본 논문에서는 고속 인터페이스 비트오류율(BER, Bit Error Rate)의 수학적 모델을 기반으로, 간단하고 정확하게 시간마진을 추정할 수 있는 '선형 근사화 추정법(linear approximation method)'을 제안하였다. 기존의 Q-factor를 이용한 추정법과 제안한 선형 근사화 추정법을 이용하여 $10^{-13}$ 이하의 BER을 얻기 위한 시간마진을 추정한 결과는 실측한 값과 비교할 때 약 0.03UI 정도의 작은 오차를 갖는다. 이 중 선형 근사화를 이용한 가속 자가내장측정법(built-in self test)을 내부 BERT(BER Tester)를 포함한 하드웨어로 구현하였다. 3Gbps, 95% 신뢰 수준에서 $10^{-13}$ BER 기준의 시간마진을 직접 측정하는데 소요되는 시간이 약 5.6시간인데 반해, 가속 자가내장측정법은 0.6초 이내에 유사한 정확도로 시간마진을 추정한다. 시간마진 추정치는 시간마진을 내부 BERT로 직접 측정한 값과 0.045UI 이하의 작은 오차를 보였다.
개방형 소프트웨어의 사용은 하루가 다르게 증가하고 있는 추세이다. 이렇게 개방형 소프트웨어의 사용이 증가함에도 불구하고 개방형 소프트웨어의 품질에 관한 문제의 중요성은 충분히 고려되지 못하고 있다. 그리고 기존 개방형 소프트웨어의 평가모델로 사용되고 있는 기존 평가모델을 살펴보면 정량화 수준이 미흡하고 평가자의 주관이 개입될 수 있는 소지가 있고 명확한 평가방법이 공개되지 않아 실질적으로 적용하기에 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 평가자에 의해 좌우되지 않는 일관성 있는 정량화된 기준과 평가정보 획득의 자동화를 고려한 신속한 평가 가능성 제고 할 수 있는 평가기준을 구축하였다. 구축된 품질평가 모델은 개방형 소프트웨어의 품질을 평가하고 향상시키는데 중요한 역할을 하게 된다.
파워셸은 닷넷 프레임워크를 기반에 둔, 커맨드 라인 셸이자 스크립트 언어로, 그 자체가 가진 다양한 기능 외에도 윈도우 운영체제 기본 탑재, 코드 은닉 및 지속의 수월함, 다양한 모의 침투 프레임워크 등 공격 도구로서 여러 이점을 가지고 있다. 이에 따라 파워셸을 이용하는 악성코드가 급증하고 있으나 기존의 악성코드 탐지 기법으로 대응하기에는 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 파워셸에서 실행되는 명령들을 관찰할 수 있는 개선된 모니터링 기법과, Convolutional Neural Network(CNN)을 이용해 명령에서 특징을 추출하고 실행 순서에 따라 Recurrent Neural Network(RNN)에 전달하여 악성 여부를 판단하는 딥 러닝 기반의 분류 모델을 제안한다. 악성코드 공유 사이트에서 수집한 파워셸 기반 악성코드 1,916개와 난독화 탐지 연구에서 공개한 정상 스크립트 38,148개를 이용하여 제안한 모델을 5-fold 교차 검증으로 테스트한 결과, 약 97%의 True Positive Rate(TPR)와 1%의 False Positive Rate(FPR)로 모델이 악성코드를 효과적으로 탐지함을 보인다.
본 연구에서는 수전해용 ionomer의 분자동역학 전산모사 모델 제작을 위하여, 과량의 물 분자가 존재하는 수전해 시스템의 특성을 반영한 ionomer 모델을 제작한 후, 기존 연료전지용 전해질막 전산모사 조건에 맞춰 제작한 ionomer 모델과 비교하였다. 최종적으로 얻어진 모델은 과불소계 ionomer의 중요 특징 중 하나인 명확한 상분리 및 수화채널이 관찰되었으며, 과량의 물 및 높은 운전 온도 조건에서도 물에 녹지 않고 안정된 구조를 나타내었다. 제조된 ionomer 모델에서는 과량의 물분자로 인한 이온 희석 효과로 이온 전달 성능 감소가 나타났으며, 반대로 수소 기체의 투과는 더 증가할 것으로 분석되었다. 따라서 이러한 수전해 시스템의 특성을 반영한 수전해용 ionomer 분자 구조 설계 전략이 필요하고, 분자동역학 전산모사 연구 시에도 이를 감안한 수전해용 ionomer 모델 제작이 필요하다.
Optimization of existing processes becomes more important than the past as environmental problems and concerns about energy savings stand out. When we can model a process mathematically, we can easily optimize it by using the model as constraints. However, modeling is very difficult for most chemical processes as they include numerous units together with their correlation and we can hardly obtain parameters. Therefore, optimization that is based on the process models is, in turn, hard to perform. Especially, f3r unknown processes, such as bioprocess or microelectronics materials process, optimization using mathematical model (first principle model) is nearly impossible, as we cannot understand the inside mechanism. Consequently, we propose a few optimization method using empirical model evolutionarily instead of mathematical model. In this method, firstly, designing experiments is executed fur removing unecessary experiments. D-optimal DOE is the most developed one among DOEs. It calculates design points so as to minimize the parameters variances of empirical model. Experiments must be performed in order to see the causation between input variables and output variables as only correlation structure can be detected in historical data. And then, using data generated by experiments, empirical model, i.e. response surface is built by PLS or MLR. Now, as process model is constructed, it is used as objective function for optimization. As the optimum point is a local one. above procedures are repeated while moving to a new experiment region fur finding the global optimum point. As a result of application to the pulp digester benchmark model, kappa number that is an indication fur impurity contents decreased to very low value, 3.0394 from 29.7091. From the result, we can see that the proposed methodology has sufficient good performance fur optimization, and is also applicable to real processes.
Generally, beam-column joints are taken into account as rigid in assessment of seismic performance of reinforced concrete (RC) structures. Experimental and numerical studies have proved that ignoring nonlinearities in the joint core might crucially affect seismic performance of RC structures. On the other hand, to improve seismic behaviour of such structures, several strengthening techniques of beam-column joints have been studied and adopted in practical applications. Among these strengthening techniques, the application of FRP materials has extensively increased, especially in case of exterior RC beam-column joints. In current paper, to simulate the inelastic response in the core of RC beam-column joints strengthened by FRP sheets, a practical joint model has been proposed so that the effect of FRP sheets on characteristics of an RC joint were considered in principal tensile stress-joint rotation relations. To determine these relations, a combination of experimental results and a mechanically-based model has been developed. To verify the proposed model, it was applied to experimental specimens available in the literature. Results revealed that the model could predict inelastic response of as-built and FRP strengthened joints with reasonable precision. The simple analytic procedure and the use of experimentally computed parameters would make the model sufficiently suitable for practical applications.
Unexpected postoperative changes, such as growth in rib hump and shoulder unbalance, have been occasionally reported after corrective surgery for scoliosis. However there has been neither experimental data fer explanation of these changes, nor the suggestion of optimal correction method. Therefore, the numerical study was designed to investigate the post-operative changes of vertebral rotation and rib cage deformation after the corrective surgery of scoliosis. A mathematical finite element model of normal spine including rib cage, sternum, both clavicles, and pelvis was developed with anatomical details. In this study, we also developed a special program which could convert a normal spine model to a desired scoliotic spine model automatically. A personalized skeletal deformity of scoliosis model was reconstructed with X-ray images of a scoliosis patient from the normal spine structures and rib cage model. The geometric mapping was performed by translating and rotating the spinal column with an amount analyzed from the digitized 12 built-in coordinate axes in each vertebral image. By utilizing this program, problems generated in mapping procedure such as facet joint overlapping, vertebral body deformity could be automatically resolved.
A three water-intake structure designed to built along the right bank of the Missouri River near Chesterfield, Missouri was model-tested at an undistorted scale of 1:5. Although the discharge capacity of each of six pumps to be installed is only 21,000 gpm, the model indicated strong flow circuation and unstable free-surface conditions as flow entered the two-pump bay through a narrow sluice opening at an angle. Strong free-surface vartices were also observed in the model. The sump modifications developed in the study included an array of baffle bars, a perforated plate, floor splitters, and floor-corner fillets. The solutions developed in this study could be applied to other pump sumps with multiple pump units.
This paper describes a model based fault detection algorithm for an Advanced ESC System which consists of Hydraulic Control Unit (HCU) with built-in wheel pressure sensors. Advanced ESC System can be used for various value-added functions such as Stop & Go Function and Regenerative Brake Function. Therefore, HCU must have a reliable fault detection. Due to the huge amount of sensor signals, existing specific sensor based fault detection of HCU cannot guarantee the safety of vehicle. However, proposed algorithm dose not require the sensors. When model based fault detection algorithm detects severe failures of the HCU, it warns the driver in advance to prevent accidents due to the failures. For this purpose, a mathematical model is developed and validated in comparison to actual data. Simulation results and data acquired from an actual system are compared with each other to obtain the information needed for the fault detection process.
The model tests were conducted to assess the behavior characteristics of geogrid reinforced earth walls according to various surcharge loads and reinforcement spacing. The models were built in the box having dimension, 100cm tall, 140cm long, and 100cm wide. The reinforcement used was geogrid(tensile strength 2.26t/m). Decomposed granite soil(ML) was used as a backfill material. The LVDTs were installed on the model retaining walls to obtain the displacements of the facing. In the results, the maximum displacement of facing and tensile strain of geogrid was measured at 0.7H(H is wall height) from the bottom of reinforced wall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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