The end-effector is the one of the important factors on development of the cucumber robot to harvester a cucumber. Three end-effectors were designed the single blade end-effector with one blade, the double blade end-effector with two blades and the triple blade end-effector with three blades. Performance tests of the end-effector, the fully integrated system, were conducted to determine the cutting rate by using two different kinds of cucumber. The success rates of cucumber cutting ratio of single end-effector, double end-effector and triple end-effector in laboratory. were 61.7%, 95%, 86.7%, respectively. The cutting rate of single blade or double blade was a little difference with respect to the different diameters of cucumber stem. However, the success cutting rate of the end-effector with triple blade was 61.7% under 29mm diameter of a grabbing stem section. The triple end-effector was not suitable for harvesting a cucumber, but was considered to be suitable for harvesting a grape, an apple and a tomato. The success rate of cucumber cutting ratio of triple end-effectors in greenhouse was 84%. The failure cutting rate was 16% which are due to abnormal shape of cucumber fruit.
무선 센서 네트워크 기술의 발전과 함께 멀티미디어 데이터를 전송하기 위한 WMSN(Wireless Multimedia Sensor Networks) 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 멀티미디어 데이터 전송을 위해 세 가지 패킷 전송기술, 즉, 종단간 전송 방식(End-to-End), 홉간 전송 방식(Hop-by-Hop), 비신뢰성 기반 전송 방식의 성능을 모의실험을 통해 비교한다. 이 논문에서는 노드의 메시지를 엿듣는 방법과 시간지연을 이용한 새로운 패킷 전송방법을 제안한다. 제안된 방법은 홉간 전송방식보다 전송시간은 반으로 줄고 전송률은 22% 향상되었다. 그리고 제안된 방법의 성능을 PIGAB(Packet Interval Gap based on Adaptive Backoff)과 비교한다.
ATM망의 단대단 통신로 추적관리를 위한 모델과 추적 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통하여 이 알고리즘의 성능을 분석하였다. 제안 모델은 TINA(Telecommunication Information Networking Architecture)구조와 ODP(Open Distributed Processing)의 계산객체를 기본으로 하였다. 계산객체는 ATM 라우팅 기능을 수행하는 계산객체와 경로 추적을 수행하는 계산객체로 구성하였으며, 이들간의 관계를 기본으로 하는 수행절차를 설정하였다. 이 수행 절차는 연결된 ATM 경로를 추적함으로써 단대단 통신로를 식별하고 이러한 통신로 식별 데이타를 수집하는 과정으로 수행된다. 제안한 단대단 통신로 추적관리는 NML(Networking Management Level) 관점에서 수행되며, 이를 위한 알고리즘으로 실시간 속성과 추적기능의 무결성을 고려하여 broadeasting-with-synchronized-control과 GTM(Global Ticket Method)을 제안하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권9호
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pp.3110-3125
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2014
Network coding improves TCP's performance in lossy wireless networks. However, the complex congestion window evolution of network coded TCP (TCP-NC) makes the analysis of end-to-end throughput challenging. This paper analyzes the evolutionary process of TCP-NC against lossy links. An analytic model is established by applying a two-dimensional Markov chain. With maximum window size, end-to-end erasure rate and redundancy parameter as input parameters, the analytic model can reflect window evolution and calculate end-to-end throughput of TCP-NC precisely. The key point of our model is that by the novel definition of the states of Markov chain, both the number of related states and the computation complexity are substantially reduced. Our work helps to understand the factors that affect TCP-NC's performance and lay the foundation of its optimization. Extensive simulations on NS2 show that the analytic model features fairly high accuracy.
종단간 음성인식기의 성능향상을 위한 변분 오토인코더(Variational AutoEncoder, VAE) 및 비교사 데이터 증강(Unsupervised Data Augmentation, UDA) 기반의 준지도 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 원래의 음성데이터를 이용하여 VAE 기반 증강모델과 베이스라인 종단간 음성인식기를 학습한다. 그 다음, 학습된 증강모델로부터 증강된 데이터를 이용하여 베이스라인 종단간 음성인식기를 다시 학습한다. 마지막으로, 학습된 증강모델 및 종단간 음성인식기를 비교사 데이터 증강 기반의 준지도 학습 방법으로 다시 학습한다. 컴퓨터 모의실험 결과, 증강모델은 기존의 종단간 음성인식기의 단어오류율(Word Error Rate, WER)을 개선하였으며, 비교사 데이터 증강학습방법과 결합함으로써 성능을 더욱 개선하였다.
최근 들어 딥러닝의 발달로 인해 Hidden Markov Model(HMM)을 사용하지 않고 음성 신화와 단어를 직접 매핑하여 학습하는 end-to-end 음성인식 방법이 각광을 받고 있으며 그 중에서도 conformer가 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 하지만 end-to-end 음성인식 방법은 현재 시점에서 어떤 자소 또는 단어가 나타날지에 대한 확률에 대해서만 초점을 두고 있다. 그 이후의 디코딩 과정은 현재 시점에서 가장 높은 확률을 가지는 자소를 출력하거나 빔 탐색을 사용하며 이러한 방식은 모델이 출력하는 확률 분포에 따라 최종 결과에 큰 영향을 받게 된다. 또한 end-to-end 음성인식방식은 전통적인 음성인식 방법과 비교 했을 때 구조적인 문제로 인해 외부 발음열 정보와 언어 모델의 정보를 사용하지 못한다. 따라서 학습 자료에 없는 발음열 변환 규칙에 대한 대응이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 발음열 정보를 담고 있는 Lexicon transducer(L transducer)를 이용한 conformer의 디코딩 방법을 제안한다. 한국어 데이터 셋 270 h에 대해 자소 기반 conformer의 빔 탐색 결과와 음소 기반 conformer에 L transducer를 적용한 결과를 비교 평가하였다. 학습자료에 등장하지 않는 단어가 포함된 테스트 셋에 대해 자소 기반 conformer는 3.8 %의 음절 오류율을 보였으며 음소 기반 conformer는 3.4 %의 음절 오류율을 보였다.
문자 인식은 스마트 주차, text to speech 등 최근 다양한 플랫폼에서 필요로 하는 기술로써, 기존의 방법과 달리 새로운 시도를 통하여 그 성능을 향상시키려는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 문자 인식에 사용되는 이미지의 품질이 낮을 경우, 문자 인식기 학습용 이미지와 테스트 이미지간에 해상도 차이가 발생하여 정확도가 떨어지는 문제가 발생된다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 문자 인식 모델 성능이 다양한 품질 데이터에 대하여 강인하도록 이미지 초해상도 및 문자 인식을 결합한 통째학습 신경망을 설계하고, 대안적 통째학습 알고리즘을 구현하여 통째 신경망 학습을 수행하였다. 다양한 문자 이미지 중 차량 번호판 이미지를 이용하여 대안적 통째학습 및 인식 성능 테스트를 진행하였고, 이를 통해 제안하는 알고리즘의 효과를 검증하였다.
Ham, Sun-Jeong;Lee, Jae-Min;Youn, Heong-Sik;Kang, Gm-Sil;Kim, Seong-Hui;Kim, Sug-Whan
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.274-277
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2006
KARI is currently developing a geostationary ocean color imager (GOCI) for COMS. We report the progress in integrated optical modeling and analysis for stray light suppression and the end-to-end instrument performance verification including in-orbit calibration. The Sun is modeled as the emitting light source and the selected area around Korean peninsular as the observation target that scatters the sun light towards GOCI in orbit. The optical ray tracing employing active geometric scaling was then used for precise characterization of the spatial and radiometric performance at the instrument focal plane. The analysis results show positive reduction in the simulated stray light level with the design improvement including baffles. It also indicates that the ray traced in-orbit radiometric performances are effective tools for the independent assessment of more traditional linear and quadratic equation based estimation of water leaving radiance. The concept of integrated GOCI optical model and the computational method are presented.
Development of five axis tool grinding machine and CAD/CAM systems increase tool design flexibility. In this research, investigated are cutting characteristics of ball-end mill with different helix angle. Special WC ball-end mills with $0^{\circ}$, $10^{\circ}$, $20^{\circ}$, $30^{\circ}$ helix angles are designed and used in various cutting tests. Machining performance according to helix angle variation is evaluated from cutting forces, surface roughness, tool wear, produced chip shape, and vibration characteristics. The ball-end mill with $10^{\circ}$ helix angle shows the best cutting performance due to appropriate chip load distribution and smooth chip flow. This research can be used for cutting edge geometry optimization and novel design of ball-end mill.
The purpose of this study is to analyze the method of retrofitting flexural strength and the flexural performance of retrofitted shear walls. There are various ways to reinforce the flexural strength of reinforced concrete shear wall structural systems that have already been built, in the case of that, the external force is increased, and the internal force is insufficient. However, there are various problems, such as excessive flexural stiffness after reinforcement and increasing the thickness and length of the wall. We have developed a retrofit method to solve these problems. The wall end is excavated to place the required vertical rebars, and concrete is poured after placing rebars. This is the same concept as creating wall end boundary elements later on. We also studied the anchorage method of reinforcement and the interaction method between the retrofitting end and the existing wall. The flexural test results for the reinforced concrete shear wall using the studied retrofit method can be predicted according to the sectional analysis and FEM analysis, and there are differences in the plastic hinge length, crack propagation, stiffness degradation and energy dissipation due to the bending depending on the vertical rebar ratio of wall end.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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