Tobacco sales enterprises often need to summarize and verify the daily sales bills, which may consume substantial manpower, and manual verification is prone to occasional errors. The use of artificial intelligence technology to realize the automatic identification and verification of such bills offers important practical significance. This study presents a novel multi-branch residual network for tobacco sales bills to improve the efficiency and accuracy of tobacco sales. First, geometric correction and edge alignment were performed on the input sales bill image. Second, the multi-branch residual network recognition model is established and trained using the preprocessed data. The comparative experimental results demonstrated that the correct recognition rate of the proposed method reached 98.84% on the China Tobacco Bill Image dataset, which is superior to that of most existing recognition methods.
본 논문에서는 새롭게 제안하는 Multi-Path Encoder-Decoder 의 구조를 바탕으로 두개의 가지로 구성된 심층신경망을 통해서 영상 이미지에서 물체를 하나의 객체 단위로 분할 검출하는 방법을 제안하였다. 각 가지는 중심점 검출 가지(Dot branch), 객체 분할 가지(Segmentation branch)라 하고 중심점 검출 가지는 이미지로부터 각 객체의 중심점을 찾는 역할을 수행하고, 객체 분할 가지는 각 객체의 영역을 이미지로부터 분할하는 역할을 수행한다. 실험에서는 CVPPP 식물 이미지의 나뭇잎을 각각 구분하도록 학습 하였으며 중심점 검출 가지는 각 나뭇잎의 중심점들을 찾아내고, 객체 분할 가지는 원본 이미지와 찾아낸 중심점 이미지를 통하여 각 중심점에 해당하는 나뭇잎의 픽셀 분할 영역을 최종적으로 예측하게 된다. 기존의 객체 분할에서는 다양한 크기, 위치의 앵커박스를 만들어서 많은 영역(N > 1k)의 물체를 확인해야하는 연산량 문제점 혹은 이미지에서 고정되지 않는 총 객체의 개수를 예측하기 어려웠던 문제가 있었다. 제안한 심층신경망에서는 중심점을 기반으로 객체를 찾아내는 효과적인 방법을 제안하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제11권5호
/
pp.2346-2361
/
2017
A major challenge in cloud infrastructure is the efficient allocation of virtual network elements on top of substrate network elements. Path algebra is a mathematical framework which allows the validation and convergence analysis of the mono-constraint or multi-constraint routing problems independently of the network topology or size. The present study proposes a new heuristic approach based on mathematical framework "paths algebra" to map virtual nodes and links to substrate nodes and paths in cloud. In this approach, we define a measure criterion to rank the substrate nodes, and map the virtual nodes to substrate nodes according to their ranks by using a greedy algorithm. In addition, considering multi-constraint routing in virtual link mapping stage, the used paths algebra framework allows a more flexible and extendable embedding. Obtained results of simulations show appropriate improvement in acceptance ratio of virtual networks and cost incurred by the infrastructure networks.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제17권9호
/
pp.2483-2504
/
2023
Most existing low-light enhancement algorithms either use a large number of training parameters or lack generalization to real-world scenarios. This paper presents a novel lightweight and robust pixel-wise polynomial approximation-based deep network for low-light image enhancement. For mapping the low-light image to the enhanced image, pixel-wise higher-order polynomials are employed. A deep convolution network is used to estimate the coefficients of these higher-order polynomials. The proposed network uses multiple branches to estimate pixel values based on different receptive fields. With a smaller receptive field, the first branch enhanced local features, the second and third branches focused on medium-level features, and the last branch enhanced global features. The low-light image is downsampled by the factor of 2b-1 (b is the branch number) and fed as input to each branch. After combining the outputs of each branch, the final enhanced image is obtained. A comprehensive evaluation of our proposed network on six publicly available no-reference test datasets shows that it outperforms state-of-the-art methods on both quantitative and qualitative measures.
This paper presents partial discharge localization in stator winding of generators using multi-conductor transmission line (MTL) and RLC ladder network models. The high-voltage (HV) winding of a 6kV/250kW generator has been modeled by MATLAB software. The simulation results of the MTL and the RLC ladder network models have been evaluated with the measurements results in the frequency domain by applying of the Pearson’s correlation coefficients. Two PD generated calibrator signals in kHz and MHz frequency range were injected into different points of generator winding and the signals simulated/measured at the both ends of the winding. For partial discharge localization in stator winding of generators is necessary to calculate the frequency spectrum of the PD current signals and then estimate the poles of the system from the calculated frequency spectrum. Finally, the location of PD can be estimated. This theory applied for the above generator and the simulation/measured results show the good correlation for PD Location for RLC ladder network and MTL models in the frequency range of kHz (10kHz<f<1MHz) and MHz (1MHz<f<5MHz) respectively.
An analyzing method for pressure fluctuations in oil hydraulic pipe network was developed in this study. The object pipe network has multi-branch configuration, and the pipelines of it are composed of steel tubes, flexible hoses. Also, accumulators, orifices and lumped oil volume components are attached on it. Transfer matrix method, in other words impedance method, was used for the analysis. The reliability and usefulness of the analyzing method were confirmed by investigation computed results and experimental results got in this study.
This study provides fragility-based assessment of seismic performance of reinforced concrete bridges. Seismic fragility curves were created using nonlinear analysis (NA) and artificial neural networks (ANNs). Nonlinear response history analyses were performed, in order to calculate the seismic performances of the bridges. To this end, 306 bridge-earthquake cases were considered. A multi-layered perceptron (MLP) neural network was implemented to predict the seismic performances of the selected bridges. The MLP neural networks considered herein consist of an input layer with four input vectors; two hidden layers and an output vector. In order to train ANNs, 70% of the numerical results were selected, and the remained 30% were employed for testing the reliability and validation of ANNs. Several structures of MLP neural networks were examined in order to obtain suitable neural networks. After achieving the most proper structure of neural network, it was used for generating new data. A total number of 600 new bridge-earthquake cases were generated based on neural simulation. Finally, probabilistic seismic safety analyses were conducted. Herein, fragility curves were developed using numerical results, neural predictions and the combination of numerical and neural data. Results of this study revealed that ANNs are suitable tools for predicting seismic performances of RC bridges. It was also shown that yield stresses of the reinforcements is one of the important sources of uncertainty in fragility analysis of RC bridges.
인공위성이 촬영한 영상의 내용을 정확하게 분석하기 위해서는 영상에 존재하는 구름 영역을 정확하게 인지하는 것이 필요하다. 최근 다양한 분야에서 딥러닝(deep learning) 모델이 뛰어난 성능을 보여줌에 따라 구름 영역 검출을 위해 딥러닝 모델을 적용한 방법들이 많이 제안되고 있다. 하지만 현재 구름 영역 검출 방법들은 의미 영역 분할 방법의 네트워크 구조를 그대로 사용하여 구름 검출 성능을 향상하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 구름 검출 데이터 세트에 다중 브랜치 네트워크 구조 탐색을 적용하여 구름 영역 검출에 최적화된 네트워크 모델을 생성함으로써 구름 검출 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 또한 구름 검출 성능을 향상하기 위하여 의미 영역 분할 모델의 학습 단계와 평가 단계의 평가 기준 불일치를 해소하기 위해 제안된 soft intersection over union (IoU) 손실 함수를 사용하고, 다양한 데이터 증강 방법을 적용하여 학습 데이터를 증가시켰다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 아리랑위성 3/3A호에서 촬영한 영상으로 구성된 구름 검출 데이터 세트를 사용하였다. 먼저 제안 방법과 의미 영역 분할 데이터 세트에서 탐색된 기존 네트워크 모델의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법의 mean IoU는 68.5%이며, 기존 모델보다 mIoU 측면에서 4%의 높은 성능을 보여주었다. 또한 soft IoU 손실 함수를 포함한 다섯 개의 손실 함수를 적용하여 손실 함수에 따른 구름 검출 성능을 분석하였으며, 실험 결과 본 연구에서 사용한 soft IoU 함수가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 마지막으로 의미 영역 분할 분야에서 활용되는 최신 네트워크 모델과 제안 방법의 구름 검출 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 모델이 의미 영역 분할 분야의 최신 모델들보다 mIoU와 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 FEC (Fog/Edge Computing) 환경에서 다중 분기구조의 부분 오프로딩을 위해 모바일 장치와 에지서버로 구성된 2계층 협력 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 다중 분기구조에 대한 재구성 선형화 기법을 적용하여 응용 서비스 처리를 분할하는 알고리즘과 모바일 장치와 에지 서버 간의 부분 오프로딩을 통한 최적의 협업 알고리즘을 포함한다. 또한 계산 오프로딩 및 CNN 계층 스케줄링을 지연시간 최소화 문제로 공식화하고 시뮬레이션을 통해 제안 시스템의 효과를 분석한다. 실험 결과 제안 알고리즘은 DAG 및 체인 토폴로지 모두에 적합하고 다양한 네트워크 조건에 잘 적응할 수 있으며, 로컬이나 에지 전용 실행과 비교하여 효율적인 작업 처리 전략 및 처리시간을 제공한다. 또한 제안 시스템은 모바일 장치에서의 응용 서비스 최적 실행을 위한 모델의 경량화 및 에지 리소스 워크로드의 효율적 분배 관련 연구에 적용 가능하다.
A hybrid procedure based on multi-Criteria Satisfaction Analysis (MUSA) and a Network Data Envelopment Analysis (NDEA) is proposed to evaluate the relative efficiency of customer services in bank branches. First, a three-stage process including sub-processes such as customer expectations, customer satisfaction, and customer loyalty, is defined to model the banking customer services. Then, fulfillment of customer expectations, customer loyalty level, and the customer satisfaction degree are measured and quantified through a multi-dimensional questionnaire based on customers' perceptions analysis and MUSA method, respectively. The customer services scores and the other criteria such as mean of employee evaluation score, operation costs, assets, deposits, loans, number of accounts are considered in network three-stage DEA model. The proposed NDEA model is formed based on multipliers perspective, output-oriented, and constant return to scale assumptions. The proposed NDEA model quantifies and assesses the total efficiency of main process and assigns the efficiency to customer expectations, customer satisfactions, and customer loyalties sub-processes in bank branches. The whole procedure is applied on 30 bank branches in IRAN. The proposed approach can be used in other organizations such as airports, airline agencies, urban transportation systems, railway organizations, chain stores, chain restaurants, public libraries, and entertainment centers.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.