• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.51-60
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• 2020

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.

• 터널과지하공간
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• 제27권5호
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• pp.303-311
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• 2017

본 연구는 다양한 기하학적 속성을 갖는 총 72개의 DFN 블록에 대하여 DFN 유동모델과 등가의 수리상수를 사용한 연속체 모델을 각각 적용하여 두 결과 간의 상관성을 분석하였다. DFN을 연속체로 가정한 이론적 블록수리전도도와 DFN 유동모델로 산정한 블록수리전도도 사이의 상대오차(ER)가 0.2 이하인 DFN 조건에서 두 접근법 사이에 강한 선형 관계를 이루며 두 결과가 거의 일치하는 것으로 평가되었다. DFN 매질에 대한 연속체 유동해석의 현장적용 가능성을 검토하기 위하여 다양한 DFN 조건을 갖는 지중 원형공동에서의 지하수 유입에 대한 모의 수치실험이 총 48회 수행되었다. 일정한 수리간극의 DFN 매질에 대한 등가연속체 유동모델은 유효한 것으로 평가되었지만 수리간극 변화로 인하여 이방성이 증대되면 DFN 유동모델에 의한 결과에 비하여 과대평가될 가능성이 높다.

• 한국가스학회지
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• 제15권1호
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• pp.54-59
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• 2011

일반적으로 유동헌팅현상은 대부분의 오리피스 유량계에서 관찰되나 유동헌팅의 크기는 각 계량 시스템에 따라 다르다. 이에, 실제 배관계통에서 배관경과 유동의 불안정성, 유동헌팅율간의 영향을 조사하고자 유량계 관경과 유량계 전후단 배관의 직경을 변경하면서 이에 따른 유동의 특성 변화와 헌팅율과의 관계에 대하여 1차원 배관망해석 모델을 구축하고 해석을 수행하였다. 결과적으로, 유량계 배관경과 전후단 배관경의 변화에 따른 차압변화량과 유동헌팅율의 영향을 분석하고 그 상관관계를 규명하였다.

• 설비공학논문집
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• 제20권6호
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• pp.416-426
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• 2008

The boiler tube failure often experienced in the superheater of a utility boiler can seriously affect the economic and safe operation of the power plant. It has been known that this failure is mainly caused by the thermal load deviation in the superheater tube system, and deeply intensified by the non-uniform distribution of steam flow rates. The nonuniform steam flow is distinctively prominent at low power load rather than at full power load. In this paper, we analyze the steam flow distribution in the superheater tube system by using one dimensional flow network model. At 30% power load, the deviation of steam flow rate is predicted to be within 0.8% of the averaged flow rate. This deviation can be reduced to 0.1% and 0.07% by assuming two cases, that is, the removal of 13th tube at each tube rows and the installation of intermediate header, respectively. The assumed two cases would be effective for the uniform steam flow distribution across 85 superheater tube rows.

• 대한기계학회논문집A
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• 제21권5호
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• pp.828-834
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• 1997

The knowledge of material stress-strain behavior is an essential requirement for design and analysis of deformation processes. Empirical stress-strain relationship and constitutive equations describing material behavior during deformation are being widely used, despite suffering some drawbacks in terms of ease of development, accuracy and speed. In the present study, back-propagation neural networks are used to model and predict the flow stresses of a HSLA steel under conditions of constant strain, strain rate and temperature. The performance of the network model is comparedto those of statistical models on rate equations. Well-trained network model provides fast and accurate results, making it superior to statistical models.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.4825-4847
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• 2016

In this paper, we focus on the per-flow throughput analysis of IEEE 802.11 multi-hop ad hoc networks. The importance of an accurate saturation throughput model lies in establishing the theoretical foundation for effective protocol performance improvements. We argue that the challenge in modeling the per-flow throughput in IEEE 802.11 multi-hop ad hoc networks lies in the analysis of the freezing process and probability of collisions. We first classify collisions occurring in the whole transmission process into instantaneous collisions and persistent collisions. Then we present a four-dimensional Markov chain model based on the notion of the fixed length channel slot to model the Binary Exponential Backoff (BEB) algorithm performed by a tagged node. We further adopt a continuous time Markov model to analyze the freezing process. Through an iterative way, we derive the per-flow throughput of the network. Finally, we validate the accuracy of our model by comparing the analytical results with that obtained by simulations.

• 대한건축학회연합논문집
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• 제20권6호
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• pp.17-23
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• 2018

The purpose of this study is to suggest 100MPa class ultra high strength concrete mix design model applying neural network theory, in order to minimize an effort wasted by trials and errors method until now. Mix design model was applied to each of the 70 data using binary binder, ternary binder and quaternary binder. Then being repeatedly applied to back-propagation algorithm in neural network model, optimized connection weight was gained. The completed mix design model was proved, by analyzing and comparing to value predicted from mix design model and value measured from actual compressive strength test. According to the results of this study, more accurate value could be gained through the mix design model, if error rate decreases with the test condition and environment. Also if content of water and binder, slump flow, and air content of concrete apply to mix design model, more accurate and resonable mix design could be gained.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권4호
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• pp.35-44
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• 2004

최근에 제안된 TCP Vegas는 네트워크의 상황을 예측하고, 상황에 맞는 전송율의 변화를 통해 흐름제어와 혼잡제어를 함으로써 기존의 TCP Reno에 비해 많은 성능향상을 이루었다. 그러나 TCP Vegas는 네트워크에 대한 모델이 없기 때문에 네트워크의 가용대역폭을 충분히 활용할 정확한 전송율을 계산하지 못하고, 제한된 윈도우의 변화만을 적용시킴으로 인해, 급변하는 가용 대역폭의 변화에 적응을 하지 못하고 손실이 발생할 가능성이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고자 TCP의 단대단 연결을 큐잉 시스템으로 모델링하여 적절한 전송율을 결정함으로써, 안정되고 빠르게 가용 대역폭에 수렴하는 알고리듬을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 TCP Vegas와의 성능 비교 결과는 제안된 알고리듬이 가용 대역폭이 급변하는 네트워크 환경에서 TCP Vegas 보다 안정적이고 빠르게 반응하기 때문에 외부 트래픽의 변화에 더 잘 적응하고 처리율을 향상시키는 결과를 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.258-258
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• 2018

In this study, a hydraulic flow model and an error correction model are combined to improve the flood simulation accuracy. First, the hydraulic flow model is calibrated by optimizing the Manning's roughness coefficient that considers spatial and temporal variability. Then, an error correction model were used to correct the systematic errors of the calibrated hydraulic model. The error correction model is developed using Artificial Neural Networks (ANNs) that can estimate the systematic simulation errors of the hydraulic model by considering some state variables as inputs. The input variables are selected using parital mutual information (PMI) technique. It was found that the calibrated hydraulic model can simulate flood water levels with good accuracy. Then, the accuracy of estimated flood levels is improved further by using the error correction model. The method proposed in this study can be used to the flood control and water resources management as it can provide accurate water level eatimation.

• 한국경제지리학회지
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• 제12권4호
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• pp.540-556
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• 2009

허브-스포크 망은 항공, 육상 교통 및 정보통신분야에서 유동의 규모의 경제를 고려하여 기간망을 설계하는 대표적인 입지 최적화 문제이다. 이 연구는 우선, 기존의 허브 스포크 망에 관한 지리학 및 타 분야의 연구 경향과 함께 최근 논의되고 있는 신뢰성에 기반한 허브 입지 모델을 소개한다. 기본 모델은 입지 배분 방식에 따라 단일 배분 및 다중 배분 입지 모델로 구분되고, 기본 모델의 확장 형태로서 최소 유동량 제약을 적용한 입지 디자인 모델이 제시되었다. 모델의 행태를 살펴보기 위해 미국의 15개 도시의 신뢰성 및 유동 자료를 이용하여 네트워크의 규모의 경제성과 네트워크 비용, 그리고 신뢰성간의 관계에 초점을 두어 분석을 하였다. 이 연구는 경제성과 신뢰성에 바탕을 둔 입지 문제 및 네트워크 최적화 분야에 고려해야 할 요인의 특성을 밝혔다는 점에서 그 중요성이 강조된다.