• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권2호
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• pp.128-132
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• 2023

Recently, with the development of deep learning technology, research on pedestrian attribute recognition technology using deep neural networks has been actively conducted. Existing pedestrian attribute recognition techniques can be obtained in such a way as global-based, regional-area-based, visual attention-based, sequential prediction-based, and newly designed loss function-based, depending on how pedestrian attributes are detected. It is known that the performance of these pedestrian attribute recognition technologies varies greatly depending on the type of backbone network that constitutes the deep neural networks model. Therefore, in this paper, several backbone networks are applied to the baseline pedestrian attribute recognition model and the performance changes of the model are analyzed. In this paper, the analysis is conducted using Resnet34, Resnet50, Resnet101, Swin-tiny, and Swinv2-tiny, which are representative backbone networks used in the fields of image classification, object detection, etc. Furthermore, this paper analyzes the change in time complexity when inferencing each backbone network using a CPU and a GPU.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.73-80
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• 2009

성능에 기초한 내진설계에서 구조물의 지진에 대한 성능평가를 위하여 구조물의 비탄성 지진거동을 정확하게 예측하는 젓이 중요하다. 정확한 시스템의 연성능력 평가를 위해서는 각부재의 하중과 변형의 관계를 보다 실제적으로 규정하는 것이 중요하다. 비선형 해석에 의한 구조물의 비탄성 거동 파악을 위해서 단순화된 부재의 하중-변형 관계 모델을 적용한다면 구조물의 실제적이고 정확한 거동을 예측하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 하중-변형 관계를 Backbone 이력모델을 적용하여 단순화된 하중-변형 관계를 적용한 모델과 시스템연성능력 및 층연성능력을 비교, 평가하였다. 해석결과로 이선형 이력모델의 경우에 시스템 및 층 연성도의 과소평가는 실제구조물의 소성거동을 과소평가하는 곁과를 초래하며 보다 정착한 비선형해석을 위하여 부재의 이력모델은 Backbone 이력모델을 사용하는 것이 바람직하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권6B호
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• pp.1165-1173
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• 1999

미래의 다양한 멀티미디어 통신 서비스를 효율적으로 지원하기 위해서는, 최근의 발달된 광통신 기술을 이용하여 현재의 기간망을 확충하거나 재구성할 필요가 있다. 본 논문에서는 차세대 국가 기간망으로 사용될 WDM 전광전달망의 구조를 설계하였다. 전달망을 설계하기 위하여 전국을 6개의 광역 중계국으로 구분하여 각 도시별 인구수, 광역 지역간의 거리, 그리고 각 광역 그룹의 평균 1인당 생산액에 기초한 PDG (Population-Distance-Gross Group Products) 트래픽 모델에 기초하여 6개의 광역 중개국 노드들을 연결하는 전광 전달망에서 링크 용량을 예측하여 전광 전달망에의 설계에 반영하였다. 제안된 기간망의 성능 특성을 분석하기 위하여 SLAM II를 이용하여 시뮬레이터를 구성하였다. 시뮬레이션을 통한 기간망의 성능특성 분석 결과는 2000 년대의 다양한 통신 서비스를 효율적으로 수용할 수 있음을 보여준다. 본 연구 결과는 향후 WDM 전광 전달망의 구축 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권4호
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• pp.346-350
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• 2023

Trajectory prediction is an essential element for driving autonomous vehicles, and various trajectory prediction models have emerged with the development of deep learning technology. Convolutional neural network (CNN) is the most commonly used neural network architecture for extracting the features of visual images, and the latest models exhibit high performances. This study was conducted to identify an efficient CNN backbone model among the components of deep learning models for trajectory prediction. We changed the existing CNN backbone network of multiple-trajectory prediction models used as feature extractors to various state-of-the-art CNN models. The experiment was conducted using nuScenes, which is a dataset used for the development of autonomous vehicles. The results of each model were compared using frequently used evaluation metrics for trajectory prediction. Analyzing the impact of the backbone can improve the performance of the trajectory prediction task. Investigating the influence of the backbone on multiple deep learning models can be a future challenge.

• 로봇학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.203-211
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• 2008

This work proposes structure of spring backbone micro endoscope. For effective surgery in narrow and limited space, many manipulators are developing that different to existed structure. This device can move like elephant nose or snake unlike the existing robots. For this motion, a mechanism that uses spring backbone and wires has been developed. The new type endoscope that has Z axis motion for spring structure, therefore it has 3 degree of freedom, two rotations and one linear motion. And new kinematics for backbone structure is proposed using simple geographic analysis. The Jacobian and stiffness modeling are also derived. Exact actuator sizing is determined using stiffness model. Finally, the proposed kinematics are verified by simulation and experiments.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.11-18
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• 2022

최근 공공장소 및 시설에서 범죄예방 및 시설 안전을 목적으로 영상정보 기반의 인체의 행위를 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 인체 행위분류의 성능을 향상하기 위해서 대부분의 연구는 전이학습 기반의 딥러닝을 적용하고 있다. 그러나 딥러닝의 기반이 되는 중추 네트워크 모델(Backbone Network Model)의 수가 증가하고 아키텍처가 다양해짐에도 불구하고, 소수의 모델만 사용하는 분위기 때문에 운용목적에 적합한 중추 네트워크 모델을 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 영상정보를 기초로 인체 행위를 분류하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 최근에 개발된 5가지의 딥러닝 중추 네트워크 모델을 대상으로 전이학습을 적용하고 각 모델의 정확도 및 학습효율 측면에서 비교 및 분석하여 가장 효율이 높은 모델을 제안하였다. 이를 위해, 기본적인 인체 행위가 아닌 운동 종목 기반의 활동적이고 신체접촉이 높은 12가지의 인체 활동을 선정하고 관련된 7,200개의 이미지를 수집하였으며, 5가지의 중추 네트워크 모델에 총 20회의 전이학습을 균등하게 적용하고 학습과정과 결과성능을 통해 인체 행위를 분류하는데 적합한 중추 네트워크 모델을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과 XceptionNet 모델이 학습 및 검증 정확도에서 0.99 및 0.91로, Top 2 및 평균 정밀도에서 0.96 및 0.91로 나타났으며 학습 소요시간은 1,566초, 모델용량의 크기는 260.4MB로 정확도와 학습효율 측면에서 다른 모델보다 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전이학습을 적용하여 인체 행위분류를 진행하는 다양한 연구 분야에 활용되기를 기대한다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제6권4호
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• pp.1160-1181
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• 2014

Springing and whipping are becoming increasingly important considerations in ship design as container ships increase in size. In this study, the springing and whipping characteristics of a large container ship were investigated through a series of systematic model tests in waves. A multi-segmented hull model with a backbone was adopted for measurement of springing and whipping signals. A conversion method for extracting torsion springing and whipping is described in this paper for the case of an open-section backbone. Higher-order springing, higher-mode torsion responses, and the effects of linear and nonlinear springing in irregular waves are highlighted in the discussion.

• 한국경영과학회지
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• 제35권3호
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• pp.45-58
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• 2010

Due to rapid developments of IT technologies, convergence services like IPTV (Internet protocol television) are shown up. Even though expert and customer had great expectations for this innovative service, commercialization was delayed for years by the legal dispute between industry players. One of the biggest problems was that whether internet backbone providers have to share their internet network backbone with IPTV service providers (which don't have network backbone) or not. As other countries, Korean government set the rules that ISP have to offer indiscriminate access to other IPTV service provider. At the same time, internet backbone providers can charge access charge based on cost by way of compensation. Thus access charge is very critical to the IPTV industry players. The objective of this paper is to provide model that can calculate the reasonable access charge by system dynamics, based upon real data in Korean telecommunication industry.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 통신소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.101-104
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• 2003

As optical network technology advances, the Dense-Wavelength Division Multiplexing(DWDM) networks have been widely accepted as a promising approach to the Next Generation Optical Internet (NGOI) backbone networks. Especially. a fault/attack management scheme in NGOI backbone networks is one of the most important issues because a short service disruption in DWDM networks carrying extremely high data rates causes loss of vast traffic volumes. In this paper, we suggest a fault/attack management model for NGOI backbone networks and propose a fault/attack recovery procedure in IP/GMPLS over DWDM.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권5B호
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• pp.889-898
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• 2000

본 논문에서는 2000년대 중반 이후의 다양한 광대역 멀티미디어 서비스를 수용할 수 있는 메쉬(Mesh) 구조의 차세대 전광 WDM 기간망의 구조를 설계하였다. 이를 위하여 전국을 6개의 중계국으로 구분하여 각 도시별 인구수, 광역 중계국간의 거리, 그리고 각 광역 그룹의 정보화 지표에 기초한 PDI(Population-Distance-Information factor) 트래픽 모델에 기초하여 6개의 광역 중계국 노드들을 연결하는 링크의 용량을 예측하여 전광 WDM 기간망 설계에 반영하였다. 또한 각 광역 중계국들을 연결하는 링크 단절 등의 장애 발생 시, 기본 통신(minimal communication)이 가능하도록 Restoration이 가능한 망 구조를 설계하였다. 설계된 전광 WDM 기간망의 성능 특성을 분석하기 위하여 SLAM II 시뮬레이션 언어를 사용하여 시뮬레이터를 구성하였다. 설계된 시뮬레이터에 PDI 트래픽으로 예측한 트래픽 값을 적용하여 제안된 광 전송망의 성능특성을 분석하였다. 본 논문은 차세대 전광 WDM 기간망의 구축 시 활용될 수 있다.