• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1778-1797
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• 2021

Document image binarization is an important pre-processing step in document analysis and archiving. The state-of-the-art models for document image binarization are variants of encoder-decoder architectures, such as FCN (fully convolutional network) and U-Net. Despite their success, they still suffer from three limitations: (1) reduced feature map resolution due to consecutive strided pooling or convolutions, (2) multiple scales of target objects, and (3) reduced localization accuracy due to the built-in invariance of deep convolutional neural networks (DCNNs). To overcome these three challenges, we propose an improved semantic segmentation model, referred to as DP-LinkNet, which adopts the D-LinkNet architecture as its backbone, with the proposed hybrid dilated convolution (HDC) and spatial pyramid pooling (SPP) modules between the encoder and the decoder. Extensive experiments are conducted on recent document image binarization competition (DIBCO) and handwritten document image binarization competition (H-DIBCO) benchmark datasets. Results show that our proposed DP-LinkNet outperforms other state-of-the-art techniques by a large margin. Our implementation and the pre-trained models are available at https://github.com/beargolden/DP-LinkNet.

• 실천공학교육논문지
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• 제9권1호
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• pp.49-56
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• 2017

최근 Industry 4.0으로 인해 제조업에 대한 생산성 향상과 고객만족을 위한 스마트팩토리 관심이 매우 높고 정부 지원에 따른 구축도 활발하다. 특히, 효율적인 생산 시스템을 구축하기 위한 데이터 통합과 이를 위한 필드버스 통신기술은 필수적이다. 필드버스는 특정 밴더 시스템에 구속받지 않는 개방형 제어시스템으로서 타사 제품과의 호환성, 데이터 전송의 정확성, 원격진단 등의 다양한 이점을 가지고 있다. 그러나, 필드버스를 학습하기 위한 교육 장비와 실습을 위한 교육과정 및 예제가 전무하여 산업현장에서 스마트팩토리 구축을 위해 필요로 하는 실무 능력 향상에 많은 제한점이 있다. 따라서 본 연구는 국내 산업현장에 적합한 PLC와 통신기술을 선정한 선행연구 결과를 바탕으로 실무적인 필드버스 교육을 위한 PLC기반의 필드버스 교육 장비와 교육과정을 개발하고 Ethernet IP, Profibus DP, Modbus, CC-Link, Device Net의 다양한 필드버스를 구현하였다. 또한, Ethernet IP를 통한 데이터 수집과 모니터링으로 분산된 필드기기의 제어와 원격진단이 가능함을 확인하였다.