기존의 초해상도 딥러닝 기법은 모델의 깊이가 깊어지면서, 좋은 성능을 내지만 점점 더 복잡해지고 있고, 실제로 사용하는데 있어 많은 시간을 요구한다. 이를 해결하기 위해, 우리는 딥러닝 모델의 가중치를 양자화 하여 추론시간을 줄이고자 한다. 초해상도 모델은 feature extraction, non-linear mapping, reconstruction 세 부분으로 나누어져 있으며, 레이어 사이에 많은 skip-connection 이 존재하는 특징이 있다. 따라서 양자화 시 최종 성능 하락에 미치는 영향력이 레이어 별로 다르며, 이를 감안하여 강화학습으로 레이어 별 최적 bit 를 찾아 성능 하락을 최소화한다. 본 논문에서는 Skip-connection 이 많이 존재하는 MSRN 을 사용하였으며, 결과에서 feature extraction, reconstruction 부분과 블록 내 특정 위치의 레이어가 항상 높은 bit 를 가짐을 알 수 있다. 기존에 영상 분류에 한정되어 사용되었던 혼합 bit 양자화를 사용하여 초해상도 딥러닝 기법의 모델 사이즈를 줄인 최초의 논문이며, 제안 방법은 모바일 등 제한된 환경에 적용 가능할 것으로 생각된다.
In this study, we propose a piping material supply management method using CAD system. The piping materials installed in super large offshore plants have very complicated connection conditions. Therefore, it is very difficult to determine the order of receipt of a large number of installation materials. Therefore, we have developed a system that can automatically check the preparation rate of installation materials prior to the installation process. We have developed an algorithm to obtain connection information among installation items from PDMS system. We have developed an algorithm that can determine the order of installation materials to be installed using the connection information. The order of the installation material is determined by taking into account the constraint conditions for the complete installation of the piping material. We confirm the effectiveness of the developed algorithms in the operating system. This system is also used to manage installation schedules and plan the installation manpower.
현재 설치된 광섬유의 문제를 모니터링 하는데 가장 널리 사용되는 방법은 Optical Time Domain Reflectometer(OTDR)이다. OTDR는 FTTx 네트워크를 테스트하기 위해 설계된 계측기이며, 전송 손실 및 접속 손실과 같은 광섬유의 물리적 특성을 평가한다. OTDR을 이용하여 광로상의 문제점을 정확히 파악하기 위해서는 Spatial resolution을 높이는 것이 중요하다. 펄스폭이 두 반사체 사이의 거리 두 배보다 작을 때는 두 반사체에서 반사되는 신호는 상호간에 겹침 없이 반사되므로 반사되는 신호의 구분이 가능하지만 펄스폭이 두 반사체 사이의 거리 두 배보다 클 때에는 두 반사 펄스가 겹쳐져 반사되는 신호가 구분되지 못한다. 이와 같은 한계를 극복하기 위해서 본 논문에서는 초 분해능 알고리즘을 적용하여 Spatial resolution 향상 방법을 제안하였으며, 시뮬레이션 결과, 초 분해능 알고리즘 적용 시에 분해능이 향상 되어 이벤트 구간을 더 정밀하게 분석할 수 있었다.
Toghroli, Ali;Nasirianfar, Mohammad Sadegh;Shariati, Ali;Khorami, Majid;Paknahad, Masoud;Ahmadi, Masoud;Gharehaghaj, Behnam;Zandi, Yousef
Steel and Composite Structures
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제36권2호
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pp.213-228
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2020
Shape Memory Alloys (SMAs) are new materials used in various fields of science and engineering, one of which is civil engineering. Owing to their distinguished capabilities such as super elasticity, energy dissipation, and tolerating cyclic deformations, these materials have been of interest to engineers. On the other hand, the connections of a steel structure are of paramount importance because of their vulnerabilities during an earthquake. Therefore, it is indispensable to find approaches to augment the efficiency and safety of the connection. This research investigates the behavior of steel connections with extended end plates equipped hybridly with 8 rows of high strength bolts as well as Nitinol superelastic SMA bolts. The connections are studied using component method in dual form. In this method, the components affecting the connections behavior, such as beam flange, beam web, column web, extended end plate, and bolts are considered as parallel and series springs according to the Euro-Code3. Then, the nonlinear force- displacement response of the connection is presented in the form of moment-rotation curve. The results obtained from this survey demonstrate that the connection has ductility, in addition to its high strength, due to high ductility of SMA bolts.
To investigate the seismic performance of long-span partially earth-anchored cable-stayed bridge, a super long-span partially earth-anchored cable-stayed bridge scheme with main span of 1400m is taken as example, structural response of the bridge under E1 seismic action is investigated numerically by the multimode seismic response spectrum and time-history analysis, seismic behavior and also the effect of structural geometric nonlinearity on the seismic responses of super long-span partially earth-anchored cable-stayed bridges are revealed. The seismic responses are also compared to those of a fully self-anchored cable-stayed bridge with the same main span. The effects of structural parameters including the earth-anchored girder length, the girder width, the girder depth, the tower height to span ratio, the inclination of earth-anchored cables, the installation of auxiliary piers in the side spans and the connection between tower and girder on the seismic responses of partially ground-anchored cable-stayed bridges are investigated, and their reasonable values are also discussed in combination with static performance and structural stability. The results show that the horizontal seismic excitation produces significant seismic responses of the girder and tower, the seismic responses of the towers are greater than those of the girder, and thus the tower becomes the key structural member of seismic design, and more attentions should be paid to seismic design of these sections including the tower bottom, the tower and girder at the junction of tower and girder, the girder at the auxiliary piers in side spans; structural geometric nonlinearity has significant influence on the seismic responses of the bridge, and thus the nonlinear time history analysis is proposed to predict the seismic responses of super long-span partially earth-anchored cable-stayed bridges; as compared to the fully self-anchored cable-stayed bridge with the same main span, several stay cables in the side spans are changed to be earth-anchored, structural stiffness and natural frequency are both increased, the seismic responses of the towers and the longitudinal displacement of the girder are significantly reduced, structural seismic performance is improved, and therefore the partially earth-anchored cable-stayed bridge provides an ideal structural solution for super long-span cable-stayed bridges with kilometer-scale main span; under the case that the ratio of earth-anchored girder length to span is about 0.3, the wider and higher girder is employed, the tower height-to-span ratio is about 0.2, the larger inclination is set for the earth-anchored cables, 1 to 2 auxiliary piers are installed in each of the side spans and the fully floating system is employed, better overall structural performance is achieved for long-span partially earth-anchored cable-stayed bridges.
2050년이 되면 현재 거론되고 있는 제4차 산업혁명의 기술들이 고도로 성숙되어 인류 문명의 전환기를 맞게 될 것이다. 이 중에서 가장 획기적인 기술은 인공지능, 로봇, 가상현실, 초연결 네트워크 등일 것이다. 이 기술들은 인간의 삶 뿐 아니라 전장의 모습도 크게 변모시킬 것이다. 따라서 2050년 육군은 이러한 기술을 융·복합시킨 초지능·초연결 기반의 신개념 무기체계를 개발하는데 모든 역량을 집중해야 한다.
본 연구에서는 U-Net, 잔차 신경망, 서브 픽셀 컨볼루션을 기반으로 새로운 초해상도 신경망을 제안한다. U-Net의 최대 풀링으로 인해 세부적인 정보의 손실이 일어나는 것을 막기 위해 서브 픽셀 컨볼루션을 활용한 다운 샘플링 그리고 연결을 제안한다. 이는 필터 안의 최대 값만으로 새로운 피처맵을 만드는 최대 풀링과 다르게 필터 안의 모든 픽셀을 사용한다. 2×2 크기의 필터가 지나가면서 왼쪽 위, 오른쪽 위, 왼쪽 아래, 오른쪽 아래의 픽셀들로만 이루어진 피처맵을 만든다. 이를 통해 크기가 절반이 되고, 피처맵이 개수가 4배가 된다. 그리고 연산량을 줄이기 위해 두 가지 방법을 제안했다. 첫 번째는 U-Net의 업 컨볼루션 대신 연산량이 없고, 성능이 더 좋은 서브 픽셀 컨볼루션을 사용한다. 두 번째는 U-Net의 연결 층 대신 두 피처 맵을 더하는 층을 사용한다. 밴치 마크 데이터 세트로 실험한 결과 스케일 2의 set5 데이터를 제외하고 모든 스케일 및 벤치마크 데이터 세트에서 더 나은 PSNR 값을 보여주고, 국소부위의 패턴을 명확하게 표현할 수 있었다.
매우 제한된 전송 대역을 이용하여 비디오 데이터를 전송해야 하는 필요성은, 광대역을 통한 비디오 서비스가 활성화되어 있는 현 시점에서도 꾸준히 존재한다. 본 논문에서는 초협대역 네트워크를 통한 저해상도 비디오 전송을 위해, 공간 확장형 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크에서 기본 계층의 부호화된 프레임을 심층 신경망 기반 초해상화 기법을 이용하여 업스케일링 하여 향상 계층 부호화 시에 예측 영상으로 활용하여 부호화 효율을 높이는 방법을 제안한다. 기존의 스케일러블 HEVC (High efficiency video coding) 표준에서는 고정된 필터로 업스케일링을 하는데 비해, 본 논문에서는 초해상화 수행을 위해 학습된 심층신경망을 기존의 고정 업스케일링 필터를 대체하여 적용하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 스킵 연결과 잔차 학습 기법 등이 적용된 심층 콘볼루션 신경망 구조를 제안하고, 비디오 코딩 프레임워크의 실제 응용 상황에 맞추어 학습시켰다. 입력 해상도가 $352{\times}288$이고 프레임율이 8fps인 영상을 110kbps로 부호화 하는 응용 상황에서, 기존의 스케일러블 HEVC 프레임워크에 비해 제안하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크의 화질이 더 높고 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.
오토인코더의 데이터 복원(Output result) 기능을 이용한 노이즈 제거 및 초해상도와 같은 연구가 진행되는 가운데 오토인코더의 차원 축소 기능을 이용한 클러스터링의 성능 향상에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 오토인코더를 이용한 클러스터링 기능과 데이터 복원 기능은 모두 동일한 학습을 통해 성능을 향상시킨다는 공통점이 있다. 본 논문은 이런 특징을 토대로, 데이터 복원 성능이 뛰어나도록 설계된 오토인코더 모델이 클러스터링 성능 또한 뛰어난지 알아보기 위한 실험을 진행했다. 데이터 복원 성능이 뛰어난 오토인코더를 설계하기 위해서 스킵연결(Skip connection) 기법을 사용했다. 스킵연결 기법은 기울기 소실(Vanishing gradient)현상을 해소해주고 모델의 학습 효율을 높인다는 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 데이터 복원 시 손실된 정보를 보완해 줌으로써 데이터 복원 성능을 높이는 효과도 가지고 있다. 스킵연결이 적용된 오토인코더 모델과 적용되지 않은 모델의 데이터 복원 성능과 클러스터링 성능을 그래프와 시각적 추출물을 통해 결과를 비교해 보니, 데이터 복원 성능은 올랐지만 클러스터링 성능은 떨어지는 결과를 확인했다. 이 결과는 오토인코더와 같은 신경망 모델이 출력된 결과 성능이 좋다고 해서 각 레이어들이 데이터의 특징을 모두 잘 학습했다고 확신할 수 없음을 알려준다. 마지막으로 클러스터링의 성능을 좌우하는 잠재변수(latent code)와 스킵연결의 관계를 분석하여 실험 결과의 원인에 대해 파악하였고, 파악한 결과를 통해 잠재변수와 스킵연결의 특징정보를 이용해 클러스터링의 성능저하 현상을 보완할 수 있다는 사실을 보였다. 이 연구는 한자 유니코드 문제를 클러스터링 기법을 이용해 해결하고자 클러스터링 성능 향상을 위한 선행연구이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2143-2159
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2011
The hybrid architecture of content delivery networks (CDN) and peer-to-peer overlay networks (P2P) is a promising technology enables effective real-time streaming services. It complements the advantages of quality control and reliability in a CDN, and the scalability of a P2P system. With real-time streaming services, however, high connection setup and media delivery latency are becoming the critical issues in deploying the CDN-P2P system. These issues result from biased peer selection without location awareness or content awareness, and can lead to significant service disruption. To reduce service disruption latency, we propose a group-based CDN-P2P hybrid architecture (iCDN-P2P) with a location/content-aware selection of peers. Specifically, a SuperPeer network makes a location-aware peer selection by employing a content addressable network (CAN) to distribute channel information. It also manages peers with content awareness, forming a group of peers with the same channel as the sub-overlay. Through a performance evaluation, we show that the proposed architecture outperforms the original CDN-P2P hybrid architecture in terms of connection setup delay and media delivery time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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