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Tang Quang Hieu,연승호(Seungho Yeon),김재민(Jaemin Kim) 한국전기전자학회 2019 전기전자학회논문지 Vol.23 No.4
자동 한국 번호판 인식 (AKLPR)은 많은 분야에서 사용된다. 이러한 응용 분야에서 ALPR은 높은 인식률과 빠른 처리 속도가 중요하다. 최근 딥러닝의 발전으로 객체 감지 및 인식의 정확도와 속도가 향상 되고 있으며, 그 결과 딥러닝이 ALPR에 적용되고 있다. 특히 합성곱신경망(Convolutional Neural Network) 기반 객체 검출기가 ALPR에 적용되었다. 이러한 ALPR은 LP 영역을 검출하는 단계와 LP 영역의 문자를 검출 및 인식하는 단계로 구분되며, 각 단계는 별도의 CNN으로 구현된다. 본 논문에서는 단일 단계 CNN으로 ALPR을 구현하는 아키텍처를 제안한다. 제안하는 방법은 높은 인식률을 유지하면서 빠른 속도로 번호판 문자를 인식한다. The Automatic Korean license plate recognition (AKLPR) is used in many fields. For many applications, high recognition rate and fast processing speed of ALPR are important. Recent advances in deep learning have improved the accuracy and speed of object detection and recognition, and CNN (Convolutional Neural Network) has been applied to ALPR. The ALPR is divided into the stage of detecting the LP region and the stage of detecting and recognizing the character in the LP region, and each step is implemented with separate CNN. In this paper, we propose a single stage CNN architecture to recognize license plate characters at high speed while keeping high recognition rate.
무선네트워크 환경에서 효율적인 스트리밍 서비스를 위한 Cross-Layer 기반의 TFRC 성능 향상 기법
김동칠(Dongchil Kim),구자헌(Jahon Koo),오승준(Seungjun Oh),연승호(Seungho Yeon),정광수(Kwangsue Chung) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.1D
최근 다양한 무선 접속 기술의 발달로 무선 인터넷을 통한 멀티미디어 스트리밍 서비스 사용이 증가하고 있다. 그러나, 무선 네트워크의 불안정한 채널 특성을 가지는 전송 지연과 손실을 발생시키고, 결과적으로 사용자의 서비스 품질 (QoS)을 저하시킨다. 이에 따라 무선 네트워크에서 멀티미디어 스트리밍서비스의 품질을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 중 신뢰성 있는 데이터 전송을 위해 사용되는 기법인 ARQ (Automatic Repeat reQuest)는 레이어2에서 무선 채널 에러로 인해 손실된 패킷을 재전송을 통해 복구한다. 그러나, 레이어2의 재전송 기법으로 인해 증가한 RTT (Round Trip Time)값을 TFRC(TCP Friendly Rate Control)의 전송률 조절 공식에 적용할 경우 TFRC의 전송 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 네트워크에서 TFRC의 전송 성능을 향상시키기 위해, Cross-Layer 기반의 새로운 RTT 측정 기법인 TFRC-NR (TFRC with New RTT)를 제안하였다. 제안한 TFRC-NR 기법은 레이어2의 재전송 기법으로 인해 증가된 지연 시간을 TFRC 송신단에서 측정된 RTT값에서 보정한다. 실험을 통해 무선 네트워크에서 제안한 기법을 적용한 TFRC의 전송 성능이 향상됨을 확인하였다.