In this paper, the study on the behavior of the deformation of brittle material, such as concrete, ceramic, was peformed by comparison of Lagrangian technique and Smoothed Particle Hydrodynamics using commercial nonlinear hydrodynamic numerical program, Autodyn_2D. The effect of SPH technique was proved by investigating the behavior of material deformation, velocity profile and pressure profile.
현재의 정보검색 시스템에서 사용자는 관련 분야의 지식을 가지고 정확한 질의를 작성해야만 원하는 결과를 얻을 수 있다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 객체지향 시소러스에서의 참조 질의 조건 완화를 이용한 지능적인 질의 처리 기법을 제안한다. 참조 질의 조건 완화 기법은 객체지향 시소러스의 구조적인 특징을 이용하여 질의 조건을 일반화시킨다. 따라서 사용자는 정확한 질의를 제공하지 않아도 정확한 결과뿐만 아니라 유사하거나 관련 있는 정보를 얻을 수 있다.
OFDM 시스템 앙상블의 대역외 방사는 인접 앙상블의 수신성능에 영향을 주기 때문에 대역외 방사 완화기법의 적용은 매우 중요한 기술에 해당한다. 본 논문에서는 DAB 계열 OFDM시스템 스펙트럼의 대역외 방사 완화 기법과 관련하여 시간영역 윈도윙 방식을 적용한 대역외 방사 완화 기법 적용을 고찰하여 보았으며, 해당 기법을 T-DMB (DAB 모드-1) 및 AT-DMB 향상계층 B-모드 및 Q-모드에 대하여 적용한 결과 약 3dB 정도의 대역외 방사 완화 이득을 얻었다. 또한 BER 성능 측정에서도 해당 기법을 적용함에 따른 성능 저하가 매우 미미함을 확인하였다.
일반적으로 딥러닝 모델은 모든 라벨에 데이터 수가 균형을 이룰 때 가장 좋은 성능을 보인다. 그러나 현실에서는 특정라벨에 대한 데이터가 부족한 경우가 많으며 이로 인해 불균형 데이터 문제가 발생한다. 이에 대한 해결책으로 오버샘플링과 가중치 손실과 같은 데이터 불균형 기법이 연구되었지만 이러한 기법들은 데이터가 적은 라벨의 성능을 개선하는 동시에 데이터가 많은 라벨의 성능을 저하시키는 부작용을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 완화시키고자 어텐션 기반의 앙상블 기법을 제안한다. 어텐션 기반의 앙상블은 데이터 불균형 기법을 적용한 모델과 적용하지 않은 모델의 출력 값을 가중 평균하여 최종 예측을 수행한다. 이때 가중치는 어텐션 메커니즘을 통해 동적으로 조절된다. 그로므로 어텐션 기반의 앙상블 모델은 입력 데이터 특성에 따라 가중치를 조절할 수가 있다. 실험은 에세이 자동 평가 데이터를 대상으로 수행하였다. 실험 결과로는 제안한 모델이 데이터 불균형 기법의 부작용을 완화하고 성능이 개선되었다.
반복계산법 (iterative method)중의 하나인 파형완화법 ( Waveform Relaxation Method)을 이용하여 시간의 함수인 비선형 원자로 동역학(reactor dynamics)의 해를 병렬처리기법으로 구하였다. 파형완화법은 각 반복계산과정중에서, 먼저 전체 시스템을 작은 부시스템(subsystem)으로 나누고, 각각의 부시스템들은 주어진 각각의 시간간격(time Interval)에서 해를 독립적으로 구한다. 만약 이 기법에 맞게 효과적으로 부시스템으로 나눌 수 있다면 병렬처리기법에 잘 응용될 수 있다 본 논문에서는 파형완화법이 소개되었고, 두 종류의 원자로 동역학에 응용되었다. 결론적으로 파형완화법은 원자로 동역학에 응용될 수 있으나, 다목적 연구로에 응응한 결과는 병렬효과가 그다지 크지 않은 것으로 나타났다.
운전 중 운전자의 눈부심은 도로 상황 인식에 대해 악영향을 미치고, 운전자가 운전 중 필요로 하는 도로의 요소들을 적절히 고려할 수 있는 시간의 부재로 이어져 결국 교통사고로까지 이어질 수 있다. 본 논문에서는 자동차 운전자를 위한 단일 RGB 카메라와 스마트 필름 기반 눈부심 측정 및 완화 기법으로, RGB 카메라를 이용한 눈부심 검출 및 스마트 필름과의 연동으로 눈부심을 완화할 수 있는 기법에 대해 제안한다. 추후 본 기법으로 운전 중 다양한 원인으로 인해 발생할 수 있는 눈부심과 그에 따른 교통사고의 위험을 경감시키기 위한 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 전력선 통신의 성능을 하락시키는 임펄스 잡음을 효과적으로 완화하는 시스템 모델을 제안한다. 최근 딥 러닝이 다양한 분야에 적용되어 효과적인 성능개선을 보이고 있다. 효과적인 임펄스 잡음 완화를 위해 딥 러닝 알고리즘 중 하나인 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 기존의 시스템에 적용한다. 또한 다수의 사용자가 존재할 경우를 고려하여 연속적 간섭 제거 기법을 사용하여 다수의 사용자로부터 발생하는 임펄스 잡음을 완화시킨다. 제안한 시스템 모델을 전력선 통신에 적용하여 시뮬레이션을 하였고 비트 오류 확률 대 SNR 그래프를 통해 제안한 시스템 모델의 성능을 확인한다. 또한, 연속적 간섭 제거 기법 중 ZF와 MMSE 연속적 간섭 제거 기법, 최적의 순서를 가지는 연속적 간섭 제거 기법과 최적의 순서를 가지지 않는 연속적 간섭 제거 기법을 각각 비교하여 어떠한 기법이 더 우수한 성능을 가지는지를 확인한다.
낙관적 동시성 제어 기법의 성능은 철회율에 매우 민감하다. 재배열 기법을 이용하여 이러한 철회율을 완화시킬 수 있지만 대부분의 재배열 기법은 그래프나 히스토리를 유지하기 위한 공간적 낭비가 심하다. 이 논문에서는 브로드케스팅 기법에 기반 한 효율적인 재배열 기법을 소개한다. CBI라고 불리는 이 기법은 그래프나 히스토리를 유지하기 위한 오버헤드 없이 철회율을 완화시킨다. 성능평가를 통하여 우리가 제안하는 기법이 철회율과 필요 없는 연산을 줄인다는 것을 보여준다. 뿐만 아니라, BTS와 THS보다 제안하는 기법이 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보인다.
주문형 비디오나 원격 회의 그리고 원격 강의와 같은 멀티미디어 애플리케이션들은 비디오나 오디오와 같은 멀티미디어 트래픽을 유발한다. 이러한 멀티미디어 트래픽의 가장 큰 특성은 폭주성이다. 폭주성은 통신망의 효율을 떨어뜨리는 매우 중요한 요인이며, 따라서 폭주성에 대처할 수 있는 효율적인 대역폭 할당 정책이 통신망 관리에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 멀티캐스팅 방식의 온라인 비디오 애플리케이션에 대해서 대역폭 완화 작업이라고 불리우는 효율적이고 유용한 대역폭 할당 방안을 설계하였다. 본 논문에서 제시하는 새로운 대역폭 완화 기법은 비디오 서버에서 이미 전송된 데이타의 특성을 이용하여 대역폭 완화창의 크기를 조절하는 동적인 기법이다. 몇 가지 MPEG 트레이스들로 실험했을 때 기존의 온라인 대역폭 완화 기법과 비슷한 성능을 보이고, 특히 멀티캐스팅 방식의 온라인 비디오 서비스에 대해서는 서버의 자원 효율성을 향상시킴을 알 수 있었다. Abstract All of the multimedia applications such as VOD, teleconferencing, and tele-lecturing invoke multimedia traffic like video or audio traffic. The most important characteristic of these multimedia traffic is the burstiness property. So, bandwidth management is becoming the major part of network management. In this paper, we propose a new and efficient bandwidth management technique called bandwidth smoothing for the multicasting on-line video applications. Our bandwidth smoothing technique reduces as much of the network bandwidth required to transmit on-line video traffic as previously proposed methods, and improves the server's resource utilization especially for the multicast on-line video services.
본 연구에서는 곡선부 선로선형의 최적설계를 위해 신선건설 및 기존선 개량시 지장물의 위치에 따른 곡선반경(R)-완화곡선장$(L_t)$의 적정 범위를 간단히 결정할 수 있는 기법을 제시하였다. 또한 이를 이용하여 간단히 계산할 수 있는 프로그램을 개발하였으며 실제 예를 통한 해석을 수행하여 경우별 곡선반경-완화곡선장의 경계조건에 대한 비교 분석을 수행하였다. 본 해석기법은 곡선상 지장물의 위치에 따른 최적 $R-L_t$를 산정할 수 있으며, 경계조건의 허용범위 내에서 $R-L_t$의 범위를 조정한다면, 향후 신선 및 개량설계시 지장물 이설에 따른 높은 비용의 절감이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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