In this paper, we propose a measurement method for height of white light scanning interferometer using deep learning. In order to measure the fine surface shape, a three-dimensional surface shape measurement technique is required. A typical example is a white light scanning interferometer. In order to calculate the surface shape from the measurement image of the white light scanning interferometer, the height of each pixel must be calculated. In this paper, we propose a neural network for height calculation and use virtual data generation method to train this neural network. The accuracy was measured by inputting 57 actual data to the neural network which had completed the learning. We propose two new functions for accuracy measurement. We have analyzed the cases where there are many errors among the accuracy calculation values, and it is confirmed that there are many errors when there is no interference fringe or outside the learned range. We confirmed that the proposed neural network works correctly in most cases. We expect better results if we improve the way we generate learning data.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.516-524
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2022
The construction industry is considered the most hazardous industry globally. Therefore, safety education is crucial for raising the safety awareness of construction workers working at construction sites and creating a safe working environment. However, the current safety education method and tools cannot provide trainees with realistic and practical experiences that might help better safety awareness in practice. A metaverse, a real-time network of 3D virtual worlds focused on social connection, was created for more interactive communication, collaboration, and coordination between users. Several previous studies have noted that the metaverse has excellent potential for improved safety education performance, but its required functions and practical applications have not been thoroughly researched. In order to fill the research gap, this paper reviewed the potential benefits of a metaverse based on the current research and suggested its application for safety education purposes. This paper scrutinized the metaverse's key functions, particularly its information and knowledge sharing function and reality capture function. Then, the authors created a metaverse prototype based on the two key functions described above. The main contribution of this paper is reviewing the potential benefits of a metaverse for safety education. A realistic and feasible metaverse platform should be developed in future studies, and its impact on safety education should be quantitatively verified.
최근 국내외에서는 기존 인간의 통신 패러다임에서 사물(Thing)이 통신의 주체로 참여하는 사물인터넷(loT/M2M)의 시대가 본격화 되고 있다. 자동차, 냉장고, 자전거, 심지어 신발까지, 정보의 생성과 통신 기능이 탑재되면서 새로운 IT 기반의 융합서비스를 창출하고 있다[1]. 따라서 그 쓰임새와 활용도가 각종 분야로 점점 넓어지고 있으며, 기존의 통신에 비해 사용되는 단말의 수가 점점 증가하게 되면서 사물마다 전송되는 정보들의 수도 증가하고 있다. 각 그룹별로 나누어진 단말로부터 전송하는 각각의 데이터가 이동통신망을 이용하는데 있어 트래픽이 한계 상황에 도달하게 된다면 M2M 통신의 서비스 처리를 원활하게 하지 못하는 상황이 발생 할 수 있다. 본 연구는 M2M 통신에서 사용하게 될 이동통신망이 한계점에 도달했을 때 M2M 서비스의 원활한 처리를 위해 Knapsack Problem 알고리즘을 이용하여 가상의 시뮬레이터를 구현하였다. 가상의 시뮬레이터는 각각의 장비 그룹별로 데이터가 들어 오게 되면 이동통신망에서 우선적으로 처리해야 될 M2M 통신의 서비스의 처리부터 나중에 처리 될 서비스까지 원활한 처리방법을 위해 구현하였으며, M2M 기술이 더욱 발전하게 되어 점차 소형화 되는 사물들이 많아짐에 따라, 폭증하게 될 이동통신망에서 M2M 서비스를 처리하는 것이 원활하도록 도움을 줄 것이다.
최근에 응용 개발의 복잡성을 숨겨주고, 상위 응용계층에서 필요로 하는 기능을 추상화하여 제공하는 센서 미들웨어에 대하여 많은 연구진들이 주목하고 있다. 미들웨어를 설계하기 위한 요건들은 다수이지만, 그 중에서도 속성 기반 네이밍의 지원은 매우 중요하게 여겨진다. 하지만 현재 연구된 대부분의 미들웨어는 센서 네트워크의 특성을 제대로 고려하지 않고 설계했을 뿐만 아니라 속성 기반 쿼리에 대한 확장성을 제공하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 가상 대응체(Virtual Counterpart) 개념을 적용하여 속성 기반 네이밍을 싱크 노드의 미들웨어에서 가상의 센서 노드가 지원해주는 구조를 제안한다. 개별 센서 노드에서 속성 기반 쿼리를 처리하는 기존의 데이터 중심 미들웨어와는 달리, 제안된 구조에서는 센서 노드에 대응되는 가상의 센서 노드를 싱크 노드의 미들웨어에서 운용하고, 속성 기반 쿼리를 가상의 센서 노드가 물리적 센서 노드를 대행하여 처리한다. 이러한 접근방안을 취함으로써, 하부 네트워크에 비 종속적인 속성 기반 네이밍이 가능해졌으며, 확장이 용이해졌다.
최근 우리는 광대역종합정보통신망과 멀티미디어 통신망외에 개안휴대통신망의 시대를 맞이하고 있다. 미래에 통신 서비스는 다양한 정보의 송수신 뿐만 아니라 언제 어디서든지 어느 누구와도 통신이 가능하게 하는 시대를 맞이할 것이다. 이러한 요구는 망에서 제공되는 통신 시스템 자체의 발전과 그 통신망을 기반으로하는 정보의 종류와 기능의 다양화에 기반을 두고 구현될 것이다. 본 논문에서는 이러한 요구를 모두 충족시킬 수 있는 새로운 망의 구조와 제어방법을 제안한다. 우선 첫째로 미래의 서비스 변화나 요구사항, 망 설계시 요구되는 사항과 ,또 그러한 망을 실제로 구현 설치할 때 필요한 사항등을 제시한다. 그리고 이러한 요구사항들을 충족 시킬 수 있는 새로운 망으로서 Broadband personalized multimedia network (BPMN)을 제안하고 그 제어방법 및 운용방법등을 제안한다. 제안된 망은 지능적 서비스나 기능은 모두 부가적인 장비나 서비스 제공자에 의해 제공되는 모듈화된 구조로 기존의 망으로부터의 발전에 적합하며 새로운 망의 기술이나 서비스의 추가 또한 쉽게 이루어질 수 있는 구조이다. 망의 제어도 지역적 분산형태로 다양한 서비스를 각각의 기능에 알맞도록 선택하여 제공할 수 있는 완전 분산제어 방법을 새로이 제안하였다.
클라우드 컴퓨팅 기반 인프라가 확산됨에 따라, 서비스 프로바이더는 온-디맨드 방식의 서비스 배포가 가능해졌다. 최근 클라우드형 인프라의 자원 확장성 효율을 극대화하기 위해 마이크로 서비스 구조가 주목받고 있다. 모든 서비스 기능을 하나의 소프트웨어로 구현하는 대신 필요한 서비스를 효율적으로 설계된 Application Programming Interface (API)를 통해 연동함으로써 쉽고 자율적으로 구현할 수 있고, 기능의 요구사항에 맞는 프로그래밍 언어, 소프트웨어, 기능구조를 자유로이 정할 수 있다. 본 논문에서는 마이크로 서비스 구조를 기반으로 가상 인프라 매니저 서비스를 설계하고 제안된 구조가 부하에 따라 효율적으로 스케일링이 가능함을 실험을 통해 검증한다.
In this paper, we consider an optimal routing problem when point-to-point and point-to-multipoint connection traffics are offered in an ATM network. We propose a mathematical model for cost-minimizing configuration of a logical network for a given ATM-based BISDN. Our model is essentially identical to the previous one proposed by Kim(Kim, 1996) which finds a virtual-path configuration where the relevant gains obtainable from the ATM technology such as the statistical multiplexing gain and the switching/control cost-saving gain are optimally traded-off. Unlike the Kim's model, however, ours explicitly considers the VP's QoS(Quality of Service) for more efficient utilization of bandwidth. The problem is a large-scale, nonlinear, and mixed-integer problem. The proposed algorithm is based on the local linearization of equivalent-capacity functions and the relaxation of link capacity constraints. As a result, the problem can be decomposed into moderate-sized shortest path problems, Steiner arborescence problems, and LPs. This fact renders our algorithm a lot faster than the previous nonlinear programming algorithm while the solution quality is maintained, hence application to large-scale network problems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1708-1734
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2022
In the development of logistics system, the breakthrough of important technologies such as technology platform for logistics information management and control is the key content of the study. Based on Javascript and JQuery, the logistics system realizes real-time monitoring, collection of historical status data, statistical analysis and display, intelligent recommendation and other functions. In order to strengthen the cooperation of warehouse storage, enhance the utilization rate of resources, and achieve the purpose of real-time and visual supervision of transportation equipment and cargo tracking, this paper studies the VNF dynamic deployment and SFC routing problem in the network load change scenario based on the logistics system. The BIP model is used to model the VNF dynamic deployment and routing problem. The optimization objective is to minimize the total cost overhead generated by each SFCR. Furthermore, the application of the SFC mapping algorithm in the routing topology solving problem is proposed. Based on the concept of relative cost and the idea of topology transformation, the SFC-map algorithm can efficiently complete the dynamic deployment of VNF and the routing calculation of SFC by using multi-layer graph. In the simulation platform based on the logistics system, the proposed algorithm is compared with VNF-DRA algorithm and Provision Traffic algorithm in the network receiving rate, throughput, path end-to-end delay, deployment number, running time and utilization rate. According to the test results, it is verified that the test results of the optimization algorithm in this paper are obviously improved compared with the comparison method, and it has higher practical application and promotion value.
지도 학습 기반의 신경 망을 활용한 공학적 자료의 분석은 화학공학 공정 최적화, 미세 먼지 농도 추정, 열역학적 상평형 예측, 이동 현상 계의 물성 예측 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 신경 망의 지도 학습은 학습 자료를 요구하며, 주어진 학습 자료의 구성에 따라 학습 성능이 영향을 받는다. 빈번히 관찰되는 공학적 자료 중에는 DNA의 길이, 분석 물질의 농도 등과 같이 로그 간격으로 주어지는 자료들이 존재한다. 본 연구에서는 넓은 범위에 분포된 로그 간격의 학습 자료를 기계 학습으로 처리하는 경우, 사용 가능한 손실 함수들의 학습 성능을 정량적으로 평가하였으며, 적합한 학습 자료 구성 방식을 연구하였다. 이를 수행하고자, 100×100의 가상 이미지를 활용하여 기계 학습의 회귀 과업을 구성하였다. 4개의 손실 함수들에 대하여 (i) 오차 행렬, (ii) 최대 상대 오차, (iii) 평균 상대 오차로 정량적 평가하여, mape 혹은 msle가 본 연구에서 다룬 과업에 대해 최적의 손실 함수가 됨을 알아내었다. 또한, 학습 자료의 값이 넓은 범위에 걸쳐 분포하는 경우, 학습 자료의 구성을 로그 간격 등을 고려하여 균등 선별하는 방식이 높은 학습 성능을 보임을 밝혀내었다. 본 연구에서 다룬 회귀 과업은 DNA의 길이 예측, 생체 유래 분자 분석, 콜로이드 용액의 농도 추정 등의 공학적 과업에 적용 가능하며, 본 결과를 활용하여 기계 학습의 성능과 학습 효율의 증대를 기대할 수 있을 것이다.
디지털 통신 환경 기술이 다양화되고 네트워크 이용 접근성이 높아지고 있으며 보안이 중요한 방산업체, 국방 관련 기관 등 국가의 안보에 관련된 다양한 환경에서 가상 사설망 서비스를 사용한다. 하지만 기술에 발전에 따라 매년 가상 사설망의 취약점을 통한 공격이 증가하고 있다. 본 논문은 가상 사설망에서 발생 가능한 잠재적 취약점 및 신규 취약점에 대해 대비하기 위해 STRIDE 위협 모델링을 통해 보안 요구사항을 도출하였다. STRIDE 위협 모델링은 위협을 총 6가지 범주로 그룹화 위협을 체계적으로 식별한다. 이를 적용하기 위해 가상 사설망의 기능을 분석하고 가상 사설망 서비스가 이루어지는 동안의 자료 흐름도를 생성하였다. 그 후, 가상 사설망에서 발생 가능한 위협을 수집하고 이를 기반으로 STRIDE 위협 모델링을 분석했다. 생성한 가상 사설망의 자료 흐름도는 총 96개의 STRIDE 위협으로 분류되며, 실제 취약점 리스트와 비교 분석하여 분류 결과를 구체화했다. 그 후 위협들의 공격 루트를 파악하기 위해 위협 시나리오를 작성했다. 본 논문은 작성된 시나리오를 기반으로 가상 사설망의 구성요소에 따른 총 30개의 보안 요구사항을 도출했다. 본 논문을 통해 국방부와 같이 보안이 중요한 시설에서 사용하는 가상 사설망의 보안 안정성을 높일 수 있는 보안요구사항을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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