Piston slap is one of the sources producing engine block surface vibration and mechanical noise. To analyze piston slap-induced vibration, a realistic but simple model is proposed and verified experimentally. A piston is modeled by 3 degree of freedom system and an impact point between piston skirt and cylinder wall by 2 degree of freedom system. Numerical simulation estimates impact forces of piston in cylinder, and the engine block surface vibration response is predicted by the convoluton of the impact forces with measured impulse responses. Experimental verification on the predicted response has been also performed by using a commercial 4-cylinder diesel engine. the predicted and experimental vibration responses confirm that the suggested model is practically useful.
Atomistic simulations have become useful tools for exploring new insights in materials science, but the length and time scale that can be handled with atomistic simulations are seriously limiting their practical applications. In order to make meaningful quantitative predictions, atomistic simulations are necessarily combined with higher-scale modeling. The present research is thus concerned with the development of a multi-scale model and its application to the prediction of the mechanical properties of body-centered cubic(BCC) iron with an emphasis on the coupling of atomistic molecular dynamics with meso-scale discrete dislocation dynamics modeling. In order to achieve predictive multi-scale simulations, it is necessary to properly incorporate atomistic details into the meso-scale approach. This challenge is handled with the proposed hierarchical information passing strategy from atomistic to meso-scale by obtaining material properties and dislocation mobility. Finally, this fundamental and physics-based meso-scale approach is employed for quantitative predictions of the mechanical response of single crystal iron.
In 5G network environment, proactive mobility management is essential as 5G mobile networks provide new services with ultra-low latency through dense deployment of small cells. The importance of a system that actively controls device handover is emerging and it is essential to predict mobile trajectory during handover. Sequence-to-sequence model is a kind of deep learning model where it converts sequences from one domain to sequences in another domain, and mainly used in natural language processing. In this paper, we developed a system for predicting mobile trajectory in a wireless network environment using sequence-to-sequence model. Handover speed can be increased by utilize our sequence-to-sequence model in actual mobile network environment.
초저지연성을 요구하는 5G 네트워크 환경에서 기기의 핸드오버를 능동적으로 조절하는 시스템의 중요성이 대두되고 있으며, 특히 핸드오버 시 기기의 이동성을 예측하는 것은 필수적이다. 딥러닝 모델의 일종인 생성적 적대 신경망은 두 신경망 사이의 경쟁 구도를 이용하여 두 신경망의 성능을 모두 높이는 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 주로 데이터 생성 모델로 사용되는 생성적 적대 신경망을 이용하여 무선 네트워크 환경에서 기기의 이동성을 예측하는 시스템을 개발하였다. 이를 통해 실제 모바일 네트워크 환경에 적용되었을 경우 핸드오버 속도를 높이도록 한다.
4G 에서 5G 로 기술이 발전하며 무선 통신에 필요한 자원이 급격히 증가하고 있다. 증가된 자원을 효율적으로 관리하는 것은 필수적이며 이를 위해 paging cost 감소 연구들이 진행되고 있다. 순환신경망을 응용한 paging cost 감소 연구에서는 연속 예측으로 인해 예측 정확도 감소 문제가 발생한다. 본 논문에서는 강화학습 기반 이동성 예측 기법을 제안하고 기존 순환신경망 응용 기법에서 발생하는 정확도 감소 문제를 극복한다.
농산물의 산지 가격이나 도매가격이 등락하면, 즉시 또는 일정한 시차 이후에 소비자가격도 등락한다. 본 논문에서는 선형회귀모델을 통해 쌀 가격을 예측하고 쌀 가격에 영향을 미치는 날씨의 시기를 찾아보고자 한다. 이에 따라 KAMIS, 기상자료개방포털, KOSIS에서 수집한 날씨, 생산량, 그리고 소비자물가 등락률 데이터를 이용하여 쌀 가격 예측을 수행하고, 날씨 데이터와 쌀 가격 데이터의 날짜 간격을 두어 날씨가 쌀 가격에 영향을 미치는 시기를 알아보았다. 모델 평가 결과, 2개월 간격을 두고 예측한 RMSE가 164.135로 가장 큰 영향을 미쳤다. 본 연구를 기반으로 향후 다른 농산물의 가격 예측도 가능할 것이며 농산물에 영향을 미치는 변수의 시기도 예측할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 활용하여 근로자의 이직준비 여부에 관한 예측모형을 구축하는 실험을 진행하였다. 이를 위해, 한국고용정보원 주관으로 수집된 "2015년 대졸자 직업 이동경로조사" 데이터를 사용하였다. 이직준비 여부 예측모형에는 의사결정나무, 베이즈넷, 인공신경망 알고리즘이 사용되었다. 전체 직종을 대상으로 한 분석에서는 의사결정나무 기반 예측모형에서 최고 예측률을 기록하였으며, 이직준비 여부에 영향을 주는 요인은 '근로시간 형태', '종사상 지위', '정규직 여부', '주당 정규 근로시간', '주당 정규 근로일', '개인의 발전가능성'으로 나타났다. 의사결정나무 기반 예측모형의 결과를 활용하여 근로자 전반에 관한 12개의 이직준비 여부 규칙을 최종 도출하였고, 도출된 규칙을 바탕으로 근로자의 고용유지 강화에 도움을 주는 방안들을 제안하였다. 또한 직종별 영향 요인을 분석하기 위해 직종을 사무, 문화예술, 건설, 정보기술 분야로 구분하여 실험을 진행하였다. 그 결과 사무 분야는 10개, 문화예술 분야는 9개, 건설 분야는 4개, 그리고 정보기술 분야는 6개의 이직준비 규칙이 도출되었고 이를 토대로 직종별 맞춤화된 고용유지 강화 방안을 제시하였다.
Attention to munitions constituents such as 2,4,6-trinitrotoluene (TNT) and hexahydro-1,3,5-trinitro-1,3,5-triazine (RDX) in the firing ranges is increasing due to their toxicity and high mobility to the environment. It is helpful to use a systemic model to predict the amount of contaminants for the establishment of environmental management of firing ranges. This study employed Training Range Environmental Evaluation and Characterization System (TREECS) program to estimate the mobility characteristics of TNT and RDX via groundwater leaching, soil erosion and surface water runoff. The prediction results of the TNT and RDX migration with TREECS showed that 68% of initial TNT and 21% of initial RDX were discharged through the soil erosion and the 20% of initial TNT and 54% of initial RDX ran out the firing range via the groundwater leaching. The rest of the initial TNT and RDX moved to adjacent surface water via surface runoff. The data suggest that soil erosion and surface runoff occupying 80% of TNT to the total amount are important migration pathways. On the other hand, groundwater leachning occupying 54% to the total amount was also important pathway for RDX.
본 논문에서는 광대역 무선 통신에서 직교 주파수 분할 다중화 방식의 적응 변조 기법(적응 OFDM)을 소개한다. 또한, 향상된 성능의 채별 예측 방식을 이용하여 고속 이동 환경에서 적응 OFDM 시스템 성능을 향상시킨다. 주파수 선택적 페이딩 환경에서 적응 OFDM 방식은 고속 데이터 전송의 신뢰도를 향상시킨다. 하지만, 이 방식은 보다 좋은 성능을 위해 전송단과 수신단간의 정확한 채널 정보를 요구한다. 고속의 이동성을 갖는 실외 환경에서 적응 OFDM 시스템들은 수신단으로부터 전송된 채별 정보를 필요로 한다. 하지만, 이 경우 전송단에서는 지연된 채널 정보를 갖게 된다. 더구나, 고속 이동 환경에서 채별 충격 응답은 매우 빠르게 변한다. 따라서, 전송시 적응 OFDM 시스템에 이미 오래된 채널 정보를 사용할 경우 시스템 성능은 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 향상된 성능의 채널 예측기를 갖는 적응 OFDM 방식을 제안한다. 제안한 방식의 적응 OFDM은 적은 계산량으로 고속의 비트 할당을 가능케하며 향상된 성능의 채별 예측기를 이용함으로써 채널 지연의 영향을 완화시켜 적응 OFDM 시스템의 성능이 오래된 채널 정보에도 밀 민감하게 한다. 다양한 모의 실험의 성능 결과를 통해 제안한 방식의 우수한 성능을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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