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고속 해상 객체 분류를 위한 양자화 적용 기반 CNN 딥러닝 모델 성능 비교 분석
이성주 ( Seong-ju Lee ),이효찬 ( Hyo-chan Lee ),송현학 ( Hyun-hak Song ),전호석 ( Ho-seok Jeon ),임태호 ( Tae-ho Im ) 한국인터넷정보학회 2021 인터넷정보학회논문지 Vol.22 No.2
최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가 될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다. As artificial intelligence(AI) technologies, which have made rapid growth recently, began to be applied to the marine environment such as ships, there have been active researches on the application of CNN-based models specialized for digital videos. In E-Navigation service, which is combined with various technologies to detect floating objects of clash risk to reduce human errors and prevent fires inside ships, real-time processing is of huge importance. More functions added, however, mean a need for high-performance processes, which raises prices and poses a cost burden on shipowners. This study thus set out to propose a method capable of processing information at a high rate while maintaining the accuracy by applying Quantization techniques of a deep learning model. First, videos were pre-processed fit for the detection of floating matters in the sea to ensure the efficient transmission of video data to the deep learning entry. Secondly, the quantization technique, one of lightweight techniques for a deep learning model, was applied to reduce the usage rate of memory and increase the processing speed. Finally, the proposed deep learning model to which video pre-processing and quantization were applied was applied to various embedded boards to measure its accuracy and processing speed and test its performance. The proposed method was able to reduce the usage of memory capacity four times and improve the processing speed about four to five times while maintaining the old accuracy of recognition.
Conceptual Design of PLS-II Control System for PLS
J.C. Yoon(윤종철),J.W. Lee(이진원),E.H. Lee(이은희),H.G Ha(하기만),J.M. Kim(김재명),S.J. Park(박성주),K.R. Kim(김경렬) 대한전기학회 2009 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2009 No.7
PLS(Pohang Light Source) will begin the PLS-Ⅱ project that has been funded by the KOREA Government in order to further upgrade the PLS which has operated since 1992. The control system of the PLS-II has distributed control architecture, with two layers of hierarchy; operator interface computer (OIC) layer and machine interface computer (MIC) layer. The OIC layer is based on SUN workstation with UNIX. A number of PC-based consoles allow to remotely operating the machine from the control room. PC-based consoles use the Linux or Windows operation system. Similar consoles in the experimental hall are used to control experiments. The MIC layer is directly interfaced to individual machine devices for low-level data acquisition and control. MIC layer is based on VMEbus standard with vxWorks real-time operating system. Executable application software modules are downloaded from host computers at the system start-up time. The MIC's and host computers are linked through Ethernet network. It should enable the use of hardware and software already developed for specific light source requirements. The core of the EPICS (Experimental Physics and Industrial Control System)[1] has been chosen as the basis for the control system software.
김자연,박성주,문영부,권민기,Kim, J.Y.,Park, S.J.,Moon, Y.B.,Kwon, M.K. 한국진공학회 2011 Applied Science and Convergence Technology Vol.20 No.4
본 논문은 고휘도 발광소자의 특성을 높이기 위한 p-GaN 박의 홀농도 향상을 연구하였다. 우리는 metal organic chemical vapor deposition 법을 이용하여 Antimony (Sb)가 p-GaN의 홀농도 향상에 도움을 주는 것을 확인하였다. Atomic force microscope 측정을 통해 Sb가 계면활성제처럼 역할을 함으로써 p-GaN의 2차원 성장이 촉진됨을 알 수 있었다. 또한 X-ray diffraction 결과 [002] 면과 [102] 면의 반폭치가 Sb 도핑과 함께 줄어드는 것을 통해 Edge과 Screw 전위의 감소와 photoluminescence 결과에서 450~500 nm 청색 파장 영역에서 발광의 세기가 현저히 줄어드는 것으로 보아 질소 공극이 감소되는 것이 홀농도 향상의 주된 원임임을 알 수 있었다. Trimethylantimony가 10 ${\mu}mol/min$일 때 홀농도는 최대가 되었고 그때 홀농도는 $5.4{\times}10^{17}cm^{-3}$이었다. The role and effect of Sb surfactant on structure and properties of p type gallium nitride (GaN) epilayers have been investigated. It was found that there was a increase of hole concentration with Sb surfactant, compared to typical Mg-doped p-GaN. The structural and optical quality of p-GaN epilayers were accessed by x-ray diffraction, photoluminescence and atomic force microscope measurements. The results clearly show that the increase in hole concentration with Sb surfactant can be resulted from decrease in the dislocations and nitrogen point defects.
TMS320C67x 기반 병렬신호처리시스템의 설계와 성능분석
박준석(J. S. Park),전창호(C. H. Jeon),박성주(S. J. Park),이동호(D. H. Lee),오원천(W. C. Oh),한기택(K. T. Han) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1A
본 논문에서는 고속신호처리를 위한 TMS320C67x 기반 병렬신호처리시스템의 구조를 제안하고 성능을 분석한다. 특히 신호처리부의 보드회로를 메모리의 구성 및 그에 따른 버스연결 방식 면에서 서로 다른 네 가지의 모델로 제안하고, 신호처리 분야의 대표적인 연산이 2D FFT를 사용하여 성능을 비교 · 분석한다. 이를 위하여 제안하는 시스템 상에서 2D FFT를 병렬로 처리할 수 있는 여러 가지의 방식을 제시하고, 네 가지 보드 모델의 지역메모리의 사용, 프로세서간 통신, 그리고 보드간 통신에 소요되는 시간을 척도로 하여 성능을 비교한다. 성능분석 결과 어느 한 모델이 절대적으로 우월하게 나타나지는 않았으나 시간적인 면에서의 성능과 구현 할 경우의 하드웨어 복잡도를 종합적으로 고려할 때 지역메모리와 공유메모리를 함께 가지고 있는 모델이 가장 바람직하다는 결론을 얻었다.