• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제24권12호
• /
• pp.1598-1605
• /
• 2021

Recently, convolutional neural networks (CNNs) have been widely used with excellent performance in various computer vision fields, including super-resolution (SR). However, CNN is computationally intensive and requires a lot of memory, making it difficult to apply to limited hardware resources such as mobile or Internet of Things devices. To solve these limitations, network lightening studies have been actively conducted to reduce the depth or size of pre-trained deep CNN models while maintaining their performance as much as possible. This paper aims to lighten the SR CNN model, SRGAN, using the knowledge distillation among network lightening technologies; thus, it proposes four techniques with different methods of transferring the knowledge of the teacher network to the student network and presents experiments to compare and analyze the performance of each technique. In our experimental results, it was confirmed through quantitative and qualitative evaluation indicators that student networks with knowledge transfer performed better than those without knowledge transfer, and among the four knowledge transfer techniques, the technique of conducting adversarial learning after transferring knowledge from the teacher generator to the student generator showed the best performance.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신설비학회 2009년도 정보통신설비 학술대회
• /
• pp.25-27
• /
• 2009

In this paper, a sensor network system for providing intelligent home network services is suggested. It steadily collects biological data of resident people and automatically detects emergency situations LEID(Lighting Embedded Information Device) system are the most essential component of the sensor network. They embed sensor network technology into lightening devices which are indispensable most living spaces. To verify practicality of the proposed intelligent home network service system, a prototypical system is realized in the Smart Home Industrialization Support Center at Kookmin University, and is tested within many practical circumstances.

• 로봇학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.88-92
• /
• 2023

Lithium-ion batteries are actively used in various industrial sites such as field robots, drones, and electric vehicles due to their high energy efficiency, light weight, long life span, and low self-discharge rate. When using a lithium-ion battery in a field, it is important to accurately estimate the SoC (State of Charge) of batteries to prevent damage. In recent years, SoC estimation using data-based artificial neural networks has been in the spotlight, but it has been difficult to deploy in the embedded board environment at the actual site because the computation is heavy and complex. To solve this problem, neural network lightening technologies such as network pruning have recently attracted attention. When pruning a neural network, the performance varies depending on which layer and how much pruning is performed. In this paper, we introduce an optimized pruning technique by improving the existing pruning method, and perform a comparative experiment to analyze the results.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제35권2B호
• /
• pp.225-231
• /
• 2010

본 논문에서는 유헬스(u-Health) 서비스를 제공하는 센서 네트워크 시스템을 제안한다. 본 시스템은 거주자의 생체 정보를 수집하고 응급 상황을 자동으로 판단한다. LEID(Lighting Embedded Information Device)는 센서 네트워크에 이용 되는 장치로서 생활공간에 필요 불가결한 조명 기기에 센서 네트워크 기술을 접목시킨 장치이다. 본 논문에서 제안한 유헬스 시스템의 실용성 검증을 위해 국민대학교에 위치한 지능형 홈 센터에 설치하였고 실생활을 가정하여 시험하였다. 본 논문에서 제안한 유헬스 시스템은 지속적인 관리가 필요한 환자가 있는 기관에 사용될 수 있다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
• /
• 제7권1호
• /
• pp.21-29
• /
• 1993

본 연구는 전력계통의 절연에 가장 가혹한 영향을 미치는 뇌충격 전압에 대한 50% FOV와 V-t 특성 및 코로나 진전 과정을 불평등 전계중에서 순수 $SF_6, N_2, SF_6-N_2$혼합가스 분위기에서 연구하여 SF6-N2 혼합가스의 파괴과정과 경제적 실용 가능성에 대해서 검토하였다. 실험결과 $SF_6$ 50%-$N_2$ 50% 혼합가스의 50% FOV는 순수 $SF_6$의 80%보다 높다. 또 V-t 특성의 측정치와 등면적 법칙으로 계산된 곡선은 각 경우에 일치했다. 따라서 순수 $SF_6$에 대한 경제적 대체가스로서 SF6 50%-$N_2$ 50% 혼합가스가 사용되어질 수 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 방전 도형을 이용한 코로나 진전과정 분석으로 이를 입증했다.

• 산업기술연구
• /
• 제28권B호
• /
• pp.143-148
• /
• 2008

A real-time face detection is to find human faces robustly under the cluttered background free from the effect of occlusion by other objects or various lightening conditions. We propose a face detection system for real-time applications using wavelet decomposition method based on Gabor features. Firstly, skin candidate regions are extracted from the given image by skin color filtering and projection method. Then Gabor-feature based template matching is performed to choose face cadidate from the skin candidate regions. The chosen face candidate region is transformed into 2-level wavelet decomposition images, from which feature vectors are extracted for classification. Based on the extracted feature vectors, the face candidate region is finally classified into either face or nonface class by the Levenberg-Marguardt back-propagation neural network.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.69-75
• /
• 2018

Recently, various convergence technologies are attracting attention due to the block chain innovation technology in the M2M environment. Although the block-chain-based technology is known to be secure in its own right, there are various problems such as security and weight reduction in various M2M environments connected with this. In this paper, we propose a new lightweight method for the hash tree generation of block chains to solve the lightweight problem. It is designed considering extensibility without affecting the existing block chain. Performance analysis shows that the computation performance increases with decreasing the existing hash length.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
• /
• pp.221-223
• /
• 2022

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 초해상화(super-resolution)를 포함한 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 우수한 성능을 보이며 널리 사용되고 있다. 그러나 CNN은 계산 집약적이고 많은 메모리가 요구되어 한정적인 하드웨어 자원인 모바일이나 IoT(Internet of Things) 기기에 적용하기 어렵다는 문제가 있다. 이런 한계를 해결하기 위해, 기 학습된 깊은 CNN 모델의 성능을 최대한 유지하며 네트워크의 깊이나 크기를 줄이는 경량화 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 네트워크 경량화 기술인 지식증류(knowledge distillation) 중 자가증류(self-distillation)를 초해상화 CNN 모델에 적용하여 성능을 평가, 분석한다. 실험 결과, 정량적 평가지표를 통하여 자가증류를 통해서도 성능이 우수한 경량화된 초해상화 모델을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.91-98
• /
• 2020

이동성 객체인 이동에이전트는 이주 시 주어진 작업처리 명령들과 작업수행 결과 탑재에 의한 크기 증가로 인하여 네트워크의 부하를 유발함으로써 이주시간 지연 및 이주 신뢰성을 훼손한다. 본 논문에서는 분산객체 기술을 이용한 이동에이전트의 경량화 방법과 네트워크 트래픽 발생 시능동적으로 최적의 이주경로를 탐색 및 제공하는 알고리즘을 제시하고, 에이전트 이주 시 이들을 적용함으로써 이동에이전트의 이주 신뢰성을 보장하는 방법을 제안한다. 또한, 센서 네트워크 기반 이동에이전트 미들웨어 환경에서 능동규칙 탑재 이동에이전트의 이주시간에 대한 에이전트의 크기와 네트워크 트래픽 발생에 따른 비교 및 분석 실험을 통하여, 제안 방법 적용 시 이동에이전트의 자율성과 이주 신뢰성이 보장됨을 입증한다.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
• /
• 제18권3호
• /
• pp.151-154
• /
• 2017

In this article, we investigated the various influencing factors that degraded the lifetime of suspension insulators in 154 kV transmission lines, and showed the possible solutions to avoid such breakdowns. With respect to achieve safety, reliability and aesthetical considerations, the characteristics of transmission and distribution network power cables should be improved. Suspension insulators are particularly important to study, as they have developed to be the main component of transmission lines due to their ability to withstand the electrical conductivity of high-voltage power transmission. Suspension insulators are mostly made from glass, rubber and ceramic material due to their high resistivity. In Korea, porcelain suspension insulators are typically used in the transmission line system, as they are cheaper and more flexible compared to other types of insulators. This is effective from preventing very high and steep lightening impulse voltages from causing the breakdown of suspension insulators used in power lines. Other influential factors affect the lifetime of suspension insulators that we studied include temperature, water moisture, contamination, mechanical vibration and electrical stress.