인체 통신은 인체를 매질로 통신하는 기술로, BAN (Body-Area Network) 환경에서, 무선 통신에 비해 신호 감쇠 측면에서 큰 이점이 있어 배터리로 동작하는 웨어러블 기기 간 통신 시 저전력 통신을 지원할 수 있다. 하지만, 인체 통신은 그 이점에 비해 안전성 등의 문제가 있어 채널 특성에 대한 연구가 미비하였다. 이에 본 논문은 인체 채널 특성에 있어 통신 성능에 영향을 주는 MAC 파라미터를 제시하고, 이를 이용한 새로운 인체 통신 용 MAC 프로토콜을 제안하고, 또한, 각기 다른 가드 인터벌을 설정하여 성능을 분석하였다. 결과로, IEEE 802.15.6 표준 기반 Slotted aloha 프로토콜에 비해 약 300kbps의 Goodput 이득을 가졌으며, Duty cycle 또한 약 7.07%로, 표준의 최소 duty cycle이 약 5%이지만, Goodput을 고려했을 때, 인정할 수 있는 성능이라 볼 수 있다.
The cable component of cable-stayed bridges is gradually impacted by weather conditions, vehicle loads, and material corrosion. The stayed cable is a critical load-carrying part that closely affects the operational stability of a cable-stayed bridge. Damaged cables might lead to the bridge collapse due to their tension capacity reduction. Thus, it is necessary to develop structural health monitoring (SHM) techniques that accurately identify damaged cables. In this work, a combinational identification method of three efficient techniques, including statistical analysis, clustering, and neural network models, is proposed to detect the damaged cable in a cable-stayed bridge. The measured dataset from the bridge was initially preprocessed to remove the outlier channels. Then, the theory and application of each technique for damage detection were introduced. In general, the statistical approach extracts the parameters representing the damage within time series, and the clustering approach identifies the outliers from the data signals as damaged members, while the deep learning approach uses the nonlinear data dependencies in SHM for the training model. The performance of these approaches in classifying the damaged cable was assessed, and the combinational identification method was obtained using the voting ensemble. Finally, the combination method was compared with an existing outlier detection algorithm, support vector machines (SVM). The results demonstrate that the proposed method is robust and provides higher accuracy for the damaged cable detection in the cable-stayed bridge.
Lightweight face recognition models, as one of the most popular and long-standing topics in the field of computer vision, has achieved vigorous development and has been widely used in many real-world applications due to fewer number of parameters, lower floating-point operations, and smaller model size. However, few surveys reviewed lightweight models and reimplemented these lightweight models by using the same calculating resource and training dataset. In this survey article, we present a comprehensive review about the recent research advances on the end-to-end efficient lightweight face recognition models and reimplement several of the most popular models. To start with, we introduce the overview of face recognition with lightweight models. Then, based on the construction of models, we categorize the lightweight models into: (1) artificially designing lightweight FR models, (2) pruned models to face recognition, (3) efficient automatic neural network architecture design based on neural architecture searching, (4) Knowledge distillation and (5) low-rank decomposition. As an example, we also introduce the SqueezeFaceNet and EfficientFaceNet by pruning SqueezeNet and EfficientNet. Additionally, we reimplement and present a detailed performance comparison of different lightweight models on the nine different test benchmarks. At last, the challenges and future works are provided. There are three main contributions in our survey: firstly, the categorized lightweight models can be conveniently identified so that we can explore new lightweight models for face recognition; secondly, the comprehensive performance comparisons are carried out so that ones can choose models when a state-of-the-art end-to-end face recognition system is deployed on mobile devices; thirdly, the challenges and future trends are stated to inspire our future works.
본 연구에서는 실제 풍화토 사면에 대하여 침투해석과 안정해석을 수행하여 강우에 따른 사면의 붕괴를 재현하였다. 불교란시료를 채취하여 불포화토 물성을 실험적으로 직접 획득하여 실제 강우량에 의하여 침투해석을 수행한 결과, 토사층과 암층의 경계부를 중심으로 간극수압이 증가하는 경향이 나타났다. 또한 안정해석을 수행한 결과 안전율이 1.0미만으로 감소하여 실제 사면의 붕괴를 재현할 수 있었다. 또한 설계 강우강도에 의하여 침투해석을 수행한 결과 선행강우 및 강우기간에 따른 침투효과를 고려하기 곤란하였다. 이로 인하여 토사층의 수두변화가 크게 발생하지 못하였고 사면의 안전율이 1.0이상으로 나타났다. 또 다른 붕괴 사면의 경우에는 불포화토의 정수들을 인공신경망기법으로 추정하였다. 침투해석 결과 토사층과 연암층 경계부를 중심으로 포화대가 뚜렷하게 형성되었으며 이로 인하여 토사층의 안전율이 1.0미만으로 감소하였다. 이러한 기법을 통하여 실제 사면의 붕괴를 재현하는 것이 가능하다고 판단된다.
Quantum-dot cellular automata (QCA) has shown great potential in the nanoscale regime as a replacement for CMOS technology. This work presents a specific approach to static random-access memory (SRAM) cell based on 2:1 multiplexer, 4-bit SRAM array, and 32-bit SRAM array in QCA. By utilizing the proposed SRAM array, a single-layer 16×32-bit SRAM with the read/write capability is presented using an optimized signal distribution network (SDN) crossover technique. In the present study, an extremely-optimized 2:1 multiplexer is proposed, which is used to implement an extremely-optimized SRAM cell. The results of simulation show the superiority of the proposed 2:1 multiplexer and SRAM cell. This study also provides a more efficient and accurate method for calculating QCA costs. The proposed extremely-optimized SRAM cell and SRAM arrays are advantageous in terms of complexity, delay, area, and QCA cost parameters in comparison with previous designs in QCA, CMOS, and FinFET technologies. Moreover, compared to previous designs in QCA and FinFET technologies, the proposed structure saves total energy consisting of overall energy consumption, switching energy dissipation, and leakage energy dissipation. The energy and structural analyses of the proposed scheme are performed in QCAPro and QCADesigner 2.0.3 tools. According to the simulation results and comparison with previous high-quality studies based on QCA and FinFET design approaches, the proposed SRAM reduces the overall energy consumption by 25%, occupies 33% smaller area, and requires 15% fewer cells. Moreover, the QCA cost is reduced by 35% compared to outstanding designs in the literature.
본 논문은 전통적인 자원 집약적인 컴퓨터 비전 모델의 한계를 해결하기 위해 저전력 엣지 장치에 최적화된 새로운 경량 객체 검출 모델을 제안합니다. 제안된 검출기는 Single Shot Detector (SSD)에 기반하여 소형이면서도 견고한 네트워크를 설계하였고, 작은 객체를 효율적으로 감지하는 데 있어 효율성을 크게 향상시키도록 모델을 구성하였다. 이 모델은 주로 두 가지 구성요소로 구성되어 있습니다: Depthwise 와 Pointwise Convolution 레이어를 사용하여 효율적인 특징 추출을 위한 Light_Block, 그리고 작은 객체의 향상된 감지를 위한 Enhancer_Block 으로 나누었다. 우리의 모델은 300x480 의 이미지 크기를 가진 Udacity 주석이 달린 데이터셋에서 처음부터 훈련되었으며, 사전 훈련된 분류 가중치의 필요성을 제거하였다. 약 0.43M 의 파라미터로 5.5MB 만의 무게를 가진 우리의 검출기는 평균 정밀도 (mAP) 27.7%와 140 FPS 의 처리 속도를 달성하여, 정밀도와 효율성 모두에서 기존 모델을 능가하였다. 따라서, 본 논문은 추론의 정확성을 손상시키지 않으면서 엣지 장치를 위한 객체 검출에서의 효과적인 경량화를 보여주고 있다.
In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.
본 논문에서는 새로운 형태의 3-라인 발룬을 제안하였다. 먼저 3-라인 발룬의 등가회로를 제시하였고, 이등가회로의 각 포트에서의 전압과 전류의 관계를 이용하여 임피던스 행렬,[Z]를 구하고 이를[S]파라미터로 변환하여 제시하였다.[S]파라미터를 이용하여, 제시한 등가회로가 발룬으로 동작할 수 있도록 하는 설계식을 도출하였다 본 논문에서 제안한 등가회로와 설계식의 타당성 및 유용성을 검증하고자 2.4 GHz ISM 대역에서 동작하는 MLC(Multi-layer Ceramic) 칩 발룬을 설계하였고, LTCC(Low Temperature Co-fired Ceramic) 기술을 이용하여 제작하였다. 새로운 3-라인 발룬의 등가회로와 LTCC 기술을 이용한 다층구조를 동시에 적용함으로써 2012사이즈의 초소형 발룬을 구현할 수 있었다. 제작된 발룬의 측정 결과는 3차원 전자장 시뮬레이션 결과 와 매우 유사하였고, 넓은 대역에서 매우 우수한 위상 및 진폭 평형 특성을 보였다. 본 논문에서 제안한 3 라인 발룬은 본 논문에서 보인 것처럼 LTCC 기술을 이용하여 매우 쉽게 구현이 가능할 뿐만 아니라 인쇄회로기판 상의 마이크로 스트립라인 등을 이용하여도 구현이 가능하며 작은 사이즈의 우수한 특성을 가진 발룬이 요구되는 무선랜이나 블루투스 등의 무선 통신 시스템 등에 매우 유용하게 적용될 수 있다.
Hiroyuki Kokawa;Masayuki Shimada;Wang, Zhan-Jie;Yutaka S. Sato
대한용접접합학회:학술대회논문집
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대한용접접합학회 2002년도 Proceedings of the International Welding/Joining Conference-Korea
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pp.250-254
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2002
Intergranular corrosion of austenitic stainless steels is a conventional and momentous problem during welding and high temperature use. One of the major reasons for such intergranular corrosion is so-called sensitization, i.e., chromium depletion due to chromium carbide precipitation at grain boundaries. Conventional methods for preventing sensitization of austenitic stainless steels include reduction of carbon content in the material, stabilization of carbon atoms as non-chromium carbides by the addition of titanium, niobium or zirconium, local solution-heat-treatment by laser beam, etc. These methods, however, are not without drawbacks. Recent grain boundary structure studies have demonstrated that grain boundary phenomena strongly depend on the crystallographic nature and atomic structure of the grain boundary, and that grain boundaries with coincidence site lattices are immune to intergranular corrosion. The concept of "grain boundary design and control", which involves a desirable grain boundary character distribution, has been developed as grain boundary engineering. The feasibility of grain boundary engineering has been demonstrated mainly by thermomechanical treatments. In the present study, a thermomechanical treatment was tried to improve the resistance to the sensitization by grain boundary engineering. A type 304 austenitic stainless steel was pre-strained and heat-treated, and then sensitized, varying the parameters (pre-strain, temperature, time, etc.) during the thermomechanical treatment. The grain boundary character distribution was examined by orientation imaging microscopy. The intergranular corrosion resistance was evaluated by electrochemical potentiokinetic reactivation and ferric sulfate-sulfuric acid tests. The sensitivity to intergranular corrosion was reduced by the thermomechanical treatment and indicated a minimum at a small roll-reduction. The frequency of coincidence-site-lattice boundaries indicated a maximum at a small strain. The ferric sulfate-sulfuric acid test showed much smaller corrosion rate in the thermomechanically-treated specimen than in the base material. An excellent intergranular corrosion resistance was obtained by a small strain annealing at a relatively low temperature for long time. The optimum parameters created a uniform distribution of a high frequency of coincidence site lattice boundaries in the specimen where corrosive random boundaries were isolated. The results suggest that the thermomechanical treatment can introduce low energy segments in the grain boundary network by annealing twins and can arrest the percolation of intergranular corrosion from the surface.
본 논문에서는 멀티미디어 데이터와 실시간 특성을 가진 데이터의 end-to-end 전달기능과 QoS 감시기능 등을 지원하기 위해 개발된 RTP를 분석하고 개선방안을 제시한다 기존의 RTP 구현 모듈은 실시간 전달기능은 지원하나, 상세한 QoS 파라미터 보장측면에서는 해결해야 할 사항이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 서버에서 보낸 데이터에 대한 전송 정보를 클라이언트로부터 제공 받아, 이를 토대로 네트워크의 상태를 3단계로 분류하여 네트워크에서의 QoS 보장할 수 있는 새로운 SRARC(Selective Repeat Adaptive Rate Control) 멀티미디어 데이터 전송기법을 제안하였다. SRARC는 서버와 클라이언트에서 데이터의 송수신과정에서 계산되는 정보인 대역폭, 손실률 그리고 전송지연을 파라미터로하여 선택적 재전송과 전송율 동적 제어를 수행하는 기법이다. 제안한 SRARC 기법의 성능을 검증하기 위하여 LAN 상에서 이를 구현하여 선택적 재전송 기법 및 RTP 기법의 QoS 파라미터들과 비교하였다. 실험 결과, 대역폭 이용률과 패킷 손실률 그리고 지연 시간 등의 다양한 QoS 파라미터 측면에서 기존의 RTP 기법들에 비해 우수한 결과를 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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