동적 통행배정모형에서 주로 사용되는 링크 통행비용함수가 현실상황을 제대로 표현하지 못함에 따라, 최근 교통류의 특성을 현실적으로 묘사할 수 있는 여러 형태의 교통류모형(Traffic model)들이 제시되고 있다. 현재까지 개발된 모형들을 차량의 동적 움직임을 표현하는 가장 특징적인 요소인 교통류 전파(flow propagation) 과정에 따라 구분하면 교통량-통행시간(Flow-travel time)간의 관계를 명시적인 함수 형태로 사용하는 경우 (Functional approach)와 Cell transmission model이나 개별차량 또는 몇 개의 차량을 1개의 그룹으로 묶은 미시적인 패킷(package)에 기초한 시뮬레이션 형태로 표현하는 경우로(Non-functional approach) 나눌 수 있다. 그러나 함수형태의 비용함수는 여러 연구에서 실제 차량의 행태를 묘사하는 데에는 한계가 있음을 보여주고 있다. 따라서, 본 연구에서는 차량의 통행시간을 패킷기초의 시뮬레이션으로 묘사하는 기법을 개발하는 데, 수직형 대기행렬모형(Vertical queue model 또는 Point Queue model)으로 개발한다. 개발된 모형의 동적 교통류 표현능력을 검토하기 위하여 교통류의 전파를 시간 종속적으로 재현하는 시뮬레이션 부하기법(Simulation loading algorithm)을 개발하고 개발된 모형을 상용 프로그램과 비교한다. 본 연구에서는 교통류의 기본 변수인 교통량-속도-밀도간의 관계와 통행시간간의 관계를 살펴본다. 분석결과, 미시적모형에 비해 상대적으로 간단한 전파규칙(propagation rule)을 사용함에도 불구하고 현실적인 교통류에서 나타나는 중요한 특성들을 모두 확인할 수 있었다.FA비율에 있어서 D$_2$, D$_3$, D$_{6}$이 D$_1$에 비해 유의적으로 높게 나타났지만 D$_1$, D$_4$, D$_{5}$, D$_{7}$, 실험구간 그리고 D$_2$-D$_{7}$, 실험구간 사이에서는 각각 유의적인 차이가 없었다(P<0.05). DHA/EPA의 비율에 있어서 D$_{7}$이 유의적으로 높았으며, D$_{5}$가 유의적으로 낮았다(P<0.05). 상기의 결과를 토대로, 성장과 전어체내 지방산조성에 있어서 뱀장어 치어의 사료내 EPA와 DHA의 첨가효과 미약한 것으로 판단되며, 사료내 LNA (n-3)와 LA(n-6) HUFA을 각각 0.35%, 0.65% 첨가했을 때 WG, SGR, FE, PER이 가장 높았으나, 이전의 실험(Takeuchi, 1980)과 동일한 수준인 n-3와 n-6를 각각 0.5%씩 첨가한 실험구와는 유의적인 차이를 보이지 않았다. 이렇게 볼 때, 뱀장어 치어의 필수지방산은 LNA (n-3), LA (n-6)이고, 그 적정수준은 각각 0.35-0.5%, 0.5-0.65%임을 보여준다.George W, Bush)가 새로운 지도자로 취임하여 얼마 되지 않은 2001년 9월 11일 사상 초유로 본토에서 알 카에다 테러리스트 조직에 의해 공격받게 되었다. 뉴욕의 세계무역센터 빌딩 2개가 완전히 붕괴되고, 펜타곤에 민간 여객기가 충돌하여 많은 사람이 살상 당하고, 전체적으로 세계 80여 개국으로부터의 6천여 명이 살상되었다. 전 세계와 미국은
과학기술·연구개발체계의 패러다임은 기존 단독형 연구수행 형태에서 변화하여 관측과 실험에서 발생한 대용량 데이터를 고속 네트워크를 통해 연구현장에 송수신하고 저장하며, 이를 각 연구자 (기관)의 목적에 맞도록 활용하는 형태로 변화하고 있다. 네트워크형 첨단연구는 협업화, 공유화, 공용화, 글로벌화 하는 형태로 발전하고 있으며, 이를 위해 과학기술과 IT기술의 결합 뿐 아니라, 점점 거대화되는 데이터의 실시간 공유와 활용을 위해 최적화된 네트워크 환경과 기술 간의 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가과학기술연구망 (KREONET)의 네트워크형 첨단 연구의 사례를 통해 변화의 방향을 제시하고, 데이터흐름을 분석한다. 이를 통해 주요 데이터흐름과 용량에 따른 네트워크 최적화 모델을 제시하였으며, 네트워크형 첨단연구에서 요구되는 실시간성 연구수행 성능을 충족하였다.
This article describes an electrical network analysis (ENA) method to calculate the pressure distribution of a vacuum system in a molecular flow regime. The vacuum system was modeled using electrical components. For an accurate analysis, a complexly combined pipe model, excluding entrance conductance, was employed and the pressure distribution was simulated using ENA. A vacuum system comprising three vacuum pumps was used for simplicity. In addition, the ENA results were compared with results from finite element analysis (FEA) and experimental measurements. The pressure distribution profiles estimated from ENA, performed using the LTSpice IV software, were in agreement with FEA and experimental results.
This study presents a numerical optimization to optimize an axial flow fan blade to increase the efficiency. The radial basis neural network is used as an optimization method with the numerical analysis by Reynolds-averaged Navier-Stokes equations using SST model as turbulence closure. Four design variables related to airfoil maximum camber, maximum camber location, leading edge radius and trailing edge radius, respectively, are selected, and efficiency is considered as objective function which is to be maximized. Thirty designs are evaluated to get the objective function values of each design used to train the neural network. Optimum shape shows the efficiency increased by 1.0%.
Since the interior shape of a pressure regulator is complex and the change of fluid resistance at each operation condition is rapid and big, the pressure regulator can become the major factor that causes big loss in pipelines. So the suitable pressure regulator modeling by each operation condition is important to obtain reliable results especially in small scale pipeline network analysis. And in order to prevent the condensation and freezing problems, it is needed to confirm both whether temperature recovery is achieved after passing by the pressure regulator's narrow neck and how much amount of low temperature area that can cause condensate accumulation is distributed by various PCV models at every inlet-outlet pressure ratio. In this research, the numerical model resembling P company pressure regulator that is used widely for high pressure range in commercial, is adopted as the base model of CFD analysis to investigate pressure regulator's flow characteristics at each pressure ratio. Additionally it is also introduced to examine pressure regulator's critical flow characteristics and possibility of condensation or freezing at each pressure ratio. Furthermore, the comparison between the results of CFD analysis and the results of analytic solution obtained by compressible fluid-dynamics theory is attempted to validate the results of CFD modeling in this study and to estimate the accuracy of theoretical approach at each pressure ratio too.
The suitable pressure regulator modeling at each opening ratio and pressure ratio is very important to obtain reliable results, especially in small scale pipeline network analysis such as a pressure regulator system. And it is needed to confirm both whether temperature recovery is achieved after passing by the pressure regulator's narrow neck and how much amount of low temperature area that can cause condensate accumulation is distributed by various PCV models and driving conditions. In this research, the numerical model resembling P company pressure regulator that is used widely for high pressure range in commercial, is adopted as the base model of CFD analysis to investigate pressure regulator's flow characteristics at each pressure ratio and opening ratio. And it is also introduced to examine pressure regulator's critical flow characteristics and possibility of condensation or freezing at each pressure ratio and opening ratio. Additionally, the comparison between the results of CFD analysis and the results of analytic solution obtained by compressible fluid-dynamics theory is attempted to validate the results of CFD modeling in this study and to estimate the accuracy of theoretical approach at each pressure ratio and opening ratio too.
Software-defined networking (SDN) acts as a centralized management unit, especially in a network with devices that operate under the transport layer of the OSI model. However, when a network with layer 7 middleboxes (MBs) is considered, current SDNs exhibit limitations. As such, to achieve a real-centralized management unit, a new architecture is required that decouples the data and control planes of all network devices. In this report, we propose such a complementary architecture to the current SDN in which SDN-enabled MBs are included along with contemporary SDN-enabled switches. The management unit of this architecture improves network performance and reduces routing cost by considering the status of the MBs during flow forwarding. This unit consists of the following two parts: an SDN controller (SDNC) and a middlebox controller (MBC). The latter selects the best MBs for each flow and the former determines the best path according to its routing algorithm and provides information via the MBC. The results show that the proposed architecture improved performance because the utilization of all network devices including MBs is manageable.
As artificial intelligence technologies, including deep learning, develop, these technologies are being introduced to code similarity analysis. In the traditional analysis method of calculating the graph edit distance (GED) after converting the source code into a control flow graph (CFG), there are studies that calculate the GED through a trained graph neural network (GNN) with the converted CFG, Methods for analyzing code similarity through CNN by imaging CFG are also being studied. In this paper, to determine which approach will be effective and efficient in researching code similarity analysis methods using artificial intelligence in the future, code similarity is measured through funcGNN, which measures code similarity using GNN, and Siamese Network, which is an image similarity analysis model. The accuracy was compared and analyzed. As a result of the analysis, the error rate (0.0458) of the Siamese network was bigger than that of the funcGNN (0.0362).
균열암반에서의 지하수유동 모사를 위한 추계적 연속테 모델링 기법이 개발되었다. 추계적연속체 모델은 균열수의 제한을 가지는 개별균열연결망 모델의 단점을 극복할 수 있다. 뿐만 아니라 개별균열연결망 모델에서 가능한 확률론적 해석과 전도성이 큰 균열을 통한 지하수 유동을 근접하게 모사할 수 있는 장점을 가진다. 추계적연속체 모델은 개별균열연결망 모델에 근거하여 생성된다. 개별균열연결망 모델은 일정크기의 소블록으로 나누어지며 각 소블록 투수계수의 확률밀도함수와 베리오그램 함수로부터 추계적연속체 모델에서의 투수계수의 공간적 분포를 정의할 수 있다. 이 연구에서 추계적연속체 모델과 개별균열연결망 모델의 적합성을 보여 주기 위하여 수치실험을 통하여 지하수 유동 이동시간을 계산하고 상호 비교하였다. 그리고 추계적연속체 모델은 방사성폐기물 처분장의 확률론적 안전성 펑가를 위해 필요한 지하수 유동속도의 확률분포를 제공할 수 있는 모델임을 제시할 수 있었다.
For an automated transportation system like PRT(Personal Rapid Transit) system or IVHS, an efficient vehicle-merging algorithm is required for smooth operation of the network. For management of merging, collision avoidance between vehicles, ride comfort, and the effect on traffic should be considered. This paper proposes an unmanned vehicle-merging algorithm that consists of two procedures. First, a longitudinal control algorithm is designed to keep a safe headway between vehicles in a single lane. Secondly, 'vacant slot and ghost vehicle' concept is introduced and a decision algorithm is designed to determine the sequence of vehicles entering a converging section considering energy consumption, ride comfort, and total traffic flow. The sequencing algorithm is based on fuzzy rules and the membership functions are determined first by an intuitive method and then trained by a learning method using a neural network. The vehicle-merging algorithm is shown to be effective through simulations based on a PRT model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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