나노입자 제조 기술이 점차 발전하면서 금속산화물, 반도체용 및 태양전지용, 신소재 등 다양한 응용분야에 사용하고 있다. 따라서 이와 같은 나노입자 제조방법으로는 펄스 레이저 용사법(pulsed laser ablation), 플라즈마 아크 합성법(plasma arc synthesis), 열분해법(pyrolysis), plasma-enhanced chemical vapor deposition (PECVD)법 등과 같은 기상공정이 많이 사용되고 있다. 기상공정은 기존의 공정에 비해 고순도 입자의 대량 생산, 다성분 입자의 화학적 균질성 유지, 비교적 간단하고 깨끗한 공정 등의 장점을 가지고 있다. 기상공정에서 일반적인 입자 형성 메커니즘은 기체 상태의 화학 물질이 물리적 공정 혹은 화학 반응에 의해 과포화상태에 도달하게 되며, 이 때 동질 핵생성(homogeneous nucleation)이 일어나고 생성된 핵(nuclei)에 기체가 응축되고 충돌, 응집하면서 입자는 성장하게 된다. 열분해법은 실리콘 나노입자를 생산하는 기상공정 중 하나이다. 일반적으로 열분해 공정은 지속적으로 열이 가해지는 반응기 내에 반응기체인 $SiH_4$을 주입하고, 운반기체는 He, $H_2$, Ar, $N_2$ 등을 사용하였을 때, 높은 열로 인해 $SiH_4$가 분해되며, 이 때 가스-입자 전환 현상(gas to particle conversion)이 일어나 실리콘 입자가 형성된다. 그러나 입자 형성과정은 $SiH_4$ 농도, 유량, 작동 압력, 온도 등 매우 다양한 요소에 영향을 받는다. 고, 복잡한 화학반응 메커니즘에 의해 명확히 규명되지는 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 복잡한 화학반응을 해석하는 상용코드 CHEMKIN 4.1.1을 이용하여 열분해 반응기 내에서의 실리콘 입자 형성, 성장, 응집, 전송 모델을 만들고 이를 수치해석하였다. 표면 반응, 응집, 전송에 의한 입자 성장 메커니즘을 포함하고 있는 aerosol dynamics model을 method of moment법으로 해를 구하였으며, 이를 실험 결과와 비교하여 모델링을 검증하였다. 또한 반응기의 온도, 압력, 가스 농도, 유량 등의 요소를 고려하여 실리콘 나노입자를 형성하는 최적의 조건을 연구하였다.
이동 호스트에서의 멀티캐스트에는 호스트이동성, 멀티캐스트 결정 문제, 삼각라우팅, 터널 집중성 문제, 재전송의 폭주, 대역폭 낭비 등의 문제가 있다. 무선에서의 대역폭 낭비는 전송률을 떨어뜨리는 결정적 요인이다. 본 논문에서는 대역폭 낭비를 해결하는 방법으로 호스트 이동성, 그룹관리, 멀티 캐스트 라우팅 프로토콜을 통합하여 신뢰성 있는 패킷 손실 복구를 할 수 있는 FIM을 제안한다. FIM은 IP Mobility Support와 IGMP, DVMRP를 통합하고, FEC와 수신자 기반 지역복구방식을 사용하였다. 제안한 프로토콜의 성능은 동종 독립 손실, 이종 독립 손실, 상호 의존적 손실로 나누어 분석 하였다. 손실 모델에 대한 평가는 전송그룹의 크기가 일정크기를 넘어서면, 지역그룹의 크기와 비례하여 성능이 향상되고 있음을 세 모델 전체에서 확인할 수 있었다. 따라서 제안된 프로토콜은 이동 호스트에서 데이터의 양과 수신자의 수가 많은 환경에서 효율적 임을 나타내었다.
The general world model for homogeneous and isotropic universe has been proposed. For this purpose, we introduce a global and fiducial system of reference (world reference frame) constructed on a (4+1)-dimensional space-time, and assume that the universe is spatially a 3-dimensional hypersurface embedded in the 4-dimensional space. The simultaneity for the entire universe has been specified by the global time coordinate. We define the line element as the separation between two neighboring events on the expanding universe that are distinct in space and time, as viewed in the world reference frame. The information that determines the kinematics of the geometry of the universe such as size and expansion rate has been included in the new metric. The Einstein's field equations with the new metric imply that closed, flat, and open universes are filled with positive, zero, and negative energy, respectively. The curvature of the universe is determined by the sign of mean energy density. We have demonstrated that the flat universe is empty and stationary, equivalent to the Minkowski space-time, and that the universe with positive energy density is always spatially closed and finite. In the closed universe, the proper time of a comoving observer does not elapse uniformly as judged in the world reference frame, in which both cosmic expansion and time-varying light speeds cannot exceed the limiting speed of the special relativity. We have also reconstructed cosmic evolution histories of the closed world models that are consistent with recent astronomical observations, and derived useful formulas such as energy-momentum relation of particles, redshift, total energy in the universe, cosmic distance and time scales, and so forth. The notable feature of the spatially closed universe is that the universe started from a non-singular point in the sense that physical quantities have finite values at the initial time as judged in the world reference frame. It has also been shown that the inflation with positive acceleration at the earliest epoch is improbable.
본 논문은 온도 등 7 가지의 IoT 센서에서 수집된 기상데이터의 각 기상요소에 대하여 품질관리(Quality Control; QC)를 하였다. 또한, 우리는 측정된 값에 오류가 있는 데이터를 기계학습으로 의미있게 추정하는 방법을 제안한다. 수집된 기상데이터를 기본 QC 결과를 바탕으로 오류 데이터를 선형 보간하여 기계학습 QC를 진행하였으며, 기계학습 기법으로는 대표적인 서포트벡터회귀, 의사결정테이블, 다층퍼셉트론을 사용했다. 기본 QC의 적용 유무에 따라 비교해 보았을 때, 우리는 기본 QC를 거쳐 보간한 기계학습 모델들의 평균절대오차(MAE)가 21% 낮은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기계학습 기법에 따라 비교하여 서포트벡터회귀 모델을 적용하였을 때가, 모든 기상 요소에 대하여 MAE가 평균적으로 다층신경망은 24%, 의사결정테이블은 58% 낮은 것을 알 수 있었다.
This study aims to evaluate the accuracy of retrieved horizontal winds with different quality control methods from three Doppler lidars deployed over the complex terrain during the PyeongChang 2018 Olympic and Paralympic games. To retrieve the accurate wind profile, this study also proposes two quality control methods to distinguish between meteorological signals and noises in the Doppler velocity field, which can be broadly applied to different Doppler lidars. We evaluated the accuracy of retrieved winds with the wind measurements from the nearby or collocated rawinsondes. The retrieved wind speed and direction show a good agreement with rawinsonde with a correlation coefficient larger than 0.9. This study minimized the sampling error in the wind evaluation and estimation, and found that the accuracy of retrieved winds can reach ~0.6 m s-1 and 3° in the quasi-homogeneous wind condition. We expect that the retrieved horizontal winds can be used in the high-resolution analysis of the horizontal winds and provide an accurate wind profile for model evaluation or data assimilation purposes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.4008-4023
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2022
Since machine learning was introduced into cross-site scripting (XSS) attack detection, many researchers have conducted related studies and achieved significant results, such as saving time and labor costs by not maintaining a rule database, which is required by traditional XSS attack detection methods. However, this topic came across some problems, such as poor generalization ability, significant false negative rate (FNR) and false positive rate (FPR). Moreover, the automatic clustering property of graph convolutional networks (GCN) has attracted the attention of researchers. In the field of natural language process (NLP), the results of graph embedding based on GCN are automatically clustered in space without any training, which means that text data can be classified just by the embedding process based on GCN. Previously, other methods required training with the help of labeled data after embedding to complete data classification. With the help of the GCN auto-clustering feature and labeled data, this research proposes an approach to detect XSS attacks (called GCNXSS) to mine the dependencies between the units that constitute an XSS payload. First, GCNXSS transforms a URL into a word homogeneous graph based on word co-occurrence relationships. Then, GCNXSS inputs the graph into the GCN model for graph embedding and gets the classification results. Experimental results show that GCNXSS achieved successful results with accuracy, precision, recall, F1-score, FNR, FPR, and predicted time scores of 99.97%, 99.75%, 99.97%, 99.86%, 0.03%, 0.03%, and 0.0461ms. Compared with existing methods, GCNXSS has a lower FNR and FPR with stronger generalization ability.
This work presents a comparison between analytical and finite element analysis for bending of porous sandwich functionally graded material (FGM) plates. The plate is rectangular and simply supported under static sinusoidal loading. Material properties of FGM are assumed to vary continuously across the face sheets thickness according to a power-law function in terms of the volume fractions of the constituents while the core is homogeneous. Four types of porosity are considered. A refined higher-order shear with normal deformation theory is used. The number of unknowns in this theory is five, as against six or more in other shear and normal deformation theories. This theory assumes the nonlinear variation of transverse shear stresses and satisfies its nullity in the top and bottom surfaces of the plate without the use of a shear correction factor. The governing equations of equilibrium are derived from the virtual work principle. The Navier approach is used to solve equilibrium equations. The constitutive law of the porous FGM sandwich plate is implemented for a 3D finite element through a subroutine in FORTRAN (UMAT) in Abaqus software. Results show good agreement between the finite element model and the analytical method for some results, but the analytical method keeps giving symmetric results even with the thickness stretching effect and load applied to the top surface of the sandwich.
The destruction and fracture of rock masses are crucial components in engineering and there is an increasing demand for the study of the influence of rock mass heterogeneity on the safety of engineering projects. The numerical manifold method (NMM) has a unified solution format for continuous and discontinuous problems. In most NMM studies, material homogeneity has been assumed and despite this simplification, fracture mechanics remain complex and simulations are inefficient because of the complicated topology updating operations that are needed after crack propagation. These operations become computationally expensive especially in the cases of heterogeneous materials. In this study, a heterogeneous model algorithm based on stochastic theory was developed and introduced into the NMM. A new fracture algorithm was developed to simulate the rupture zone. The algorithm was validated for the examples of the four-point shear beam and semi-circular bend. Results show that the algorithm can efficiently simulate the rupture zone of heterogeneous rock masses. Heterogeneity has a powerful effect on the macroscopic failure characteristics and uniaxial compressive strength of rock masses. The peak strength of homogeneous material (with heterogeneity or standard deviation of 0) is 2.4 times that of heterogeneous material (with heterogeneity of 11.0). Moreover, the local distribution of parameter values can affect the configuration of rupture zones in rock masses. The local distribution also influences the peak value on the stress-strain curve and the residual strength. The post-peak stress-strain curve envelope from 60 random calculations can be used as an estimate of the strength of engineering rock masses.
자중에 의한 토압은 일반적으로 깊이에 따라 선형비례하여 증가되지만, 상재하중에 의해 발생되는 토압은 분포형태와 지반상태 및 경계조건에 따라 다르게 분포한다. 본 연구에서는 변위가 구속된 강성벽체에 연직상재하중에 의한 토압분포를 실험적으로 연구하기 위하여 실내모형토조[30 cm(폭) ${\times}$ 110 cm(길이) ${\times}$ 88 cm(높이)]에 각 2개의 로드셀이 배치된 8개의 토압판으로 구성된 강성벽체를 설치하여 연직상재하중의 크기와 위치(벽체에서 이격거리)를 변화시켜 가면서 토압분포와 토압의 영향범위를 관찰하였다. 실험결과, 연직상재하중에 의해 발생되는 수평토압은 일정위치에서 최대값을 보이고 깊어질수록 감소하여 한계깊이를 초과하면 무시할 만큼 작아졌다. 수평토압이 최대가 되는 깊이와 한계깊이는 연직상재하중의 크기와는 무관하게 벽체와의 이격거리에 따라 다르게 나타났다.
The present study examines the natural frequencies (NFs) of perfect/imperfect functionally graded sandwich beams (P/IP-FGSBs), which are composed of a porous core constructed of functionally graded materials (FGMs) and a homogenous isotropic metal and ceramic face sheets resting on elastic foundations. To accomplish this, the material properties of the FGSBs are assumed to vary continuously along the thickness direction as a function of the volume fraction of constituents expressed by the modified rule of the mixture, which includes porosity volume fraction represented using four distinct types of porosity distribution models. Additionally, to characterize the reaction of the two-parameter elastic foundation to the Perfect/Imperfect (P/IP) FGSBs, the medium is assumed to be linear, homogeneous, and isotropic, and it is described using the Winkler-Pasternak model. Furthermore, the kinematic relationship of the P/IP-FGSBs resting on the Winkler-Pasternak elastic foundations (WPEFs) is described using trigonometric shear deformation theory (TrSDT), and the equations of motion are constructed using Hamilton's principle. A closed-form solution is developed for the free vibration analysis of P/IP-FGSBs resting on the WPEFs under four distinct boundary conditions (BCs). To validate the new formulation, extensive comparisons with existing data are made. A detailed investigation is carried out for the effects of the foundation coefficients, mode numbers (MNs), porosity volume fraction, power-law index, span to depth ratio, porosity distribution patterns (PDPs), skin core skin thickness ratios (SCSTR), and BCs on the values of the NFs of the P/IP-FGSBs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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