Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.18
no.4
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pp.258-266
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2013
In shipbuilding, 2D manufacturing drawings are crucial for building a ship. Even various types of 3D models are being utilized for supporting ship manufacturing, which does not reduce the importance of 2D drawings. Recently things are changing in the shipbuilding industry. To reduce the number of 2D drawings or to reduce the quantity of information contained in 2D drawings, some attempts that can substitute for 2D drawings are being made. One of the attempts is to visualize lightweight 3D manufacturing models in a mobile device. In this paper, a method for displaying lightweight 3D models of a ship in an Android based device is introduced. To overcome the problem with parsing JT files in Android system, JT files are parsed in a Windows based server and as-simple-as-possible visualization data are transmitted to an Android based viewer. A comparison result with a commercial system is also given.
Youngjun Kim;Taewan Kim;Suhyun Kim;Seongjae Lee;Taehyoun Kim
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.19
no.3
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pp.151-158
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2024
Although on-device artificial intelligence (AI) has gained attention to diagnosing machine faults in real time, most previous studies did not consider the model retraining and redeployment processes that must be performed in real-world industrial environments. Our study addresses this challenge by proposing an on-device AI-based real-time machine fault diagnosis system that utilizes continual learning. Our proposed system includes a lightweight convolutional neural network (CNN) model, a continual learning algorithm, and a real-time monitoring service. First, we developed a lightweight 1D CNN model to reduce the cost of model deployment and enable real-time inference on the target edge device with limited computing resources. We then compared the performance of five continual learning algorithms with three public bearing fault datasets and selected the most effective algorithm for our system. Finally, we implemented a real-time monitoring service using an open-source data visualization framework. In the performance comparison results between continual learning algorithms, we found that the replay-based algorithms outperformed the regularization-based algorithms, and the experience replay (ER) algorithm had the best diagnostic accuracy. We further tuned the number and length of data samples used for a memory buffer of the ER algorithm to maximize its performance. We confirmed that the performance of the ER algorithm becomes higher when a longer data length is used. Consequently, the proposed system showed an accuracy of 98.7%, while only 16.5% of the previous data was stored in memory buffer. Our lightweight CNN model was also able to diagnose a fault type of one data sample within 3.76 ms on the Raspberry Pi 4B device.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.1
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pp.1-8
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2024
On-device AI technology, which can operate AI models at the edge devices to support real-time processing and privacy enhancement, is attracting attention. As intelligent IoT is applied to various industries, services utilizing the on-device AI technology are increasing significantly. However, general deep learning models require a lot of computational resources for inference and learning. Therefore, various lightweighting methods such as quantization and pruning have been suggested to operate deep learning models in embedded edge devices. Among the lightweighting methods, we analyze how to lightweight and apply deep learning models to edge computing devices, focusing on pruning technology in this paper. In particular, we utilize dynamic and static pruning techniques to evaluate the inference speed, accuracy, and memory usage of a lightweight AI vision model. The content analyzed in this paper can be used for intelligent video control systems or video security systems in autonomous vehicles, where real-time processing are highly required. In addition, it is expected that the content can be used more effectively in various IoT services and industries.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.3
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pp.1-6
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2015
The IoT(Internet of things) technology enable objects around user to be connected with each other for sharing information. To support security is the mandatory requirement in IoT because it is related to the disclosure of private information but also directly related to the human safety. However, it is difficult to apply traditional security mechanism into lightweight devices. This is owing to the fact that many IoT devices are generally resource constrained and powered by battery. PSK(Pre-Shared Key) based approach, which share secret key in advance between communication entities thereafter operate security functions, is suitable for light-weight device. That is because PSK is costly efficient than a session key establishment approach based on public key algorithm. However, how to safely set a PSK of the lightweight device in advance is a difficult issue because input/output interfaces such as keyboard or display are constrained in general lightweight devices. To solve the problem, we propose and develop a secure PSK configuration scheme for resource constrained devices in IoT.
This paper introduces the technological development trends in on-device SLMs (Small Language Models). Large Language Models (LLMs) based on the transformer model have gained global attention with the emergence of ChatGPT, providing detailed and sophisticated responses across various knowledge domains, thereby increasing their impact across society. While major global tech companies are continuously announcing new LLMs or enhancing their capabilities, the development of SLMs, which are lightweight versions of LLMs, is intensely progressing. SLMs have the advantage of being able to run as on-device AI on smartphones or edge devices with limited memory and computing resources, enabling their application in various fields from a commercialization perspective. This paper examines the technical features for developing SLMs, lightweight technologies, semiconductor technology development trends for on-device AI, and potential applications across various industries.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.16
no.12S
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pp.1237-1241
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2003
In this paper, we report a novel RF-MEMS packaging technology with lightweight, small size, and short electric path length. To achieve this goal, we used the ultra thin silicon substrate as a packaging substrate. The via holes lot vortical feed-through were fabricated on the thin silicon wafer by wet chemical processing. Then, via holes were filled and micro-bumps were fabricated by electroplating. The packaged RF device has a reflection loss under 22 〔㏈〕 and a insertion loss of -0.04∼-0.08 〔㏈〕. These measurements show that we could package the RF device without loss and interference by using the vertical feed-through. Specially, with the ultra thin silicon wafer we can realize of a device package that has low-cost, lightweight and small size. Also, we can extend a 3-D packaging structure by stacking assembled thin packages.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.1
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pp.55-67
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2023
Lightweight face recognition models, as one of the most popular and long-standing topics in the field of computer vision, has achieved vigorous development and has been widely used in many real-world applications due to fewer number of parameters, lower floating-point operations, and smaller model size. However, few surveys reviewed lightweight models and reimplemented these lightweight models by using the same calculating resource and training dataset. In this survey article, we present a comprehensive review about the recent research advances on the end-to-end efficient lightweight face recognition models and reimplement several of the most popular models. To start with, we introduce the overview of face recognition with lightweight models. Then, based on the construction of models, we categorize the lightweight models into: (1) artificially designing lightweight FR models, (2) pruned models to face recognition, (3) efficient automatic neural network architecture design based on neural architecture searching, (4) Knowledge distillation and (5) low-rank decomposition. As an example, we also introduce the SqueezeFaceNet and EfficientFaceNet by pruning SqueezeNet and EfficientNet. Additionally, we reimplement and present a detailed performance comparison of different lightweight models on the nine different test benchmarks. At last, the challenges and future works are provided. There are three main contributions in our survey: firstly, the categorized lightweight models can be conveniently identified so that we can explore new lightweight models for face recognition; secondly, the comprehensive performance comparisons are carried out so that ones can choose models when a state-of-the-art end-to-end face recognition system is deployed on mobile devices; thirdly, the challenges and future trends are stated to inspire our future works.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.33
no.12
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pp.48-53
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2005
In this paper, we present our recent progress in the LIPCA (Lightweight Piezo-Composite Actuator) application for actuation of a flapping wing device. The flapping device uses linkage system that can amplify the actuation displacement of LIPCA. The feathering mechanism is also designed and implemented such that the wing can rotate during flapping. The natural flapping-frequency of the device was about 9 Hz, where the maximum flapping angle was achieved. The flapping test under 4 Hz to 15 Hz flapping frequency was performed to investigate the flapping performance by measuring the produced lift and thrust. Maximum lift and thrust were produced when the flapping device was actuated at about the natural flapping-frequency.
Recently, N-screen service and secondary device have gotten an attention from public. Also, we can experience N-screen service through various digital devices. N-screen means multimedia technology which can seamlessly consume multimedia content. Secondary device means auxiliary multimedia device which can consume content related to main content through adjunct connection to main device. Not only be electronic manufactures interested in N-screen technology and services but also digital devices applied for N-screen have been released. But it has limitation that user can only consume content to be purchased from content company server not device of user. This paper proposes the system that composes effective and various N-screen multimedia service through MPEG-4 LASeR (Lightweight Application Scene Representation) PMSI (Presentation and Modification of Structured Information) as international standard technology which can provide scene description including many instruction for dynamic update of scene.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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