KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.335-352
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2023
When solving multi-objective optimization problems, the blindness of the evolution direction of the population gradually emerges with the increase in the number of objectives, and there are also problems of convergence and diversity that are difficult to balance. The many- objective optimization problem makes some classic multi-objective optimization algorithms face challenges due to the huge objective space. The sine cosine algorithm is a new type of natural simulation optimization algorithm, which uses the sine and cosine mathematical model to solve the optimization problem. In this paper, a knee-driven many-objective sine-cosine algorithm (MaSCA-KD) is proposed. First, the Latin hypercube population initialization strategy is used to generate the initial population, in order to ensure that the population is evenly distributed in the decision space. Secondly, special points in the population, such as nadir point and knee points, are adopted to increase selection pressure and guide population evolution. In the process of environmental selection, the diversity of the population is promoted through diversity criteria. Through the above strategies, the balance of population convergence and diversity is achieved. Experimental research on the WFG series of benchmark problems shows that the MaSCA-KD algorithm has a certain degree of competitiveness compared with the existing algorithms. The algorithm has good performance and can be used as an alternative tool for many-objective optimization problems.
In this paper, a nonlinear numerical method to solve the large deflection problem is introduced. And the non-dimensional load-deflection behavior of functionally graded carbon nanotube-reinforced composite (FG-CNTRC) plates is parametrically investigated. The large deflection problem is formulated according to the von Kármán nonlinear theory and the (1,1,0)* hierarchical model, and it is approximated by 2-D natural element method (NEM). The shear locking phenomenon is suppressed by the selectively reduced integration method. The nonlinear matrix equations are solved by combining the incremental loading scheme and the Newton-Raphson iteration method. The proposed method is validated from the benchmark experiments, where the propose method shows an excellent agreement with the reference methods. The nonlinear behavior of FG-CNTRC plates is evaluated in terms of the non-dimensional load-deflection curve, and it is parametrically investigated with respect to the existence/non-existence and gradient pattern of CNTs, the width-to-thickness and aspect ratios of plates and the type of boundary conditions. The non-dimensional central deflection is significantly reduced when CNTs and added, and it decreases with the volume fraction of CNTs. But, it shows a uniform increase in proportion to the width-to-thickness and aspect ratios. Both the gradient pattern of CNTs and the type of boundary conditions do also show the remarkable effects.
This paper studies the static stability of an axially graded column with the power-law gradient varying along the axial direction. For a nonhomogeneous column with one end linked to a rotational spring and loaded by a compressive force, respectively, an Euler problem is analyzed by solving a boundary value problem of an ordinary differential equation with varying coefficients. Buckling loads through the characteristic equation with the aid of the Bessel functions are exactly given. An alternative way to approximately determine buckling loads through the integral equation method is also presented. By comparing approximate buckling loads with the exact ones, the approximate solution is simple in form and enough accurate for varying power-law gradients. The influences of the gradient index and the rotational spring stiffness on the critical forces are elucidated. The critical force and mode shapes at buckling are presented in graph. The critical force given here may be used as a benchmark to check the accuracy and effectiveness of numerical solutions. The approximate solution provides a feasible approach to calculating the buckling loads and to assessing the loss of stability of columns in engineering.
경수 및 중수로 원자로계통에 대한 열수력 안전해석을 위해 개발된 MARS 코드가 고온가스로에 적용될 수 있을지 화인하기 위하여 IAEA TECDOC-1163에서 제시된 고온가스로 원자로공동냉각계통에 대한 Benchmark problem을 평가계산 하였다. HTR-10과 HTTR의 MARS 코드 계산결과는 기 보고된 THERMIX 코드와 THANPACST2 코드의 계산결과 그리고 가용한 실험결과와 비교한 바, 최대 오차범위 $4.5\%$ 정도로 전반적으로 일치하는 것으로 나타났다. 오차의 주요 원인은 복잡한 기하학적 구조를 단순하게 모델링한 부분과 MARS 코드에서 모사하기 어려운 냉각기 , 공기냉각기와 같은 고온가스로. Component에서 발생하였다. 경수형 원자로에서는 중요하게 고려하지 않았던 복사열전달이 고온가스로 원자로공동에서는 붕괴열 제거에 중요한 역할을 수행하는 것으로 나타났다. 결론적으로, 본 연구를 종합하여 볼 때 MARS 코드는 고온가스로 원자로공동냉각계통의 냉각능력을 잘 모사하고 있으며 향후 수소생산용 고온가스로 개발에 있어서 안전해석 코드로서의 역할을 충분히 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
기계 학습을 응용한 많은 침입 탐지 시스템들은 n-그램 접근 방법을 주로 쓰고 있다. 그러나, n-그램 접근 방법은 주어진 시퀀스에서 획득한 n-그램들이 서로 겹치는 문제들을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해, n-그램 증강 나이브 베이스 (n-gram augmented naive Bayes) 알고리즘을 침입 시퀀스의 분류에 적용하였다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 n-그램 특징들을 사용하는 일반 나이브 베이스 (naive Bayes) 알고리즘과 서포트 벡터 머신 (support vector machines) 알고리즘과 본 연구에서 제안한 n-그램 증강 나이브 베이스 알고리즘을 비교하였다. 뉴 멕시코 대학의 벤치마크 데이터에 적용해 본 결과에 따르면, n-그램 증강 방법이, n-그램이 나이브 베이스에 직접 적용되는 경우(예: n-그램 특징을 사용하는 일반 나이브 베이스), 생기는 독립성 가정에 대한 위배 문제도 해결하면서, 동시에 n-그램 특징을 사용하는 일반 나이브 베이스보다 더 정확하며, n-그램 특징을 사용하는 SVM과 필적할만한 수준의 침입 탐지기를 생성해 내었다.
The benefits of network coding in all-optical multicast networks have been widely demonstrated. In this paper, we mainly discuss the multicast service efficiently provisioning problem in the network coding enabled elastic optical networks (EONs). Although most research on routing and spectrum allocation (RSA) has been widely studied in the elastic optical networks (EONs), rare research studies RSA for multicast in the network coding enabled EON, especially considering the time delay constraint. We propose an efficient heuristic algorithm, called Network Coding based Multicast Capable-Multipath Routing and Spectrum Allocation (NCMC-MRSA) to solve the multipath RSA for multicast services in the network coding enabled EON. The well-known layered graph approach is utilized for NCMC-MRSA, and two request ordering strategies are utilized for multiple multicast requests. From the simulation results, we observe that the proposed algorithm NCMC-MRSA performs more efficient spectrum utilization compared with the benchmark algorithms. NCMC-MRSA utilizing the spectrum request balancing (SRB) ordering strategy shows the most efficient spectrum utilization performance among other algorithms in most test networks. Note that we also observe that the efficiency of NCMC-MRSA shows more obvious than the benchmark algorithm in large networks. We also conduct the performance comparisons of two request ordering strategies for NCMC-MRSA. Besides, we also evaluate the impact of the number of the linkdisjoint parallel w paths on the spectrum utilization performance of the proposed algorithm NCMC-MRSA. It is interesting to find that the change of the parameter w in a certain range has a significant impact on the performance of NCMC-MRSA. As the parameter w increases to a certain value, the performances of NCMC-MRSA cannot be affected by the change of w any more.
조합회로에 대하여 고장 진단 검사신호를 생성하는 것은 매우 어려운 문제로 남아있다. ISCAS85 c7552회로의 경우, 약 1억 개의 고장짝(Fault pair)을 가지고 있기 때문에 적은 노력과 시간을 사용하여 좀 더 많은 정보를 얻을 필요가 있다. 본 연구에서는 새로운 고장 진단 검사신호 생성 알고리즘이 제안되었고 구현되었다. 또 새로운 알고리즘과의 비교를 위하여 PODEM을 기본으로 하여 DIATEST 알고리즘을 구현하였다. 구현된 두 개의 알고리즘을 ISCAS85 회로에 적용하여 실행하였으며, 그 결과 두 개 알고리즘 모두 99%의 고장 진단율을 보였으나, 새로운 알고리즘은 각 고장의 검출 및 구별을 동시에 고려하기 때문에 고장 진단 사전과, 고장 진단 결정 트리의 제작시 더 많은 정보를 줄 수 있다. 또한 검사신호의 수를 비교했을 때 새로운 고장 진단 검사신호 생성 알고리즘이 절반이하의 개수만이 필요했다. 다만, vector 생성 속도에 있어서는 DIATEST가 우수하였다.
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.
본 연구에서 개발된 Self-Adaptive Vision Correction Algorithm (SAVCA)은 광학적 특성을 모방하여 개발된 Vision Correction Algorithm (VCA)의 총 6개의 매개변수 중 자가 적응형태로 구축된 Division Rate 1 (DR1) 및 Division Rate 2 (DR2)를 제외한 Modulation Transfer Function Rate (MR), Astigmatic Rate (AR), Astigmatic Factor (AF) 및 Compression Factor (CF) 등 4개의 매개변수를 변경하여 사용성을 증대시키기 위해 제시되었다. 개발된 SAVCA의 검증을 위해 기존 VCA를 적용하였던 2개 변수를 갖는 수학 문제 (Six hump camel back 및 Easton and fenton) 및 30개 변수를 갖는 수학 문제 (Schwefel 및 Hyper sphere)에 적용한 결과 SAVCA는 비교한 다른 알고리즘 (Harmony Search, Water Cycle Algorithm, VCA, Genetic Algorithms with Floating-point representation, Shuffled Complex Evolution algorithm 및 Modified Shuffled Complex Evolution)에 비해 우수한 성능을 보여주었다. 마지막으로 공학 문제인 Speed reducer design에서도 SAVCA는 가장 좋은 결과를 보여주었다. 복잡한 매개변수 조절과정을 거치지 않은 SAVCA는 여러 분야에서 적용이 가능할 것이다.
연합학습이 현대 인공지능 연구에 큰 패러다임을 가지고 오면서 다양한 분야의 연구에서 연합학습을 접목시키기 위한 노력을 하고 있다. 하지만 연합학습 적용을 위한 연구자들은 자신의 상황과 목적에 맞는 연합학습 프레임워크와 벤치마크 툴을 선택해야 하는 문제에 직면한다. 본 연구는 실제 연합학습을 적용하는 연구자의 상황을 고려한 연합학습 프레임워크 및 벤치마크 툴의 선택 가이드라인 제시를 목표로 한다. 특히, 본 연구에서는 3가지의 주요한 기여점이 존재한다. 첫번째, 연합학습을 적용하는 연구자의 상황을 연합학습의 목표와 결합하여 일반화하고, 각 상황에 적합한 연합학습 프레임워크의 선택 가이드라인을 제안한다. 두번째, 연구자에게 연합학습 프레임워크를 각각의 특징과 성능비교를 통해 선택의 적합성을 보여준다. 마지막으로, 현존하는 연합학습 프레임워크의 한계와 실세계 연합학습 운영을 위한 방안, 특히 생명주기 관리에 대한 플랫폼의 구조에 대해 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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