Prefabricated reinforced-concrete shear walls are used extensively in building structures because they are convenient to construct and environmentally sustainable. To make large walls easier to transport, they are divided into smaller segments and then assembled at the construction site using a variety of connection methods. The present paper proposes a precast shear wall assembled using steel shear keys, wherein the shear keys are fixed on the embedded steel plates of adjacent wall segments by combined plug and fillet welding. The anchoring strength of shear keys is known to affect the mechanical properties of the wall segments. Loading tests were therefore performed to observe the behavior of precast shear wall specimens with different anchoring components for shear keys. The specimen with insufficient strength of anchoring components was found to have reduced stiffness and lateral resistance. Conversely, an extremely high anchoring strength led to a short-column effect at the base of the wall segments and low deformation ability. Finally, for practical engineering purposes, a design approach involving the safety coefficient of anchoring components for steel shear keys is suggested.
In an Internet of Things (IoT)-configured system, each device executes on-chip software. Recent IoT devices require fast execution time of complex services, such as analyzing a large amount of data, while maintaining low-power computation. As service complexity increases, the service requires high-performance computing and more space for embedded space. However, the low performance of IoT edge devices and their small memory size can hinder the complex and diverse operations of IoT services. In this paper, we propose a remote on-demand software code execution unit using the cloudification of on-chip code memory to accelerate the program execution of an IoT edge device with a low-performance processor. We propose a simulation approach to distribute remote code executed on the server side and on the edge side according to the program's computational and communicational needs. Our on-demand remote code execution unit simulation platform, which includes an instruction set simulator based on 16-bit ARM Thumb instruction set architecture, successfully emulates the architectural behavior of on-chip flash memory, enabling embedded devices to accelerate and execute software using remote execution code in the IoT environment.
Qiang Gao;Zhicheng He;Xu Jia;Yinghong Xie;Xiaowei Han
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.840-860
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2023
Aiming at the serious occlusion and slow tracking speed in pedestrian target tracking and recognition in complex scenes, a target tracking method based on improved YOLO v5 combined with Deep SORT is proposed. By merging the attention mechanism ECA-Net with the Neck part of the YOLO v5 network, using the CIoU loss function and the method of CIoU non-maximum value suppression, connecting the Deep SORT model using Shuffle Net V2 as the appearance feature extraction network to achieve lightweight and fast speed tracking and the purpose of improving tracking under occlusion. A large number of experiments show that the improved YOLO v5 increases the average precision by 1.3% compared with other algorithms. The improved tracking model, MOTA reaches 54.3% on the MOT17 pedestrian tracking data, and the tracking accuracy is 3.7% higher than the related algorithms and The model presented in this paper improves the FPS by nearly 5 on the fps indicator.
본 논문에서는 지리적으로 분산되어 있는 클러스터 시스템자원들을 효율적으로 활용하기 위한 3-tier 구조의 원격 설치 및 백업 방안을 소개한다. 최근에는 클러스터 시스템이 수백 노드 이상의 대규모 시스템이며, 공인망과 사설망이 혼재되는 복잡한 네트워크 환경으로 구성되고 있다. 따라서, 대규모 클러스터 시스템에 적합한 클러스터의 OS 설치와 원격지에서 클러스터 노드의 장애를 효과적으로 복구하는 것이 중요하다. 하지만 기존의 2-tier 구조의 클러스터 설치 및 이미지 백업 방법들은 공인망과 사설망으로 구성되어 있는 클러스터의 경우, 원격지에서 접근과 관리가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 3-tier 구조의 RISE(Remote Installation Service Environment) 시스템을 제안하고자 한다. RISE 시스템은 2-tier 구조의 마스터 노드 역할을 관리노드(GRISE)와 지역관리노드(LRISE)로 나누어줌으로써 다양한 네트워크환경하에서 초기설치 및 장애 발생시 효과적으로 지원할 수 있으며, 관리노드와 지역관리 노드들의 동기화 기능을 통해 지역관리노드들의 안정성을 보장하고 있다. 64개 노드의 클러스터 시스템과 Gigabit 네트워크 시스템을 활용한 실험을 통하여, 1.86 GByte의 시스템 이미지를 5분 53초 안에 확보 할 수 있었고, 64개 노드 클러스터 시스템의 초기설치 작업을 평균 17분 38초 안에 완료할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1702-1721
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2019
A workflow process (or business process) management system helps to define, execute, monitor and manage workflow models deployed on a workflow-supported enterprise, and the system is compartmentalized into a modeling subsystem and an enacting subsystem, in general. The modeling subsystem's functionality is to discover and analyze workflow models via a theoretical modeling methodology like ICN, to graphically define them via a graphical representation notation like BPMN, and to systematically deploy those graphically defined models onto the enacting subsystem by transforming into their textual models represented by a standardized workflow process definition language like XPDL. Before deploying those defined workflow models, it is very important to inspect its syntactical correctness as well as its structural properness to minimize the loss of effectiveness and the depreciation of efficiency in managing the corresponding workflow models. In this paper, we are particularly interested in verifying very large-scale and massively parallel workflow models, and so we need a sophisticated analyzer to automatically analyze those specialized and complex styles of workflow models. One of the sophisticated analyzers devised in this paper is able to analyze not only the structural complexity but also the data-sequence complexity, especially. The structural complexity is based upon combinational usages of those control-structure constructs such as subprocesses, exclusive-OR, parallel-AND and iterative-LOOP primitives with preserving matched pairing and proper nesting properties, whereas the data-sequence complexity is based upon combinational usages of those relevant data repositories such as data definition sequences and data use sequences. Through the devised and implemented analyzer in this paper, we are able eventually to achieve the systematic verifications of the syntactical correctness as well as the effective validation of the structural properness on those complicate and large-scale styles of workflow models. As an experimental study, we apply the implemented analyzer to an exemplary large-scale and massively parallel workflow process model, the Large Bank Transaction Workflow Process Model, and show the structural complexity analysis results via a series of operational screens captured from the implemented analyzer.
분산 이동 실시간 시스템을 개발하기 위해 pi-Calculus, Mobile Ambients Calculus, Bigraph 등의 수많은 프로세스 대수가 존재한다. 하지만 시스템이 방대해지고 복잡해질수록 시스템을 구성하는 프로세스들의 통신과 이동 역시 방대해지고 복잡해지므로 프로세스 대수로 이를 이해하는데 어려움이 존재한다. 그러므로 방대하고 복잡한 시스템을 체계적으로 이해할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 방대하고 복잡한 시스템을 프로세스들의 통신과 이동의 순서화된 추상화 방법 즉, 계층적으로 구조화된 격자(Lattice)들의 형태인 프리즘(Prism)으로 다룬다. 이는 액티브 온톨로지(Active Ontology)에서 확장된 새로운 개념인 행위 온톨로지(Behavior Ontology)를 기반으로 한다. 프리즘은 시스템을 체계적으로 이해하기 위해 시스템을 계층적으로 구성된 행위적 속성을 지닌 격자들 관점에서 분석하는 것을 허용한다. 이러한 방법은 통신과 이동의 복잡함을 의미적이고 계층적으로 구성된 행위의 구조로 체계적으로 이해할 수 있게 한다.
전자기 토폴러지 기법은 복잡한 대상을 전자기 결합 경로에 따라 단순화시키고, 연속적인 해석 영역을 분할하여 각 절점에서의 해를 구하는 방법이다. 따라서 복잡한 대형 시스템에서의 전자기 결합 현상을 해석하는 데에 장점을 갖고 있지만, 해석 대상의 단순화된 모델링으로 인한 오차가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 power balance method에 기초하여 전자기 토폴러지 기법에서의 오차를 추정하고 정션을 세분화함으로써 다양한 공진기 모델에서의 전도성 및 복사성 전자파 특성을 해석하였다. 해석 결과를 통해 세분화에 따른 정확도 개선 효과를 확인하였고, 시간 영역 유한 차분법 결과와 비교하여 소요 시간과 메모리 단축 효과를 확인할 수 있었다.
Korean is an agglutinative language, and one or more morphemes are combined to form a single word. Part-of-speech tagging method separates each morpheme from a word and attaches a part-of-speech tag. In this study, we propose a new Korean part-of-speech tagging method based on the Head-Tail tokenization technique that divides a word into a lexical morpheme part and a grammatical morpheme part without decomposing compound words. In this method, the Head-Tail is divided by the syllable boundary without restoring irregular deformation or abbreviated syllables. Korean part-of-speech tagger was implemented using the Head-Tail tokenization and deep learning technique. In order to solve the problem that a large number of complex tags are generated due to the segmented tags and the tagging accuracy is low, we reduced the number of tags to a complex tag composed of large classification tags, and as a result, we improved the tagging accuracy. The performance of the Head-Tail part-of-speech tagger was experimented by using BERT, syllable bigram, and subword bigram embedding, and both syllable bigram and subword bigram embedding showed improvement in performance compared to general BERT. Part-of-speech tagging was performed by integrating the Head-Tail tokenization model and the simplified part-of-speech tagging model, achieving 98.99% word unit accuracy and 99.08% token unit accuracy. As a result of the experiment, it was found that the performance of part-of-speech tagging improved when the maximum token length was limited to twice the number of words.
In modern society, buildings are becoming more complex, and the population is becoming more densely populated. Such large buildings require a variety of evacuation measures, as there is a high possibility of large-scale human casualties due to increased evacuation distance and evacuation time in the event of a fire. Strobe light and exit sign light are used as important evacuation equipment to provide early warning and evacuation directions. In this thesis, we conducted a fire simulation assuming that a fire occurrence point notification function and a strobe light function were added to equipment such as visual alarms and evacuation guidance, and compared and analyzed the difference in evacuation completion time with existing equipment. The scenarios for the simulation were divided into "general fire situations" and "fire location and evacuation exit guidance situation" and the differences in evacuation completion time in the event of a fire were compared and analyzed for each floor from the 1st floor to the 3rd floor. The maximum travel distance to complete evacuation in the case of a fire on the first floor decreased by 80.6 m and the evacuation completion time decreased by 329.4 seconds, and the maximum travel distance to complete evacuation in the case of a second-floor fire decreased by 28.5 m and the evacuation completion time by 438.8 seconds. During the fire on the third floor, the maximum distance decreased until evacuation was completed to 3.4 m, and the evacuation completion time was reduced by 355.6 seconds. It is expected that if the congestion level of evacuation routes is reduced by utilizing the congestion level of evacuation exits when fire alarm systems and evacuation equipment are activated, the evacuation completion time will be further shortened and evacuations will be carried out quickly and safely.
위치 인식 기능은 U-city를 구성하는 핵심 요소로서 U-city 기반 아파트 단지 등에서 상용화를 목적으로 활발히 연구, 개발되고 있다. 능동태그를 부착한 거주자나 자동차가 단지 내를 이동할 때 태그는 주기적으로 자신의 식별자를 방송하고 이를 받은 수신기들은 RSSI를 이용하여 태그의 위치를 계산한다. 문제는 수천세대 규모의 아파트 단지의 경우 동시 사용되는 태그수가 수 만개에 이르며 배터리 교체 없이 1년 이상 사용될 수 있어야 하므로 저전력 소모가 매우 중요하다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 고려한 U-city의 1) 위치 인식 시스템의 구성을 제안하고, 2) 능동 태그 방식으로 구현할 때 기술적 이슈를 제시하며, 3) 특히, 수만개의 태그들이 동작할 때의 성능을 수학적으로 모델링하고 실제 실험을 통해 비교 분석하였다. 이를 통하여 능동태그 시스템에서 발생하는 충돌확률의 이론적 최저값을 구하고 현장 적용시 적정 수준의 태그의 갯수를 제시하였다. 연구결과는 실제 U-city 위치인식 시스템의 상세 설계에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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