• Structural Engineering and Mechanics
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• 제43권4호
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• pp.439-448
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• 2012

This paper investigates the load sharing of double circular arc helical gears considering the influence of assembly errors. Based on a load sharing formulae, a three-dimensional finite element tooth contact analysis (TCA) is implemented with commercial software package ANSYS. The finite element grid for the double circular arc gear contact model is automatically generated by using the APDL (ANSYS Parameter Design Language) embedded in ANSYS. The realistic rotation of gears is achieved by using a coupling degree-of-freedom method. Numerical simulations are carried out to exemplify the proposed approach. The distribution of contact stress and bending stress under specific loading conditions are computed and compared with those obtained from Hertz contact theory and empirical formulae to demonstrate the efficiency of the proposed load sharing calculation formulae and TCA approach.

• 유통과학연구
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• 제11권3호
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• pp.5-11
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• 2013

Purpose - Going concern is one of fundamental concepts in accounting and auditing and sometimes the assessment of a company's going concern status that is a tough process. Various going concern prediction models' based on statistical and data mining methods help auditors and stakeholders suggested in the previous literature. Research design - This paper employs a data mining approach to prediction of going concern status of Iranian firms listed in Tehran Stock Exchange using Particle Swarm Optimization. To reach this goal, at the first step, we used the stepwise discriminant analysis it is selected the final variables from among of 42 variables and in the second stage; we applied a grid-search technique using 10-fold cross-validation to find out the optimal model. Results - The empirical tests show that the particle swarm optimization (PSO) model reached 99.92% and 99.28% accuracy rates for training and holdout data. Conclusions - The authors conclude that PSO model is applicable for prediction going concern of Iranian listed companies.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권3호
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• pp.12-36
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• 2023

그래프 데이터베이스는 다양한 유형의 데이터와 그 관계를 그래프로 모델링하여 적재하기 때문에 복잡한 관계로 연결될 수 있는 부동산 데이터를 관리하고 분석하는데 효과적일 수 있으나, 현재 제공되는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능으로 인해 활발히 활용되지 못하고 있다. 이러한 배경에서, 본 연구에서는 다양한 부동산 공간 관련 질문들에 대응할 수 있도록 그래프 데이터베이스를 활용한 Uniform Grid 기반 부동산 공간 데이터 관리 방안을 제안한다. 핵심 데이터를 선정하기 위하여 부동산 커뮤니티의 관련 질의를 분석하였으며, 국가지점번호를 단위 Grid로 설정하고 다양한 부동산 관련 데이터들을 연결한 그래프 스키마를 구성하여 테스트 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스 검증을 위해, Jackpine 벤치마크를 활용하여 기본 위상관계 및 공간함수를 테스트하였고, 나아가 다양한 시나리오 기반 질의 테스트를 수행함으로써 제안한 방법의 적절성을 검증하고자 하였다. 그 결과, 제안한 방법은 총 29개의 공간 위상관계와 공간함수 중 25개의 기능을 성공적으로 수행하였고, 25개의 기능과 15개의 시나리오에 대해 약 97%의 정확도를 달성하였다. 본 연구는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능을 고려하여, 부동산 관련 공간 질문에 대응할 수 있는 효율적인 데이터 통합방안을 제안하였다는 점에서 의의를 가진다. 그러나 그리드 기반 인덱스 사용으로 인한 잘못된 공간 위상관계 생성 문제 및 리스트 비교에 따른 질의의 비효율성에 대한 한계점이 존재하며, 이는 후속 연구에서 개선할 필요가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.19-29
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• 2012

최근, 클라우드 컴퓨팅 기술은 다양한 서비스의 형태로 제공이 되며, 사용자는 서비스의 물리적인 위치나, 시스템 환경과 같은 부분들을 관여하지 않고, 스토리지 서비스, 데이터의 사용, 소프트웨어의 사용들을 제공하는 획기적인 서비스로 거듭나고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술들은 인프라스트럭처에서 요구되는 서비스의 수준, 다양한 시스템에서 요구되는 하드웨어적인 문제들을 벗어서 자유스럽게 원하는 만큼의 IT 리소스를 쉽게 사용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 인터넷 기반의 다양한 기술들을 기반으로 비즈니스 모델에 대한 자원의 사용을 자유스럽게 선택할 수 있는 장점을 가지고 있어 무엇보다도 능동적인 자원 확장을 위한 프로비져닝 기술과 가상화 기술들이 주요한 기술로 주목 받고 있다. 이러한 기술들은 웹 베이스의 사용자들이 자유롭게 접근하고, 사용자 환경에 맞도록 설치가 가능하게 지원하는 중요한 기술 요소들 중의 하나이다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 기술 동향에 대한 분석을 통해 고 가용성 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하기 위한 그리드 측면에서의 소프트웨어 관련 기술과 아키텍처를 소개 한다.

• 대한조선학회논문집
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• 제49권6호
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• pp.461-468
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• 2012

In this study, a Cartesian-grid method based on finite volume approach is applied to simulate the ship motions in large amplitude waves. Fractional step method is applied for pressure-velocity coupling and TVD limiter is used to interpolate the cell face value for the discretization of convective term. Water, air, and solid phases are identified by using the concept of volume-fraction function for each phase. In order to capture the interface between air and water, the tangent of hyperbola for interface capturing (THINC) scheme is used with weighed line interface calculation (WLIC) method which considers multidimensional information. The volume fraction of solid body embedded in the Cartesian grid system is calculated using a level-set based algorithm, and the body boundary condition is imposed by a volume weighted formula. Numerical simulations for the two-dimensional barge type model and Wigley hull in linear waves have been carried out to validate the newly developed code. To demonstrate the applicability for highly nonlinear wave-body interactions such as green water on the deck, numerical analysis on the large-amplitude motion of S175 containership is conducted and all computational results are compared with experimental data.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2168-2187
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• 2021

The smart grid replaces the traditional power structure with information inventiveness that contributes to a new physical structure. In such a field, malicious information injection can potentially lead to extreme results. Incorrect, FDI attacks will never be identified by typical residual techniques for false data identification. Most of the work on the detection of FDI attacks is based on the linearized power system model DC and does not detect attacks from the AC model. Also, the overwhelming majority of current FDIA recognition approaches focus on FDIA, whilst significant injection location data cannot be achieved. Building on the continuous developments in deep learning, we propose a Deep Learning based Locational Detection technique to continuously recognize the specific areas of FDIA. In the development area solver gap happiness is a False Data Detector (FDD) that incorporates a Convolutional Neural Network (CNN). The FDD is established enough to catch the fake information. As a multi-label classifier, the following CNN is utilized to evaluate the irregularity and cooccurrence dependency of power flow calculations due to the possible attacks. There are no earlier statistical assumptions in the architecture proposed, as they are "model-free." It is also "cost-accommodating" since it does not alter the current FDD framework and it is only several microseconds on a household computer during the identification procedure. We have shown that ANN-MLP, SVM-RBF, and CNN can conduct locational detection under different noise and attack circumstances through broad experience in IEEE 14, 30, 57, and 118 bus systems. Moreover, the multi-name classification method used successfully improves the precision of the present identification.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제4권1호
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• pp.34-44
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• 2003

An advanced aeroelastic analysis using a computational structural dynamics (CSD), finite element method (FEM) and computational fluid dynamics (CFD) is presented in this Paper. A general aeroelastic analysis system is originally developed and applied to realistic design problems in the transonic flow region, where strong shock wave interactions exist. The present computational approach is based on the modal-based coupled nonlinear analysis with the matched-point concept and adopts the high-speed parallel processing technique on the low-cost network based PC-clustered machines. It can give very accurate and useful engineering data on the structural dynamic design of advanced flight vehicles. For the nonlinear unsteady aerodynamics in high transonic flow region, Euler equations using the unstructured grid system have been applied to easily consider complex configurations. It is typically shown that the advanced numerical approach can give very realistic and practical results for design engineers and safe flight tests. One can find that the present study conducts a virtual flutter flight test which are usually very dangerous in reality.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권4호
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• pp.349-359
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• 2015

We study a semiparametric Bayesian approach to small area estimation under a nested error linear regression model with area level covariate subject to measurement error. Consideration is given to radial basis functions for the regression spline and knots on a grid of equally spaced sample quantiles of covariate with measurement errors in the nested error linear regression model setup. We conduct a hierarchical Bayesian structural measurement error model for small areas and prove the propriety of the joint posterior based on a given hierarchical Bayesian framework since some priors are defined non-informative improper priors that uses Markov Chain Monte Carlo methods to fit it. Our methodology is illustrated using numerical examples to compare possible models based on model adequacy criteria; in addition, analysis is conducted based on real data.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.774-783
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• 2020

For the issue of subsurface target localization by reverse projection, a new approach of target localization with different distances based on symmetric sub-array multiple-input multiple-output (MIMO) radar is proposed in this paper. By utilizing the particularity of structure of the two symmetric sub-arrays, the received signals are jointly reconstructed to eliminate the distance information from the steering vectors. The distance-independent direction of arrival (DOA) estimates are acquired, and the localizations of subsurface targets with different distances are realized by reverse projection. According to the localization mechanism and application characteristics of the proposed algorithm, the grid zooming method based on spatial segmentation is used to optimize the locaiton efficiency. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed localization method and optimization scheme.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권10호
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• pp.311-318
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• 2016

사물인터넷(IoT, Internet of Things) 분야는 풍부한 정보를 기반으로 사용자가 쉽게 접근해서 서비스를 창출해야 하나, 전력시스템의 특수성으로 인해 다음의 사항이 IoT 확산에 걸림돌로 작용할 수 있으며 '지능형 전력망 정보의 보호 조치에 관한 지침'에 의거, 전력설비 접근이 용이하지 않고, 특히 AMI(Advanced Metering Infrastructure)분야에 IoT 기술적용시 엄격한 보안 정책이 요구되고 있다. 이로 인해 IoT 기술의 전력시스템에 적용 및 활용에 제약이 발생되는 실정이다. 전력정보통신망은 그간 폐쇄망으로 운영되어 왔으며, 스마트그리드(Smart Grid) 인프라인 지능형 전력망에서도 개방형 양방향 통신을 검토하고 있으나 정보보안 취약성이 높아지고 사고 위험이 증가함에 따라 종합적인 보안정책 및 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 IoT 기반 에너지 플랫폼 개발 연구내용의 일부로 전력정보시스템의 IoT 플랫폼 아키텍쳐 설계를 목표로 한다. IoT를 기반으로 전력서비스 및 솔루션을 제공하기 위해 '센서-게이트웨이-네트워크-플랫폼-서비스'를 하나로 연결하는 표준 프레임워크를 제정하고자 한다. 프레임워크는 크게 '센서-게이트웨이-플랫폼'을 연계하는 정보모델링 및 연동규약을 다루는 표준과 이를 토대로 다양한 센서를 수용할 수 있는 게이트웨이, 실시간 데이터 수집 분석 제공 역할을 수행하는 플랫폼으로 구분하고 관련 기술을 확보하고자 한다.