In order to evaluate the grouting effects of water-rich fault in tunnels systematically, a feasible and scientific method is introduced based on the extension theory. First, eight main influencing factors are chosen as evaluation indexes by analyzing the changes of permeability, mechanical properties and deformation of surrounding rocks. The model of evaluating grouting effects based on the extension theory is established following this. According to four quality grades of grouting effects, normalization of evaluation indexes is carried out, aiming to meet the requirement of extension theory on data format. The index weight is allocated by adopting the entropy method. Finally, the model is applied to the grouting effects evaluation in water-rich fault F4-4 of Qingdao Jiaozhou Bay Subsea Tunnel, China. The evaluation results are in good agreement with the test results on the site, which shows that the evaluation model is feasible in this field, providing a powerful tool for systematically evaluating the grouting effects of water-rich fault in tunnels.
양식 환경의 과학적이고 체계적인 관리와 양식어민을 위해 실시간 수질 및 급이 정보 이외에도 자료의 종합적인 판단과 변화 이력을 확인하고 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 양식장의 수질, 급이의 현재 상태를 제시하고 이력 정보를 기반으로 시뮬레이션 가능하며 상태 변화를 단계 별로 확인 가능한 시스템을 비주얼 C++를 이용하여 구현하였다. 또한 수질, 급이 상태 정보를 수산지식을 기반으로 종합적으로 분석할 수 있고 제시할 수 있는 엔트로피 모델을 제안하였다. 이는 추후 질병 및 다양한 연구 결과를 반영한 고차원의 양식 환경 모델을 생성할 수 있는 토대가 될 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권10호
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pp.3458-3478
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2022
Automatic modulation recognition is the core algorithm in the field of modulation classification in communication systems. Our investigations show that deep learning (DL) based modulation recognition techniques have achieved effective progress for multiple-input multiple-output (MIMO) systems. However, network complexity is always an additional burden for high-accuracy classifications, which makes it impractical. Therefore, in this paper, we propose a low-complexity dimensional interactive lightweight network (DilNet) for MIMO systems. Specifically, the signals received by different antennas are cooperatively input into the network, and the network calculation amount is reduced through the depth-wise separable convolution. A two-dimensional interactive attention (TDIA) module is designed to extract interactive information of different dimensions, and improve the effectiveness of the cooperation features. In addition, the TDIA module ensures low complexity through compressing the convolution dimension, and the computational burden after inserting TDIA is also acceptable. Finally, the network is trained with a penalized statistical entropy loss function. Simulation results show that compared to existing modulation recognition methods, the proposed DilNet dramatically reduces the model complexity. The dimensional interactive lightweight network trained by penalized statistical entropy also performs better for recognition accuracy in MIMO systems.
Through the analysis of the coordination mechanism of the supply chain system of China's automobile manufacturing industry, the factors affecting the supply subsystem, the manufacturing subsystem, the sales subsystem, and the consumption subsystem are sorted out, the supply chain coordination index system based on the influence factor of four subsystems is established. The evaluation models of the coordination degree in the subsystem of the supply chain, the coordination degree among the subsystems, and the comprehensive coordination degree are established by using the efficiency coefficient method and the collaborative entropy method. Experimental results verify the accuracy of the evaluation model using the empirical analysis of the collaborative evaluation index data of China's automobile manufacturing industry from 2000 to 2019. The supply chain synergy of automobile manufacturing industry was low from 2001 to 2005, and it increased to a certain extent from 2006 to 2008 with a small growth rate from 0.10 to 0.15. From 2009 to 2013, the supply chain synergy of automobile manufacturing industry increased rapidly from 0.24 to 0.49, and it also increased rapidly but fluctuated from 2014 to 2019, first rising from 0.68 to 0.84 then dropping to 0.71. These results provide reference for the development of China's automobile manufacturing supply chain system and scientific decision-making basis for the formulation of relevant policies of the automobile manufacturing industry.
Hardware security primitives, also known as physical unclonable functions (PUFs), perform innovative roles to extract the randomness unique to specific hardware. This paper proposes a novel hardware security primitive using a commercial off-the-shelf flash memory chip that is an intrinsic part of most commercial Internet of Things (IoT) devices. First, we define a hardware security source model to describe a hardware-based fixed random bit generator for use in security applications, such as cryptographic key generation. Then, we propose a hardware security primitive with flash memory by exploiting the variability of tunneling electrons in the floating gate. In accordance with the requirements for robustness against the environment, timing variations, and random errors, we developed an adaptive extraction algorithm for the flash PUF. Experimental results show that the proposed flash PUF successfully generates a fixed random response, where the uniqueness is 49.1%, steadiness is 3.8%, uniformity is 50.2%, and min-entropy per bit is 0.87. Thus, our approach can be applied to security applications with reliability and satisfy high-entropy requirements, such as cryptographic key generation for IoT devices.
군(軍) PC의 99%는 윈도우 운영체제를 사용하고 있어 안전한 국방사이버공간을 유지하기 위해서는 윈도우 기반 악성코드의 탐지 및 대응이 상당히 중요하다. 본 연구에서는 윈도우 PE(Portable Executable) 포맷의 악성코드를 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 탐지모델을 구축함에 있어서는 탐지의 정확도보다는 급증하는 악성코드에 효율적으로 대처하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트에 중점을 두었다. 이에 학습 속도를 향상시키기 위해 복잡한 전처리 과정 없이 최소한의 시퀀스 데이터만으로도 악성코드 탐지가 가능한 Bidirectional LSTM(Long Short Term Memory) 네트워크를 기반으로 탐지모델을 설계하였다. 실험은 EMBER2018 데이터셋을 활용하여 진행하였으며, 3가지의 시퀀스 데이터(Byte-Entropy Histogram, Byte Histogram, String Distribution)로 구성된 특성 집합을 모델에 학습시킨 결과 90.79%의 Accuracy를 달성하였다. 한편, 학습 소요시간은 기존 탐지모델 대비 1/4로 단축되어 급증하는 신종 악성코드에 대응하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트가 가능함을 확인하였다.
긴 문장 분석은 높은 분석 복잡도로 인해 기계 번역에서 매우 어려운 문제이다. 구문 분석의 복잡도를 줄이기 위하여 문장 분할 방법이 제안되었으며 본 논문에서는 문장 분할의 적용률과 정확도를 높이기 위한 최대 엔트로피 확률 모델 기반의 문장 분할 방법을 제시한다. 분할 위치의 어휘 문맥적 특징을 추출하여 후보 분할 위치를 선정하는 규칙을 학습을 통해 자동적으로 획득하고 각 후보 분할 위치에 분할 확률 값을 제공하는 확률 모델을 생성한다. 어휘 문맥은 문장 분할 위치가 표시된 말뭉치로부터 추출되며 최대 엔트로피 원리에 기반하여 확률 모델에 결합된다. Wall Street Journal의 문장을 추출하여 학습 데이타를 생성하는 말뭉치를 구축하고 네 개의 서로 다른 영역으로부터 문장을 추출하여 문장 분할 실험을 하였다. 실험을 통해 약 $88\%$의 문장 분할의 정확도와 약 $98\%$의 적용률을 보였다. 또한 문장 분할이 효율적인 파싱에 기여하는 정도를 측정하여 분석 시간 면에서 약 4.8배, 공간 면에서 약 3.6배의 분석 효율이 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 톨연산에 기초한 화상의 경계선 추출 방법을 제안 한다. 첫째로 3$\times$3 window내 에서 경계라고 고려 할 수 있는 구조를 고려하여 톨 멤버쉽 함수를 계산 한다. 이후를 교집합연산과 합집합 연산을 행하며 계산의 편의를 위해 정규화를 행한다. 최종적으로 ;엔트로피 개념에 기초한 thresholding을 행함으로써 경계를 추출 하고자 한다.
21세기에 들어서 인문학계와 과학계가 서로 융합되며 새로운 이론과 모델들이 창출되고 있다. 그 중에서도 여러 제반분야에서 관심을 받는 이론이 체화된(embodied) 인지이론이다. 본 연구는 이때까지의 정보학 이용자 행태에 대한 메타이론을 간략하게 살피고, 그 한계를 짚어 본다. 다음으로 이러한 체화된 인지이론과 더불어 정보행위의 주체인 인간이 속하는 생명체에 관한 엔트로피 개념을 도입해 새로운 시대의 흐름에 맞는 생명 패러다임 정보행태모델을 제시하고자 한다. 검색이라는 개념과 이용자의 행위에 대한 개별적인 접근의 한계를 극복하고 통합적 패러다임으로서의 새로운 정보검색이론의 담론을 기대한다.
Hyla suweonensis is an endemic species and is designated as the only endangered species I among amphibians in 2012 by the Ministry of Environment, however studies about its habitat are lacking. This study was carried out to analyze habitat of H. suweonensis based on the spatial information using Maxent (Maximum entropy model as a species distribution model. We detected 45 present points until 2013 and 10 environmental variables by literature review for the model. The results showed that $429km^2$ (0.95%) of the study area, which was about 7.75% of the total agricultural area, was high possible habitats of H. suweonensis. The habitat of H. suweonensis was analyzed by over $1km^2$ rice paddy fields that were lower elevations, flat slopes, and not fragmented. The distance from forests and rivers was identified as a factor that affects its habitat possibilities. In order to conserve H. suweonensis, a large area of rice paddy fields should be preserved, and especially the area around forests and rivers would be required more intensive management. In addition, to compensate for degraded habitats of H. suweonensis in urban areas like as Suwon city, considering integrated watershed management strategy could be effective in the perspective of ecological habitat network of H. suweonensis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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