영상은 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있으므로 신속하고 효율적으로 영상을 검색하기 위해 영상의 정확한 특징정보를 추출하여 검색 시스템을 구축하여야 한다. 영상 검색 시스템은 텍스트 기반의 전통 데이타베이스와는 다른 모델링 방법과 검색방법을 사용한다. 따라서, 영상 검색 시스템에서의 검색속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 영상 데이타베이스 생성기법과 효율적인 검색 기법이 필요하다. 본 논문에서는 입력 영상으로부터 검색에 상용되는 에지 특징정보 추출을 위해 라플라시 안마스크와 입력 영상을 컨벌루션하여 에지의 외곽선 데이타를 추출하였으며, 그리고 추출한 에지 특징정보와 메타데이타로 영상 데이타베이스를 생성하여 신속하고 효율적으로 영상을 검색할 수 있도록 주석기반 및 내용기반 영상 검색 시스템을 구현하였다. 주석기반 및 내용기반 영상 검색 시스템은 영상의 하위 레벨에 표현된 내용기반 에지 특징정보와 특징정보 추출이 어려운 상위레벨에 표현된 주석기반 에지 특징 정보를 영상의 색인으로 구성하여 사용하기 때문에 영상 컨텐츠 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제시한 영상 검색 시스템은 메타데이타에 의해 영상 데이타베이스를 구축하므로 정확한 영상 컨텐츠 정보의 축적관리와 영상의 정보공유 및 재이용이 가능하다.
The phase criterion of the feedback cycle of low-speed edgetones has been obtained using the jet-edge interaction model which is based on the substitution of an array of dipoles for the reaction of the wedge to the impinging jet. The edgetone is produced by the feedback loop between the downstream-convected sinuous disturbance and upstream-propagating waves generated by the impingement of the disturbance on the wedge. By estimation of the phase difference between the downstream and the upstream disturbances, the relationship between the edge distance and the wavelength is obtained according to the phase-locking condition at the nozzle lip. With a little variation depending on the characteristics of jet-edge interaction, the criterion can be approximated as follows: h/.LAMBDA. + h/.lambda. = n - 1/4, where h is the stand-off distance between the nozzle lip and the edge tip, .LAMBDA. is the wavelength of downstream-convected wave, .lambda. is the wavelength of the upstream-propagating acoustic wave and n is the stage number for the ladder-like characteristics of frequency. The present criterion has been confirmed by estimating wavelengths from available experimental data and investigating their appropriateness. The above criterion has been found to be effective up to 90.deg. of wedge angle corresponding to the cavitytones.
Edge Computing 환경에서는 데이터 처리와 시스템 제어를 위한 별도의 서버가 존재하지 않는다. 서버를 통한 중앙통제 방식이 아닌 Edge computing에 사용된 IoT기기들이 연동되어 데이터 분산 처리와 연산을 통해 전체 시스템이 동작된다. 이러한 Edge computing 시스템 구조 특성상 전체 시스템이 과부하를 피하기 위해 각 IoT 기기에서 동시다발적으로 감지되는 실시간 상황 정보를 효율적으로 처리 하여야한다. 이에 따라 실시간 상황 정보를 효율적으로 처리하거나, 다양한 데이터 분석처리 알고리즘들이 연구 개발되어 데이터 처리에 적용되어 왔다. 하지만 데이터의 정보 흐름과 타입에 초점을 맞춘 것이 아니라 예상분석 및 획일화된 알고리즘을 통해서 분석되기 때문에 해당 플랫폼이 주로 지향하는 데이터 형식에 맞지 않으면 성능저하를 수반하며 사용에 제약이 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 환경에서 실시간 반응성 향상을 목표로 오픈소스 기반 스트림 데이터 처리 방법에 대한 비교 분석과 Fast-reaction을 위한 데이터 처리 도구 비교 분석을 연구를 진행한다.
In an Internet of Things (IoT)-configured system, each device executes on-chip software. Recent IoT devices require fast execution time of complex services, such as analyzing a large amount of data, while maintaining low-power computation. As service complexity increases, the service requires high-performance computing and more space for embedded space. However, the low performance of IoT edge devices and their small memory size can hinder the complex and diverse operations of IoT services. In this paper, we propose a remote on-demand software code execution unit using the cloudification of on-chip code memory to accelerate the program execution of an IoT edge device with a low-performance processor. We propose a simulation approach to distribute remote code executed on the server side and on the edge side according to the program's computational and communicational needs. Our on-demand remote code execution unit simulation platform, which includes an instruction set simulator based on 16-bit ARM Thumb instruction set architecture, successfully emulates the architectural behavior of on-chip flash memory, enabling embedded devices to accelerate and execute software using remote execution code in the IoT environment.
색채 속성으로는 색상, 명도, 채도로 구분 지을 수 있으며 색채 속성 각각에 따라 색채를 인지하는 특성이 달라진다. 색채를 인지하는 데 있어서 한 가지 색채를 독립적으로 보는 것이 아니라 주변 색채를 함께 보게 되며 주변의 색채 특성에 따라 원본 색채 인지 특성은 달라질 수 있다. 선행된 색채 인지 및 감성 연구는 단일 색채를 대상으로 한 것이 대부분이며 이는 실생활에서 색채를 인지하는 것과는 차이가 있으므로 주변 색채를 고려한 색채 인지 기초 연구가 필요하다. 본 연구에서는 그래픽 영상에서 자주 사용되는 테두리 밝기에 따른 색채 인지 특성을 알아보고자 정신물리학 실험을 진행하고 이를 분석하였다. 밝기에 가장 민감한 시각적 특성을 기반으로 테두리 밝기를 변수로 설정하고 실험 자극색상으로는 먼셀 색채를 사용하여 실험을 진행하였다. 본 연구에서는 진행된 실험 결과를 분석하여 테두리 밝기에 따라 색채를 인지하는 시지각적 특성에 대한 기초 연구 자료로써 유의미 여부를 정의하고 향후 연구 방향을 제시한다.
We propse a novel corner detection algorithm for locating 2D Data Matrix barcode in an image. The proposed method accumulates weight for each cross point defined by every combination of edge points in the image, and detects the corner point of the barcode L-pattern by determining the location of the highest accumulated weight. By designing the weight considering the connectivity of two lines around the cross point, we were able to detect the corner of L-pattern even for the cases that the lines of L-patterns are short. In the experiments, the proposed method showed improved performance compared with the conventional Hough transform based method in terms of detectability and computation time.
A high-speed directional interpolation algorithm based on the pattern of a $2{\times}2$ pixel block is proposed in this paper. The basic concept of the proposed algorithm is started from UDWT(un-decimated discrete wavelet transform), but there are no transform operations. In order to detect the direction of the edge, 4-pixel differences of two pairs in the $2{\times}2$ block are compared. The $2{\times}2$ block patterns are grouped into total 8 classes, and thereafter the directional interpolation is executed according to the type of the pattern. Since the calculation of the proposed algorithm is very simple and needs a few additions on integer data type, the computation time is almost same as that of bilinear interpolation algorithm. However, experimental results show that the output quality of the proposed one is better than those of the conventional interpolation ones in the objective quality and the computation time.
본 논문에서는 협동적 제품 개발 환경에서 제품 설계 데이터와 제품 내의 객체 정보를 매칭하고 영상 기반에서 공학 데이터를 검색하기 위한 목적으로 영상 내의 객체의 각 영역을 분할 하고자 한다. 제품 설계시 생성 과정에서 CAD 툴 등으로부터 생성되는 영상은 객체 화소값의 차이가 적고 생산환경에 맞게 실시간으로 정보를 제공 할 수 있어야 한다. 위와 같은 두 가지 사항을 해결하기 위해, 전처리 과정이 없이 객체 내의 각 부분 정보를 알 수 있는 에지 기반 라벨링(Edge_Based Labeling) 기법을 제안한다.
A complex system is comprised of numerous entities containing physical components, devices and hardware, events or phenomena, and subsystems, there are intricate interactions among these entities. To reasonably identify the critical fault propagation paths, a system fault propagation model is essential based on the system failure mechanism and failure data. To establish an appropriate mathematical model for the complex system, these entities and their complicated relations must be represented objectively and reasonably based on the structure. Taking a command and control system as an example, this paper proposes a hierarchical fault propagation analysis method, analyzes and determines the edge betweenness ranking model and the importance degree of each sub-system.
최근 4차산업혁명과 함께 메타버스에 대한 관심이 증가하는 가운데, 메타버스를 구축하는 멀티 에지 기반의 구조가 제시된다. 메타버스는 멀티 에지 시스템에서 많은 양의 영상처리와 데이터 전송을 통해 디지털 의사와 같은 시스템을 만들어 낼 수 있는 구조이다. 하지만 에지는 부족한 연산능력이라는 제약이 있으므로, 런타임 스트리밍이 가능한 서비스제공을 위해서는, 에지에서만 이루어졌던 영상처리와 데이터 전송을 에지-클라우드 협동을 통해 처리하여 저전력 시스템을 구축해야한다. 많은 에지들이 연결되는 시스템에서는, 그 무엇보다도 에지 경량화를 통해 효율적인 전체 시스템의 경량화 및 소모전력의 감소를 이루어낼 수 있다. 본 논문에서는 원격영상 처리방법과 Region of Interest (RoI) 기법을 사용하여, AI 소프트웨어의 저전력 런타임 스트리밍이 가능해지는, 에지-클라우드 협동 메타버스 애플리케이션을 제안한다. 에지-클라우드 협동 메타버스의 구조는 PC와 임베디드 보드를 사용하여 구현하였으며, 본 논문의 후반부에서는 에지의 시간 감소와 그에따른 전력 소모, 네트워크 통신량 감소를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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