• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권3호
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• pp.149-154
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• 2023

This paper presents a novel approach to multi-focus image fusion using light field cameras. The proposed neural network, LFFCNN (Light Field Focus Convolutional Neural Network), is composed of three main modules: feature extraction, feature fusion, and feature reconstruction. Specifically, the feature extraction module incorporates SPP (Spatial Pyramid Pooling) to effectively handle images of various scales. Experimental results demonstrate that the proposed model not only effectively fuses a single All-in-Focus image from images with multi focus images but also offers more efficient and robust focus fusion compared to existing methods.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.466-467
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• 2018

최근 이미지 인식, 영상 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에 인공지능이 적용되면서 딥러닝(Deep learning) 기술에 관한 관심이 높아지고 있다. 딥러닝 중에서도 가장 대표적인 알고리즘으로 이미지 인식 및 분류에 강점이 있고 각 분야에 많이 쓰이고 있는 CNN(Convolutional Neural Network)에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 CNN 구조를 변형한 새로운 네트워크 구조를 제안하고자 한다. 일반적인 CNN 구조는 convolution layer, pooling layer, fully-connected layer로 구성된다. 그러므로 본 연구에서는 일반적인 CNN 구조 내부에 FC를 첨가한 새로운 네트워크를 구성하고자 한다. 이러한 변형은 컨볼루션된 이미지에 신경회로망이 갖는 장점인 일반화 기능을 포함시켜 정확도를 올리고자 한다.

• 통상정보연구
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• 제15권2호
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• pp.71-82
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• 2013

자동차 공급망은 자동차기업들이 글로벌화되어 아웃소싱이 일반화되고 해외생산기지를 구축함에 따라 지속적으로 복잡하게 되었다. 자동차산업에서 순환물류용기 (RPC: Returnable Plastic Container) 의 사용은 물류효율과 비용절감 측면에서 매우 일반화되어 있으나 주로 내수용으로 활용하고 있으며 국제무역용으로는 절대적인 운송거리가 길고 운영관리가 복잡해져 크게 활용되지 않고 있다. 이 연구는 시뮬레이션을 통하여 1회용기와 반복사용이 가능한 순환물류용기를 pooling system으로 적용하는 경우 기업에 미치는 경제적 영향을 비교하였다. 결론적으로 미국과 같은 장거리 국제물류에서는 순환물류용기의 사용이 어려우나 중국과 일본과 같이 비교적 단거리 국제무역에서는 pooling 시스템의 도입으로 경제적으로 타당한 것으로 나타났다. 이 연구결과는 국제공급망 환경에 따라 경제적으로 최적의 포장방법과 형태의 변화가 필요함을 밝혔다. 다만, 국제무역상 발생하는 통관상의 복잡함, 관세, 국내와 해외 물류환경의 상이로 인한 효율성 저하 등의 문제는 하기 위해서는 보다 많은 연구가 필요하다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권6호
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• pp.163-170
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• 2009

대부분의 온라인 게임서버 엔진에서의 Accept()사용한 Looping방식의 동적인 메모리 할당 방식의 사용은 다수의 클라이언트를 동시에 수용하고 진행해야하는 온라인 게임 상의 로그인 서버엔진에 많은 부하와 함께 병목현상을 유발하게 된다. 따라서 본 논문에서는 온라인상에서의 효율적인 게임서버를 위해 정적인 메모리 할당기법을 사용하여 메모리 단편화를 최소화하고, 클라이언트의 접속 시 세션연결 및 클라이언트 객체의 초기화를 위해 발생하는 부하를 최소화하기 위한 AcceptEx()를 사용한 풀링기법과 정적메모리를 생성하여 동적 할당처럼 포인터로 할당하는 메모리 풀링 기법을 합친 객체 풀링기법을 제안하고, 제안 기법을 적용한 게임엔진을 설계하여 구현한 후, 성능평가를 통해 제안한 기법의 효율성을 보였다.

• 노동경제논집
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• 제38권4호
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• pp.83-107
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• 2015

FA제도는 일정 기간 동안 한 구단에서 뛴 선수에게 타 구단과의 자유로운 연봉 협상을 통해 팀을 옮길 수 있는 기회를 제공하는 제도이다. FA을 통한 천문학적인 연봉계약은 때로 금액에 비해 성과가 현저하게 떨어지는 FA 먹튀 논쟁이 불러일으키기도 한다. 본 연구는 양충열 왕규호(2013)의 모형에 불완비 정보를 추가하여 신호모형을 이용해 FA 먹튀의 존재 가능성을 분석하였다. 분리균형(separating equilibrium)에서는 타 구단이 선수의 생산성을 완벽하게 추론할 수 있어, 먹튀는 발생하지 않는다. 따라서 먹튀는 합동균형(pooling equilibrium)에서만 발생한다. 본 연구는 먹튀가 발생하지 않는 분리균형은 존재하지 않음을 보였다. 또한 적절한 조건 하에서, 특히 강한 보상제도하에서 유일한 합동균형이 존재함을 보였다.

• Applied Microscopy
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• 제48권3호
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• pp.55-61
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• 2018

The synaptic vesicle is a specialized structure in presynaptic terminals that stores various neurotransmitters. The actin filament has been proposed for playing an important role in mobilizing synaptic vesicles. To understand the role of actin filament on synaptic vesicle pooling, we characterized synaptic vesicles and actin filament after treatment of brain-derived neurotrophic factor (BDNF) or Latrunculin A on primary cultured neuron from rat embryo hippocampus. Western blots revealed that BDNF treatment increased the expression of synapsin I protein, but Latrunculin A treatment decreased the synapsin I protein expression. The increased expression of synapsin I after BDNF disappeared by the treatment of Latrunculin A. Three-dimensional (3D) tomography of synapse showed that more synaptic vesicles localized near the active zone and total number of synaptic vesicles increased after treatment of BDNF. But the number of synaptic vesicle was 2.5-fold reduced in presynaptic terminals and the loss of filamentous network was observed after Latrunculin A application. The treatment of Latruculin A after preincubation of BDNF group showed that synaptic vesicle number was similar to that of control group, but filamentous structures were not restored. These data suggest that the actin filament plays a significant role in synaptic vesicles pooling in presynaptic terminals.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1271-1278
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• 2020

딥러닝 기반 프로파일링 부채널 분석은 신경망을 이용해 부채널 정보와 중간값의 관계를 파악하는 공격 방법이다. 신경망은 신호의 각 시점을 별도의 차원으로 해석하므로 차원별 가중치를 갖는 신경망은 지터가 있는 데이터의 분포를 학습하기 어렵다. 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 완전연결 층을 GAP(Global Average Pooling)로 대체하면 태생적으로 지터에 강건한 신경망을 구성할 수 있음을 보인다. 이를 입증하기 위해 ChipWhisperer-Lite 전력 수집 보드에서 수집한 파형에 대해 실험한 결과 검증 데이터 집합에 대한 완전연결 층을 사용하는 CNN의 정확도는 최대 1.4%에 불과했으나, GAP를 사용하는 CNN의 정확도는 최대 41.7%로 매우 높게 나타났다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권10호
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• pp.935-943
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• 2017

많은 양의 데이터 기반으로 학습하는 neural network 중 이미지 분류나 음성 인식 등에 사용되어 지고 있는 CNN(Convolution neural network)는 현재까지도 우수한 성능을 가진 구조로 계속적으로 발전되고 있다. 제한된 자원을 가진 임베디드 시스템에서 활용하기에는 많은 어려움이 있다. 그래서 미리 학습된 가중치를 사용하지만 여전히 한계점이 있기 때문에 이를 해결하기 위해 GPU의 범용 연산을 위해서 사용하는 GP-GPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 활용하는 추세다. CNN은 단순하고 반복적인 연산을 수행하기 때문에 SIMT(Single Instruction Multiple Thread)기반의 GPGPU에서 스레드 할당과 활용 방법에 따라 연산 속도가 많이 달라진다. 스레드로 Convolution 연산과 Pooling 연산을 수행할 때 쉬어야 하는 스레드가 발생하는 데 이러한 문제를 해결하기 위해 남은 스레드가 다음 피쳐맵과 커널 계산에 활용되는 방법을 사용함으로써 연산 속도를 증가시켰다.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권3호
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• pp.135-151
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• 2023

Using 3D asphalt pavement surface data, a deep and multiscale network named CrackNet-M is proposed in this paper for pixel-level crack detection for improvements in both accuracy and robustness. The CrackNet-M consists of four function-specific architectural modules: a central branch net (CBN), a crack map enhancement (CME) module, three pooling feature pyramids (PFP), and an output layer. The CBN maintains crack boundaries using no pooling reductions throughout all convolutional layers. The CME applies a pooling layer to enhance potential thin cracks for better continuity, consuming no data loss and attenuation when working jointly with CBN. The PFP modules implement direct down-sampling and pyramidal up-sampling with multiscale contexts specifically for the detection of thick cracks and exclusion of non-crack patterns. Finally, the output layer is optimized with a skip layer supervision technique proposed to further improve the network performance. Compared with traditional supervisions, the skip layer supervision brings about not only significant performance gains with respect to both accuracy and robustness but a faster convergence rate. CrackNet-M was trained on a total of 2,500 pixel-wise annotated 3D pavement images and finely scaled with another 200 images with full considerations on accuracy and efficiency. CrackNet-M can potentially achieve crack detection in real-time with a processing speed of 40 ms/image. The experimental results on 500 testing images demonstrate that CrackNet-M can effectively detect both thick and thin cracks from various pavement surfaces with a high level of Precision (94.28%), Recall (93.89%), and F-measure (94.04%). In addition, the proposed CrackNet-M compares favorably to other well-developed networks with respect to the detection of thin cracks as well as the removal of shoulder drop-offs.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.377-382
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• 2005

본 연구에서는 이송장비의 조별운행방식과 Pooling 운행방식에 따른 컨테이너 터미널의 하역시스템 생산성을 비교분석하였다. 기존 컨테이너 터미널에서는 다수의 이송장비가 1개조로 구성되어 하나의 컨테이너 크레인(C/C)에 대해서만 양 ${\cdot}$ 적하작업을 지원하는 고정할당방식을 채택하고 있다. 이러한 할당방식은 하역작업시 혼선이 적고 차량이 일괄적 운행경로를 가지므로 지금까지 매우 광범위하게 적용되어 왔다. 그러나, 각기 다른 조에 편성된 이송장비간에는 상호지원을 하지 않기 때문에 이송장비의 작업융통성이 떨어진다고 볼 수 있다. 이에 비해 본 연구에서는 이송장비의 작업조를 편성하지 않고 투입된 모든 이송장비가 자유롭게 다수의 C/C에 대한 이송작업을 지원할 수 있는 4가지의 동적할당기법을 제시한다. 제시된 4가지의 동적할당은 차량할당시에 C/C의 순번(Se), 대기시간(Qt), 생산성(Pr), 차량할당수(Nv), 버퍼수(Nb)를 고려하는 것으로 연구결과에서 C/C의 현재대기시간, 할당수, 버퍼수를 동시에 고려한 동적할당방식이 가장 효율적이였고, 그 다음으로 할당순서에 기준한 방식이 우수한 결과를 보였다. 그러나, C/C의 현재생산성이나 대기시간만을 고려한 할당방식은 상대적으로 고정할당방식보다 낮은 효율성을 보이는 것으로 나타났다.