본 논문은 Wang과 Samworth (2018)가 제안한 성근 프로젝션 방법을 개선하여 MOSUM을 이용하여 고차원의 시계열데이터에 존재하는 다중 평균 변화점을 추정하는 방법에 대해서 제안한다. 제안한 방법은 국소방법으로 다중 변화점을 동시에 찾을 수 있어 순차적 오류를 최소화 할 뿐만 아니라 평균이 상쇄되는 경우에도 변화점을 추정하는 장점을 지니고 있다. 또한 데이터 의존적인 방법으로 블록 와일드 붓스트랩 방법을 활용하여 임계점을 찾는 방법을 제안한다. 모의 실험을 통해 제안한 방법이 좋은 성능을 보임을 확인하였으며 S&P 500 지수를 구성하는 개별 기업들의 금융 자료에 적용하여 최근 6년간 네 번의 변화점을 찾았다.
One of the most fundamental challenges when designing controllers for dynamic systems is the adjustment of controller parameters. Usually the system model is used to get the initial controller, but eventually the controller parameters must be manually adjusted in the real system to achieve the best performance. To avoid this manual tuning step, data-driven methods such as machine learning were used. Recently, reinforcement learning became one alternative of this problem to be considered as an agent learns policies in large state space with trial-and-error Markov Decision Process (MDP) which is widely used in the field of robotics. However, on initial training step, as an agent tries to explore to the new state space with random action and acts directly on the controller parameters in real systems, MDP can lead the system safety-critical system failures. Therefore, the issue of 'safe exploration' became important. In this paper we meet 'safe exploration' condition with Control Barrier Function (CBF) which converts direct constraints on the state space to the implicit constraint of the control inputs. Given an initial low-performance controller, it automatically optimizes the parameters of the control law while ensuring safety by the CBF so that the agent can learn how to predict and control unknown and often stochastic environments. Simulation results on a quadrotor UAV indicate that the proposed method can safely optimize controller parameters quickly and automatically.
메모리의 계층적 구조는 메모리의 접근 속도를 개선하고 프로그래밍 공간을 확장 하는데 유용한 메카니즘이다. 그러나 이 구조는 데이타의 참조를 위해서 적어도 두번- 주소 변환을 위한 TLB 와 원하는 데이타를 위한 데이타 캐시-의 메모리 접근이 필요하다. 만약 캐시의 크기가 가상 메모리의 페이지 크기와 캐시 메모리의 연관 정도의 곱보다 커지면 TLB접근과 데이타 캐시의 접근을 병렬로 수행하기 어려우며, 따라서 프로세서 타이밍의 임계 경로가 길어져 성능에 영향을 미친다. 이들의 병렬 접근을 성취하기 위하여 직접 사상 TLB와 조그마한 완전 연관 사상 TLB를 결합하나 혼합 사상 TLB를 제 안한다. 전자는 TLB 접근에 따른 지연시간을 줄 일 수 있으며 후자는 전자로부터 발생한 충돌 부재를 제거할 수 있게 된다. 트레이스 구동 모의 실험 결과에 의하면 제안된 TLB 는 4개의 엔트리로만 구성된 완전사상 TLB를 추가하더라도 부재율의 상승에 의한 영향이 주소변환에 따른 지연시간 축소에 위하여 상쇄되므로 효과적이다.
LTE-Advanced 시스템은 한정된 주파수 자원을 효율적으로 이용할 수 있도록 다수의 셀들로 구성된 셀룰러 환경에서 구축되기 때문에 인접 셀과의 간섭 회피를 고려해야 한다. 이동통신 기술의 발전에 따라 스마트폰과 태블릿 등 많은 모바일 데이터 트래픽을 유발시키는 단말이 확산되고 음성위주의 이동 통신 서비스에서 무선 멀티미디어 콘텐츠를 중심으로 하는 데이터 위주의 서비스로 전환됨에 따라 급증하는 모바일 데이터 트래픽에 의해 도심지역에서 증가되는 기지국은 막을 수 없는 현실이다. 증가되는 기지국으로 인해 송신 신호가 수신단에서 섞이는 셀간 간섭은 피할 수 없게 되었으며 이로 인해 셀간 간섭 회피 기법의 성능은 통신성능을 평가하는 중요한 지표 중 하나가 로 작용한다. 본 논문에서는 19셀의 셀룰러 시스템 모델을 바탕으로 LTE-Advanced 시스템 레벨 시뮬레이터를 통해 시뮬레이션을 수행하여 셀 경계에서의 성능 향상을 위한 새로운 Hybrid 자원 할당 기법을 제안한다.
캐릭터 애니메이션 분야에서 목표 지향적 이동을 위해 원하는 궤적을 재현하는 것은 항상 어려운 과제이다. 생성 모델을 사용하는 데이터 기반 방법은 명시적인 조건 없이 긴 동작 시퀀스를 예측하는 효율적인 방법 중 하나이다. 이러한 방법은 고품질의 결과물을 생성해내지만, 멀리 있는 목표물을 무작위로 타격하는 것처럼 더 어려운 상황의 모션을 합성(synthesis)에 있어서는 제한될 수 있다. 하지만 이는 모션 데이터 클립을 모방하는 GAN Discriminator 를 사용하고 강화학습을 통해 해결할 수 있다. 본 연구는 캐릭터들이 GAN 기반 접근법과 리워드 설계를 통해 복싱을 구현하는 것을 목표로 한다. 논문에서 사용된 두 가지의 최신 연구인 Adversarial Motion Prior 와 Adversarial Skill Embedding 에 대해 비교실험하며, 또한 복싱을 경쟁 스포츠에 적용하기 위하여 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 대규모 self-play 프레임워크인 TimeChamber 를 활용한다.
Ali Zar;Zahoor Hussain;Muhammad Akbar;Bassam A. Tayeh;Zhibin Lin
Smart Structures and Systems
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제32권5호
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pp.319-338
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2023
The study presents a new hybrid data-driven method by combining radial basis functions neural networks (RBF-NN) with the Jaya algorithm (JA) to provide effective structural health monitoring of arch dams. The novelty of this approach lies in that only one user-defined parameter is required and thus can increase its effectiveness and efficiency, as compared to other machine learning techniques that often require processing a large amount of training and testing model parameters and hyper-parameters, with high time-consuming. This approach seeks rapid damage detection in arch dams under dynamic conditions, to prevent potential disasters, by utilizing the RBF-NNN to seamlessly integrate the dynamic elastic modulus (DEM) and modal parameters (such as natural frequency and mode shape) as damage indicators. To determine the dynamic characteristics of the arch dam, the JA sequentially optimizes an objective function rooted in vibration-based data sets. Two case studies of hyperbolic concrete arch dams were carefully designed using finite element simulation to demonstrate the effectiveness of the RBF-NN model, in conjunction with the Jaya algorithm. The testing results demonstrated that the proposed methods could exhibit significant computational time-savings, while effectively detecting damage in arch dam structures with complex nonlinearities. Furthermore, despite training data contaminated with a high level of noise, the RBF-NN and JA fusion remained the robustness, with high accuracy.
IT 기술의 발전으로 따른 디지털 기기 사용의 보편화와 함께, 익명 통신 기술의 규모 또한 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 상황에서 특히, 다크 웹(Dark web)과 딥웹(Deep web) 등 익명성을 보장하는 보안 메신저가 디지털 범죄의 온상지가 되고 있다. 익명 네트워크를 이용한 범죄 행위는 사용 기기에 로컬 데이터를 거의 남기지 않아 행위 추적이 어렵다. 미국 연방형사소송규칙과 영국 수사권한법에서는 온라인 수색 관련 법 및 제도 도입을 통해 대응하고 있으나, 한국은 관련 법의 부재로 인하여 수사적 대응 또한 전무한 실정이다. 종래의 (해외에서 사용되는) 온라인 수색 기법은 프로세스가 종료되면 아티팩트(Artifact) 수집을 할 수 없고, 메모리에만 데이터를 저장하는 악성코드에 대응할 수 없으며, 민감 데이터 식별이 어렵고, 무결성이 침해된다는 기술적 한계가 확인된다. 본 논문에서는 기본권 침해를 최소화하는 방향에서 물리 메모리 데이터 분석을 통한 익명 네트워크 사용자 행위 추적 기반 블록체인 범죄 수사방식의 국내 도입 방안을 제안한다. 클로링을 통해 수집한 다크 웹 사이트 사용자의 행위를 추적해 물리 메모리의 잔존율과 77.2%의 합의 성공률을 확인함으로써 제안 방안의 수사로서의 실효성을 입증하고자 하였다.
DOLAG KLAUS;GRASSO DARIO;SPRINGEL VOLKER;TKACHEV IGOR
천문학회지
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제37권5호
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pp.427-431
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2004
We use simulations of large-scale structure formation to study the build-up of magnetic fields (MFs) in the intergalactic medium. Our basic assumption is that cosmological MFs grow in a magnetohy-drodynamical (MHD) amplification process driven by structure formation out of a magnetic seed field present at high redshift. This approach is motivated by previous simulations of the MFs in galaxy clusters which, under the same hypothesis that we adopt here, succeeded in reproducing Faraday rotation measurements (RMs) in clusters of galaxies. Our ACDM initial conditions for the dark matter density fluctuations have been statistically constrained by the observed large-scale density field within a sphere of 110 Mpc around the Milky Way, based on the IRAS 1.2-Jy all-sky redshift survey. As a result, the positions and masses of prominent galaxy clusters in our simulation coincide closely with their real counterparts in the Local Universe. We find excellent agreement between RMs of our simulated galaxy clusters and observational data. The improved numerical resolution of our simulations compared to previous work also allows us to study the MF in large-scale filaments, sheets and voids. By tracing the propagation of ultra high energy (UHE) protons in the simulated MF we construct full-sky maps of expected deflection angles of protons with arrival energies $E = 10^{20}\;eV$ and $4 {\times} 10^{19}\;eV$, respectively. Accounting only for the structures within 110 Mpc, we find that strong deflections are only produced if UHE protons cross galaxy clusters. The total area on the sky covered by these structures is however very small. Over still larger distances, multiple crossings of sheets and filaments may give rise to noticeable deflections over a significant fraction of the sky; the exact amount and angular distribution depends on the model adopted for the magnetic seed field. Based on our results we argue that over a large fraction of the sky the deflections are likely to remain smaller than the present experimental angular sensitivity. Therefore, we conclude that forthcoming air shower experiments should be able to locate sources of UHE protons and shed more light on the nature of cosmological MFs.
The purpose of this study is to evaluate sediment yield reduction under various field slope conditions with rice straw mat. The Vegetative Filter Strip Model-W (VFSMOD-W) and Soil and Water Assessment Tool (SWAT) were used for simulation of sediment yield reduction effect of rice straw mat. The Universe Soil Loss Equation Practice factor (USLE P factor), being able to reflect simulation of rice straw mat in the agricultural field, were estimated for each slope with VFSMOD-W and measured soil erosion values under 5, 10, and 20 % slopes. Then with the regression equation for slopes, USLE P factor was derived and used as input data for each Hydrological Response Unit (HRU) in the SWAT model. The SWAT Spatially Distributed-HRU (SD-HRU) pre-processor module was utilized, moreover, in order to consider spatial location and topographic features (measured topographic features by field survey) of all HRU within each subwatershed in the study watershed. Result of monthly sediment yield without rice straw mat (Jan. 2000 - Aug. 2007) was 814.72 ton/month, and with rice straw mat (Jan. 2000 - Aug. 2007) was 526.75 ton/month, which was reduced as 35.35 % compared without it. Also, during the rainy season (from Jun. to Sep. 2000 - 2007), when without vs. with rice straw mat, monthly sediment indicated 2,109.54 ton and 1,358.61 ton respectively. It showed about 35.60 % was reduced depending on rice straw mat. As shown in this study, if rice straw mat is used as a Best Management Practice (BMP) in the sloping fields, rainfall-driven sediment yield will be reduced effectively.
Tomasz Kwiatkowski;Michal Jedrzejczyk;Afaque Shams
Nuclear Engineering and Technology
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제56권4호
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pp.1310-1319
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2024
The reactor cavity cooling system (RCCS) is a passive reactor safety system commonly present in the designs of High-Temperature Gas-cooled Reactors (HTGR) that removes heat from the reactor pressure vessel by means of natural convection and radiation. It is one of the factors responsible for ensuring that the reactor does not melt down under any plausible accident scenario. For the simulation of accident scenarios, which are transient phenomena unfolding over a span of up to several days, intermediate fidelity methods and system codes must be employed to limit the models' execution time. These models can quantify radiation heat transfer well, but heat transfer caused by natural convection must be quantified with the use of correlations for the heat transfer coefficient. It is difficult to obtain reliable correlations for HTGR RCCS heat transfer coefficients experimentally due to such a system's size. They could, however, be obtained from high-fidelity steady-state simulations of RCCSs. The Rayleigh number in RCCSs is too high for using a Direct Numerical Simulation (DNS) technique; thus, a Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) approach must be employed. There are many RANS models, each performing best under different geometry and fluid flow conditions. To find the most suitable one for simulating an RCCS, the RANS models need to be validated. This work benchmarks various RANS models against three experiments performed on the HTTR RCCS Mockup by the Japanese Atomic Energy Agency (JAEA) in 1993. This facility is a 1/6 scale model of a vessel cooling system (VCS) for the High Temperature Engineering Test Reactor (HTTR), which is operated by JAEA. Multiple RANS models were evaluated on a simplified 2d-axisymmetric geometry. They were found to reproduce the experimental temperature profiles with errors of up to 22% for the lowest temperature benchmark and 15% for the higher temperature benchmarks. The results highlight that the pragmatic turbulence models need to be validated for high Rayleigh natural convection-driven flows and improved accordingly, more publicly available experimental data of RCCS resembling experiments is needed and indicate that a 2d-axisymmetric geometry approximation is likely insufficient to capture all the relevant phenomena in RCCS simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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