Kijewski-Correa, T.;Kareem, A.;Guo, Y.L.;Bashor, R.;Weigand, T.
국제초고층학회논문집
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제2권3호
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pp.179-192
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2013
The lack of systematic validation for the design process supporting tall buildings motivated the authors' research groups and their collaborators to found the Chicago Full-Scale Monitoring Program over a decade ago. This project has allowed the sustained in-situ observation of a collection of tall buildings now spanning worldwide. This paper overviews this program and the lessons learned in the process, ranging from appropriate technologies for response measurements to the factors influencing accurate prediction of dynamic properties all the way to how these properties then influence the prediction of response using wind tunnel testing and whether this response does indeed correlate with in-situ observations. Through this paper, these wide ranging subjects are addressed in a manner that demonstrates the importance of continued promotion and expansion of full-scale monitoring efforts and the ways in which these programs can provide true value-added to building owners and managers.
To assess the risk of nuclear power plant operation and to determine the risk impact of digital systems, there is a need to quantitatively assess the reliability of the digital systems in a justifiable manner. The Probabilistic Risk Analysis (PRA) is a tool which can reveal shortcomings of the NPP design in general and PRA analysts have not had sufficient guiding principles in modelling particular digital components malfunctions. Currently digital I&C systems are mostly analyzed simply and conventionally in PRA, based on failure mode and effects analysis and fault tree modelling. More dynamic approaches are still in the trial stage and can be difficult to apply in full scale PRA-models. As basic events CPU failures, application software failures and common cause failures (CCF) between identical components are modelled.The primary goal is to model dependencies. However, it is not clear which failure modes or system parts CCF:s should be postulated for. A clear distinction can be made between the treatment of protection and control systems. There is a general consensus that protection systems shall be included in PRA, while control systems can be treated in a limited manner. OECD/NEA CSNI Working Group on Risk Assessment (WGRisk) has set up a task group, called DIGREL, to develop taxonomy of failure modes of digital components for the purposes of PRA. The taxonomy is aimed to be the basis of future modelling and quantification efforts. It will also help to define a structure for data collection and to review PRA studies.
월드 와이드 웹에는 거대한 양의 하이퍼링크들과 웹 사용 정보들을 포함하고 있는 동적인 페이지들이 모여 있다. 이러한 구조화되어 있지 않은 웹 데이터들과 온라인 정보들의 폭발적인 증가로 인해 효율적인 웹 데이터 마이닝 툴이 필요로 하게 되었다. 최근에는 웹 사용자들의 특성을 자동적으로 발견하기 위한 Web usage mining 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 웹 사용자들의 방문 기록, 단백질 시퀀스, 소매점 거래 데이터 등과 같은 시퀀스 데이터를 분석하는 방법에 대하여 연구한다. 러프 셋 이론을 이용하여 시퀀스 데이터들을 클러스터링 하는 방법을 제안하고, 간단한 예제를 통하여 제안하는 절차를 소개하고 splice 데이터셋과 합성 데이터셋을 통한 실험 결과를 제시한다.
In this paper, we propose a new architecture of Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks (SOFPNN) that is based on a genetically optimized multilayer perceptron with fuzzy polynomial neurons (FPNs) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially genetic algorithms (GAs). The proposed SOFPNN gives rise to a structurally optimized structure and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional SOFPNNs. The design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial of the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables) and addresses specific aspects of parametric optimization. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized SOFPNN, the model is experimented with using two time series data(gas furnace and chaotic time series), A comparative analysis reveals that the proposed SOFPNN exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literatures.
본 연구에서는 한정된 자원만을 사용하는 기존의 워크스테이션 클러스터링 환경의 제한성을 극복하기 위하여 인터넷에 연결된 혼합 이기종 컴퓨터들을 병렬 컴퓨팅 플랫폼으로 활용하고자 하는 인터넷 컴퓨팅 환경의 구축 기법을 제안한다. 제안하는 글로벌 인터넷 컴퓨팅 환경(Global Internet Computing Environment)은 프로그램의 용이성, 이기종 지원의 효율성, 시스템의 확장성, 그리고 시스템 성능에 초점을 두고 자바를 프로그래밍 및 수행 환경으로 채택하여 인터넷 컴퓨팅 구축에 있어 필수적인 동적 자원 중계 및 관리, 효율적인 병렬 테스크 수행 기법을 제시한다. 본 논문에서는 제안하는 글로벌 인터넷 컴퓨팅 환경의 구성모델 및 동작모델 그리고 시험시스템 구축 내용 및 벤치마킹을 통한 성능 평가 결과를 제시하며 이를 바탕으로 인터넷 컴퓨팅 환경의 구축 개념, 복잡성, 성능의 문제에 대한 분석결과를 기술한다.
Autophagy is an intracellular degradation and recycling system. Oocyte maturation is dynamic process, in which various proteins should be synthesized and degraded. In our previous study, we reported the loci of autophagosome and dynamics of autophagic activity in porcine oocytes during in vitro maturation. In this study, we verified loci of autophagosome in porcine follicular cumulus-oocyte complex by detection of microtubule-associated protein 1A/1B-light chain 3 (LC3) which is the reliable marker of autophagosome. Porcine ovary including various sizes of follicles was fixed within 1 hour after collection from slaughterhouse. After fixation, immunohistochemistry was conducted on sliced ovary tissue containing various sizes of follicles by using LC3 antibody. As a result, LC3 signal was clearly detected in both cumulus and oocytes of various sizes of follicles. We also found ring shaped signal which represent autophagosome near oocyte membrane. Most of the signals in oocytes were localized nearby cellular membrane while evenly dispersed in cumulus cells. Therefore, this result suggests that autophagy occurs in porcine COCs (cumulus-oocyte complexes) at follicular stage.
R-Bar (Overhead Rigid Conductor system) has been lately used for the speed of over 200km/h in Europe, while it has been developed and used for the max. speed of 120km/h in Korea. Because R-Bar has advantages of reduction of tunnel cross sectional area and maintenance, its development for more high-speed is urgent in Korea having many mountain area. Therefore a sensitivity analysis of design parameters for the speed-up of R-Bar has performed in this study. For the analysis, we have developed a program for the prediction of dynamic characteristics between a pantograph and R-Bar. The program was evaluated with the actual test result and a current collection performance according to the parameters such as a distance between brackets, a stiffness of bracket and of R-Bar rail was predicted with the program.
The remote monitoring and warning system for dangerous chemicals is designed with the concept of the Cyber-Physical System (CPS) in this paper. The real-time perception, dynamic control, and information service of major hazards chemicals are realized in this CPS system. The CPS system architecture, the physical layer and the applacation layer, are designed in this paper. The terminal node is mainly composed of the field collectors which complete the data acquisition of sensors and video in the physical layers, and the use of application layer makes CPS system safer and more reliable to monitor the hazardous chemicals. The cloud application layer completes the risk identification and the prediction of the major hazard sources. The early intelligent warning of the major dangerous chemicals is realized and the security risk images are given in the cloud application layer. With the CPS technology, the remote network of hazardous chemicals has been completed, and a major hazard monitoring and accident warning online system is formed. Through the experiment of the terminal node, it can be proved that the terminal node can complete the mass data collection and classify. With this experiment it can be obtained the CPS system is safe and effective. In order to verify feasible, the multi-risk warning based on CPS is simulated, and results show that the system solves the problem of hazardous chemicals enterprises safety management.
데이터베이스(Database)란 중복이 없는 데이터의 집합을 유지하는 것을 말하며, 정보의 양이 증가하고 있는 정보화 사회에서 정보를 쉽게 이용하고 공유하기 위해서 필수적이다. 데이터베이스의 대표적인 구조는 관계형 데이터베이스와 트리구조 데이터베이스가 존재하며, 본 연구에서는 트리구조 데이터베이스이자 프로그래밍 언어인 MUMPS에 대해 연구하고자 한다. 이 언어는 동적 또는 B-Tree 형식으로 배열을 저장하여 데이터베이스를 구성한다. Java나 C#과 같은 언어와 함께 사용하여야 하는 SQL과 달리, MUMPS는 자체적으로 언어와 데이터베이스를 지원하여 데이터를 관리할 수 있다는 차이점이 있으며, 데이터 이식률이 높아 실제 미국 병원에서는 MUMPS 기반의 플랫폼이 높은 시장 점유율을 차지하고 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.13-20
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2022
Basically Mobile Ad Hoc Network (MANET) is an autonomous system with the collection of mobile nodes, these nodes are connected to each other by using wireless networks. A mobile ad hoc network poses this quality which makes topology in dynamic manner. As this type of network is Ad Hoc in nature hence it doesn't have fixed infrastructure. If a node wishes to transfer data from source node to a sink node in the network, the data must be passed through intermediate nodes to reach the destination node, hence in this process data packet loss occurs in various MANET protocols. This research study gives a comparison of various Mobile Ad Hoc Network routing protocols like proactive (DSDV) and reactive (AODV, DSR) by using random topology with more intermediate nodes using CBR traffic. Our simulation used 50, 100, and 150 nodes variations to examine the performance of the MANET routing protocols. We compared the performance of DSDV, AODV and DSR, MANET routing protocols with the result of existing protocol using NS-2 environment, on the basis of different performance parameters like Packet Delivery Ratio, average throughput and average end to end delay. Finally we found that our results are better in terms of throughput and packet delivery ratio along with low data loss.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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