• Title/Summary/Keyword: 적응적 테스트

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MFCCs를 이용한 입력 변환과 CNN 학습에 기반한 운영 환경 변화에 강건한 베어링 결함 진단 방법 (An Input Transformation with MFCCs and CNN Learning Based Robust Bearing Fault Diagnosis Method for Various Working Conditions)

  • 서양진
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권4호
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    • pp.179-188
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    • 2022
  • 기계의 주요 부품인 베어링 결함 진단에 딥러닝을 활용하는 연구가 활발하게 진행되어 좋은 성능을 달성하였으나, 학습 데이터와 테스트 데이터의 운영 환경 차이로 인해 기계가 실제로 가동되는 환경에서는 성능 저하가 발생하는 문제가 있다. 학습 데이터와 테스트 데이터의 분포 차이 문제를 다루는 방법으로 데이터 적응이 제안되어 좋은 결과를 보여주고 있으나, 각 방법이 가정하고 있는 특정 적용 시나리오를 벗어나기 어렵다는 제약이 있다. 이에 본 연구는 MFCCs를 이용한 입력 데이터의 변환과 간단한 CNN 구조를 이용해 원시 도메인 데이터로부터 생성된 모델에 대해 추가적인 학습이나 조정 없이 타겟 도메인 데이터에 대한 테스트를 강건하게 수행하는 방법을 제안하였으며, 대표적인 베어링 결함 진단 데이터셋인 CWRU 베어링 데이터를 이용해 제안한 방법에 대한 실험 및 분석을 수행하였다. 실험 결과 전이 학습 기반의 방법들과 대등한 성능을 보였으며, 입력 변환 기반의 베이스라인 방법보다는 최소 15% 정도의 높은 성능을 달성하였다.

모바일 환경에서 웹 서비스 품질보장을 위한 동적 분산적응 프레임워크 (Dynamic Distributed Adaptation Framework for Quality Assurance of Web Service in Mobile Environment)

  • 이승화;조재우;이은석
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제13D권6호
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    • pp.839-846
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    • 2006
  • 최근 무선기기의 다양한 제약 사항을 극복하고, 수시로 변화하는 주변 환경에 따라 항상 적절한 서비스 레벨을 유지하기 위한 상황인식형 적응 서비스가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 적응 모듈이 클라이언트나 프록시, 서버 중 한 위치에 집중되어 있어, 사용자가 증가하는 경우에 작업부하가 한 곳에 몰리고, 결과적으로 사용자의 요청에 대한 응답시간을 증가시키는 문제를 가지고 있었다. 따라서 본 논문에서는 적응 모듈을 클라이언트, 프록시, 서버 측에 분산배치하고 시스템의 상황을 모니터링하여, 가장 적절한 시스템이 작업을 처리하는 분산적응 프레임워크를 제안한다. 이를 통해, 사용자가 증가하는 경우와 같이 작업부하가 증가하는 상황에서도 보다 빠른 적응작업이 가능해지며, 부하가 분산되어 안정적인 시스템 운영이 가능해진다. 본 논문에서는 제안프레임워크의 평가를 위해 프로토타입을 구현하고, 크기가 큰 이미지파일을 포함하는 멀티미디어 기반 학습콘텐츠를 이용하여 분산처리를 테스트하였다. 그리고 서버의 과부하를 시뮬레이팅하여, 기존 적응시스템들과의 응답시간과 시스템 안정성측면의 비교를 수행하였으며, 이 실험결과를 통해 제안프레임워크의 유효성을 증명하였다.

베이지안 네트워크와 논리 네트워크 결합을 이용한 상호작용 학습 방법 (An Interactive Learning Method Using Combination of Bayesian Network and Logic Network)

  • 황금성;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.658-660
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    • 2005
  • 실세계의 시각정보로부터 식별된 물체정보를 이용하여 장면에 대해 설명하는 컨텍스트를 추론하는 시각 기반 장면 이해 문제에서는 변화가 많고 불확실한 환경을 극복해야 할 뿐만 아니라, 사용자의 요구 사항을 잘 반영해야 하고 궁극적으로는 지도(teaching)가 가능해야 한다. 본 논문에서는 불확실성 극복을 위해 확률적 접근 방법을 사용하고, 사용자의 요구를 실시간으로 반영하기 위해 논리 네트워크를 이용한 상호 작용 학습 방법을 제안한다. 몇 가지 테스트 환경에서 사용자에 의해 제공되는 논리적, 부분적, 실시간 정보를 이용하여 제안하는 상호작용 학습을 수행한 결과, 장면인식 에이전트의 기능 장 및 적응이 가능하고 새로운 기능의 지도가 가능함을 알 수 있었다.

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우선순위화 기반 적응형 전송 기능을 가진 MPEG-4 스트리밍 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of MPEG-4 Streaming System with Prioritized Adaptive Transport)

  • 박상훈;장혜영;권영우;김종원;유웅식;권오형
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권8A호
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    • pp.859-867
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    • 2004
  • 최선형 서비스를 지향하는 인터넷에서 양질의 미디어 스트리밍을 서비스하기 위해서는 시간에 따라 변하는 네트워크 대역폭에 적응할 수 있는 스트리밍 기법이 필요하다. 본 논문에서는 미디어 패킷들의 중요도에 기반 한 적응형 전송 기능을 가진 MPEG-4 스트리밍 시스템을 설계하고 구현한다. 구현 시스템은 기초 스트림 제공자, 동기계층, DMIF 계층 등의 기본 MPEG-4 시스템 구성요소들과 데이터 우선순위화에 따른 FEC 제어 기반 적응형 전송 모듈로 구성된다. 구체적으로, 동기 계층 패킷들은 객체 단위에 기반하여 우선순위화되어 전송모듈로 전달되며 신뢰적 전송을 위해 FEC 부호화된다. FEC 조합은 수신측 피드백 정보에 따라 동적으로 조절되며 대역폭 제한에 맞추어 중요도가 떨어지는 패킷들을 폐기한다. 에뮬레이션기반 테스트베드에서의 실험 결과는 제안 시스템이 네트워크 대역폭 변동의 영향을 줄이고 스트리밍 서비스의 질을 향상시킬 수 있음을 보여준다.

H.264/AVC에서 부호화 효율 개선을 위한 매크로 블록 기반 적응 보간 필터 방법 (Macroblock-based Adaptive Interpolation Filter Method for Improving Coding Efficiency in H.264/AVC)

  • 윤근수;김재호
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제44권5호
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    • pp.73-83
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    • 2007
  • 본 논문은 H.264/AVC에서 부호화 효율 개선을 위한 매크로 블록 기반의 적응 보간 필터 방법을 제안한다. 제안 방법은 다양한 방향의 움직임을 세밀하게 보상하는 9가지 분리 가능한 2차원 보간 필터들을 적용한다. 그리고 매크로 블록이 부호화되기 위한 비트율과 왜곡을 고려한 최적의 비용 함수를 정의하고 정의된 비용 함수를 최소화시키는 필터를 매크로 블록 당 적응적으로 선택한다. 실험 결과, 다양한 표준 $QCIF(176{\times}144)/CIF(352{\times}288)$ 동영상 테스트 시퀀스들에 대해서 제안 방법이 기존 방법들에 비하여 항상 우수한 부호화 효율을 지니고 있으며 H.264/AVC 보다 평균 6.25%(참조 영상 프레임: 1개), 3.46%(참조 영상 프레임: 5개)의 비트율이 절감된다.

MPEG 동영상 컨텐츠 보호를 위한 양자화-적응적 워터마킹 알고리즘 (A Quantization-adaptive Watermarking Algorithm to Protect MPEG Moving Picture Contents)

  • 김주혁;최현준;서영호;김동욱
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제42권6호
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    • pp.149-158
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    • 2005
  • 본 논문에서는 동영상 컨텐츠의 위${\cdot}$변조, 불법사용 및 복제를 방지하기 위하여 비가시성과 공격에 대한 강인성을 동시에 만족하는 blind 워터마킹 방법을 제안하였다. 이 방법은 MPEG-2 동영상 압축시스템을 대상으로 하며, 이 압축시스템의 적응적 양자화에 부합하도록 양자화 스케일 코드에 따라 삽입할 워터마크 비트 수를 조절하도록 설계하였다. 워터마크의 삽입위치는 영상의 주파수 특성에 따라 삽입할 영상블록을 선정하고, 선정된 영상블록의 가로, 세로, 대각선의 주파수 특성과 블록내의 각 계수의 주파수 특성을 고려하여 계수를 선정하였다. 또한 각 계수에 삽입할 워터마크 비트 수는 양자화 스텝을 고려하여 결정하였다. 이 알고리즘은 C/C++ 언어로 구현하였으며, 자체 제작한 MPEG-2 시스템을 테스트 베드로 하여 비가시성과 강인성을 실험하였다. 실험결과 삽입한 워터마크의 비가시성이 충분히 만족되었고, 일반적인 공격방법에 대해 추출된 워터마크의 에러율이 $10\%$ 이하의 강인성을 보였다. 따라서 제안한 방법은 MPEG-2 시스템을 사용하는 동영상 압축, 특히 네트워크 적응적 압축이 필요한 응용분야에서 매우 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.

ATM 망에서 다중화기 정보에 의한 Neural UPC에 관한 연구 (Study on a Neural UPC by a Multiplexer Information in ATM)

  • 김영철;변재영;서현승
    • 전자공학회논문지C
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    • 제36C권7호
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    • pp.36-45
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    • 1999
  • ATM망에서 트래픽 흐름을 제어하고 망 자원 사용을 효율적으로 사용하기 위해서는 폭주(Congestion)발생에 의한 망 성능 저하를 막고 폭주현상에 대처할 수 있는 적응적인 제어가 필요하다. 본 논문에서는 모든 트래픽에 대해 고정된 형태의 제어를 하는 Buffered Leaky Bucket과 적응성과 예측 기능을 갖는 신경회로망(Neural Network)을 이용하여 버퍼의 효율성을 높이고 망의 서비스 품질(QoS)로 구별되는 셀 손실율과 버퍼 지연을 테스트 및 성능 비교를 하였다. 또한 입력 트래픽의 다중화를 위해 사용되는 DWRR과 DWEDF의 셀 스케쥴링 알고리즘이 균등 지연을 만족할 수 있도록 개선하였다. 셀 스케쥴러로부터 망의 폭주 정보는 신경회로망을 이용한 Leaky Bucket에서 예측된 트래픽 손실율을 제어하고 손실율 정도에 따라 토큰 발생율과 버퍼 한계값은 제어된다. 이러한 트래픽 손실율 예측은 다음 입력 트래픽에 대한 손실과 버퍼지연을 줄일 수 있도록 제어의 효율성을 높일 수 있으며 다른 제어방식에도 응용될 수 있다. ATM 트래픽에 대한 신경회로망 학습과 예측 테스트를 위해 확률 랜덤 변수에 의해 발생된 셀 발생과 예측을 모의 실험하였으며, 이때 다양한 트래픽의 QoS가 향상되었음을 알 수 있었다.

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유비쿼터스 주거 환경에서의 개인화된 컨텐츠 적응 시스템 (Personalized Multimedia content adaptation system in Ubiquitous Computing Supported Residential Environment)

  • 최정화;서동준;노용만
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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    • pp.1325-1330
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    • 2006
  • 유비쿼터스 켬퓨팅 환경에서는 디지털 멀티미디어 컨텐츠를 사용자가 언제 어디서나 컨텐츠를 소비할 수 있도록 다양한 환경에 맞게 능동적으로 적응변환 시켜주는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 가능하도록 구성된 가정에서 여러 종류의 디스플레이에 색각인 사용자에게 필요한 서비스와 정보를 제공해 주는 시스템을 제안한다. 단순히 세션 정보를 이용하여서 다양한 위치의 디스플레이에 정보를 제공해주는 기능에 '사용자의 취향과 색각 유무에 따라 변형되어진 정보' 를 제공해주게 되는 시스템을 설계하였다. 제안한 시스템은 크게 사람의 위치 정보를 인지하는 센서 입력부, LCD 모니터나 TV 브라운관과 같이 영상 정보를 출력해 줄 수 있는 출력부, 사용자에 대한 세션 정보 관리와 스트리밍 서비스를 제공해주는 서버 부분으로 구성되어 있다. 사용자의 위치에 대한 정보는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 구성된 테스트 베드 내부 센서를 통해 각 디스플레이의 해당 서비스 지역에 사용자가 들어가게 되면 사용자를 인지하도록 하였다. 제공되는 영상은 인지된 사용자 정보를 통해, 색각자인 경우, 색각자를 위해서 변환 되어진 영상을 사용하며, 또한 미리 설정되어진 사용자의 취향에 관련되어진 장르로 구성되어진 메뉴를 통해서 제공된다. 제안한 시스템은 가정에서 유비쿼터스 컴퓨팅이 가능하도록 한 구성한 Active Home상에 구현하였다. Active Home에서는 서버에서부터 실시간으로 사용자의 위치 정보를 제공 받으며, 사용자의 색각 유무에 따라 색각자를 위해 변환된 영상 또는 원본 영상을 보여준다. Active Home에서의 실험을 통해, 제안한 시스템은 유비쿼터스 컴퓨터 환경에서 사용자의 취향에 따라 자연스러운 인터렉션과 세션 정보를 Seamless하게 제공해주는 도구로 사용 가능함을 보였다.

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적응 양자화를 이용한 MPEG-4 AVC의 비디오 율 제어 방법 (A Bit Rate Control of MPEG-4 AVC Video Coding Using Adaptive Quantization)

  • 유충열;신규철;박재두;이명호
    • 방송공학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.142-150
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    • 2004
  • 현재 표준화가 진행 중인 MPEG-4 AVC 비디오 코덱은 매우 높은 압축율을 목표로 하고 있으며, 거의 모든 전송미디어 및 다양한 멀티미디어 환경에서 사용될 수 있는 범용 동영상 부호화 기술이다. 따라서 일정한 대역폭을 갖는 다양한 통신환경에서 MPEG-4 AVC 기술을 활용하기 위해서는 고효율의 율 제어 방법을 필요로 하고 있다. 본 논문은 기존의 율 제어 방식을 토대로 인간의 시각특성을 고려한 적응 양자화 율 제어 방법과 장면전환을 갖는 영상에 효율적으로 대처 할 수 있는 동영상 율제어 방법을 제안하였다. 모의실험은 다양한 테스트 영상과 장면전환의 편집영상을 대상으로 수행되었으며, 실험결과 기존의 율 제어 방법 보다 향상된 성능을 보였다.

고속 VVC 부호화를 위한 신경망 기반 움직임 벡터 해상도 결정 알고리즘 (Motion Vector Resolution Decision Algorithm based on Neural Network for Fast VVC Encoding)

  • 백한결;박상효
    • 방송공학회논문지
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    • 제26권5호
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    • pp.652-655
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    • 2021
  • Versatile Video Coding(VVC)의 압축 효율을 끌어올리기 위하여 다양한 화면 간 예측(inter prediction)기법 중 적응적 움직임 벡터 해상도(Adaptive motion vector resolution, 이하 AMVR)기술이 채택되어 왔다. 다만, AMVR을 적용하여 최적의 해상도를 결정하기 위해서는 매 부호화 유닛마다 다양한 테스트를 진행해야 하며, 이는 율-왜곡 비용의 계산 복잡도 증가를 야기한다. 따라서 VVC의 부호화 복잡도의 감소를 위해 효과적으로 최적의 AMVR 모드를 찾아야 한다. 본 논문에서는 보다 다양한 데이터셋 기반 하에 경량화된 신경망 기반의 AMVR 결정 알고리즘을 제안한다.