Argonne National Laboratory of the United States and Kharkov Institute of Physics and Technology (KIPT) of Ukraine have cooperated on the development, design, and construction of a neutron source facility. The facility was constructed at Kharkov, Ukraine, and its commissioning process is underway. The facility will be used for researches, producing medical isotopes, and training young nuclear specialists. The neutron source facility is designed with a provision to include a cryogenically cooled moderator system-a cold neutron source (CNS). This CNS provides low-energy neutrons, which will be used in the scattering experiment and material structures analysis. Cold neutron guides, coated with reflective material for the low-energy neutrons, will be used to transport the cold neutrons to the experimental site. The cold neutron guides would keep the cold neutrons within certain energy and angular space concentrated inside, while most of the gamma rays and high-energy neutrons are not affected by the cold neutron guides. For the KIPT design, the cold neutron guides need to extend several meters outside the main shield of the facility, and curved guides will also be used to remove the gamma and high-energy neutron. The neutron guides should be installed inside a shield structure to ensure an acceptable biological dose in the facility hall. Heavy concrete is the selected shielding material because of its acceptable performance and cost. Shield design analysis was carried out for the CNS guide hall. MCNPX was used as the major computation tool for the design analysis, with neutron and gamma dose calculated separately. Weight windows variance reduction technique was also used in the shield design. The goal of the shield design is to keep the total radiation dose below the $5.0{\mu}Sv/hr$ guideline outside the shield boundary. After a series of iterative MCNPX calculations, the shield configuration and parameters of CNS guide hall were determined and presented in this article.
The purpose of this paper is to develop the software for the diagnosis and evaluation of the nutritional ingestion status of inviduals or a group of family members who have inhabited in rural and urban, based on the suggested amount of nutrition and foods. This software can be used for the computation for the needed amount of nutrition, which is suitable to the economic conditions of individuals and group of family members, and for the reduction of effort to plan the balanced table menu and effort to manage the diets. However, those commercial softwares were hard to be purchased and expensive for the users, and even if they were purchased, it needs much time and efforts to operate and run the program. Especially those commerical software were not possible to revise when the user has faced with the need to revise and complement the input data according to his situations such as the individuals and the group of family members. The software which was developed to treat the table menu and the nutrition was very limited to the particular persons. That is, the software was not for the evaluation of the nutrition synthetically and reasonably, because it was planed to use for the patients and the group of hospital and research centers. However this software has a merit of providing the table menu and the nutritional diagnosis in that it can show the suggested amount of nutrition, the evaluation of nutrition, the methods of diet, and management of nutrition individually according to the age, sex, amount of exercise, and experience of sickness. The expected effect can be predicted to calculate the lacking amount of nutrition which the individual has taken, and be provided to the suitable table menu. In addition to this, the various table menu is based on the foods which can be purchased easily and inexpensively at any times.
본 논문은 모바일 LCD 디스플레이를 위한 저전력 화질 개선의 가속화 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 고해상도 영상을 분석 및 보정 시에 영상의 공간 해상도를 변환하고, 변환된 저해상도에서 영상의 특성을 분석하고 개선함으로써 필요한 연산량을 감소시킨다. 변환된 저해상도에서 영상에 적응적인 최적의 dimming rate을 찾아 적용함으로써 소비전력을 절감한다. 실제 안드로이드 디바이스 상에서 동작하는 어플리케이션 형태로 절전 및 화질 개선 가속화 알고리즘을 구현하였다. 디바이스상의 화질 평가 및 알고리즘 수행속도 측정을 통해 제안하는 기법이 영상의 화질저하를 최소화하는 동시에 연산량을 95% 이상 감소시킴을 확인하였다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이상치를 포함한 수신 신호 강도와 신호의 도달 각도 측정치 기반의 표적위치추정 성능 저하를 방지하기 위한 이상치 검출 알고리즘 C-SCGP를 제안한다. 센서 오작동, 재밍, 심한 잡음과 같은 다양한 이상치 원인으로 인해 표적 위치추정 정확도가 크게 떨어질 수 있어, 모든 이상치를 탐지하고 제거하는 것이 중요하다. 이러한 이상치를 제거하기 위해 single cluster graph partitioning (SCGP) 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 기존의 SCGP 알고리즘은 hyperparameter 최적화를 통한 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필수적이므로 다양한 분야에 효율적인 적용이 제한되어왔다. 본 논문에서 제안된 continuous-SCGP (C-SCGP) 알고리즘은 이러한 SCGP의 약점을 극복한다. 다양한 잡음 환경에서 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필요 없는 제안된 C-SCGP 알고리즘과 threshold 설정과 이상치 확률 계산을 요구하는 SCGP 알고리즘의 이상치 제거 성능이 같음을 최종 추정된 표적의 RMSE 성능을 통하여 검증하였다.
H.264/AVC는 ITU-T와 ISO/IEC의 최신 동영상 압축 코덱 규격으로 MPEG-2보다 2배 이상의 압축률과 고화질로 최근 그 적용 영역을 넓혀 가고 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC에서 압축 성능을 높이기 위해 사용된 기법중 하나인 인트라 예측에 대해 설명하고 인트라 예측 모드 연산을 효율적으로 수행하기 위한 인트라 예측기의 구조를 제안하다. 제안된 인트라 예측기는 공통 연산기와 전처리 연산기를 사용하여 연산량을 줄이고, 효율적인 레지스터를 사용하여 외부 메모리와의 접근을 최소화 하였다. 제안된 인트라 예측기는 Verilog-HDL을 이용하여 설계하였으며 적합한 테스트 벡터를 이용하여 검증 되었다. 제안된 인트라 예측기는 기존에 비해 약 60%의 향상된 결과를 얻었다.
최근, 전력 분석 공격의 성능 향상을 위해 다양한 신호 처리 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 그 중 신호 압축 기술은 전력 분석 공격 시 소요되는 연산시간을 상당히 단축할 수 있음에도 불구하고 신호 정렬, 잡음 제거 기술에 비해 연구가 미비한 실정이다. 기존의 신호 압축 기술은 신호의 특성을 제대로 고려하지 않아 오히려 전력 분석의 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 전력 신호의 특성을 고려하여 원신호의 의미있는 성분이 최대한 손실되지 않는 주성분 분석 기반의 신호 압축 기술을 제안한다. 또한 기존 방법과 제안하는 압축 기술의 실험적인 분석을 통해 각 압축 기술의 전력 분석 공격 성능을 비교한다.
본 논문은 타원곡선 디지털 서명 알고리듬 (Elliptic Curve Digital Signature Algorithm; ECDSA)의 핵심 연산으로 사용되는 타원곡선 암호 (Elliptic Curve Cryptography; ECC)의 하드웨어 구현에 대해 기술한다. 설계된 ECC 프로세서는 NIST P-521 곡선 상의 8가지 연산 모드 (점 연산 4가지, 모듈러 연산 4가지)를 지원한다. 점 스칼라 곱셈 (PSM)에 필요한 연산량을 최소화하기 위해 5가지 PSM 알고리듬과 4가지 좌표계에 따른 연산 복잡도 분석을 토대로 radix-4 Booth 인코딩과 수정된 자코비안 좌표계를 적용하여 설계하였다. 모듈러 곱셈은 수정형 3-Way Toom-Cook 정수 곱셈과 수정형 고속 축약 알고리듬을 적용하여 구현되었다. 설계된 ECC 프로세서는 xczu7ev FPGA 디바이스에 구현하여 하드웨어 동작을 검증하였다. 101,921개의 LUT와 18,357개의 플립플롭 그리고 101개의 DSP 블록이 사용되었고, 최대 동작주파수 45 MHz에서 초당 약 370번의 PSM 연산이 가능한 것으로 평가되었다.
최근, 소셜 네트워크 서비스에서 딥러닝을 활용한 추천시스템이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 딥러닝을 이용한 추천시스템의 경우 콜드스타트 문제와 복잡한 연산으로 인해 늘어난 학습시간이 단점으로 존재한다. 본 논문에서는 사용자의 메타데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 운동 루틴 추천 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 메타데이터(사용자의 키, 몸무게, 성, 등)를 입력받아 설계된 모델에 적용한다. 본 논문에서 제안한 운동 추천시스템 모델은 matrix factorization 알고리즘과 multi-layer perceptron을 활용한 neural collaborative filtering(NCF) 알고리즘을 기반으로 설계된다. 제안된 모델은 사용자 메타데이터와 운동 정보를 입력받아 학습을 진행한다. 학습이 완료된 모델은 특정 운동이 입력되면 사용자에게 추천도를 제공한다. 실험 결과에서 제안하는 운동 추천시스템 모델이 기존 NCF 모델보다 10% 추천 성능 향상과 50% 학습 시간 단축을 보였다.
본 논문은 대표적인 직선 검출 알고리즘인 허프변환이 갖고 있는 계산적인 부담을 줄이기 위해 확장된 참조표를 활용한 허프변환을 제안하고, 성능을 분석하고 있다. 기존 허프변환도 계산 부담을 줄이기 위해 관심 에지 화소를 지나는 모든 직선들의 매개 변수 𝜌 계산에 참조표를 적용한다. 그러나 제안된 허프변환은 더 많은 계산 감소를 유도하기 위해 관심 에지 화소뿐만 아니라 그 주변 에지 화소들을 지나는 직선들에도 적용할 수 있는 확장 참조표를 채택하고 있다. 본 논문은 제안된 알고리즘의 유효성을 수학적으로 증명하고 또한 모의실험을 통해 확인하고 있다. 모의 실험 결과는 제안된 허프변환이 기존 허프변환과 비교해 곱셈 계산량을 영상과 적용된 확장 참조표에 따라 49.6%에서 최대 16.1%까지 감소시키는 것을 보여주고 있다.
Kangqian Xu;Akira Mita;Dawei Li;Songtao Xue;Xianzhi Li
Smart Structures and Systems
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제33권2호
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pp.119-131
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2024
Drift angle is a significant index for diagnosing post-event structures. A common way to estimate this drift response is by using modal parameters identified under natural excitations. Although the modal parameters of shear structures cannot be identified accurately in the real environment, the identification error has little impact on the estimation when measurements from several floors are used. However, the estimation accuracy falls dramatically when there is only one accelerometer. This paper describes the susceptibility of single sensor identification to modelling error and simulations that preliminarily verified this characteristic. To make a robust evaluation from measurements of one floor of shear structures based on imprecisely identified parameters, a novel scheme is devised to approximately correct the mode shapes with respect to fictitious frequencies generated with a genetic algorithm; in particular, the scheme uses constrained minimization to take both the mathematical aspect and the realistic aspect of the mode shapes into account. The algorithm was validated by using a full-scale shear building. The differences between single-sensor and multiple-sensor estimations were analyzed. It was found that, as the number of accelerometers decreases, the error rises due to insufficient data and becomes very high when there is only one sensor. Moreover, when measurements for only one floor are available, the proposed method yields more precise and appropriate mode shapes, leading to a better estimation on the drift angle of the lower floors compared with a method designed for multiple sensors. As well, it is shown that the reduction in space complexity is offset by increasing the computation complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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