• 제목/요약/키워드: 충돌 감지 알고리즘

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협력 트랜잭셔널 워크플로우에서 데이터 일관성을 고려한 철회 종속성 감지 및 관리 (Rollback Dependency Detection and Management with Data Consistency in Collaborative Transactional Workflows)

  • 변창우;박석
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제30권2호
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    • pp.197-208
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    • 2003
  • 데이타를 공유하며 협력적인 공동 작업을 필요로 하는 기업들간의 중요한 일을 수행하는 업무 연계와 같은 분야에서는 네트워크 인프라의 부족과 기업간의 정보 교환을 위한 표준의 부재, 서로 다른 업무들이 데이타베이스 관리 시스템에 전근하여 공유 데이타를 충돌 모드로 이용하는 경우의 데이터 일관성 유지 문제 등 많은 제약 요소에 의해 워크플로우를 적용하지 못하고 있다. 특히, 공유 데이타를 사용하고 있는 상황에서 발생될 누 있는 문제틀에 대해서는 언급되어지지 않고 있다. 논문에서는 업무 연계 관점에서 나타나는 공유 데이타를 사용하며 병행 수행되는 협력 트랜잭셔널 워크플로우들 사이에서 임의의 워크플로우와 나른 워크플로우들의 단계들 사이에서 발생될 수 있는 철회 종속성을 하나의 워크플로우에서의 암시적 철회 종속성, 협력 워크플로우 사이에서의 암시적 철회 종속성, 협력 워크플로우 사이에서의 명시적 철회 종속성 이렇게 세 가지로 분류하고, 데이타 일관성을 고려한 세 가지 철회 종속성을 워크플로우 스키마에 명시적으로 표현하는 자동 생성 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 실행하여 생성된 워크플로우 스키마는 데이타 공유와 관련하여 발생되는 런타임 철회 종속성을 데이터 일관성을 유지하며 런타임에 해결할 수 있도록 함으로써 워크플로우의 정확성을 향상시키게 된다.

옥외 소음의 전파: 음 추적 알고리즘 (Outdoor Noise Propagation: Geometry Based Algorithm)

  • 박지헌;김정태
    • 한국음향학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.339-438
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    • 2002
  • 본 논문은 3차원으로 표현된 가상의 옥외 공간에서 소음이 전파되는 방법을 컴퓨터로 시뮬레이션하기 위한 방법을 제시한다. 소음은 음원에서 발생하여 수음자로 직접전파 혹은 많은 반사를 거쳐서 간접적으로 전파되기도 한다. 결과적으로 수음자에 들리는 소음은 음원과 수음자 사이의 최단 거리, 반사 거리, 반사횟수 등에 따라 영향을 받으며, 반사시키는 물체의 특성 및 주파수에 따라서 전달되는 양의 차이가 있을 수 있다. 본 논문에서는 음원에서 수음자에 전달되는 소리를 추적함에 있어서 정방향 추적 (forward tracing)을 사용하는 방법에 대한 문제점들을 제시하고, 다른 접근방법인 기하학적 계산에 의한 시뮬레이션 방법을 제시한다. 즉 소리 추적벡터 (tracing vector)를 정의함에 있어서 음원에서 발생하는 소리벡터를 추적하는 정방향 추적 및 음원과 수음자간 발생 가능한 전파 경로를 기하학적으로 계산하는 기하학적 추적 방법에 의한 시뮬레이션 방법을 제시한다. 기하학적 계산 방법은 정방향 추적을 사용하는 경우와 비교할 때 불필요하게 버려지는 추적 벡터의 수를 현저히 줄일 수 있으므로 효과적 이라고 할 수 있다. 실험결과는 가상현실 모델링 언어 (VRML: Virtual Reality Modeling Language)로 가시화해서 보다 명확하게 알아볼 수 있다. 본 방법은 3차원 가상현실 (virtual reality)이나 멀티미디어 (multimedia), 또는 실내, 실외 등의 소음측정 시뮬레이션에도 적용이 가능하므로 확장성이 좋다고 할 수 있다.

고속 해상 객체 분류를 위한 양자화 적용 기반 CNN 딥러닝 모델 성능 비교 분석 (Comparative Analysis of CNN Deep Learning Model Performance Based on Quantification Application for High-Speed Marine Object Classification)

  • 이성주;이효찬;송현학;전호석;임태호
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.59-68
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    • 2021
  • 최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.

레이저 센서의 환경적 특성 분석에 기반한 선박 자동계류장치용 변위 및 속도 측정시스템 설계 (Design of a Displacement and Velocity Measurement System Based on Environmental Characteristic Analysis of Laser Sensors for Automatic Mooring Devices)

  • 김진만;김헌희
    • 해양환경안전학회지
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    • 제29권7호
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    • pp.980-991
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    • 2023
  • 항만 내 선박과 부두의 사고를 예방하기 위하여 통항 및 접안 안전성 평가를 통하여 안전한 부두가 건설되어 관리하고 있으나, 선박의 접안 및 계류 과정에서 선박이 부두에 충돌하거나 로프로 인한 인명사고의 발생 등 예측할 수 없는 사고들이 종종 발생한다. 자동계류장치는 선박의 신속하고 안전한 계류를 위한 자동화된 시스템으로 로봇 매니퓰레이터와 흡착 패드로 구성된 탈/부착 메커니즘을 가지고 있다. 본 논문은 자동계류장치의 흡착 패드의 위치 및 속도제어에 필요한 선체와의 변위 및 속도 측정 시스템을 다룬다. 자동계류장치에 적합한 측정 시스템을 설계하기 위하여, 본 논문은 우선 센서의 성능 및 실외 환경적 특성 분석을 수행한다. 다음으로 이러한 분석 결과를 토대로 실외 부두환경에서 설치되는 자동계류장치에 적합한 변위 및 속도 측정시스템의 구성 및 설계 방법에 대해 기술한다. 또한 센서의 측정상태 감지 및 속도 추정을 위한 알고리즘을 제시한다. 제안된 방법은 다양한 속도 구간에서의 변위 및 속도 측정 실험을 통해 그 유용성을 검증한다.