• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권8호
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• pp.25-34
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• 2006

본 논문에서는 중첩된 모바일 에드혹 네트워크들로 구성된 IPv6기반 멀티홈드된 이동형 네트워크 아키텍쳐로서 DynaMoNET을 제안한다. 각 모바일 에드혹 네트워크는 무선 개인영역 네트워크를 통해서 동적으로 구성된다. 고정된 모바일 라우터 대신에 각 에드혹 네트워크는 DynaMoNET 내에서 루트 모바일 라우터로서 동작할 수 있는 모바일 라우터를 보유하며 루트 모바일 라우터는 전체 이동형 네트워크를 위하여 외부 인터넷과의 안정적인 연결성을 제공한다. 본 논문은 멀티홈드 이동형 네트워크를 위한 새로운 핸드오버 프로토콜, 다중 판단요소를 고려한 망 전환 판단 알고리즘, 토큰 기반의 루트 모바일 라우터 선출 알고리즘, 고속 모바일 라우터 경로 탐색 알고리즘 및 안정적인 인터넷 접속을 지원하는 통신 장애 회피 메카니즘 등을 포함한다. 마지막으로 모바일 라우터의 시스템 아키텍쳐를 자세히 소개한다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권6호
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• pp.16-23
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• 2024

돼지는 꿀꿀거림, 기침, 비명과 같은 다양한 소리로 환경에 대한 반응과 건강 상태를 나타낸다. 돼지 음성의 중요성으로 최근 들어 돼지의 음성은 축산업 종사자에게 매우 중요한 데이터로 활발하게 연구되고 있다. 이를 위해 돼지의 음성 패턴을 분석하여 농장 소음 속에서 돼지의 음성을 구분하고 음성과 기침 소리를 구분하는 경량화 MobileNet 모델을 제안한다. 이 MobileNet은 돈사 내에서 다양한 배경 잡음, 기침 소리 등의 다양한 소리 속에서 돼지의 음성만을 정밀하게 구분하고 분석할 수 있었다. 테스트 결과, 이 모델은 98.2%의 높은 정확도를 보여주었다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 연구에서는 돼지의 감정 분석, 스트레스 파악 등의 문제 해결을 기대한다.

• ETRI Journal
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• 제37권5호
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• pp.856-866
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• 2015

A heterogeneous network (HetNet) is a network topology composed by deploying multiple HetNets under the coverage of macro cells (MCs). It can improve network throughput, extend cell coverage, and offload network traffic; for example, the network traffic of a 5G mobile communications network. A HetNet involves a mix of radio technologies and various cell types working together seamlessly. In a HetNet, coordination between MCs and small cells (SCs) has a positive impact on the performance of the networks contained within, and consequently on the overall user experience. Therefore, to improve user-perceived service quality, HetNets require high-efficiency network protocols and enhanced radio technologies. In this paper, we introduce a 5G HetNet comprised of MCs and both fixed and mobile SCs (mSCs). The featured mSCs can be mounted on a car, bus, or train and have different characteristics to fixed SCs (fSCs). In this paper, we address the technical challenges related to mSCs. In addition, we analyze the network performance under two HetNet scenarios-MCs and fSCs, and MCs and mSCs.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.413-420
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• 2005

본 논문에서는 WML 페이지를 닷넷 모바일 웹 페이지로 변환하는 웹 서비스를 설계$\cdot$구현하였다. 웹 서비스는 플랫폼과 프로그래밍언어의 제약 없이 누구나 사용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 별도로 제공되는 변환 시스템을 제공하는 웹 서비스 제공자와 이를 사용하는 웹 서비스 소비자를 함께 구현하였다. 쳅 서비스를 호출하는 웹 서비스 소비자를 구현함으로써 클라이언트(개발자)들은 별다른 작업 없이 웹 서버를 통해 웹 서비스를 호출하여 닷넷 모바일 웹 페이지로 변환된 결과를 받아 볼 수 있다. 또한 웹 서비스의 구현 방법을 고려하지 않고도 이를 사용하여 새로운 응용프로그램을 구현할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.685-690
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• 2020

휴대용 기기나 에지 단말을 위한 CNN인 MobileNet V2를 기반으로 연산량을 크게 줄이면서도 정확도는 증가시킨 효율적인 인공신경망 네트워크 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 Bottleneck 층 구조를 유지하면서 확장 계수를 증가시키고 일부 층을 제거하는 등의 변화를 통해 연산량을 절반 이하로 줄였다. 설계한 네트워크는 ImageNet100 데이터셋을 이용하여 분류 정확도와 CPU 및 GPU에서의 연산 시간을 측정하여 그 성능을 검증 하였다. 또한, 현재 딥러닝 가속기로 널리 이용하는 GPU에서 네트워크 구조에 따라 동작 성능이 달라짐도 보였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.245-251
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• 2023

Facial expression recognition plays a significant role in understanding human emotional states. With the advancement of AI and computer vision technologies, extensive research has been conducted in various fields, including improving customer service, medical diagnosis, and assessing learners' understanding in education. In this study, we develop a model that can infer emotions in real-time from a webcam using transfer learning with TensorFlow.js and MobileNet. While existing studies focus on achieving high accuracy using deep learning models, these models often require substantial resources due to their complex structure and computational demands. Consequently, there is a growing interest in developing lightweight deep learning models and transfer learning methods for restricted environments such as web browsers and edge devices. By employing MobileNet as the base model and performing transfer learning, our study develops a deep learning transfer model utilizing JavaScript-based TensorFlow.js, which can predict emotions in real-time using facial input from a webcam. This transfer model provides a foundation for implementing facial expression recognition in resource-constrained environments such as web and mobile applications, enabling its application in various industries.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.400-400
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• 2000

This paper purposed that verify the validity of Petri Net method for control progressive increase of system complexity, before extend the realized single robot system to multi-robot system. An autonomous mobile robot(AMR) needs decision making, motion control, path planning, tracking a path, obstacle avoidance, and sensor fusion, to complete its task. An AMR integrates and operates these technics through a consistent command system. An error in a command hierarchy which is like duplication or omission of a control command hierarchy for each module results in serious problems. This paper minimizes the error by modeling each module and whole system using Petri Net graphical representation and applies it to the exploration task of an AMR

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.59-59
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• 2000

In this paper, we present a framework for modeling and control of multiple mobile robots which cowork within a bounded workspace and limited resources. To achieve this goal, we adopt a formalism of discrete event system and supervisory control theory based on Petri nets. We can divide our whole story into two parts: first, we search the shortest path using the distance vector algorithm, and then we construct the control scheme from which a number of mobile robots can work within a bounded workspace without any collision. The use of Petri net modeling allows us In synthesize a controller which achieves a control specification for the desired closed-loop behavior efficiently. Finally, the usefulness of the proposed Petri net formalism is illustrated by a simulation study.

• 융합정보논문지
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• 제10권8호
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• pp.23-34
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• 2020

최근 인공지능 딥러닝 분야는 컴퓨팅 자원의 높은 연산량과 가격문제로 인해 상용화에 어려움이 존재했다. 본 논문은 더블 프루닝 기법을 적용하여 심층신경망 모델들과 다수의 데이터셋에서의 성능을 평가하고자 한다. 더블 프루닝은 기본의 네트워크 간소화(Network-Slimming)과 파라미터 프루닝(Parameter-Pruning)을 결합한다. 이는 기존의 학습에 중요하지 않는 매개변수를 절감하여 학습 정확도를 저해하지 않고 속도를 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 다양한 데이터셋 학습 이후에 프루닝 비율을 증가시켜, 모델의 사이즈를 감소시켰다. NetScore 성능 분석 결과 MobileNet-V3가 가장 성능이 높게 나타났다. 프루닝 이후의 성능은 Cifar 10 데이터셋에서 깊이 우선 합성곱 신경망으로 구성된 MobileNet-V3이 가장 성능이 높았고, 전통적인 합성곱 신경망으로 이루어진 VGGNet, ResNet또한 높은 폭으로 성능이 증가함을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.897-904
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• 2022

스포츠 영상은 중요한 정보 자원에 속하여 있고 정확다가 높게 스포츠 영상 속에 유효 클립을 추출할 수 있어서 코치를 잘 보조하여 영상에서 선수들의 동작을 분석하며 사용자가 더 직관적으로 선수들의 타격 자세를 감상할 수 있다. 현재 스포츠 영상 클립 추출된 결과가 주관이 뚜렷하고 업무량이 많고 저효율 등 결함에 대해 MobileNetV3을 기반으로 스포츠 비디오 클립 분류 방법을 제시하였고 사용자의 시간이 절약하게 한다. 실험이 추출된 유효 클립에 대한 유효성 평가를 진행했으며 추출된 클립에서 유효적인 비율은 97.0%로 자지해서 유효 클립이 추출된 결과는 양호를 밝히는 동시 후속 배드민턴 동작의 원본 영상 데이터 집합의 구성을 위한 기초를 다진다.