Evolutionary design related to the optimal design of Polynomial Neural Networks (PNNs) structure for model identification of complex and nonlinear system is studied in this paper. The PNN structure is consisted of layers and nodes like conventional neural networks but is not fixed and can be changable according to the system environments. three types of polynomials such as linear, quadratic, and modified quadratic is used in each node that is connected with various kinds of multi-variable inputs. Inputs and order of polynomials in each node are very important element for the performance of model. In most cases these factors are decided by the background information and trial and error of designer. For the high reliability and good performance of the PNN, the factors must be decided according to a logical and systematic way. In the paper evolutionary algorithm is applied to choose the optimal input variables and order. Evolutionary (genetic) algorithm is a random search optimization technique. The evolved PNN with optimally chosen input variables and order is not fixed in advance but becomes fully optimized automatically during the identification process. Gas furnace and pH neutralization processes are used in conventional PNN version are modeled. It shows that the designed PNN architecture with evolutionary structure optimization can produce the model with higher accuracy than previous PNN and other works.
치명적인 사고를 막기 위해 드라이버 졸음 (DD)를 검출하는 다양한 최근 방법이 제안되고있다. 본 논문은 운전자의 눈에 폐쇄 속도를 모니터링 할 수 있는 기능을 AdaBoost 기반 물체 검출 알고리즘에 적용한 DD 탐지 시스템 구현에서 하드웨어/소프트웨어 공동 설계 방법을 제안한다. 소프트웨어 구성 요소는 DD 검출 알고리즘 중에서 필요한 기능성을 완전하게 달성하기 위해 전체적인 제어 및 논리 연산을 구현한다. 반면, 본 연구에서는 DD 검출 알고리즘의 중요한 기능은 처리를 가속화하기 위해 맞춤형 하드웨어 구성 요소를 통해 가속된다. 하드웨어/소프트웨어 아키텍처는 비디오 도터 보드와 알테라 DE2 보드에 구현되었습니다. 제안 된 구현의 성능을 평가하고 몇 가지 최근의 작품을 벤치마킹했다.
클라우드 컴퓨팅은 융통성 있는 연산능력과 대량의 데이터를 분석하는 효과적인 환경을 제공한다. 본 논문에서는 공용 클라우드를 위한 새로운 타입의 자원 배치 구조를 정의하고 이를 PCIA라고 명명한다. 아울러, PCIA 구조에서 서비스 모델에 대해 소개하며, 이를 위한 클라우드 명명 기법도 제시한다. 제안된 클라우드 시스템은 어플리케이션의 다양한 특징에 따라 사용자의 가상 자원 요구에 기반하는 적절한 물리적 자원을 선택하게 된다. 이를 통해 자원 제공의 변화에 따른 성능 변화의 연관성 및 클라우드 시스템의 효과적 구축을 위한 시스템 구성 요소의 영향도를 분석하며, 클라우드 서비스 제공자와 사용자 양쪽 모두에게 중요한 리소스 프로비져닝의 주요 기준을 제시한다.
Aalto designed his own modern architecture in comparison with other modern architects of his days. It is because Aalto went beyond the principle of dogmatic functionalism based on his attitude not to copy images of functionalism but to fulfill function of the building. He decided architectural form and space according to logical basis including the effective use of light and sound. Vuoksenniska church, as is called the most exceptional and notable church in his works, was designed based on the fulfillment of program. As he knew that the program needed the extension of the main church space into social areas, he put emphasis on individuality of space rather than the wholeness of space. Sound and light analysis of Vuoksenniska church shows that Aalto tried to have adequate environment of each space at the start and Integrate them later. The spatial configuration of Vuoksenniska church shows that the individuality of space has priority over the wholeness of spaces. Discordance between roof form and ceiling is the best example for this matter. Aalto designed various windows that have different sizes, figure and location to induce desirable light for each space of the church. He also adjusted the shape of the ceiling and the angle of wall for a effective sound transmission. This result indicates that he knew the activity of the church is normally confined to one weekly morning and the whole space Is hardly used as a religious purpose.
Evolutionary design related to the optimal design of Polynomial Neural Networks (PNNs) structure for model identification of complex and nonlinear system is studied in this paper. The PNN structure is consisted of layers and nodes like conventional neural networks but is not fixed and can be changable according to the system environments. three types of polynomials such as linear, quadratic, and modified quadratic is used in each node that is connected with various kinds of multi-variable inputs. Inputs and order of polynomials in each node are very important element for the performance of model. In most cases these factors are decided by the background information and trial and error of designer. For the high reliability and good performance of the PNN, the factors must be decided according to a logical and systematic way. In the paper evolutionary algorithm is applied to choose the optimal input variables and order. Evolutionary (genetic) algorithm is a random search optimization technique. The evolved PNN with optimally chosen input variables and order is not fixed in advance but becomes fully optimized automatically during the identification process. Gas furnace and pH neutralization processes are used in conventional PNN version are modeled. It shows that the designed PNN architecture with evolutionary structure optimization can produce the model with higher accuracy than previous PNN and other works.
In the paper architecture of load flow under graphic interface we mentioned that the define of graphic interface and the way of system modeling. In the view point of engineering, domain define is the step of process which is seek out the general solution. This is a base of program's structure. When making a relationship inner component, relevance and restriction are affected by data type and etc. In this process logical data is realized as a symbol. And system configuration decide that main function and extension by the analysis user's demand and requirements. Specially engineering analysis software has accuracy also through the numerical method. To represent this wee need more powerful graphical component. This helps user's accessibility. We can combine 10, numerical library and graphical component as a system element by domain definition. In this paper we will materialize as a step of implementation and decide a direction of programming. In conclusion we will see the analysis software's necessary function to make a better.
It has lately been difficult to share the research outcomes information due to the information system not being compatible with one another. To solve this problem, it is believed that a meta data standard needs to be developed for all the institutions to follow. This paper shows how to make the research outcome of Science and Technology R&D project a standard metadata. We first classified all the research outcome into the following seven groups: Report, Journal article, Presentation material, Book, Dissertation, Industrial rights, and Technology development. We then identified three components that constitute a standard metadata. We employed the Dublin Core Metadata Set and CERIF(Common European Research Information Format) for worldwide interoperability. This Standard can be applied in the following areas: 1) Developing a standard architecture to manage research result within the organization. 2) Designing a conceptual/logical database to measure and evaluate the research outcome. 3) Developing a metadata system for research outcome as a subsystem of an Industrial Technology MDR (Metadata Registry) System.
This paper analyzes the tree expansion for multiple-input multiple-output (MIMO) detection in the viewpoint of hardware implementation. The tree expansion is to calculate path metrics of child nodes performed in every visit to a node while traversing the detection tree. Accordingly, the tree-expansion unit (TEU), which is responsible for such a task, has been an essential component in a MIMO detector. Despite the paramount importance, the analyses on the TEUs in the literature are not thorough enough. Accordingly, we further investigate the hardware complexity of the TEUs to suggest a guideline for selection. In this paper, we focus on a pair of major ways to implement the TEU: 1) a full parallel realization; 2) a transformation of the formulae followed by common subexpression elimination (CSE). For a logical comparison, the numbers of multipliers and adders are first enumerated. To evaluate them in a more practical manner, the TEUs are implemented in a 65-nm CMOS process, and their propagation delays, gate counts, and power consumptions were measured explicitly. Considering the target specification of a MIMO system and the implementation results comprehensively, one can choose which architecture to adopt in realizing a detector.
소프트웨어교육은 논리적 사고력과 문제 해결력 향상에 많은 도움이 되기 때문에 전 세계에서 소프트웨어 교육에 많은 관심을 가지고 있다. 하지만 일반적으로 프로그래밍 교육에 많이 사용하는 C 또는 자바와 같은 언어는 명령문, 컴퓨터 구조에 대한 이해, 방대한 라이브러리 등을 알고 있어야 원하는 프로그램을 구현할 수 있어 많은 일반인들의 접근이 어렵다. 따라서 코딩하는 학생들이 코딩을 통해 생활 문제를 해결할 수 있도록 프로그래밍에 대한 쉬운 접근성이 필요하다. 본 논문에서는 코딩 교육이 아닌 학생들이 원하는 것을 해결해 줄 수 있는 소프트웨어 교육이 될 수 있는 프로그램이나 사이트 등을 소개한다.
지구 온난화에 대한 대응 노력으로 스마트그리드가 주목받고 있으며, 국내의 경우 정부는 CO2 배출량의 20%를 차지하고 있는 수송 분야를 대체하기 위한 노력으로 전기자동차 및 충전 인프라 구축을 확대하고 있다. 하지만 전기자동차 충전 인프라는 지능화를 위해 IT기술을 접목하고 있어 기존 IT기술이 가지고 있던 보안위협들을 그대로 상속받을 수 있다. 이로 인해 발생할 수 있는 보안 사고를 미연에 방지할 수 있도록 보다 안전한 전기자동차 충전 인프라 구축이 요구된다. 이에 본 논문은 전기자동차 충전 인프라에 대한 논리적 아키텍처를 제시하고 이를 바탕으로 발생 가능한 보안위협들을 식별하였다. 또한, 이러한 보안위협들을 대응하기 위한 보안요구사항을 분석 및 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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