• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권5호
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• pp.205-212
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• 2019

장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권3호
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• pp.877-893
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• 2022

With the development of deep learning, face inpainting has been significantly enhanced in the past few years. Although image inpainting framework integrated with generative adversarial network or attention mechanism enhanced the semantic understanding among facial components, the issues of reconstruction on corrupted regions are still worthy to explore, such as blurred edge structure, excessive smoothness, unreasonable semantic understanding and visual artifacts, etc. To address these issues, we propose a Learnable Structure Knowledge of Fusion Network (LSK-FNet), which learns a prior knowledge by edge generation network for image inpainting. The architecture involves two steps: Firstly, structure information obtained by edge generation network is used as the prior knowledge for face inpainting network. Secondly, both the generated prior knowledge and the incomplete image are fed into the face inpainting network together to get the fusion information. To improve the accuracy of inpainting, both of gated convolution and region normalization are applied in our proposed model. We evaluate our LSK-FNet qualitatively and quantitatively on the CelebA-HQ dataset. The experimental results demonstrate that the edge structure and details of facial images can be improved by using LSK-FNet. Our model surpasses the compared models on L1, PSNR and SSIM metrics. When the masked region is less than 20%, L1 loss reduce by more than 4.3%.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권6호
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• pp.1626-1636
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• 2013

Nowadays, a rapid development in wind power technologies is occurring compared with other renewable energies. This advance in technology has facilitated a new generation of wind turbines with larger capacity and higher efficiency. As the height of the turbines and the distance between turbines increases, the monitoring and control of this new generation wind turbines presents new challenges. This paper presents the architectural design, simulation, and evaluation of hybrid communication networks for a large-scale wind turbine (WT). The communication network of WT is designed based on logical node (LN) concepts of the IEC 61400-25 standard. The proposed hybrid network architectures are modeled and evaluated by OPNET. We also investigate network performance using three different technologies: Ethernet-based, WiFi-based, and ZigBee-based. Our network model is validated by analyzing the simulation results. This work contributes to the design of a reliable communication network for monitoring and controlling a wind power farms (WPF).

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권4호
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• pp.378-387
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• 2006

본 논문에서는 센서네트워크를 위한 운영체제인 Nano-Qplus 기반의 응용프로그램을 자동으로 생성하기 위한 프로그래밍 모델을 제시한다. 즉, 센서네트워크를 구성하는 센서, 라우터, 싱크, 엑츄에이터와 같은 노드들이 수행해야 하는 기능에 대한 프로그램을 자동으로 생성하기 위한 프로그래밍 모델을 제시한다. 제안한 프로그래밍 모델에 따라 센서네트워크에 대한 모델을 작성하고, 이를 바탕으로 센서네트워크의 각 노드에 대한 속성 값을 스크립트를 통하여 설정하면 각 노드를 동작시킬 수 있는 프로그램이 자동으로 생성된다. 본 논문에서는 프로그래밍 모델에서 사용하는 각 노드의 속성을 설정할 수 있는 스크립트와 프로그램을 자동으로 생성하는 알고리즘을 프로그래밍 모델과 함께 설명한다. 본 논문에서 제시한 기법을 이용하면 센서네트워크를 구성하는 각 노드에 대한 속성설정만으로 실행코드를 자동으로 생성함으로써 개발자들은 코드에 대한 상세한 내용을 알지 못하더라도 쉽게 응용프로그램을 구현할 수 있다. 또한 실행코드를 자동으로 생성함으로써 센서네트워크 응용프로그램을 개발하는데 소요되는 노력을 줄일 수 있으며, 신속한 코드생성을 통해 조기에 테스트를 수행하여 오류를 찾아내고 수정함으로써 검증된 코드를 생성할 수 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.142-146
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• 2023

We present a method for generating 3D structures and rendering objects by combining VAE (Variational Autoencoder) and GAN (Generative Adversarial Network). This approach focuses on generating and rendering 3D models with improved quality using residual learning as the learning method for the encoder. We deep stack the encoder layers to accurately reflect the features of the image and apply residual blocks to solve the problems of deep layers to improve the encoder performance. This solves the problems of gradient vanishing and exploding, which are problems when constructing a deep neural network, and creates a 3D model of improved quality. To accurately extract image features, we construct deep layers of the encoder model and apply the residual function to learning to model with more detailed information. The generated model has more detailed voxels for more accurate representation, is rendered by adding materials and lighting, and is finally converted into a mesh model. 3D models have excellent visual quality and accuracy, making them useful in various fields such as virtual reality, game development, and metaverse.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권6호
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• pp.2211-2220
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• 2015

This paper analyzes multiple active management (AM) techniques of active distribution network (ADN), and proposes an optimal coordination model of intermittent distributed generation (IDG) accommodation considering the timing characteristic of load and IDG. The objective of the model is to maximize the daily amount of IDG accommodation under the uncertainties of IDG and load. Various active management techniques such as IDG curtailment, on-load tap changer (OLTC) tap adjusting, voltage regulator (VR) tap adjusting, shunt capacitors compensation and so on are fully considered. Genetic algorithm and Primal-Dual Interior Point Method (PDIPM) is used for the model solving. Point estimate method is used to simulate the uncertainties. Different scenarios are selected for the IDG accommodation capability investigation under different active management schemes. Finally a modified IEEE 123 case is used to testify the proposed accommodation model, the results show that the active management can largely increase the IDG accommodation and penetration.

• 대한전기학회논문지
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• 제39권10호
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• pp.1121-1232
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• 1990

A hierarchical neural network structure is described for robot PTP trajectory planning. In the first level, the multi-layered Perceptron neural network is used for the inverse kinematics with the back-propagation learning procedure. In the second level, a saccade generation model based joint trajectory planning model in proposed and analyzed with several features. Various simulations are performed to investigate the characteristics of the proposed neural networks.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 통신소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.93-96
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• 2003

In this paper, we analyze the concept of network convergence and characteristics of Broadband convergence Network(BcN) from the service perspective where convergence would appear. We suggest the evolutionary 3 stage steps of BcN as an ideal network strategy when considering present network situation. We also propose the features of several representative services that are expected to emerge out of network convergence.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권1호
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• pp.59-67
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• 2012

본 논문은 10G G-PON(Gigabit passive optical network) 네트워크와 NGN(Next generation network) 연동 구조를 설계하고, 10G G-PON 연동 시 문제점 해결을 위한 동적 GEM(G-PON encapsulation mode) Port-ID 할당 방법을 제안했다. 동적 GEM Port-ID 할당 방법은 OMCI(ONT management control and interface) 구조 설계를 통해 IP 주소와 포트 번호를 혼합한 형태의 맵핑 구조를 갖는다. 이는 NGN이 요구하는 클래스 기반 QoS(Quality of service) 뿐만 아니라 트래픽 단위의 QoS 지원까지 가능한 구조로서, 기존 G-PON 네트워크를 NGN에 그대로 적용시킨 구조 보다 QoS 지원에 있어 30% 이상 성능을 향상 시킨다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권9B호
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• pp.802-812
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• 2008

본 논문에서는 초고속인터넷망에서 멀티미디어 서비스 제공 능력의 시험을 통하여 광대역통합망(BcN: Broadband convergence Network)에서의 서비스 제공 가능성 분석에 활용할 수 있는 초고속인터넷의 QoS 제공모델을 제시하고 품질수준을 검증하였다. 3개의 초고속인터넷 사업자가 제공 중인 $10{\sim}100Mbps$급 서비스를 대상으로 전국적으로 총 46개의 가입자를 선정하여 시험환경을 구축하고, BcN의 핵심서비스인 음성/영상전화, VoD 및 IPTV 서비스에 대한 품질시험을 수행하여 QoS 제공수준 및 품질저하 원인 등을 분석하였다. QoS 분석결과를 기초로 하여 BcN에서 활용이 가능한 고수준의 QoS 제공 모델을 제시하고, 광대역통합연구망(KOREN)에 QoS 시험망을 구축하여 QoS 적용으로 인한 서비스 품질확보 수준을 검증하였다. 연구결과는 국내외 통신 사업자들의 차세대통신망(NGN: Next Generation Network)기반 All-IP망의 구축에 중요한 자료로 활용될 것으로 기대한다.