• 제목/요약/키워드: performance metric

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소음 환경에서 공간상관성을 이용한 배열이득 추정 (Array gain estimated by spatial coherence in noise fields)

  • 박지성;최용화;김재수;조성호;박정수
    • 한국음향학회지
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    • 제35권6호
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    • pp.427-435
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    • 2016
  • 해양에서 배열센서를 사용하여 신호를 수신하는 경우 성능을 측정하는 척도로서 배열이득(Array Gain, AG)을 사용한다. 배열이득은 배열의 형상, 주파수 및 해양환경에 의한 소음의 방향성에 영향을 받는다. 본 논문에서는 배열이득을 모델링하고 예측하기 위하여 공간상관성을 이용하였으며, 해상실험을 통해서 예측모델을 검증하였다. 예측 모델에서는 임의형상의 배열 및 소음의 방향성을 고려할 수 있는 신호와 소음의 공간상관성을 사용하여 배열이득을 계산하였다. 해상실험에서는 예인음원을 이용하여 CW(Continuous Wave)를 수평배열센서로 수신하였으며, 송신신호 사이에 주변 소음을 측정하였고, 이로부터 개별센서와 배열센서의 SNR(Signal to Noise Ratio)을 계산하여 배열이득을 추정하였다. 최종적으로 실험적으로 측정한 배열이득과 예측모델을 이용한 배열이득을 비교 검증하였다.

사용자 위주 IPTV 서비스 품질 측정 소프트웨어 개발 (A Software for Subscriber-Oriented IPTV Service Quality Measurement)

  • 김범준
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제5권3호
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    • pp.269-274
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    • 2010
  • 최근 네트워크의 광대역화에 따른 대표적인 새로운 서비스로 IPTV 서비스를 들 수 있다. 서비스 품질을 보장하지 못하는 인터넷을 통한 IPTV 서비스가 성공적으로 정착하여 활성화되기 위해서는 철저한 서비스 품질 관리가 필수적이다. 특히 향후에는 서비스 이용자 스스로 서비스 품질을 직접 측정할 수 있도록 하는 것이 바람직함에도 불구하고 아직까지 이를 위한 적절한 방안이 없는 상태이다. 따라서 본 논문에서는 서비스 이용자 측에 있는 셋톱박스에 설치하여 실시간으로 IPTV 서비스의 품질을 측정하기 위한 소프트웨어를 소개한다. 개발된 소프트웨어의 성능을 검증하기 위하여 기존의 대표적인 두 개의 상용 계측기와 측정 결과를 비교 분석하였고 그 결과 개발된 소프트웨어를 통한 측정 결과가 상당히 정확하고 신뢰할만하다는 것을 확인할 수 있다.

이동 애드 혹 망에서 다중 전송속도를 갖는 MAC 기반의 효율적인 반응형 라우팅 프로토콜 (An Efficient Reactive Routing Protocol based on the Multi-rate Aware MAC for Mobile Ad Hoc Networks)

  • 이재훈;임유진;안상현
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제15C권1호
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    • pp.45-50
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    • 2008
  • 이동 애드 혹 망(MANET)은 유선 인프라스트럭처의 도움 없이 이동 노드들 간에 서로 협력하여 무선 다중-홉으로 통신을 할 수 있도록 해주는 네트워크이다. 따라서 MANET에서는 서로의 전파 범위에 있지 않은 노드들 간에 통신할 수 있도록 해주는 경로 설정 방법이 필수적이며, MANET의 특성을 고려한 반응형(reactive) 라우팅 프로토콜 중의 하나로 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector)가 제안되었다. 이 방식은 경로 설정을 위한 메트릭으로 홉 수를 사용하며, 결과적으로 거리가 먼 인접 노드를 경로 상의 다음 노드로 선택하게 되어 상대적으로 낮은 전송 속도를 갖는 경로가 설정되어 망 전체 처리율이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 다중 전송속도를 갖는 MAC 기반의 효율적인 반응형 경로 설정 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 기법의 성능을 분석하였으며, 실험 결과로부터 제안 기법이 기존 방법에 비해서 우수한 성능을 제공하는 것을 알 수 있었다.

영상등록을 위한 Mutual Information 기반의 원형 템플릿 정합 (Mutual Information-based Circular Template Matching for Image Registration)

  • 예철수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제30권5호
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    • pp.547-557
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    • 2014
  • 본 논문에서는 영상 등록을 위한 유사도 계산에 사용되는 원형 템플릿의 설계 방법을 제안한다. 원형 템플릿은 영상의 이동 및 회전 변환에 불변한 성질을 가지고 있어 기준 영상 및 관측 영상 사이에 이동 및 회전 변환이 존재하더라도 영상 등록 제어점을 정확하게 정합하는 장점이 있다. 기준 영상의 제어점을 중심으로 일정한 거리 이내에 다수의 원주를 구성하고 각 원주 위에 일정한 간격으로 위치하는 화소들로 이루어지는 원형 템플릿을 생성하고 이를 이차원 이산 극좌표 행렬(Discrete Polar Coordinate Matrix, DPCM)으로 구성한다. 관측 영상에서도 동일한 형태의 원형 템플릿을 생성하고 탐색 범위 내의 각 위치에서 관측 영상의 원형 템플릿을 0도에서 360도 범위 내에서 일정 각도 간격으로 회전시키면서 극좌표 행렬을 생성하고 기준 영상의 극좌표 행렬과의 유사도를 Mutual Information을 이용해서 계산한다. 탐색 범위 내의 각 위치와 회전 각도에 대한 Mutual Information이 최대가 되는 화소를 정합쌍으로 결정한다. 제안한 알고리즘은 서로 다른 두 시기에 촬영한 KOMPSAT-2 영상에 적용하여 영상의 회전 변화 조건하에서 우수한 정합 성능을 보임을 확인하였다.

고차원 범주형 자료를 위한 비지도 연관성 기반 범주형 변수 선택 방법 (Association-based Unsupervised Feature Selection for High-dimensional Categorical Data)

  • 이창기;정욱
    • 품질경영학회지
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    • 제47권3호
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    • pp.537-552
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    • 2019
  • Purpose: The development of information technology makes it easy to utilize high-dimensional categorical data. In this regard, the purpose of this study is to propose a novel method to select the proper categorical variables in high-dimensional categorical data. Methods: The proposed feature selection method consists of three steps: (1) The first step defines the goodness-to-pick measure. In this paper, a categorical variable is relevant if it has relationships among other variables. According to the above definition of relevant variables, the goodness-to-pick measure calculates the normalized conditional entropy with other variables. (2) The second step finds the relevant feature subset from the original variables set. This step decides whether a variable is relevant or not. (3) The third step eliminates redundancy variables from the relevant feature subset. Results: Our experimental results showed that the proposed feature selection method generally yielded better classification performance than without feature selection in high-dimensional categorical data, especially as the number of irrelevant categorical variables increase. Besides, as the number of irrelevant categorical variables that have imbalanced categorical values is increasing, the difference in accuracy between the proposed method and the existing methods being compared increases. Conclusion: According to experimental results, we confirmed that the proposed method makes it possible to consistently produce high classification accuracy rates in high-dimensional categorical data. Therefore, the proposed method is promising to be used effectively in high-dimensional situation.

CHARMS: 하드웨어-소프트웨어 통합설계의 최적 분할 탐색을 위한 매핑 휴리스틱 (CHARMS: A Mapping Heuristic to Explore an Optimal Partitioning in HW/SW Co-Design)

  • 아델루이 울루페미;이정아
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권9호
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    • pp.1-8
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    • 2010
  • 하드웨어-소프트웨어 통합설계에서 다양한 설계제약 조건을 만족하는 임베디드 시스템 개발을 효율적으로 완료하기 위하여 하드웨어와 소프트웨어의 최적분할을 빠른 시간 안에 탐색하는 핵심기술이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 하드웨어-소프트웨어 분할에 따른 매핑 조합 중 최적분할에 해당할 수 없는 조합들은 미리 선별하여 탐색대상에서 제외하는 것을 가능하게 하는 맞춤형 매핑 휴리스틱, CHARMS을 제시한다. CHARMS은 응용프로그램의 여러 태스크를 하드웨어 또는 소프트웨어로 매핑하면서, 단위시간 안에 처리되는 태스크의 수인 Parallelism과 일의 양인 Workload 로 Throughput을 예측하고 최적의 분할대상을 선별하는 기존의 휴리스틱보다 향상된 방법으로, 태스크들의 계산 복잡도를 고려하였으며, 설계제약 조건의 중요도를 다양하게 표현할 수 있는 weighted combo-metric을 활용한다. H.263 인코더 설계에서 CHARMS을 이용할 경우 매핑조합의 95.17%를 탐색 대상에서 제외할 수 있었음을 실험을 통하여 보였다.

ST Reliability and Connectivity of VANETs for Different Mobility Environments

  • Saajid, Hussain;DI, WU;Memon, Sheeba;Bux, Naadiya Khuda
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제13권5호
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    • pp.2338-2356
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    • 2019
  • Vehicular ad-hoc network (VANET) is the name of technology, which uses 'mobile internet' to facilitate communication between vehicles. The aim is to ensure road safety and achieve secure communication. Therefore, the reliability of this type of networks is a serious concern. The reliability of VANET is dependent upon proper communication between vehicles within a given amount of time. Therefore a new formula is introduced, the terms of the new formula correspond 1 by 1 to a class special ST route (SRORT). The new formula terms are much lesser than the Inclusion-Exclusion principle. An algorithm for the Source-to-Terminal reliability was presented, the algorithm produced Source-to-Terminal reliability or computed a Source-to-Terminal reliability expression by calculating a class of special networks of the given network. Since the architecture of this class of networks which need to be computed was comparatively trivial, the performance of the new algorithm was superior to the Inclusion-Exclusion principle. Also, we introduce a mobility metric called universal speed factor (USF) which is the extension of the existing speed factor, that suppose same speed of all vehicles at every time. The USF describes an exact relation between the relative speed of consecutive vehicles and the headway distance. The connectivity of vehicles in different mobile situations is analyzed using USF i.e., slow mobility connectivity, static connectivity, and high mobility connectivity. It is observed that $p_c$ probability of connectivity is directly proportional to the mean speed ${\mu}_{\nu}$ till specified threshold ${\mu}_{\tau}$, and decreases after ${\mu}_{\tau}$. Finally, the congested network is connected strongly as compared to the sparse network as shown in the simulation results.

Lifesaver: Android-based Application for Human Emergency Falling State Recognition

  • Abbas, Qaisar
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제21권8호
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    • pp.267-275
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    • 2021
  • Smart application is developed in this paper by using an android-based platform to automatically determine the human emergency state (Lifesaver) by using different technology sensors of the mobile. In practice, this Lifesaver has many applications, and it can be easily combined with other applications as well to determine the emergency of humans. For example, if an old human falls due to some medical reasons, then this application is automatically determining the human state and then calls a person from this emergency contact list. Moreover, if the car accidentally crashes due to an accident, then the Lifesaver application is also helping to call a person who is on the emergency contact list to save human life. Therefore, the main objective of this project is to develop an application that can save human life. As a result, the proposed Lifesaver application is utilized to assist the person to get immediate attention in case of absence of help in four different situations. To develop the Lifesaver system, the GPS is also integrated to get the exact location of a human in case of emergency. Moreover, the emergency list of friends and authorities is also maintained to develop this application. To test and evaluate the Lifesaver system, the 50 different human data are collected with different age groups in the range of (40-70) and the performance of the Lifesaver application is also evaluated and compared with other state-of-the-art applications. On average, the Lifesaver system is achieved 95.5% detection accuracy and the value of 91.5 based on emergency index metric, which is outperformed compared to other applications in this domain.

임의의 그래프신호를 위한 고속 샘플링 집합 선택 알고리즘 (Fast Sampling Set Selection Algorithm for Arbitrary Graph Signals)

  • 김윤학
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.1023-1030
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    • 2020
  • 임의의 그래프 신호를 복원하기 위해 그래프상의 일부 노드로 구성된 샘플링 집합내의 노드들의 신호값만을 사용하게 되는 경우, 이를 위한 최적의 샘플링 집합 선택 문제에 대해 연구한다. 고도의 계산량을 요구하는 고유값 분해 (eigen decomposition)를 사용하지 않고, 노드를 선택하는 과정에서의 신호 변화값의 차이를 비용함수로 제시한다. 구체적으로, 기존 방식의 비용함수인 신호 복원오차를 최소화하는 대신에 본 연구에서는 신호 변화값의 차이를 비용함수로 채택하여 이를 최소화하는 간단하고 고속의 탐욕 (greedy) 샘플링 집합선택 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속알고리즘과 성능평가 비교를 위해 다양한 그래프 신호에 대한 폭넓은 실험을 진행하여, 기존 방식 대비 신호복원 성능감소를 약 7% 이내로 유지하면서 실행시간을 10배이상으로 단축하였음을 보인다.

Ensemble-based deep learning for autonomous bridge component and damage segmentation leveraging Nested Reg-UNet

  • Abhishek Subedi;Wen Tang;Tarutal Ghosh Mondal;Rih-Teng Wu;Mohammad R. Jahanshahi
    • Smart Structures and Systems
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    • 제31권4호
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    • pp.335-349
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    • 2023
  • Bridges constantly undergo deterioration and damage, the most common ones being concrete damage and exposed rebar. Periodic inspection of bridges to identify damages can aid in their quick remediation. Likewise, identifying components can provide context for damage assessment and help gauge a bridge's state of interaction with its surroundings. Current inspection techniques rely on manual site visits, which can be time-consuming and costly. More recently, robotic inspection assisted by autonomous data analytics based on Computer Vision (CV) and Artificial Intelligence (AI) has been viewed as a suitable alternative to manual inspection because of its efficiency and accuracy. To aid research in this avenue, this study performs a comparative assessment of different architectures, loss functions, and ensembling strategies for the autonomous segmentation of bridge components and damages. The experiments lead to several interesting discoveries. Nested Reg-UNet architecture is found to outperform five other state-of-the-art architectures in both damage and component segmentation tasks. The architecture is built by combining a Nested UNet style dense configuration with a pretrained RegNet encoder. In terms of the mean Intersection over Union (mIoU) metric, the Nested Reg-UNet architecture provides an improvement of 2.86% on the damage segmentation task and 1.66% on the component segmentation task compared to the state-of-the-art UNet architecture. Furthermore, it is demonstrated that incorporating the Lovasz-Softmax loss function to counter class imbalance can boost performance by 3.44% in the component segmentation task over the most employed alternative, weighted Cross Entropy (wCE). Finally, weighted softmax ensembling is found to be quite effective when used synchronously with the Nested Reg-UNet architecture by providing mIoU improvement of 0.74% in the component segmentation task and 1.14% in the damage segmentation task over a single-architecture baseline. Overall, the best mIoU of 92.50% for the component segmentation task and 84.19% for the damage segmentation task validate the feasibility of these techniques for autonomous bridge component and damage segmentation using RGB images.