본 논문에서는 분산 객체 관리의 편의성을 제공하고, 고장 발생시에도 안정된 서비스를 가능케 하는 고장포용 객체그룹(Fault-Tolerant Object Group, FTOG) 프레임워크를 제안한다. FTOG 프레임워크는 서비스 우선순위와 체크포인트 방법을 이용하여 두 가지의 고장 회복 방안을 제공하며 퍼지 기반의 부하 추론 과정을 통한 부하 분산을 수행하여 서비스 실행에서의 효율성을 높인다. 또한 가상의 홈네트워크 환경을 구성하고 FTOG 프레임워크를 적용하여 시뮬레이션을 통해 분산되어 있는 객체들의 관리 및 부하 분산 등 본 모델의 안정성 및 신뢰성을 검증하였다.
광역 환경에서 존재하는 수많은 서버객체들은 이름이나 속성에 의해, 다양한 중복된 성질을 갖는다. 이러한 같은 성질을 갖는 서버객체들인 중복객체들에게 서비스를 요청할 때, 기존의 네이밍이나 트레이딩 서비스는 중복된 서버객체들의 바인딩 서비스가 불가능하다. 따라서 우리는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복객체의 선정 및 동적 바인딩 서비스를 위한 통합모델을 제시하였다. 본 모델은 중복된 객체들의 일치관리 기능뿐만 아니라 시스템들간의 부하 균형화를 유지하기 위해서 최소부하를 갖는 시스템상의 객체를 선정하는 동적 바인딩 서비스 기능을 제공한다. 이러한 목적에서 우리는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복특성을 가진 서버객체들의 바인딩을 지원하기 위한 서비스 방안과 모델을 구축해 왔다. 본 논문에서는 구축된 모델에 대해 실험환경을 보이고, 연합 모델에서 클라이언트와 서버와의 바인딩 과정을 성능 평가하였고, 부하균형이 우리의 모델에 적용될 수 있는지 확인하기 위하여 주어진 조건을 이용하여 우리의 모델을 검증하였다. 또한 우리는 광역환경을 위한 도메인들간의 연합을 고려한 모델의 수행결과도 분석하였다. 이들 수행 결과를 통해 기존 네트워크의 물리적인 트리 구조상에서 검색 비용이 적음을 보였다.
Kim, Heeyoung;Kim, Dongmin;Ryu, Gihwan;Hong, Hotak
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권1호
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pp.230-235
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2022
This study is to select an optimal object detection algorithm for designing a self-checkout counter to improve the inconvenience of payment systems for products without existing barcodes. To this end, a performance comparison analysis of YOLO v2, Tiny YOLO v2, and the latest YOLO v5 among deep learning-based object detection algorithms was performed to derive results. In this paper, performance comparison was conducted by forming learning data as an example of 'donut' in a bakery store, and the performance result of YOLO v5 was the highest at 96.9% of mAP. Therefore, YOLO v5 was selected as the artificial intelligence object detection algorithm to be applied in this paper. As a result of performance analysis, when the optimal threshold was set for each donut, the precision and reproduction rate of all donuts exceeded 0.85, and the majority of donuts showed excellent recognition performance of 0.90 or more. We expect that the results of this paper will be helpful as the fundamental data for the development of an automatic payment system using AI self-service technology that is highly usable in the non-face-to-face era.
Object detection techniques based on deep learning such as YOLO have high detection performance and precision in a single channel video stream. In order to expand to multiple channel object detection in real-time, however, high-performance hardware is required. In this paper, we propose a novel back-end server framework, a real-time AI vision platform (RAVIP), which can extend the object detection function from single channel to simultaneous multi-channels, which can work well even in low-end server hardware. RAVIP assembles appropriate component modules from the RODEM (real-time object detection module) Base to create per-channel instances for each channel, enabling efficient parallelization of object detection instances on limited hardware resources through continuous monitoring with respect to resource utilization. Through practical experiments, RAVIP shows that it is possible to optimize CPU, GPU, and memory utilization while performing object detection service in a multi-channel situation. In addition, it has been proven that RAVIP can provide object detection services with 25 FPS for all 16 channels at the same time.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.163-167
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2002
Recently, owing to performance elevation of telecommunication technology, increase of wireless internet's subscriber and diffusion of wireless device, Interest about LBS (Location Based Service) which take advantage of user's location information and can receive information in concerning with user's location is increasing rapidly. So, MOMS (Moving Object Management System) that manage user's location information is required compulsorily to provide location base service. LBS of childhood such as service to find a friend need only current location, but to provide high-quality service in connection with Data Mining, CRM, We must be able to manage location information of past. In this paper, we design distributed manage system to insert and search Moving Object in a large amount. It has been consisted of CLIM (Current Location Information Manager), PLIM (Past-Location Information Manager) and BLIM (Distributed Location Information Manager). CLIM and PLIM prove performance of searching data by using spatiotemporal-index. DLIM distribute an enormous amount of location data to various database. Thus it keeps load-balance, regulates overload and manage a huge number of location information efficiently.
본 논문에서는 u-헬스케어 응용 서비스 지원을 위한 액티브 모델 기반의 서비스 컴포넌트를 제안한다. 서비스 컴포넌트는 헬스케어 응용 서비스의 개발을 지원하기 위해 기능을 세분화하여 구현하였다. 특히, 분산 객체그룹 프레임워크를 기반으로 다양한 헬스케어 홈서비스에 분산객체 기술을 이용하여 통합된 환경에서 적응형 정보 서비스를 제공하는데 중점을 두었다. 그리고 본 논문에서 제안한 서비스 컴포넌트를 헬스케어 홈 모니터링, 모바일 모니터링, 웹기반 모니터링과 같은 헬스케어 응용 서비스에 적용하여 수행 결과를 보인다. 또한 응답시간과 네트워크 부하와 시스템 부하에 대한 성능 평가 결과를 보였다.
The Naming Service is central to most common object request broker architecture(CORBA) applications. It serves as a directory for CORBA objects-the building blocks of CORBA applications. As the Windows computing environment is disseminated, the performance features of the existing CORBA is becoming of great interest. Thus, in this paper, we intend to examine some performance features of three commercially-available Naming Service implementations of CORBA in strictly Windows (NT and 98) environment.
웹 서비스 환경에서 사용자가 원하는 서비스 품질을 만족하는 경제적인 방법의 하나는 객체의 크기를 조절하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 서비스 품질로 평균 응답 시간이 임의의 임계값 이하로 주어질 때, 이 제약 조건을 만족하는 최대 객체의 크기를 구한다. 시스템이 정상 상태일 때, 라운드-로빈을 사용하는 결정 모델의 평균 응답 시간은 일반 분포를 따르는 큐잉 모델에서의 평균 응답 시간과 같아질 것으로 추론할 수 있다. 이를 기반으로 최대 객체 크기를 발견하기 위한 해석적 수식과 절차를 수립한다. 웹 트래픽은 서비스 분포로 Pareto 분포가 적합하므로 M/G(Pareto)/1 모델과 지수 분포를 사용한 M/G/1/PS를 적용하여 최대 객체의 크기를 구한다. 수치 계산을 통한 성능평가는 Pareto 분포의 형상 파라미터(shaping parameter)가 커짐에 따라 M/G(Pareto)/1 모델과 M/G/1/PS 모델의 최대 객체 크기가 같아짐을 보여준다. 본 연구의 결과는 경제적인 웹 서비스 제어를 위해 객체의 크기를 조절하는 환경에 사용될 수 있다.
We have proposed an Object-linked Broadcasting Service that displays various data related to the object onscreen. In thls paper, we describe the structure of the Object-linked Broadcasting System that will enable our proposal to be realized, and report new techniques that we have developed to create the system. We have carried out the experiment to confirm the system performance as well as execution of each technology assembling the system. We have confirmed that the performance of the system we developed satisfies the proposed specification based on user requirements and current technology.
In this paper, we propose the algorithm which solve synchronization problem happened migrating service objects. Load imbalance is occurred due to allocate different amount of load to be proposed to each node in distribute system. To solve this problem, the service objects have to be migrated from heavily loaded node to lightly loaded node. And in such a process, the synchronization problem may occur when client request a service object migrated incompletely. Therefore, we describe the environment of executing service objects, the importer/exporter/trader model compatible with migration of service objects, and appropriate migration algorithm, Finally, we analyze the conditions of problems, and propose the solution of each situations. Also, the performance advantages of using proposed algorithms are quantified through a simulation study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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