본 논문에서는 고정점 알고리즘과 신호의 시간적 상관성을 적응 조정한 견실 알고리즘의 조합형 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙에 기초한 방법으로 빠른 분석속도와 우수한 분석성능을 얻기 위함이고, 견실 알고리즘은 시간적 상호 의존성이나 낮은 쿠토시스를 가지는 신호도 효과적으로 분석하기 위함이다. 특히 견실 알고리즘에서 경험적으로 설정되던 최대지연시간을 신호상호간의 자기상관함수를 이용하여 적응 조정되도록 함으로써 그 성능을 더욱 더 개선하였다. 제안된 독립성분분석을 500개 샘플을 가시는 4개의 신호와 $512\times512$ 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합신호와 혼합영상 각각의 분리에 적용한 결과, 고정점 알고리즘의 독립성분분석 및 고정점 알고리즘과 최대시간지연을 경험적으로 설정하는 기존의 견실 알고리즘을 단순히 조합한 독립성분분석에 비해 분리속도와 분리률에서 개선된 성능이 있음을 확인하였다. 특히 문제의 규모가 증가할수록 분석성능의 개선정도도 증가함을 확인하였다.
최근 IoT(Internet of Things)는 지속적인 연구를 통해 장소에 한정되지 않고 다양한 분야에 접목되어 활용되고 있다. 그러나 기존 IoT 시스템은 디바이스의 동작이 사용자 중심이 아닌 사용자의 주변환경을 중심으로 이루어지기 때문에 작업의 효율과 정확도가 낮은 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자 원격 제어 분석 알고리즘을 제안한다. 사용자가 원격제어를 진행하면 해당 명령을 수집하여 기기, 시간 별로 분류하여 데이터를 정렬한다. 정렬된 데이터를 기반으로 분석을 진행하여 기기들의 시간 별 동작을 도출한다. 분석의 결과를 기반으로 가정 내부의 디바이스를 동작시켜 환경을 제어한다. 이에 따라 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공함으로써 디바이스 동작의 정확도와 편의성이 증대될 것으로 사료된다.
Driftwood is one of serious problems in a river environment. In several countries, such as Indonesia, Japan, and Italy, the driftwood frequently appears in a river basin, and it can alter the channel bed, flow configuration by wood deposition and jam formation. Therefore, the studies related to driftwood have been actively conducted by many researchers to understand the mechanism of driftwood dynamics. In particular, wood motion by collision is one of the difficult issues in the numerical simulation because the calculation for wood collision requires significantly expensive calculation time due to small time step. Thus, this study conducted the numerical simulation in consideration of the wood motion by water flow and wood collision to understand the wood dynamics in terms of computation. We used the 2D (two-dimensional) depth-averaged velocity model, Nays2DH, which is a Eulerian model to calculate the water flow on the generalized coordinate. A Lagrangian type driftwood model, which expresses the driftwood as connected sphere shape particles, was employed to Nays2DH. In addition, the present study considered root wad effect by using larger diameter for a particle at a head of driftwood. An anisotropic bed friction was considered for the sliding motion dependent on stemwise, streamwise and motion directions. We particularly considered changeable draft at each particle and projection area by an angle between stemwise and flow directions to precisely reproduce the wood motions. The simulation results were compared with experimental results to verify the model. As a result, the simulation results showed good agreement with experimental results. Through this study, it would be expected that this model is a useful tool to predict the driftwood effect in the river flow.
We consider a wafer lot transfer/release planning problem from semiconductor wafer fabrication facilities to probing facilities with the objective of minimizing the deviation of workload and total tardiness of customers' orders. Due to the complexity of the considered problem, we propose a two-level hierarchical production planning method for the lot transfer problem between two parallel facilities to obtain an executable production plan and schedule. In the higher level, the solution for the reduced mathematical model with Lagrangian relaxation method can be regarded as a coarse good lot transfer/release plan with daily time bucket, and discrete-event simulation is performed to obtain detailed lot processing schedules at the machines with a priority-rule-based scheduling method and the lot transfer/release plan is evaluated in the lower level. To evaluate the performance of the suggested planning method, we provide computational tests on the problems obtained from a set of real data and additional test scenarios in which the several levels of variations are added in the customers' demands. Results of computational tests showed that the proposed lot transfer/planning architecture generates executable plans within acceptable computational time in the real factories and the total tardiness of orders can be reduced more effectively by using more sophisticated lot transfer methods, such as considering the due date and ready times of lots associated the same order with the mathematical formulation. The proposed method may be implemented for the problem of job assignment in back-end process such as the assignment of chips to be tested from assembly facilities to final test facilities. Also, the proposed method can be improved by considering the sequence dependent setup in the probing facilities.
There is an increasing frequency in the occurrence of abnormal weather phenomena such as sharp increases and decreases in temperature. Under these weather conditions, the heading time of rice changes unexpectedly, which poses problems in agriculture. Therefore, we investigated the effect of temperature on the heading response at different growth stages in rice. During the period from transplanting to heading, the plants were subjected to different temperature treatments, each for a 9-day period, to observe the heading response. For the heading date analysis, "heading date" was defined as the number of days from transplanting to the appearance of the first spikelet. We found that the influence of temperature increased in the order of rooting stage, followed by meiosis, early tillering, spikelet differentiation, and panicle initiation stage in all ecological types and cultivars. In particular, unlike the results reported previously, the effect of temperature on heading during the photo-sensitive period was very small. Meanwhile, the influence of temperature on vegetative growth response at different growth stages was not consistent with heading response. These results can be used as basic data for predicting the variation in heading date owing to temperature variation at each growth stage. In addition, we propose that the concept of day length should be included in determining the influence of temperature on the photo-sensitive period.
Recently, on-device artificial intelligence (AI) solutions using mobile devices and embedded edge devices have emerged in various fields, such as computer vision, to address network traffic burdens, low-energy operations, and security problems. Although vision transformer deep learning models have outperformed conventional convolutional neural network (CNN) models in computer vision, they require more computations and parameters than CNN models. Thus, they are not directly applicable to embedded edge devices with limited hardware resources. Many researchers have proposed various model compression methods or lightweight architectures for vision transformers; however, there are only a few studies evaluating the effects of model compression techniques of vision transformers on performance. Regarding this problem, this paper presents a performance evaluation of vision transformers on embedded platforms. We investigated the behaviors of three vision transformers: DeiT, LeViT, and MobileViT. Each model performance was evaluated by accuracy and inference time on edge devices using the ImageNet dataset. We assessed the effects of the quantization method applied to the models on latency enhancement and accuracy degradation by profiling the proportion of response time occupied by major operations. In addition, we evaluated the performance of each model on GPU and EdgeTPU-based edge devices. In our experimental results, LeViT showed the best performance in CPU-based edge devices, and DeiT-small showed the highest performance improvement in GPU-based edge devices. In addition, only MobileViT models showed performance improvement on EdgeTPU. Summarizing the analysis results through profiling, the degree of performance improvement of each vision transformer model was highly dependent on the proportion of parts that could be optimized in the target edge device. In summary, to apply vision transformers to on-device AI solutions, either proper operation composition and optimizations specific to target edge devices must be considered.
피해 자료의 부족에 따른 불확실성 뿐만 아니라 시간의 진행에 따른 불확실성을 고려하기 위하여 추계학적 확률과정을 이용하여 시간에 따른 구조물의 피해 경로를 정량적으로 추적하였다. 누적피해도와 내구년수의 분포함수를 시간의 함수로 산정하여 추계학적 확률과정을 적용할 때 주의해야 하는 중요한 특성들을 제시하였다. 특히, 본 연구에서는 추계학적 확률과정을 경사제 피복재에 적용하여 시간에 따른 누적 피해도를 추적할 수 있는 방법을 제안하였다. 확률과정의 매개변수들을 추정하기 위하여 개발된 표본경로기법을 이용하여 경사제 피복재의 시간에 따른 누적 피해도가 포화거동을 따른다는 사실이 확인되었다. 또한 누적 피해도 산정시 중요한 역할을 하는 멱함수의 지수를 정량적으로 산정하여 경사제 피복재의 누적 피해도를 시간에 따라 추적하는 것이 가능했다. 마지막으로 한계수준을 다양하게 변화시키면서 파괴확률의 거동특성을 해석하였다.
연구목적: 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 이후 교육생태계의 변화가 일어났고 소방학교 역시 대면교육을 비대면 교육으로 전환 되었다. 이로 인해 교육생(소방공무원)의 교육효과는 떨어지고 만족도 역시 낮아지고 있다. 본 연구에서 비대면 실시간 원격교육의 현 실태를 살펴보고 문제점을 보완하여 이에 맞는 교육방법, 교육내용, 교육환경 등을 개선하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 비대면 실시간 원격교육에 영향을 미치는 독립변수로 시스템 환경운영, 컴퓨터의 자기효능감, 콘텐츠(교육내용, 구조, 설계 등), 적절한 상호작용으로 구성하였고, 종속변수로는 비대면 실시간 원격교육 만족도로 선정하였다. 이러한 독립변수와 종속변수에 사이에 조절변수로 학습동기와 학습태도의 적극성을 추가 구성하였다. 연구결과: 콘텐츠가 좋고 학습동기와 학습태도의 적극적 일수록 비대면 실시간 원격교육의 학습만족도가 높아졌고, 학습동기와 학습태도의 적극성이 높아지면 컴퓨터 자기효능감도 학습만족도에 긍정적 영향을 미칠 수 있다는 결과를 도출하게 되었다. 결론: 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)으로 인한 비대면 실시간 교육만족을 높이기 위해 교육설계자 혹은 교수자는 학습동기와 학습태도의 적극성을 높일 수 있는 비대면 교육콘텐츠를 제공해야하고 비대면 교육시스템에 대한 사전교육을 통해 컴퓨터 자기효능감을 높여 학습자의 교육 만족도를 높여야 할 필요가 있다.
건설현장 영상 자동 모니터링을 목적으로 많은 연구자들이 영상분석기술을 활발히 개발하고 있다. 높은 성능의 영상분석기술을 개발하기 위해서는 다량의 고품질 학습용 이미지 데이터베이스(Database, DB)를 구축해야 한다. 하지만 기존의 학습 DB 구축 방법은 사람이 건설현장을 직접 방문하여 카메라를 설치하고 각각의 목적에 알맞은 영상을 수집하여 DB를 직접 구축하고 있기 때문에 이에 많은 비용과 시간이 요구된다. 뿐만 아니라 이 같은 사람 의존적인 방식은 건설현장의 다양한 특성을 모두 반영한 DB를 구축하는 것에 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 본 연구는 웹 크롤링(Web Crawling) 기법을 활용하여 건설현장 영상분석을 위한 학습 이미지 DB를 자동으로 구축하는 프레임워크를 제안한다. 프레임워크 검증을 위해 건설공종과 건설장비에 대한 학습 DB를 구축하여 영상분석모델을 학습 및 평가하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 건설현장 모니터링을 위한 학습용 이미지 DB를 자동으로 구축할 수 있었을 뿐만 아니라 이를 토대로 개발한 영상분석모델이 건설공종과 건설장비를 성공적으로 분류하는 것을 확인하였다. 결과적으로 기존의 방식보다 학습 DB를 구축하는 데 필요한 시간과 비용을 최소화할 수 있었다.
무선 센서 네트워크(WSN)에서 센서 노드의 위치 추정 기술 중 거리 기반의 위치 추정 기술은 거리 측정에 따라 센서 노드의 위치 추정의 정확성이 달라진다. 거리 기반의 위치 추정 기술에서 거리를 측정하는 많은 기술 중에 추가적인 장비 없이 쉽게 구현이 가능한 기술 중 하나는 수신 신호 세기이다. 그러나 수신신호세기 기반의 위치 추정 기법은 몇 가지 문제점을 고려해야 한다. 하나는 수신된 신호는 채널 환경에서 페이딩, 쉐도잉 그리고 장애물 등으로 인해서 거리 추정의 오차가 생긴다. 이로 인해서 센서 노드의 위치 추정의 정확성은 낮게 된다. 또 다른 하나는 거리 기반의 위치 추정 기술은 대부분 센서 노드에 의해서 자신의 위치를 추정한다는 것이다. 하지만 센서 노드의 한정된 배터리 용량 때문에 무선 센서 네트워크의 동작 시간이 감소하게 된다. 반면에 비콘 노드는 센서 노드보다 처리 능력과 배터리 용량이 더 높기 때문에 비콘 노드 기반 위치 추정 기법은 무선 센서 네트워크의 동작 시간을 연장 할 수 있다. 본 논문에서는 비콘 노드에서 수신 신호 세기와 전력손실지수 추정을 활용하여 센서 노드의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안함으로써 위의 문제점을 극복한다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 기법을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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