In this work, we investigated the static characteristics of 4H-SiC vertical metal-oxidesemiconductor field effect transistors (VMOSFETs) by adjusting the doping level of n-epilayer and the effect of a current spreading layer (CSL), which was inserted below the p-base region with highly doped n+ state ($5{\times}10^{17}cm^{-3}$). The structure of SiC VMOSFET was designed by using a 2-dimensional device simulator (ATLAS, Silvaco Inc.). By varying the n-epilayer doping concentration from $1{\times}10^{16}cm^{-3}$ to $1{\times}10^{17}cm^{-3}$, we investigated the static characteristics of SiC VMOSFETs such as blocking voltages and on-resistances. We found that CSL helps distribute the electron flow more uniformly, minimizing current crowding at the top of the drift region and reducing the drift layer resistance. For that reason, silicon carbide VMOSFET structures of highly intensified blocking voltages with good figures of merit can be achieved by adjusting CSL and doping level of n-epilayer.
In wireless sensor networks (WSNs) duty cycling has been an imperative choice to reduce idle listening but it introduces sleep delay. Thus, the conventional WSN medium access control protocols are bound by the energy-latency tradeoff. To break through the tradeoff, we propose a radio wave sensor called radio frequency (RF) wakeup sensor that is dedicated to sense the presence of a RF signal. The distinctive feature of our design is that the RF wakeup sensor can provide the same sensitivity but with two orders of magnitude less energy than the underlying RF module. With RF wakeup sensor a sensor node no longer requires duty cycling. Instead, it can maintain a sleep state until its RF wakeup sensor detects a communication signal. According to our analysis, the response time of the RF wakeup sensor is much shorter than the minimum transmission time of a typical communication module. Therefore, we apply duty cycling to the RF wakeup sensor to further reduce the energy consumption without performance degradation. We evaluate the circuital characteristics of our RF wakeup sensor design by using Advanced Design System 2009 simulator. The results show that RF wakeup sensor allows a sensor node to completely turn off their communication module by performing the around-the-clock carrier sensing while it consumes only 0.07% energy of an idle communication module.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권11호
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pp.149-161
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2023
Internet of Things (IoT) is a relatively new concept that has gained immense popularity in a short period of time due to its wide applicability in making human life more convenient and automated. As an illustration: the development of smart homes, smart cities, etc. However, it is also accompanied by a substantial number of risks and flaws. IoT makes use of low-powered devices, so secure, less time-consuming and energy-intensive transmission (routing) of messages due to the limited availability of energy is one of the many and most significant concerns for IoT developers. The following paper presents a trust-based routing scenario for the Internet of Things (IoT) that exploits the past transmission record from the cupcarbon simulator's log files. Artificial Neural Network is used to quantify knowledge of trust, calculate the value of trust, and share this information with other network devices. As a human behavioural pattern, trust provides a superior method for making routing decisions. If there is a tie in the trust values and no other path is available, the remaining battery power is used to break the tie and make a forwarding decision; this is also seen as a more efficient use of the available resources. The proposed algorithm is observed to have superior energy consumption and routing decisions compared to conventional routing algorithms, and it improves the communication pattern.
조종사의 비행수행능력과 자존감이 비행비교 상황에서 위험행동에 미치는 영향을 알아보기 위해 비행교육과정 조종사 48명을 대상으로 시뮬레이터 상황실험을 실시하였다. 피험자간 변인으로서 비행수행능력(비행등수)과 자존감 척도로 각각의 높고 낮은 그룹으로 나누어 안전규칙상 착륙이 허가되지 않는 활주로 접근 시뮬레이션 상황을 수행하게 하였다. 접근 상황은 피험자 내 설계로 세 번에 걸쳐 측정하였고, 동일한 각각의 상황실험 수행 직전에 실험참가자에게 다른 사람들의 수행결과를 조작(긍정비교, 부정비교, 통제)하여 제시하였다. 실험참가자의 위험행동은 접근한 고도를 통하여 측정하였다. 실험 결과 각 제시 조건에 따라 위험행동이 유의미하게 차이가 나타났고, 각 비교조건에서의 위험행동 경향은 비행수행능력과 자존감의 수준에 따라 달라지는 상호작용 효과가 나타났다. 비행수행능력이 낮은 집단은 비교조건들에서 통제조건과 달리 위험한 행동을 하는 것으로 나타났고 비행수행능력이 높은 집단은 부정비교조건에서 다른 조건들과 달리 위험을 회피하는 경향을 보였다. 자존감이 높은 집단은 통제조건에 비해 비교조건들에서 유의미한 위험행동을 보인 반면, 자존감이 낮은 집단은 다른 조건들에 비해 부정적 비교조건에서 유의미한 위험회피행동을 보였다.
국내에 설치 운영중인 원전 훈련용 시뮬레이터의 핵 증기공급 계통 열수력 프로그램은 1980련 전후에 외국 벤더들이 개발하여 공급한 것으로 이들 열수력 프로그램은 핵 증기공급 계통 열수력 현상을 실시간으로 모의하기 위해 과도하게 단순화된 모델을 채택하고 있다. 그 결과 원자로 냉각계통에 복잡한 이상유동이 발생하는 사고를 모의하는 경우 정확도가 떨어질 수 있어 부정적인 훈련(Negative training)을 초래할 가능성이 있다. 이와같은 문제를 해결하기 위해 전력연구원에서는 RETRAN-3D코드를 기본으로 시뮬레이터용 핵 증기공급 계통 열수력 프로그램 ARTS코드를 개발하였다. RETRAN-3D코드를 기본으로 하는 ARTS코드는 거의 대부분의 사고를 실시간으로 모의할 수 있으며 계산의 건전성도 보장된다. 그러나, 대형냉각재 상실사고나 저압 저유속 상태의 장기 과도현상 등을 모의하는 경우에 발생하는 계산실패나 실시간 계산 지체등의 가능성이 있다. 이 경우 이를 자동으로 대체 보완할 수 있는 보조계산체계를 개발했다. 특히, ARTS코드의 실시간 계산 및 건전성 문제가 예상되는 대형냉각재 상실사고를 주모의 대상으로 간주했다. 계산 결과는 코드의 정확도, 실시간 계산능력, 건전성 및 운전원 교육등에서 최종안정성평가보고서 및 ANSI/ANS-3.5-1998$^{[1]}$ 시뮬레이터 소프트웨어 기준을 만족하는 것으로 평가되었다
기존의 이동 Ad Hoc On-demand 라우팅 알고리즘은 단지 경로의 손실이 발생할 경우에만 경로 발견을 시작하며, 단절된 경로를 발견하고 새로운 경로 확립하는데 막대한 경비와 시간이 소요된다. 본 논문에서는 기존 라우팅 알고리즘에서 사전 활성화 경로 선택과 관리유지 방식을 추가하는 것을 제안한다. 본 연구의 핵심 아이디어는 수신되는 패킷의 신호파워 세기가 손실되기 전의 최적 임계치 신호파워 세기까지 근접하게 되면 경로는 손실될 경향이 높다고 간주하는 것과 수신되는 패킷의 신호파워 세기가 최적 임계치 이하로 떨어졌을 경우, 사전경고 패킷을 발생하는 것이다. 사전경고 패킷을 발생 후에, 송신 노드는 계속적으로 패킷이 전송하는 동안 사전에 경로 발견을 시작하기 때문에, 모든 경로의 단절에 대한 잠재적인 가능성을 피할 수 있다. 성능평가 연구를 위하여 네트워크 시뮬레이토(NS2)가 사용된다. 결과에 의하면 된 알고리즘은 기존의 DSR과 AODV 프로토콜보다 패킷 전달율과 평균 지연시간 그리고 오버헤드 측면에서 성능이 우수한 경향을 나타낸다.
Maritime accidents caused by a ship include collisions, sinking, stranding and fire etc. This study is intending to consider fire accidents among such diverse marine accidents. It is much likely that various sorts of fires break out because crewmen are living in a narrow space for long periods of time consequent on the ship's characteristic of sailing on the sea. According to the ship fire survey, about 50% of the total fire accidents occurred at an engine room, and the main fire origin was analyzed to be oil. In addition, ship fire breaks out in the order of baggage racks and living quarter. In short, the survey indicates that all sorts of fires belonging to A, B, C and D-class have occurred. This study, targeting an actual passenger ship 'A', found the response time to evacuation, during which the people on board a ship recognize the outbreak of fire, and act, and the travel time for evacuation which is the actual travel time. In addition, this study carried out a simulation through the special program for fire analysis - FDS (Fire Dynamics Simulator) in order to find the effective evacuation time, i.e. life survival time. Particularly, this study did comparative analysis of the influence on the survival of passengers and crew based on the collected simulation data by fire size and sort. As a result of the analysis, it was found that when examining the only actual evacuation movement time excepting the response time to evacuation, people are safe by completing evacuation before the effective evacuation time only in case fire size is 100Kw among all sorts of fires. In other words, in case of the outbreak of fire more than 1 MW, it was found to fail to meet evacuation safety regardless of fire size.
Maritime accidents caused by a ship include collisions, sinking, stranding and fire etc. This study is intending to consider fire accidents among such diverse marine accidents. It is much likely that various sorts of fires break out because crews are living in a narrow space for long periods of time consequent on the ship's characteristic of sailing on the sea. This study carried out a simulation through the special program for fire analysis - FDS (Fire Dynamics Simulator) in order to find the effective evacuation time, i.e. life survival time. Particularly, this study did comparative analysis of the influence on the survival of cadets based on the collected simulation data by fire size and sort. As a result of the analysis, It was analyzed the Evacuation Allowable Limit Temperature $60^{\circ}C$ and resulted that there is no influence in evacuation by temperature. In case of visibility analysis, it reached to 5m which is the Evacuation Allowable Limit at 117 seconds under the condition of wood fire in 1MW. When there is Kerosene in 1MW, it took 92.4 seconds to reach by 5m which is the Evacuation Allowable Limit. Theoretical evacuation time for the non-tilted ship was 118.8 seconds in 1MW sized fire so it is shown that the most passengers are met the evacuation safety in case of wood fire. However, the majority of passengers could not be ensured the evacuation safety in Kerosene case.
동적이고 비정형적인 환경에서 작업을 수행하기 위해 인공유기체를 이용하는 응용 분야가 빠른 속도로 확대되고 있다. 이러한 분야에서 인공유기체의 행동 지식 표현법으로 일반적인 프로그래밍 또는 전통적인 인공지능 방법을 사용하면, 예측치 못한 상황으로 인한 빈번한 변경과 나쁜 응답성의 문제가 발생한다. 이들 문제들을 기계학습적으로 해결하기 위한 방법으로는 유전자 프로그래밍과 진화 신경망이 대표적이다. 그러나 아직까지도 인공유기체의 학습방법이 문제가 되고 있으며, 같은 환경 속에 서식하는 인공유기체의 종이 같아서 여러생명체를 대표할수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 학습의 속도와 질을 향상시키기 위해 강화역전파 신경망과 분류규칙을 이용하였으며, 한 환경속에 서식하는 인공유기체의 종을 달리하였다. 제안된 모델을 평가하기 위해서 이종간 인공유기체 집단이 한 가상환경속에서 서로 경쟁하면서 생활하는 시뮬레이터를 설계 및 구현하였고, 그들의 행동진화를 수행결과로 보여주었으며, 타시스템과의 비교분석을 하였다. 결과적으로, 학습의 속도와 질적인 면에서 제안된 모델이 모두 우수한 것을 확인하였다. 본 모델의 특징으로는, 유전자 알고리즘에 의해서 염색체에 표현된 분류 규칙들과 신경망의 학습이 동시에 수행되며, 분류 규칙과 강화역전파 신경망의 2단계의 처리 과정으로 인하여 학습 능력이 강화된다는 점이다.
Nuclear emergency preparedness and response is an essential part to ensure the safety of nuclear power plant (NPP). Key support technologies of nuclear emergency decision-making usually consist of accident diagnosis, source term estimation, accident consequence assessment, and protective action recommendation. Source term estimation is almost the most difficult part among them. For example, bad communication, incomplete information, as well as complicated accident scenario make it hard to determine the reactor status and estimate the source term timely in the Fukushima accident. Subsequently, it leads to the hard decision on how to take appropriate emergency response actions. Hence, this paper aims to develop a method for rapid source term estimation to support nuclear emergency decision making in pressurized water reactor NPP. The method aims to make our knowledge on NPP provide better support nuclear emergency. Firstly, this paper studies how to build a Bayesian network model for the NPP based on professional knowledge and engineering knowledge. This paper presents a method transforming the PRA model (event trees and fault trees) into a corresponding Bayesian network model. To solve the problem that some physical phenomena which are modeled as pivotal events in level 2 PRA, cannot find sensors associated directly with their occurrence, a weighted assignment approach based on expert assessment is proposed in this paper. Secondly, the monitoring data of NPP are provided to the Bayesian network model, the real-time status of pivotal events and initiating events can be determined based on the junction tree algorithm. Thirdly, since PRA knowledge can link the accident sequences to the possible release categories, the proposed method is capable to find the most likely release category for the candidate accidents scenarios, namely the source term. The probabilities of possible accident sequences and the source term are calculated. Finally, the prototype software is checked against several sets of accident scenario data which are generated by the simulator of AP1000-NPP, including large loss of coolant accident, loss of main feedwater, main steam line break, and steam generator tube rupture. The results show that the proposed method for rapid source term estimation under nuclear emergency decision making is promising.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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