Cross-laminated timber (CLT) is a relatively new engineered wood for timber construction. It is a great shear wall material. It was known that the shear performance of the CLT wall depends on the performance of connections. In connection, nail or screw has to be installed with a certain distance from the end of the timber. Current building code specifies the distance on the name of end distance. The end distance was decided as a minimum distance not to make splitting or tearing out in lumber or glued laminated timber. As a relatively new engineered wood, the end distance of CLT connection need to be identified because CLT is cross-wisely glued lumber products like plywood. Different from glued laminated timber or lumber, cross layer of CLT may prevent wood from splitting or tearing-out. As a result, the end distance of CLT was expected to be reduced than glued laminated timber. The shorter end distance may let more versatile connector design possible. In this study, prior to developing novel connection for CLT, the end distance of CLT connection was experimentally investigated to identify the end distance limitation. The experiments showed that the end distance can be reduced from 7D to 6D, in case of the tested CLT combination and screw in this study.
Optical character recognition (OCR) has been studied for decades because it is very useful in a variety of places. Nowadays, OCR's performance has improved significantly due to outstanding deep learning technology. Thus, there is an increasing demand for commercial-grade but affordable OCR systems. We have developed a low-cost, high-performance OCR system for the industry with the cheapest embedded developer kit that supports GPU acceleration. To achieve high accuracy for industrial use on limited computing resources, we chose a state-of-the-art text recognition algorithm that uses an end-to-end deep learning network as a baseline model. The model was then improved by replacing the feature extraction network with the best one suited to our conditions. Among the various candidate networks, EfficientNet-B3 has shown the best performance: excellent recognition accuracy with relatively low memory consumption. Besides, we have optimized the model written in TensorFlow's Python API using TensorFlow-TensorRT integration and TensorFlow's C++ API, respectively.
Heterogeneous computing is a technology that utilizes different types of processors to perform parallel processing. It maximizes task processing and energy efficiency by leveraging various computing resources such as CPUs, GPUs, and FPGAs. On the other hand, edge computing has developed with IoT and 5G technologies. It is a distributed computing that utilizes computing resources close to clients, thereby offloading the central server. It has evolved to intelligent edge computing combined with artificial intelligence. Intelligent edge computing enables total data processing, such as context awareness, prediction, control, and simple processing for the data collected on the edge. If heterogeneous computing can be successfully applied in the edge, it is expected to maximize job processing efficiency while minimizing dependence on the central server. In this paper, experiments were conducted to verify the feasibility of various parallel programming models on high-end and low-end edge devices by using benchmark applications. We analyzed the performance of five parallel programming models on the Raspberry Pi 4 and Jetson Orin Nano as low-end and high-end devices, respectively. In the experiment, OpenACC showed the best performance on the low-end edge device and OpenSYCL on the high-end device due to the stability and optimization of system libraries.
대용량 VOD 서비스를 위한 서버로 높은 성능과 낮은 가격의 클러스터 서버가 주목받고 있다. 일반적으로 클러스터 서버는 하나의 front-end 노드와 여러 back-end 노드로 구성된다. back-end 노드 수를 증가시키면 더 많은 클라이언트들에게 QoS를 보장하는 스트리밍 서비스를 할 수 있지만, back-end 노드의 오류 가능성도 이와 비례하여 증가한다. 서버의 장애는 모든 스트리밍 서비스를 중단시킬 뿐 아니라 현재 재생 위치 정보도 잃어버린다. 본 논문에서는 back-end 노드가 오류 상태가 될 때, 끊이지 않는 스트리밍 서비스를 지원하기 위한 복구 방법을 제안한다. 실제 VOD 서비스 환경을 위해, 일반 PC로 구성된 클러스터 기반의 VOD 서버를 구현하였으며, MPEG 영화를 위한 병렬 처리 기법을 사용하였다. 구현된 VOD 서버에 패리티 연산을 이용한 비디오 블록 복구 방법을 설계하였다. 하지만, 클러스터 기반의 VOD 서버 구조를 고려하지 않으면 복구를 위한 내부 네트워크 성능의 병목현상과 back-end 노드들의 비효율적인 CPU 사용을 야기시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 파이프라인 개념을 이용한 새로운 장애 복구 방법을 제안한다.
IP 멀티캐스트가 현재 보편적 네트웍 서비스로 제공되지 못하고 있는 현실적인 한계로 인하여, 다중 수신자를 지원하기 위한 대안으로 응용 계층 멀티캐스트 기법들이 주목을 받고 있다. 응용 계층 멀티캐스트는 데이타의 전송이 참가자인 종단 시스템에 의해 이루어진다. 그러나 종단 시스템은 범용 장비이기 때문에 데이타 전달에 최적화되어 있지 않고, 응용 계층 멀티캐스트 세션에 참여하는 종단 시스템들의 컴퓨팅 능력과 네트워크 대역폭이 다양하기 때문에, 종단 시스템의 성능에 따라 처리 지연 시간이 발생하게 되어 종단 간 지연 시간에 영향을 끼치게 된다. 본 논문은 응용 계층 멀티캐스트 세션에 참여하는 종단 시스템에서의 지연 시간을 모델링하고 기존의 응용 계층 멀티캐스트의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 나아가, 종단 시스템에서의 지연과 이들의 다양성을 고려하여 메쉬 기반의 응용 계층 멀티캐스트 세션 성능 향상 기법을 제안하고 이에 대한 성능 평가에서 제안하는 기법이 기존의 기법에 비해 종단 간 지연 시간을 감소시키는 것을 보인다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권1호
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pp.1-7
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2017
두 판을 맞대기 용접할 경우 용접부 시종단부 측면에 열전도도가 큰 금속(예를 들어 구리)으로 만든 엔드 탭을 장착하고 용접을 진행하면 용접부 끝부분의 비드흘러내림과 결함을 방지할 수 있다. 본 논문에서는 엔드 탭의 방열 성능을 강화시키기 위하여 자연 대류에 의한 방열 특성이 뛰어난 것으로 알려진 평판 휜 모양을 적용하였고, 실험 및 수치해석을 통하여 엔드 탭에 평판 휜 모양의 구멍이 있는 형상이 구멍이 없는 형상보다 방열 성능이 더 뛰어남을 확인하였다. 그리고 열, 유동해석을 통하여 엔드 탭의 휜 형상에 대한 냉각 속도를 평가하여, 방열 성능 측면으로 도움이 될 형상 인자적인 특성을 파악하였다. 그 결과, 엔드 탭에 수직 휜이 있으며 휜 간 간격에 최적 휜 간 간격 식을 적용한 구조가 우수한 형상으로 판단되었다.
기존의 데이터망과는 달리 B-ISDN은 데이터, variable-rate 비디오 등과 같은 bursty하고 variable bit rate를 갖는 트래픽원으로부터 smooth하고 constant bit rate를 갖는 트래픽원까지 광범위한 계층의 트래픽을 모두 수용해야만 한다. 게다가 이 망은 다양한 계층의 트래픽에게 일정 수준 이상의 품질, 즉 QoS(Quality of Service)를 보장해 주어야만 한다. 셀 손실이나 지연시간 그리고 지연시간 jittere등을 포함하는 QoS 성능척도들은 응용서비스 별로 서로 다를 것이고 특히 실시간(real-time) 응용 서비스를 지원하는 망에서의 QoS문제는 특별히 중요성을 더하게 된다. 따라서 통계적 다중화에 의해 얻어지는 망자원의 효율성을 확보하면서 end-to-end QoS 보장을 해주는 문제는 B-ISDN에서 매우 중요하나 아직 대부분 미해결 문제로 남아 있는 분야이다. 본 연구에서는 end-to-end 분석에 가장 큰 에로점으로 부각되는 multi-hop망 환경하에서 트래픽 분석에 초점을 맞추어 기존 연구결과등을 폭넓게 비교 분석하고 최근 연구 동향 및 추후 연구 사항을 제시하고자 한다.
인터넷을 중심으로 최근의 네트워크의 발전은 데이터 전송량의 범위를 멀티미디어 정보까지 확대시킴에 따라 멀티미디어 서비스를 보장하기 위해서 기존 인터넷의 Best Effort service에서 제공하지 못하는 end-to-end QoS(Quality of Service)의 제공이 필수적이다. 이를 위해 일정한 수준의 대역폭, 전송지연, 지연변이, 데이터 손실률 등의 network parameter 뿐만 아니라 시스템 내에서도 일정 수준의 CPU time 이나 메모리를 보장해 주어야 한다. 이에 따라 한정된 자원 안에서 멀티미디어 데이터를 분산시켜 네트워크 자원을 효율적으로 관리하기 위해 네트워크 자원 상황에 따라 적절하게 서비스 레벨을 조절하는 QoS 기반 통신 미들웨어의 개발이 시급하다. 또한 네트워크 시스템 및 application 개발자의 입장에서는 이를 구현하기 위해 실제 사용자가 느끼고 평가하게 되는 QoS의 객관적이고 사실적인 측정이 절실히 요구된다. 이를 위해 ATM 망상에서 보다 편리한 QoS 측정장치를 개발하고 또한 이러한 측정기술을 바탕으로 데이터를 추출하여 향상된 QoS를 제공하기 위한 개선된 미들웨어의 실질적인 메커니즘 개발과 검증에 적용한다.
음성 인식은 딥러닝 및 머신러닝 분야에서 활발히 상용화 되고 있는 분야 중 하나이다. 그러나, 현재 개발되고 있는 음성 인식 시스템은 대부분 성인 남녀를 대상으로 인식이 잘 되는 실정이다. 이것은 음성 인식 모델이 대부분 성인 남녀 음성 데이터베이스를 학습하여 구축된 모델이기 때문이다. 따라서, 노인, 어린이 및 사투리를 갖는 화자의 음성을 인식하는데 문제를 일으키는 경향이 있다. 노인과 어린이의 음성을 잘 인식하기 위해서는 빅데이터를 구축하는 방법과 성인 대상 음성 인식 엔진을 노인 및 어린이 데이터로 적응하는 방법 등이 있을 수 있지만, 본 논문에서는 음향적 데이터 증강에 기반한 재귀적 인코더와 언어적 예측이 가능한 transformer 디코더로 구성된 새로운 end-to-end 모델을 제안한다. 제한된 데이터셋으로 구성된 한국어 노인 및 어린이 음성 인식을 통해 제안된 방법의 성능을 평가한다.
This paper deals with the paddle type end of arm tool for rescue robot instead of rescue worker in dangerous environments such as fire, earthquake, national disaster and defense. It is equipped at the dual arm manipulator of the rescue robot to safely lift up an injured person. It consists of the paddle for lifting person, sensors for detecting insertion of person onto the paddle, sensor for measuring the tilting angle of the paddle, and mechanical compliance part for preventing incidental injuries. The electronics is comprised of the DAQ module to acquire the sensors data, the control module to treat the sensors data and to manage the errors, and the communication module to transmit the sensors data. After optimally designing the mechanical and electronical parts, we successfully made the paddle type end of arm tool and evaluated its performance by using specially designed jigs. The developed paddle type end of arm tool is going to be applied to the rescue robot for performance verification through field testing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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