본 논문에서는 중첩된 모바일 에드혹 네트워크들로 구성된 IPv6기반 멀티홈드된 이동형 네트워크 아키텍쳐로서 DynaMoNET을 제안한다. 각 모바일 에드혹 네트워크는 무선 개인영역 네트워크를 통해서 동적으로 구성된다. 고정된 모바일 라우터 대신에 각 에드혹 네트워크는 DynaMoNET 내에서 루트 모바일 라우터로서 동작할 수 있는 모바일 라우터를 보유하며 루트 모바일 라우터는 전체 이동형 네트워크를 위하여 외부 인터넷과의 안정적인 연결성을 제공한다. 본 논문은 멀티홈드 이동형 네트워크를 위한 새로운 핸드오버 프로토콜, 다중 판단요소를 고려한 망 전환 판단 알고리즘, 토큰 기반의 루트 모바일 라우터 선출 알고리즘, 고속 모바일 라우터 경로 탐색 알고리즘 및 안정적인 인터넷 접속을 지원하는 통신 장애 회피 메카니즘 등을 포함한다. 마지막으로 모바일 라우터의 시스템 아키텍쳐를 자세히 소개한다.
실시간 소셜(Social) 네트워킹 서비스를 위해서, 사용 가능한-통합적-유비쿼터스 (U3) 웹 서비스에서의 모바일 상호작용을 연구하였다. 실시간 소셜 네트워크를 위한 편리한 모바일 HCI로서, 또한 유비쿼터스 웹 서비스에서의 메타데이터 정보 색인 키로서, 다국어 한 글자 도메인 명(예, 김.net, 이.net, 가.net, ㄱ.net, ㄴ.net, ㅎ.net, ㅏ.net, ㅔ.net, ㄱ.com, ㅎ.com) 은 소셜 정보를 검색하고 또한 등록할 때 편리한 모바일 인터페이스이다. U3 웹 서비스의 예로서, 실시간 소셜 네트워킹 서비스 구현과 함께 모바일 상호작용을 위해 스케치된 디자인 목표와 한국, 일본, 중국에서의 모바일 상호작용 경험을 소개한다. 또한, 소셜 네트워킹과 센서 네트워킹 서비스에서 통합 정보관리를 위해, IP 기반의 센서네트워크 (IP-USN)에서 메타데이터 디렉터리 서비스에의 응용 확장 가능성도 소개한다.
Deep learning approach based on convolution neural network (CNN) has extensively studied in the field of computer vision. However, periocular feature extraction using CNN was not well studied because it is practically impossible to collect large volume of biometric data. This study uses the ResNet model which was trained with the ImageNet dataset. To overcome the problem of insufficient training data, we focused on the training of multi-layer perception (MLP) having simple structure rather than training the CNN having complex structure. It first extracts features using the pretrained ResNet model and reduces the feature dimension by principle component analysis (PCA), then trains a MLP classifier. Experimental results with the public periocular dataset UBIPr show that the proposed method is effective in person authentication using periocular region. Especially it has the advantage which can be directly applied for other biometric traits.
많은 과학 데이타처럼 화산재 확산 시뮬레이션 결과는 NetCDF 형식의 군집화된 희소행렬이다. 그리고 크기가 커서 저장과 전송에 많은 비용이 발생한다. 본 논문에서는 다차원 인덱스를 일차원으로 바꾸고 연속된 0을 그 시작점과 길이만을 기록하여 화산재 확산 시뮬레이션 데이터의 크기를 줄이는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 ZIP 형식으로 압축한 것과 거의 같은 성능을 보이나 NetCDF의 구조는 손상하지 않는다. 제안된 방법에 의하면 데이터 크기가 줄어들어 저장공간의 효율이 높아지고 네트워크 전송시간이 줄어드는 효과를 기대할 수 있을 것이라 사료된다.
신경망 회로의 해석에서 아직 해결하지 못하는 부분이 은닉층(hidden layer)의 해석이다. 본 논문에서는 신경망 회로의 기본적인 구성회로로써 하나의 입력(p levels)과 하나의 출력(q levels)을 갖는 2-layer Core-Net를 정의하고, 이 Core-Net의 처리 가능 용량(the capacity)은 2차원 무게값 공간(weight space)을 나눌 수 있는 영역의 수로, {{{{ {a}_{p,q} = {{q}^{2}} over {2}p(p-1)- { q} over {2 } (3 { p}^{2 } -7p+2)+ { p}^{2 }-3p+2}}}}임을 수학적 귀납법으로 증명하였다. 이 Core-Net로 신경망 회로의 중간층 해석이 가능함을 시뮬레이션 예제를 통하여 보였다.
This study is designed integration and control system of GaAs bonding system consisted of multi-processing using DeviceNet and GEM-Protocol. Developing bonding system is composed of resin coating, pre-baking pre-aligner, bonding, material handler(flip robot), and wafer cassette, etc. This system has process-fluent of each a process and share information using GEM-protocol. This study devised virtual bonding simulator to control and to monitor bonding system efficiently. Also we can verify optimizing of system previously through a virtual bonding simulator.
This paper purposed that verify the validity of Petri Net method for control progressive increase of system complexity, before extend the realized single robot system to multi-robot system. An autonomous mobile robot(AMR) needs decision making, motion control, path planning, tracking a path, obstacle avoidance, and sensor fusion, to complete its task. An AMR integrates and operates these technics through a consistent command system. An error in a command hierarchy which is like duplication or omission of a control command hierarchy for each module results in serious problems. This paper minimizes the error by modeling each module and whole system using Petri Net graphical representation and applies it to the exploration task of an AMR
Kim, Inki;Kim, Beomjun;Woo, Sunghee;Gwak, Jeonghwan
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권3호
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pp.33-43
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2022
본 논문에서는 기존의 스마트폰 카메라 센서를 사용하여 비접촉식 손바닥 기반 사용자 식별 시스템을 구축하기 위해 Attention U-Net 모델과 사전 훈련된 컨볼루션 신경망(CNN)이 있는 다채널 손바닥 이미지를 이용한 앙상블 모델을 제안한다. Attention U-Net 모델은 손바닥(손가락 포함), 손바닥(손바닥 미포함) 및 손금을 포함한 관심 영역을 추출하는 데 사용되며, 이는 앙상블 분류기로 입력되는 멀티채널 이미지를 생성하기 위해 결합 된다. 생성된 데이터는 제안된 손바닥 정보 기반 사용자 식별 시스템에 입력되며 사전 훈련된 CNN 모델 3개를 앙상블 한 분류기를 사용하여 클래스를 예측한다. 제안된 모델은 각각 98.60%, 98.61%, 98.61%, 98.61%의 분류 정확도, 정밀도, 재현율, F1-Score를 달성할 수 있음을 입증하며, 이는 저렴한 이미지 센서를 사용하고 있음에도 불구하고 제안된 모델이 효과적이라는 것을 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 모델은 COVID-19 펜데믹 상황에서 기존 시스템에 비하여 높은 안전성과 신뢰성으로 대안이 될 수 있다.
IEEE 1149.1 boundary scan architecture is used as a standard in board-level system testing. The simplicity of this architecture is an advantage in system testing, but at the same time, it it makes a limitation of applications. Because of several problems such as 3-state net conflicts, or ambiguity issues, interconnect testing for multi-drop multi-board systems is more difficult than that of single board systems. A new approach using IEEE 1149.1 boundary scan architecture for multi-drop multi-board systems is developed in this paper. Adding boundary scan cells on backplane bus lines, each board has a complete scan-chain for interconnect test. This new scan-path insertion method on backplane bus using limited 1149.1 test bus less area overhead and mord efficient than previous approaches.
Han, Sang Hoon;Oh, Kyemin;Lim, Ho-Gon;Yang, Joon-Eon
Nuclear Engineering and Technology
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제50권8호
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pp.1255-1265
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2018
The need for a PSA (Probabilistic Safety Assessment) for a multi-unit at a site is growing after the Fukushima accident. Many countries have been studying issues regarding a multi-unit PSA. One of these issues is the problem of many combinations of accident sequences in a multi-unit PSA. This paper deals with the methodology and software to quantify a PSA scenarios for a multi-unit site. Two approaches are developed to quantify a multi-unit PSA. One is to use a minimal cut set approach, and the other is to use a Monte Carlo approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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