• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권10호
• /
• pp.17-25
• /
• 2023

본 논문에서는 의류 디자인 도면 이미지의 글자 검출을 위한 경량화된 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 최근 의류 디자인 산업에서 Digital Transformation의 중요성이 대두되면서, 디지털 도구를 활용한 의류 디자인 도면 작성이 강조되고 있으며, 디지털화된 의류 디자인 도면의 활용 가능성을 고려할 때, 도면에서 글자 검출과 인식이 중요한 첫 단계로 간주된다. 이 연구에서는 기존의 글자 검출 딥러닝 모델을 기반으로 의류 도면 이미지의 특수성을 고려하여 경량화된 네트워크를 설계하였으며, 별도로 수집한 의류 도면 데이터 셋을 추가하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 실험 결과, 제안한 딥러닝 모델은 의류 도면 이미지에서 기존 글자 검출 모델보다 약 20% 높은 성능을 보였다. 따라서 이 논문은 딥러닝 모델의 최적화와 특수한 글자 정보 검출 등의 연구를 통해 의류 디자인 분야에서의 Digital Transformation에 기여할 것으로 기대한다.

• Structural Engineering and Mechanics
• /
• 제57권2호
• /
• pp.265-280
• /
• 2016

A NLFE model was proposed to investigate the mechanical behavior of short columns, cast using plain or fibrous lightweight aggregate concrete (LWAC), and subjected to elevated temperatures of up to $700^{\circ}C$. The model was validated, before its predictions were extended to study the effect of other variables, not studied experimentally. The three-dimensional NLFE model was developed using ANSYS software and involved rational simulation of thermal mechanical behavior of plain and fibrous LWAC as well as longitudinal and lateral steel reinforcement. The prediction from the NLFE model of columns' mechanical behavior, as represented by the stress-strain diagram and its characteristics, compared well with the experimental results. The predictions of the proposed models, considering wide range of lateral reinforcement ratios, confirmed the behaviors observed experimentally and stipulated the importance of steel confinement in preserving post-heating mechanical properties of plain and fibrous LWAC columns, being subjected to high temperature.

• Advances in aircraft and spacecraft science
• /
• 제3권3호
• /
• pp.331-349
• /
• 2016

Stiff and light fibre reinforced composites as used in air- and space-craft applications tend to high sound emission. Therefore, the damping properties are essential for the entire structural and acoustic engineering. Viscous damping is an established and reasonably linear model of the dissipation behaviour. Commonly, it is assumed to be isotropic and constant over all modes. For anisotropic materials it depends on the fibre orientation as well as the elastic and thermal material properties. To portray the orthogonal anisotropic behaviour, a model for unidirectional fibre reinforced plastics (frp) has been developed based on the classical laminate theory by ADAMS and BACON starting in 1973. Their approach includes three damping coefficients - for longitudinal damping in fibre direction, damping transversal to the fibres and shear based dissipation. The damping of a laminate is then accumulated layer wise including the anisotropic stiffness. So far, the model has been applied mainly to thermoset matrix materials. In this study, an experimental parameter estimation for different thermoplastic frp with angle ply and cross ply layups was carried out by measuring free vibrations of cantilever beams. The results show potential and limits of the ADAMS/BACON damping criterion. In addition, a possibility of modelling the anisotropic damping is shown. The implementation in standard FEA software is used to study the influence of boundary conditions on the damping properties and numerically estimate the radiated sound power of thin-walled frp parts.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권3호
• /
• pp.840-860
• /
• 2023

Aiming at the serious occlusion and slow tracking speed in pedestrian target tracking and recognition in complex scenes, a target tracking method based on improved YOLO v5 combined with Deep SORT is proposed. By merging the attention mechanism ECA-Net with the Neck part of the YOLO v5 network, using the CIoU loss function and the method of CIoU non-maximum value suppression, connecting the Deep SORT model using Shuffle Net V2 as the appearance feature extraction network to achieve lightweight and fast speed tracking and the purpose of improving tracking under occlusion. A large number of experiments show that the improved YOLO v5 increases the average precision by 1.3% compared with other algorithms. The improved tracking model, MOTA reaches 54.3% on the MOT17 pedestrian tracking data, and the tracking accuracy is 3.7% higher than the related algorithms and The model presented in this paper improves the FPS by nearly 5 on the fps indicator.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권2호
• /
• pp.793-810
• /
• 2015

The TWINE is a new Generalized Feistel Structure (GFS) lightweight cryptosystem in the Internet of Things. It has 36 rounds and the key lengths support 80 bits and 128 bits, which are flexible to provide security for the RFID, smart cards and other highly-constrained devices. Due to the strong attacking ability, fast speed, simple implementation and other characteristics, the differential fault analysis has become an important method to evaluate the security of lightweight cryptosystems. On the basis of the 4-bit fault model and the differential analysis, we propose an effective differential fault attack on the TWINE cryptosystem. Mathematical analysis and simulating experiments show that the attack could recover its 80-bit and 128-bit secret keys by introducing 8 faulty ciphertexts and 18 faulty ciphertexts on average, respectively. The result in this study describes that the TWINE is vulnerable to differential fault analysis. It will be beneficial to the analysis of the same type of other iterated lightweight cryptosystems in the Internet of Things.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제12권7호
• /
• pp.3421-3437
• /
• 2018

With the enlargement of wireless technology, vehicular ad-hoc networks (VANETs) are rising as a hopeful way to realize smart cities and address a lot of vital transportation problems such as road security, convenience, and efficiency. To achieve data confidentiality, integrity and authentication applying lightweight cryptosystems is widely recognized as a rather efficient approach for the VANETs. The Khudra cipher is such a lightweight cryptosystem with a typical Generalized Feistel Network, and supports 80-bit secret key. Up to now, little research of fault analysis has been devoted to attacking Khudra. On the basis of the single nibble-oriented fault model, we propose a differential fault analysis on Khudra. The attack can recover its 80-bit secret key by introducing only 2 faults. The results in this study will provides vital references for the security evaluations of other lightweight ciphers in the VANETs.

• 콘크리트학회논문집
• /
• 제22권2호
• /
• pp.159-169
• /
• 2010

경량골재 사전흡수에 의한 콘크리트 내 수분이동 변화와 수축 저감 효과를 파악하기 위하여 일반콘크리트 및 경량콘크리트의 수분이동, 열전달, 변형률의 다중물리모델의 해석과 실험을 수행하였다. 그 결과 동일 물-결합재비일 경우 경량 콘크리트와 일반 콘크리트와의 습도 변화 비교는 모두 경량 콘크리트가 일반 콘크리트보다 초기재령, 장기 재령 모두에서 작은 습도 감소를 나타내어 경량 골재 사전흡수수에 의한 수분 공급이 효과적으로 이루어진 것으로 판단된다. 이에 따라 경량 콘크리트는 일반 콘크리트에 비해 수축변형률 크기 및 분포 모두 감소하였으며, 수축저감효과는 물-시멘트비 0.3에서는 초기재령에서, 물-시멘트비 0.5에서는 초기재령, 장기재령 모두에서 효과적인 것으로 나타났다. 수분이동 및 변형률 해석과 모형실험을 통해 일련된 연구에서 도출한 수분이동 특성값과 습도, 수축 관련식은 적합한 것으로 판단되며, 향후 경량콘크리트의 부등수축해석에 적절히 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 융합정보논문지
• /
• 제11권9호
• /
• pp.28-34
• /
• 2021

딥러닝을 이용한 객체 검출의 경우 정확도와 실시간성을 모두 요구한다. 그러나, 한정된 자원 환경에서는 수 많은 양의 데이터를 처리하는 딥러닝 모델을 사용하기 어렵다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 소형임베디드 장치를 위한 객체 검출을 모델을 제안하였다. 일반적인 검출 모델과 달리 사전 학습된 특징 추출기를 제거한 구조를 사용하여 모델 크기를 최소화하였다. 모델의 구조는 경량화된 컨볼루션 블록을 반복해서 쌓는 구조로 설계하였다. 또한, 검출 오버헤드를 줄이기 위해 영역 제안 횟수를 크게 줄였다. 제안하는 모델은 공개 데이터 셋인 PASCAL VOC를 사용하여 학습 및 평가하였다. 모델의 정량적 평가를 위해 검출 분야에서 사용하는 average precision으로 검출 성능을 측정하였다. 그리고 실제 임베디드 장치와 유사한 라즈베리 파이에서 검출 속도를 측정하였다. 실험을 통해 기존 검출 방법 대비 향상된 정확도와 빠른 추론 속도를 달성하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.969-976
• /
• 2019

경량 인공지능 하드웨어는 다양한 문제의 해결을 위해 멀티모달 센서 데이터를 입력받아 특징 선택, 추출, 차원축소, 정규화 과정을 수행한 후 인공지능 엔진으로 예측 결과를 도출한다. 다양한 애플리케이션에서 높은 성능을 달성하기 위해서는 이러한 경량 인공지능 하드웨어의 초 매개변수와 전체적인 전처리 시스템의 구성을 데이터에 맞춰 최적화할 필요가 있다. 본 논문에서는 경량 인공지능 하드웨어의 효율적인 제어 및 최적화를 위한 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 통합 프레임워크는 데이터 전처리 및 뉴로모픽 기반 경량 인공지능 엔진을 유연하게 재구성할 수 있으며, 최적의 모델을 생성할 수 있다. 기능검증을 위해 손글씨 이미지 데이터 세트와 관성 센서 데이터 기반의 낙상 검출 데이터 세트를 사용하였으며, 실험 결과 제안하는 통합 프레임워크가 각각의 데이터 세트에서 90% 이상의 정확도를 갖는 최적의 모델을 생성함을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제20권7호
• /
• pp.177-184
• /
• 2003

In this study we performed optimal design for the vehicle mechanical component which satisfies both a sufficient stiffness and a lightweight using topology optimization technique. The FEA for the initial model before optimal design is performed by ABAQUS/Standard. And, we suggest optimization model using the topology optimal design program Altair Optisturuct 3.6. The FEA of optimal design is performed under the same condition as the initial model. We performed the FEA fur the topology optimal design model and verified the validity of the present method.