The packing, among the components comprising the gate valve, is used to sustain the air-tightness and the study on change of shape or pattern has been carried out to maximize the functions, but the study on changing the location or the size of the packing in a bid to prevent the freezing has rarely been implemented. Thus, This study is intended to evaluate the thermal strain of packing by heat transfer from territory of extremely low temperature as well as the temperature distribution to the upper part of the packing using numerical analysis method.
The packing-free piston has become widely distributed in certain branches of instrument making and precision machine building. A large number of the most diversified instruments are now being constructed on the principle of the packing-free piston like piston manometers, vacuum manometers, hydraulic machines, dynamometers. hardness measuring instruments. power indicators, hydraulic scales, and many others. In spite of the widespread application of systems with a packing-free piston, there were practically no special papers to the theory and practice of the application of such systems. This paper describes the theoretical approaching method to get the pressure distribution profile between the piston and cylinder using finite element method.
The meshing of the domain has long been the major bottleneck in performing the finite element analysis. Research efforts which are so-called meshfree methods have recently been directed towards eliminating or at least easing the requirement for meshing of the domain. In this paper, a new meshfree method for solving nonlinear boundary value problem, based on the bubble packing technique and Delaunay triangle is proposed. The method can be efficiently implemented to the problems with singularity by using formly distributed nodes.
e커머스 풀필먼트 비즈니스에서 수요예측은 매우 중요하다. 이는 고객의 온라인 주문정보를 바탕으로 풀필먼트 창고 내에서의 적정 피킹, 패킹 인력과 배송을 위한 차량의 적정규모도 산정하여 관련 비용 및 자원들 관리에 활용되기 때문이다. 특히 예측결과에 따라 인력 운영비용 및 배송에도 영향을 미치기 때문에 그 중요성이 날이 갈수록 커지고 있는 상황이다. 이런 이유로 e커머스 풀필먼트 비즈니스에 활용하기 위한 특화된 수요예측 방법이 필요하다. 본 연구에서 제안하는 멀티 조합 수요예측 기술은 풀필먼트 비즈니스에 가장 중요한 요소인 피킹과 패킹을 위한 적정 작업 인력 확보를 하고 이를 통해 안정적인 상품 출고가 가능해진다.
본 논문에서는 소프트웨어 환경에서 비트연산을 최적화 하고 DNN으로 응용하는 방법을 제안한다. 이를 위해 비트연산 최적화를 위한 패킹 함수와 DNN으로 응용을 위한 마스킹 행렬 곱 연산을 제안한다. 패킹 함수의 경우는 32bit의 실제 가중치값을 2bit로 변환하는 연산을 수행한다. 연산을 수행할 땐, 임계값 비교 연산을 통해 2bit 값으로 변환한다. 이 연산을 수행하면 4개의 32bit값이 1개의 8bit 메모리에 들어가게 된다. 마스킹 행렬 곱 연산의 경우 패킹된 가중치 값과 일반 입력 값을 곱하기 위한 특수한 연산으로 이루어져 있다. 그리고 각각의 연산은 GPU 가속기를 이용해 병렬로 처리되게 하였다. 그 결과 HandWritten 데이터 셋에 환경에서 32bit DNN 모델에 비해 약 16배의 메모리 절약을 볼 수 있었다. 그럼에도 정확도는 32bit 모델과 비슷한 1% 이내의 차이를 보였다.
본 연구는 스프링클러설비용 소방용 합성수지배관에서 누수원인으로 예측되는 과도 조임에 따른 밸브 소켓 나사부의 영향을 분석하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 밸브소켓 체결토크가 $10{\sim}130N{\cdot}m$일 때 나사부에 걸리는 응력, 변형률, 변위, Von mises stress 및 수밀용 고무패킹에 걸리는 압축응력을 예측하였으며, 이를 검증하기 위하여 토크미터를 이용한 체결토크별 접속 나사산 수, 밸브소켓과 고무패킹의 변형상태 및 수격실험을 실시하여 적정한 체결토크 값과 고무패킹 압축응력 값을 연구하였다. 본 연구 결과가 소방용 합성수지배관 누수방지를 위한 관련 규격 또는 기술기준 개정에 필요한 자료로 활용될 수 있도록 기대한다.
이전의 연구들에서 제안된 많은 색인 방법들은 저차원과 동적인 환경을 가정하고 제안되었다. 그러나 최근의 많은 데이타베이스 응용분야들은 대용량, 고차원 그리고 정적인 환경에 대한 처리를 요구하고 있다. 따라서 기존의 저차원이고 동적인 환경에서 제안되었던 색인 구축 전략들은 특히 데이타 및 공간 분할에 있어서 새로운 환경에 잘 적응하지 못한다. 본 연구에서 우리는 이러한 사실들을 지적하였고, 새로운 환경에 적응하는 색인 구축 시 적용되는 새로운 분할 전략을 성능 모델에 근거하여 제안하였다. 우리의 접근 방법은 기본적으로 정적인 환경에서 색인 구축에 사용되는 패킹이라는 기법을 적용하였다. 그리고 고차원 환경에서 질의 성능의 기대 값을 제시하는 민코프스키-합 비용모델에 대한 관찰 결과를 이용하였다. 이러한 것들에 바탕을 두어 우리는 데이타 및 공간을 균등하게 분할하는 것보다 불균등하게 분할하는 것이 좋을 것이라는 예측을 비용 모델에 대한 관찰 결과로써 도출하였다. 그리고 이러한 결과를 이용한 불균등 분할 방법과 성능 모델들을 제시하였다. 이 연구의 결론으로서 균등 분할 방법보다 불균등 분할 방법이 고차원 환경에서 더 효율적인 방법임을 성능 모델 및 실험을 통하여 보여주었다. 그리고, 어떻게 불균등하게 분할하는 것이 좋은지에 대한 명확한 계량적 기준들을 제시하였다.
최근 각광받고 있는 차량 내부 네트워크(In-Vehicle Network)의 일종인 CANopen 프로토콜은 다양한 벤더의 하드웨어 특성에 의존적인 CAN(Controller Area Network) 기반 응용 프로그램 개발의 문제점을 해결하고자 제안되었으며, 프로파일링(Profiling) 개념을 사용하여 CAN과 이의 응용 계층인 CAL(CAN Application Layer)에서 동작하는 모든 하드웨어 장치를 지원함에 따라 CAN 기반 응용 시스템의 개발 기간의 단축이 가능하다. 메시지 처리 성능(예: 최악 응답 시간)을 높이기 위해서는 CANopen 네트워크 이용률(Utilization)을 감소시킬 필요성이 있으며, 이를 위해 가능한 많은 메시지를 패킹(Packing)하여 전송함으로써, 메시지 전송 시 발생하는 메시지 프레임의 오버 헤드를 줄이는 것이 바람직하다. 이에 본 논문에서는 CAN의 응용 계층에서 동작하는 CANopen의 OB(Object Dictionary) 및 PDO(Process Data Object) 통신 서비스를 이용하는 PDO 패킹 메커니즘을 제안하였다. SAE(The Society of Automotive Engineers)에서 제공하는 벤치마크(Benchmark) 자료를 이용하여, 본 논문에서 제안한 메커니즘의 성능을 평가하였으며, 선행 연구에 비해 CANopen 네트워크 이용률이 약 10% 가량 감소하는 것을 확인하였다.
신규 및 변종 악성코드의 발생으로 모바일, IoT, windows, mac 등 여러 환경에서 악성코드 침해 공격이 지속적으로 증가하고 있으며, 시그니처 기반 탐지의 대응만으로는 악성코드 탐지에 한계가 존재한다. 또한, 난독화, 패킹, Anti-VM 기법의 적용으로 분석 성능이 저하되고 있는 실정이다. 이에 유사성 해시 기반의 패턴 탐지 기술과 패킹에 따른 파일 분류 후의 정적 분석 적용으로 기계학습 기반 악성코드 식별이 가능한 시스템을 제안한다. 이는 기존에 알려진 악성코드의 식별에 강한 패턴 기반 탐지와 신규 및 변종 악성코드 탐지에 유리한 기계학습 기반 식별 기술을 모두 활용하여 보다 효율적인 탐지가 가능하다. 본 연구 결과물은 정보보호 R&D 데이터 챌린지 2018 대회의 AI기반 악성코드 탐지 트랙에서 제공하는 정상파일과 악성코드를 대상으로 95.79% 이상의 탐지정확도를 도출하여 분석 성능을 확인하였다. 향후 지속적인 연구를 통해 패킹된 파일의 특성에 맞는 feature vector와 탐지기법을 추가 적용하여 탐지 성능을 높이는 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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