 있었다.

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자동차 주행 환경에서 모델링된 움직임 필드를 이용한 객체 영역검출 (Detection of Object Area by Modeling of Motion Field in Automobile Driving Environment)

  • 이동희;이강;강동욱;정경훈
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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    • pp.5-7
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    • 2018
  • 지능형 자동차는 역사가 깊은 연구 분야이다. 과거에는 낮은 하드웨어 성능에 맞추기 위하여 복잡한 알고리즘을 경량화하면서 성능을 유지하고자 하는 제한적인 연구들이 주로 이루어졌으나, 최근 하드웨어 성능이 높아지면서는 다양한 알고리즘 적용이 가능해졌기 때문에 매우 활발하게 연구되는 분야가 되었다. 본 논문은 차량의 주행 특성을 반영한 움직임 벡터 필드 모델링을 수행하고, 이 모델 값과 실제 추정된 움직임 벡터와의 차이를 이용해서 차량의 후보 영역을 검출하는 객체 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 움직임 벡터 필드 모델링 기법은 기존의 움직임 벡터 추정 기법에 비해 계산량이 적고, 음영 영역이나 밝기가 포화된 영역에서도 움직임 필드를 모델링해낼 수 있는 장점이 있어서 상용화된 블랙박스에 적용이 가능하다.

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