• 제목/요약/키워드: Efficient Network selection algorithm

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An Improved PeleeNet Algorithm with Feature Pyramid Networks for Image Detection

  • Yangfan, Bai;Joe, Inwhee
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.398-400
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    • 2019
  • Faced with the increasing demand for image recognition on mobile devices, how to run convolutional neural network (CNN) models on mobile devices with limited computing power and limited storage resources encourages people to study efficient model design. In recent years, many effective architectures have been proposed, such as mobilenet_v1, mobilenet_v2 and PeleeNet. However, in the process of feature selection, all these models neglect some information of shallow features, which reduces the capture of shallow feature location and semantics. In this study, we propose an effective framework based on Feature Pyramid Networks to improve the recognition accuracy of deep and shallow images while guaranteeing the recognition speed of PeleeNet structured images. Compared with PeleeNet, the accuracy of structure recognition on CIFA-10 data set increased by 4.0%.

센서 네트워크에서 클러스터 헤드의 load-balancing을 통한 에너지 효율적인 클러스터링 (An Energy-Efficient Clustering Using Load-Balancing of Cluster Head in Wireless Sensor Network)

  • 남도현;민홍기
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제14C권3호
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    • pp.277-284
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    • 2007
  • 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)에서 라우팅 방식은 에너지 효율 측면에서 데이터의 전송량을 줄일 수 있는 클러스터링 방식이 사용된다. 하지만 클러스터링 방식은 클러스터 헤드 노드의 에너지 소모가 많은 문제점이 있다. 클러스터 헤드 노드의 에너지 소모가 많은 문제를 보완하기 위한 방식으로 클러스터 헤드 노드의 재 선출을 통해 에너지 소모를 분산하는 동적 클러스터링(dynamic clustering) 방식이 사용되고 있다. 그러나 동적 클러스터링 방식의 경우 클러스터 헤드 노드를 재선출할 때마다 클러스터 구조가 바뀌게 되며, 이로 인한 에너지 소모가 발생한다. 즉 지금까지 연구된 동적 클러스터링 방식은 많은 에너지를 소모하는 클러스터 헤드 노드 선출 및 클러스터 형성의 셋업(set-up) 과정이 반복적으로 일어나는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 반복적인 셋업의 에너지 소모 문제를 해결하기 위해 클러스터는 고정하고, 클러스터 내의 클러스터 헤드 노드를 Round-Robin으로 선출하는 RRCH(Round-Robin Cluster Header)방식을 제안하였다. RRCH방식은 한번 구성된 클러스터 내에서 각 센서 노드(sensor node)의 지속적이고 균형적인 에너지 소모를 이루어, LEACH방식처럼 셋업 과정이 반복적으로 일어나지 않게 하는 에너지 효율적인 방식이다. 이 제안의 타당성을 모의실험을 통해 확인하였다.

접근성 지표의 알고리즘을 이용한 2011년과 2017년의 우리나라 고속도로 분석 (Analysis on the Korean Highway in 2011 and 2017 Using Algorithms of Accessibility indices)

  • 이광연;박기섭
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제27권4호
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    • pp.9-18
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    • 2018
  • 본 논문에서는 우리나라 고속도로의 교통망의 연결성을 분석하기 위하여 새로운 접근성 지표의 알고리즘을 제안한다. 먼저 2011년과 2017년 우리나라의 고속도로 교통망을 그래프로 나타낸 운송네트워크를 구한다. 그리고 그래프 이론의 연결수, 비교거리, 접근지표, 연결도, 산포지수, 지름 등의 개념을 이용하여 2011년과 2017년 우리나라의 고속도로 교통망을 분석하고 비교한다. 이를 위하여 주어진 운송네트워크로부터 다양한 접근성 지표를 쉽게 얻을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 본 연구의 시뮬레이션 결과를 이용하여 고속도로의 운송네트워크에서 교통의 중심이 되는 도시를 찾을 수 있다. 또 네트워크에는 편입되어 있지만 상대적으로 교통이 낙후된 도시를 찾아, 향후 전국의 교통의 연결성을 높이는 기초자료로 사용할 수 있도록 한다. 더욱이 고속도로 교통망을 모델로 하는 접근성 지표의 알고리즘을 제안하면 각 도시들의 접근성 공간구조를 파악할 수 있고, 교통을 포함한 각종 지역계획과정에서 효율적이고 합리적인 대안선정을 위한 기준을 제공할 수 있을 것이다.

공간데이터베이스와 유전자 알고리즘을 활용한 민방위대피소 수용 능력 분석 및 최적 위치 선정 (Capacity Analysis of Civil Defense Shelter and Optimal Positioning Using Spatial-Database and Genetic Algorithm)

  • 유수홍;배준수;이지상;손홍규
    • 대한토목학회논문집
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    • 제39권6호
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    • pp.955-963
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    • 2019
  • 현재 시민의 생명을 보호하기 위한 목적으로 민방위대피소의 설치와 관리가 정부 및 지자체 주도하에 이뤄지고 있다. 향후에는 지정된 전용 대피소를 포함하여 일반 대피시설의 확장을 통한 효율적인 민방위 대피소 운영의 필요성이 제기되고 있다. 따라서, 대피소의 선정 시 수용인원만을 고려한 양적인 운영이 아닌 거주민의 분포 및 대피소의 접근 위치를 고려하는 것이 효율적이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 행정구역 데이터에 비해 세밀하게 거주민 분포를 파악할 수 있는 전수 집계구 데이터와 건물 데이터, 도로망 정보를 기반으로 유전자 알고리즘과 Huff 중력 모델을 활용하여 모든 거주민을 실질적으로 수용할 수 있는 민방위대피소를 선정하였다. 또한, 효율적인 데이터 관리와 빠른 처리를 위해 공간 데이터베이스를 활용하였으며, 본 연구 성과를 개량하면 시 단위의 광범위한 지역에 대해서도 일반 대피시설의 선정 및 개선 연구의 기반 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

컴퓨터 시각(視覺)에 의거한 측정기술(測定技術) 및 측정오차(測定誤差)의 분석(分析)과 보정(補正) (Computer Vision Based Measurement, Error Analysis and Calibration)

  • 황헌;이충호
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제17권1호
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    • pp.65-78
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    • 1992
  • When using a computer vision system for a measurement, the geometrically distorted input image usually restricts the site and size of the measuring window. A geometrically distorted image caused by the image sensing and processing hardware degrades the accuracy of the visual measurement and prohibits the arbitrary selection of the measuring scope. Therefore, an image calibration is inevitable to improve the measuring accuracy. A calibration process is usually done via four steps such as measurement, modeling, parameter estimation, and compensation. In this paper, the efficient error calibration technique of a geometrically distorted input image was developed using a neural network. After calibrating a unit pixel, the distorted image was compensated by training CMLAN(Cerebellar Model Linear Associator Network) without modeling the behavior of any system element. The input/output training pairs for the network was obtained by processing the image of the devised sampled pattern. The generalization property of the network successfully compensates the distortion errors of the untrained arbitrary pixel points on the image space. The error convergence of the trained network with respect to the network control parameters were also presented. The compensated image through the network was then post processed using a simple DDA(Digital Differential Analyzer) to avoid the pixel disconnectivity. The compensation effect was verified using known sized geometric primitives. A way to extract directly a real scaled geometric quantity of the object from the 8-directional chain coding was also devised and coded. Since the developed calibration algorithm does not require any knowledge of modeling system elements and estimating parameters, it can be applied simply to any image processing system. Furthermore, it efficiently enhances the measurement accuracy and allows the arbitrary sizing and locating of the measuring window. The applied and developed algorithms were coded as a menu driven way using MS-C language Ver. 6.0, PC VISION PLUS library functions, and VGA graphic functions.

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MF-TDMA DAMA 위성통신 시스템에서의 자원할당정보 정렬 알고리즘 가변 선택기법 연구 (Resource Allocation Information Sorting Algorithm Variable Selection Scheme for MF-TDMA DAMA Satellite Communication System)

  • 박남형;한주희;한기문
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.1-7
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    • 2020
  • 현대 사회에서는 기술의 고도화와 인간의 생활 영역이 확대됨에 따라 시간과 장소의 제약 없이 고품질 음성, 영상 등의 통신 서비스를 제공 받고자하는 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에 대응하여 지역적인 거리에 영향을 받지 않고 광범위한 통신 반경을 제공하고 다중접근이 가능한 위성 통신 시스템이 나날이 발전하고 있으며 DVB-RCS, WIN-T 등의 위성 통신 체계에서는 효율적인 자원 할당을 위해 복수의 주파수 대역에서 시간을 분할하여 할당하는 기법인 MF-TDMA DAMA 다중접속 방식을 사용하고 있다. 이 방식의 경우, 망제어기에 위성 단말들이 주기적으로 자원을 요청하고 이에 따라 망제어기는 동적으로 자원을 할당하게 되므로 수시로 자원할당 정보의 정렬이 필요하다. 이런 정렬 시간의 단축은 원거리 송수신에 의해 긴 전송지연 시간이 발생하는 위성 통신 시스템에서는 더욱더 중요한 요소로 작용한다. 본 논문은 MF-TDMA DAMA 위성통신 시스템에서 자원할당 정보 정렬 시 최대 프레임 개수를 임계값으로 두고 임계값을 기준으로 정렬 알고리즘을 교차 선택하여 정렬 시간을 단축하는 정렬 알고리즘 가변 선택 기법을 제안한다.

계약망 프로토콜의 에이전트 선택을 위한 퍼지 컨트롤러 설계 (Fuzzy Controller Design for Selecting the Agent of Contract Net Protocol)

  • 서희석;김희완
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제5권2호
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    • pp.251-260
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    • 2004
  • 네트워크 보안의 중요성과 필요성이 증대됨에 따라 많은 조직들이 다양한 보안 시스템을 네트워크에 적용하고 있다. 침입 차단 시스템, 침입 탐지 시스템, 취약점 스캐너와 같은 보안 시스템들이 취약성 정보를 공유하게 되면 일관된 통합 보안 환경을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 침입탐지 에이전트와 방화벽 에이전트가 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)에 의해서 서로 연동할 수 있는 구조를 디자인하고 구축하려다 계약망 프로토콜은 분산 시스템과 같은 이 기종의 컴퓨터 시스템의 효과적인 연통을 위한 방법으로서 여러 에이전트들이 모여 서로 협력하며 하나의 문제를 해결하게 된다 계약망 프로토콜의 선택 알고리즘과 퍼지 제어기를 사용하였을 경우 성능을 비교함으로써 에이전트 선택에 있어서 보다 효과적인 방법을 제시할 것이다.

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개선된 다방향 프로세싱 기반 P2P 검색 알고리즘 (Peer to Peer Search Algorithm based on Advanced Multidirectional Processing)

  • 김분희
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권10호
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    • pp.133-139
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    • 2009
  • 분산 컴퓨팅 분야에서 P2P 기술은 네트워크로 연결된 피어들 간에 자원을 공유하기 위한 다양한 방법을 제시하고 있다. 이는 소수의 서버에 의해 자원을 제공하는 중앙 집중적 네트워크 이용 피어에 비해 자원 활용 측면에서 더욱 유용하다. 그러나 이러한 P2P 시스템을 구성하는 피어들은 항상 온라인 상태가 아님으로 시스템 이용자에게 높은 신뢰성을 제공하기 어렵다. 본 논문의 이전 연구에서는 새로운 자원 제공 피어의 선택을 위한 로딩 부담률을 낮추는데 기여하고 있으나 자원을 다운로드 하기위한 작업을 분담하는 피어들을 선택하는 방법이 가장 낮은 작업량의 피어를 선택하는 방법으로 매우 단순하다. 본 연구에서는 피어들의 평균 성공률 평가치를 기반으로 예측에 의한 피어의 오프라인 발생 빈도를 낮추어 높은 신뢰성을 제공하고자 한다.

개미 집단 최적화를 이용한 무선 센서 네트워크의 라우팅 알고리즘 (A Routing Algorithm for Wireless Sensor Networks with Ant Colony Optimization)

  • 정의현
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.131-137
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    • 2007
  • 최근 유무선 네트워크의 라우팅과 부하 분산에 대한 간단하지만, 효과적인 방법으로 개미 집단 최적화 가 주목받고 있다. 그러나 정체(stagnation) 효과 때문에 개미 집단 최적화를 무선 센서 네트워크에 적용하는 것이 어려워서, 개미 집단 최적화를 무선 센서 네트워크의 라우팅 성능을 개선하는데 적용하고자 하는 연구는 적었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화에 기반한 에너지 효율적인 경로 선정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 단순히 개미 집단 최적화를 라우팅 알고리즘에 적용하는 것 외에, 정체 효과를 감소시키는 방식을 도입하였다. 시뮬레이션 결과에 의하면, 제안된 알고리즘은 무선 센서 네트워크의 멀티 홉 평면 라우팅 프로토콜에서 유명한 Direct Diffusion에 비해서 데이터 전송 지연과 에너지 효율 면에서 뛰어남을 보여주었다. 더욱이 개미 집단 최적화를 무선 센서네트워크에 단순히 도입한 방식에 비해서도 정체 효과를 줄일 수 있음을 확인하였다.

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Socially Aware Device-to-multi-device User Grouping for Popular Content Distribution

  • Liu, Jianlong;Zhou, Wen'an;Lin, Lixia
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제14권11호
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    • pp.4372-4394
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    • 2020
  • The distribution of popular videos incurs a large amount of traffic at the base stations (BS) of networks. Device-to-multi-device (D2MD) communication has emerged an efficient radio access technology for offloading BS traffic in recent years. However, traditional studies have focused on synchronous user requests whereas asynchronous user requests are more common. Hence, offloading BS traffic in case of asynchronous user requests while considering their time-varying characteristics and the quality of experience (QoE) of video request users (VRUs) is a pressing problem. This paper uses social stability (SS) and video loading duration (VLD)-tolerant property to group VRUs and seed users (SUs) to offload BS traffic. We define the average amount of data transmission (AADT) to measure the network's capacity for offloading BS traffic. Based on this, we formulate a time-varying bipartite graph matching optimization problem. We decouple the problem into two subproblems which can be solved separately in terms of time and space. Then, we propose the socially aware D2MD user selection (SA-D2MD-S) algorithm based on finite horizon optimal stopping theory, and propose the SA-D2MD user matching (SA-D2MD-M) algorithm to solve the two subproblems. The results of simulations show that our algorithms outperform prevalent algorithms.