• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.595-604
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• 2013

현재 수입차 차량의 등록대수가 해를 거듭할수록 증가하는 추세이다. 그에 맞춰 수입차와 같은 고급 차량을 정비하기 위한 차량 정비 업체의 환경 개선이 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정비 차량의 고객 신뢰도를 제공하기 위한 스마트 차량 관리 시스템을 구현하기 위해 HSV 색상모델 기반의 키 프레임 추출 기법을 제안한다. 수리 차량의 입고 시 차량 번호판 인식 프로세스를 통해 차량의 번호판을 자동으로 인식 후, 이를 기준으로 차량의 수리 이력 확인 및 수리 요청을 처리한다. 차량 수리 동영상을 토대로 차량 수리 키 프레임을 추출하여 사용자의 스마트폰으로 제공하는 서비스를 구현한다. 아울러 제안하는 기법을 스마트 차량 관리 시스템에 적용함으로써 서비스의 우수성을 검증한다. 마지막으로 키 프레임 추출 기법의 성능을 향상시키기 위해 RGB 색상을 HSV 색상으로 변환하여 처리한다. 그 결과 제안된 방법의 키 프레임 추출을 위한 성능 평가에서 기존의 RGB 색상모델보다 HSV 색상모델이 재현율 측면에서 약 30% 더 우수함을 확인하였다.

• Earthquakes and Structures
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• 제23권4호
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• pp.329-338
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• 2022

This work addresses the optimization controller design problem combining the AI evolution bat (EB) optimization algorithm with a fuzzy controller in the practical application of a reinforced concrete frame structure. This article explores the use of an intelligent EB strategy to reduce the dynamic response of Lead Rubber Bearing (LRB) composite reinforced concrete frame structures. Recently developed control units for plant structures, such as hybrid systems and semi-active systems, have inherently non-linear properties. Therefore, it is necessary to develop non-linear control methods. Based on the relaxation method, the nonlinear structural system can be stabilized by properly adjusting the parameters. Therefore, the behavior of a closed-loop system can be accurately predicted by determining the behavior of a closed-loop system. The performance and durability of the proposed control method are demonstrated by numerical simulations. The simulation results show that the proposed method is a viable and feasible control strategy for seismically tuned composite reinforced concrete frame structures.

• 센서학회지
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• 제32권5호
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• pp.313-319
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• 2023

In this study, we propose a method to improve the accuracy of acoustic odometry using optimal frame interval selection for Fourier-based image registration. The accuracy of acoustic odometry is related to the phase correlation result of image pairs obtained from the forward-looking sonar (FLS). Phase correlation failure is caused by spurious peaks and high-similarity image pairs that can be prevented by optimal frame interval selection. We proposed a method of selecting the optimal frame interval by analyzing the factors affecting phase correlation. Acoustic odometry error was reduced by selecting the optimal frame interval. The proposed method was verified using field data.

• Composites Research
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• 제34권6호
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• pp.400-405
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• 2021

본 연구에서는 인장 시 에너지 하베스팅을 하는 Polyvinylidene Fluoride(PVDF) 리본 하베스터를 신발에 접목한 스마트 슈즈의 에너지 하베스팅 효율을 증가시키기 위한 복합재료 프레임을 설계하였다. 프레임의 하중방향 변형량을 최소화하기 위해 이방성 재료인 탄소 연속 섬유를 사용하여 설계하고 3D 프린터를 이용하여 복잡한 형상을 제작하였다. 보행 시 발생하는 하중에 의한 안창과 중창의 변형량을 계산하기 위해 스프링 요소를 이용하여 안창과 중창을 모델링 하였다. 유한요소 해석을 사용하여 보행 시 스마트 슈즈에 장착된 리본형 하베스터의 인장량을 계산하였다. 예측된 하베스터의 최종 인장 길이 정보는 스마트 슈즈의 에너지 하베스팅 효율 증대에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제14권6호
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• pp.653-661
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• 2012

High-availability seamless redundancy (HSR) is a redundancy protocol for Ethernet networks that provides two frame copies for each frame sent. Each copy will pass through separate physical paths, pursuing zero fault recovery time. This means that even in the case of a node or a link failure, there is no stoppage of network operations whatsoever. HSR is a potential candidate for the communications of a smart grid, but its main drawback is the unnecessary traffic created due to the duplicated copies of each sent frame, which are generated and circulated inside the network. This downside will degrade network performance and might cause network congestion or even stoppage. In this paper, we present two approaches to solve the above-mentioned problem. The first approach is called quick removing (QR), and is suited to ring or connected ring topologies. The idea is to remove the duplicated frame copies from the network when all the nodes have received one copy of the sent frame and begin to receive the second copy. Therefore, the forwarding of those frame copies until they reach the source node, as occurs in standard HSR, is not needed in QR. Our example shows a traffic reduction of 37.5%compared to the standard HSR protocol. The second approach is called the virtual ring (VRing), which divides any closed-loop HSR network into several VRings. Each VRing will circulate the traffic of a corresponding group of nodes within it. Therefore, the traffic in that group will not affect any of the other network links or nodes, which results in an enhancement of traffic performance. For our sample network, the VRing approach shows a network traffic reduction in the range of 67.7 to 48.4%in a healthy network case and 89.7 to 44.8%in a faulty network case, compared to standard HSR.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.123-126
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• 2011

스마트폰과 스마트패드의 사용자가 급격하게 증가됨에 따라 무선랜 AP의 설치가 확대되고 있다. 따라서 향후에 무선랜을 이용한 인터넷 지역 방송 서비스가 활성화될 것이다. 그러나 다수의 단말기로 단방향으로 데이터를 전송하는 방송 기술의 특성상 전송 오류가 발생하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 BER(Bit Error Rate)과 데이터 프레임 길이에 따른 데이터 프레임 오류율(FER: Frame Error Rate)에 대해 분석하여 방송 환경에 따른 적절한 데이터 프레임 길이를 제시하며, 동일한 방송 데이터 프레임을 여러 번 전송하여 실제적으로 FER을 줄이는 방법을 제안한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제37권4호
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• pp.351-370
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• 2006

본 연구는 도서관 장기발전계획에 대한 점검과 평가를 통하여 도서관에서 전략적 계획수립이 갖는 의미를 재인식하고, 나아가 B대학교 학술정보관의 수립사례에 대한 집중적인 탐구와 분석을 통하여 타산지석의 교훈을 얻고자 한 것이다. 이를 위하여 SMART 평가기법을 도입하여 B대학교 학술정보관 장기발전계획에 명시된 비전, 사명, 핵심전략, 실행계획에 대하여 각각의 구체성, 측정가능성, 달성가능성, 적실성, 시간계획성을 측정, 평가하였다. 본 연구의 결과, 얻어진 결론은 다음과 같다. 첫째, B대학교 학술정보관의 비전은 Be the Smart Library, 사명은 Initiative User, Intelligent Environment, Informative Content, 핵심전략은 이용자정보소양 강화. $24{\times}7$서비스 실현, 주제별조직 활성화. 5A(Any time, where, service, device, network) 실현, Broadbanding LPR(Library Public Relations), Intelligent 건물구축, E-자원 확충, 정보자원수집과 관리의 경제성 확보, U-library 구현이다. 둘째, SMART 평가결과, B대학교 학술정보관의 비전은 3.80, 사명은 3.97 핵심전략은 3.74, 실행계획은 3.64이다. 셋째, B대학교 학술정보관 장기발전계획의 구체성은 4.06, 측정가능성은 3.72, 달성가능성은 3.68, 적실성은 3.90, 시간계획성은 3.58이다. 넷째, B대학교 학술정보관의 장기발전계획을 종합평가한 결과, 발전계획 구성 요소에서는 사명이 가장 우수한 반면, 실행계획에는 문제가 있다. 다섯째, SMART 평가 요소에서는 구체성이 가장 우수한 반면, 시간계획성에는 문제가 있어 보완이 필요하다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권1호
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• pp.23-29
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• 2020

This paper presents an approach for dynamic hand gesture recognition by using algorithm based on 3D Convolutional Neural Network (3D_CNN), which is later extended to 3D Residual Networks (3D_ResNet), and the neural network based key frame selection. Typically, 3D deep neural network is used to classify gestures from the input of image frames, randomly sampled from a video data. In this work, to improve the classification performance, we employ key frames which represent the overall video, as the input of the classification network. The key frames are extracted by SegNet instead of conventional clustering algorithms for video summarization (VSUMM) which require heavy computation. By using a deep neural network, key frame selection can be performed in a real-time system. Experiments are conducted using 3D convolutional kernels such as 3D_CNN, Inflated 3D_CNN (I3D) and 3D_ResNet for gesture classification. Our algorithm achieved up to 97.8% of classification accuracy on the Cambridge gesture dataset. The experimental results show that the proposed approach is efficient and outperforms existing methods.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권1호
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• pp.16-21
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• 2015

Most video services are transmitted in wireless networks. In a network environment, a packet of video is likely to be lost during transmission. For this reason, numerous error concealment (EC) algorithms have been proposed to combat channel errors. On the other hand, most existing algorithms cannot conceal the whole missing frame effectively. To resolve this problem, this paper proposes a new Adaptive Prediction Unit-based Motion Vector Extrapolation (APMVE) algorithm to restore the entire missing frame encoded by High Efficiency Video Coding (HEVC). In each missing HEVC frame, it uses the prediction unit (PU) information of the previous frame to adaptively decide the size of a basic unit for error concealment and to provide a more accurate estimation for the motion vector in that basic unit than can be achieved by any other conventional method. The simulation results showed that it is highly effective and significantly outperforms other existing frame recovery methods in terms of both objective and subjective quality.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제5권4호
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• pp.1-9
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• 2016

In order to reconstruct a 3D model in video sequences, to select key frames that are easy to estimate a geometric model is essential. This paper proposes a method to easily extract informative frames from a handheld video. The method combines selection criteria based on appropriate-baseline determination between frames, frame jumping for fast searching in the video, geometric robust information criterion (GRIC) scores for the frame-to-frame homography and fundamental matrix, and blurry-frame removal. Through experiments with videos taken in indoor space, the proposed method shows creating a more robust 3D point cloud than existing methods, even in the presence of motion blur and degenerate motions.