• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.170-172
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• 2012

실시간 시스템(real-time system)은 논리적 연산을 일정한 시간적 제약 하에서 수행하는 시스템이다. 시간적 제약을 충족하도록 주기적 태스크(periodic task)를 스케줄(schedule)할 때 일반적으로 태스크 오프셋(initial offset)이 0 이거나 고정된 것으로 가정한다. 그러나 오프셋에 약간의 유연성을 허용함으로써 태스크들의 평균 응답 시간을 줄일 수도 있다. 이 논문에서는 주기적 태스크의 오프셋을 주어진 허용 범위 안에서 선택하여 평균 응답 시간(response time)을 최적화할 수 있음을 보이고, 임의의 태스크 집합에 대하여 최적 오프셋이 존재하는 좁은 범위를 제시한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.337-342
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• 2012

This paper presents performance evaluation of real-time mechanisms for real-time embedded linux. First, we presents process for implementing open-source real-time embedded linux namely RTAI and Xenomai. These are real-time extensions to linux kernel and we implemented real-time embedded linux over the latest linux kernel. Measurements of executions of real-time mechanisms for each distribution are performed to give a quantitative comparison. Performance evaluations are conducted in kernel space about repeatability of periodic task, response time of Semaphore, FIFO, Mailbox and Message queue in terms of inter-task communication for each distribution. These rules can be helpful for deciding which real-time linux extension should be used with respect to the requirements of the real-time applications.

• 대한산업공학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-22
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• 1997

Learning control refers to controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this specific task. In a previous work, the authors presented a theory of indirect decentralized learning control based on use of indirect adaptive control concepts employing simultaneous identification and control. This paper extends these results to apply to the indirect repetitive control problem in which a periodic (i.e., repetitive) command is given to a control system. Decentralized indirect repetitive control algorithms are presented that have guaranteed convergence to zero tracking error under very general conditions. The original motivation of the repetitive control and learning control fields was learning in robots doing repetitive tasks such as on an assembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the desired trajectory. Decentralized repetitive control is natural for this application because the feedback control for link rotations is normally implemented in a decentralized manner, treating each link as if it is independent of the other links.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.59-61
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• 2004

Researches about scheduling distributed real-time systems have some weak points, not scheduling both sporadic and periodic tasks and messages or being unable to guaranteeing the end-to-end constraints due to omitting precedence relations between sporadic tasks. This paper describes the application model of sporadic tasks with precedence constraints in a distributed real-time system. It is shown that existing scheduling methods such as Rate Monotonic scheduling are not proper to be applied to the system having sporadic tasks with precedence constraints. So this paper proposes an end-to-end laxity-based priority assignment algorithm which considers the practical laxity of a task and allocates a proper priority to a task.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.79-82
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• 2002

In this paper, we propose an adaptive repetitive control algorithm for the system the task of which is repetitive. The feedforward controller in the repetitive control system is modified by using the system parameter identifier in order to improve the convergence characteristics. The proposed algorithm is applied to the tracking control of a linear BLDC motor to which a periodic reference input is applied. It is illustrated by simulation results that the proposed adaptive repetitive control method yields better control performance than existing repetitive control even when modeling errors exist.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.1820-1831
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• 2011

본 논문에서는 제한된 에너지 자원을 사용하는 센서 노드에서 실시간 및 비실시간 태스크의 실행이 요구되는 경우, 효율적인 전력 소비와 실시간 태스크의 마감시한 보장 및 비실시간 태스크의 향상된 평균 응답 시간을 제공하는 혼합 태스크 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안한 혼합 태스크 스케줄링 기법은 기존 EDF 기반 DVS 스케줄링 기법, FIFO 기반 TinyOS 스케줄링 기법과 태스크 클러스터링 기반의 비선점형 실시간 스케줄링 기법과 성능을 비교하여 그 우수성을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제17A권6호
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• pp.259-264
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• 2010

다중 프로세서 상의 공유 자원을 포함하는 태스크를 스케줄링 하는데 있어서 마감 시간을 기준으로 스케줄링 하는 EDF (Earliest Deadline First) 를 그대로 적용한 GEDF (Global EDF) 알고리즘은 공유 자원을 가지는 태스크에 대한 처리가 없어서 스케줄링 성공률이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 공유 자원을 포함하는 태스크를 위해 태스크를 공유 자원을 접근하는 임계영역을 포함하는 부분과 그렇지 않은 부분으로 각각 나누어 개별적인 마감 시간을 부여해 처리하는 EDFP (Earliest Deadline First with Partitioning) 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 평가 결과 공유 자원을 포함하는 태스크들에 대하여 EDFP는 시스템 이용률이 높아지고 프로세서의 개수가 많이 질수록 GEDF 보다 나은 성능을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권5호
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• pp.506-517
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• 2000

분산 실시간 시스템에서 선행 태스크의 완료에 의해 활성화되는 태스크는 활성화 지터를 갖는 주기적 태스크로 모델링될 수 있다. 태스크의 활성화 지터는 선행 태스크의 최악과 최선 응답사간의 차로 정의된다. 기존의 방법은 최선 응답사간을 실제보다 훨씬 작은 값으로 가정하기 때문에, 활성화 지터와 낮은 우선순위를 갖는 태스크들의 최악 응답시간이 과대평가된다. 본 논문은 최선 응답사간을 보다 정확하게 산정하고 활성화 지터의 한계를 줄이기 위해 새로운 최선 응답시간 분석기법을 제안한다. 제안된 기법은 태스크들간의 상대적 위상을 고려하여 최선 응답시간을 구한다. 활성화 지터의 정확한 분석은 다른 태스크들의 최악 응답시간을 감소시키고 스케쥴가능성을 증가시킨다. 모의실험의 결과는 제안된 분석 기법이 최선 응답시간과 최악 응답시간의 정확도를 각각 최대 40%와 6%로 개선함을 보여 준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.378-389
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• 1999

분산 실시간 시스템에서 타스크들은 여러 개의 서브 타스크들로 분할되어지고 그들의 실시간 특성들에 따라 병렬로 실행되지만, 이러한 서브 타스크들의 마감시간 분실을 최소화하면서 타스크 마감시간을 서브 타스크에 할당하는 최적의 해를 얻기란 어렵다. 본 논문에서는 주기적 타스크들의 통신시간과 수행시간을 이용해서 각 서브 타스크들의 속성에 따라 마감시간을 할당하는 알고리즘을 제시한다. 또한, 처리기들간의 통신시간을 고려한 처리기 사상 알고리즘과 서브 타스크들간의 통신시간을 개선하기 위해 동일한 처리기에 할당하는 효율적인 중복 알고리즘을 제시한다 결과적으로 FUTD(Fully connected, Unbounded Task Duplication) 알고리즘에 효율적인 실시간 특성을 적용함으로써 IPC(Inter-Processor Communication) 시간을 줄이고 유휴 처리기를 이용해서 평균 처리기 이용률을 개선하였다