International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권7호
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pp.24-30
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2024
This paper investigates the identification and modeling of a climate greenhouse. Given real climate data from greenhouse installed in the LAPER laboratory in Tunisia, the objective of this paper is to propose a solution of the problem of nonlinear time variant inputs and outputs of greenhouse internal climate. Based on fuzzy logic technique combined with least mean squares (lms) a robust greenhouse climate model for internal temperature prediction is proposed. The simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the identification approach and the power of the implemented Takagi-Sugeno Fuzzy model based Algorithm.
This study has focused on manufacturing technique of powder injection molding of watch case made from zirconia powder. A series of computer simulation process was applied to prediction of the flow pattern in the inside of the mould to clarifying the change of sintering shrinkage depended on flow direction. The material properties of melted feedstock inclusive of the PVT graph and thermal viscosity flowage properties were measured for obtaining the input data in computer simulation. Also, molding experiment was conducted and the results of experiment showed that good agreement with simulation results for flow pattern and weld line location. On the other hand, gravity and inertia effect have an influence on velocity of melt front because of high density of ceramic powder particles in powder injection molding against the polymer injection molding process. In the experiment, the position of melt front was compared with upper gate and lower gate position. The gravity and inertia effect could be confirmed in the experimental results.
MR dampers show highly nonlinear and histeretic dynamic behavior. Therefore, for a vehicle dynamic simulation with MR dampers, this dynamic characteristics should be accurately reflected in the damper model. In this paper, an artificial neural network technique was developed for modeling MR dampers. This MR damper model was successfully verified through a random input forcing test. This MR damper model can be used for semi-active suspension vehicle dynamics and control simulations with practical accuracy.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권2호
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pp.187-193
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2003
In this paper, a systematic design method of the intelligent PAM fuzzy controller for nonlinear systems using the efficient tools-Linear Matrix Inequality and the intelligent digital redesign is proposed. In order to digitally control the nonlinear systems, the TS fuzzy model is used for fuzzy modeling of the given nonlinear system. The convex representation technique also can be utilized for obtaining TS fuzzy models. First, the analog fuzzy-model-based controller is designed such that the closed-loop system is globally asymptotically stable in the sense of Lyapunov stability criterion. The simulation results strongly convince us that the proposed method has great potential in the application to the industry.
These days, in order to satisfy the complex and various demands of the customers, the telecommunication networks must provide rapid and flexible services, with the support of efficient service and network management systems. To satisfy these requirements, many objects for management have been released to manage network services and elements. But there are no efficient ways to manage these newly managed objects in object-oriented software. Therefore, we study several problems, when a subsystem using object-oriented technique is implemented. The first problem is that interface works between realized application programs using its technique. The second problem is that reusability of internal managed objects is difficult. In this paper, we will point out some problems and to solve these problems, we have proposed the Object Management System (OMS) architecture, which supports a transparent interface between object-oriented applications and the distributed data repositories. Also in order to manage efficient business objects stored in the different repositories, we suggest a method for integrating dynamic information resources in heterogeneous and distributed network environments. Finally, we applied OMS to TINA(Telecommunication Information Network Architecture) domain, implemented OMS, and verified it with SMV(Symbolic Model Verifier) which is model checking technology.
DEVS 형식론은 이산사건 시스템의 구조를 계층적으로 나타낼 수 있기 때문에 복잡한 시스템을 모델링 하기에 적합하며, 가독성이 좋기 때문에 유지 보수에 유리한 장점이 있다. 반면에, 계층적인 모델의 구조는 시뮬레이션 실행 시에 빈번한 메시지 전달을 야기 시켜 시뮬레이션 속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 계층적인 DEVS 모델들을 하나로 합성하여 빈번한 메시지 전달을 방지하고 시뮬레이션 실행 속도를 개선할 수 있는 모델 합성법을 제안한다. 제안한 방법은 시뮬레이터 실행코드를 생성하기 이전에 구성 모델들 간의 메시지 전달 관계를 해석하여 실행시간에는 모델 해석과정을 생략하도록 하는 기법으로 기존의 모델 수평화 기법보다 훨씬 뛰어난 속도 향상 결과를 보인다. 제안한 방법의 효용성을 보이기 위해 실험을 통하여 시뮬레이션 속도가 18배 정도 개선될 수 있음을 보인다.
Regarding to the project SUAV (Smart Unmanned Aerial Vehicle) in KARI (Korea Aerospace Research Institute), several engine configurations has been evaluated. However it's not an easy task to collect all the necessary data of each engine for the analysis. Usually, some kind of modeling technique is required in order to determine the unknown data. In the present paper a qualitative method for reverse engineering is proposed, in order to identify some design patterns and relationships between parameters. The method can be used to estimate several parameters that usually are not provided by the manufacturer. The method consists of modeling an existing engine and through a simulation, compare its transient behavior with its operating envelope. In the simulation several parameters such as thermodynamics, performance, safety and mechanics concerning to the definition of operation-envelope, have been discussed qualitatively. With the model, all engine parameters can be estimated with acceptable accuracy, making possible the study of dependencies among different parameters such as power-turbine total inertia, TIT, take-off time and part load, in order to check if the engine transient performance is within the design criteria. For more realistic approach and more detailed design requirements, it will be necessary to enhance the compressor map first, and more realistic estimated values must be taken into account for intake-loss, bleed-air and auxiliary power extraction. The relative importance of these “unknown” parameters must be evaluated using sensitivity analysis in the future evaluation. Moreover, fluid dynamics, thermal analysis and stress analysis necessary for the resulting life assessment of en engine, will not be addressed here but in a future paper. With the methodology presented in the paper was possible to infer the relationships between operation-envelope and engine parameters.
As the number of aging bridges increases, more studies are being conducted on developing effective and reliable methods for the assessment and maintenance of bridges. With the advancement in new sensing systems and data learning techniques through AI technology, there is growing interests in how to evaluate bridges using these advanced techniques. This paper presents a CNN(Convolution Neural Network) deep learning based technique for evaluating the damage existence and for estimating the damage location in PSC bridges using static strain data. Simulation studies were conducted to investigate the proposed method with error analysis. Damage was simulated as the reduction in the stiffness of a finite element. A data learning model was constructed by applying the CNN technique as a type of deep learning. The damage status and its location were estimated using data set built through simulation. It was assumed that the strain gauges were installed in a regular interval under the PSC bridge girders. In order to increase the accuracy in evaluating damage, the squared error between the intact and measured strains are computed and applied for training the data model. Considering the damage occurring near the supports, the results of error analysis were compared according to whether strain data near the supports were included.
모델링 및 시뮬레이션은 목표 시스템의 동작 검증, 성능 분석, 운용 최적화, 예측을 위해 사용되는 기술이다. 이 기술의 대표적인 이산사건 시스템 명세(DEVS)는 모델들을 엄격한 형식론으로 정의하고 모델 간의 구조를 계층화한다. 이 DEVS 모델들의 원자 모델은 목표와 다른 의도로 동작하게 될 경우 시뮬레이션은 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 그럼에도 대부분 DEVS 시스템은 모델 테스트의 부재 또는 수동 테스트 환경으로 제공하여 개발자가 모델을 검증하는 데 오랜 시간이 소비된다. 본 논문에서는 파이썬 기반 DEVS에서 정확하고 빠른 원자 모델의 검증을 위해 스크립트 기반 테스트 시스템을 제안한다. 제안 테스트 시스템은 기존 방식인 수동 테스트와 새로운 방식인 스크립트 기반 테스트를 둘 다 사용한다. 우리 시스템의 실험 결과, 제안 테스트 방식은 스크립트를 10번 연속 실행 시 24ms 이내에 실행되었다. 그리하여 제안 시스템은 스크립트 기반 테스트를 사용해서 빠른 원자 모델 검증 시간을 보장하고, 테스트 스크립트의 재사용성을 향상한다.
웜에 의한 사이버 위협이 증가함에 따라 원의 전파 특성을 분석하기 위한 웡 전파 모델링 기법들이 연구되고 있다. 대표적인 예로 수학적 모델링 기법인 Epidemic, AAWP(Analytical Active Worm Propagation Modeling), 및 LAAWP(Local AAWP) 등의 모델링 기법들이 제시되었다. 하지만, 이들 기존 모델링 기법들은 대부분 Ipv4 전체 네트워크를 대상으로 하는 랜덤 스캐닝 기법에 대해서만 모델링이 가능하며, 웜에 대한 인간의 대응활동인 보안패치 및 백신프로그램 업데이트 등의 행위를 표현하는데 한계점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 AAWP와 LAAWP 모델링 기법들의 수식과 파라미터를 확장하는 모델로 ALAAWP(Advanced LAAWP Modeling)를 제안한다. 제안하는 모델은 웜 모델링에 있어 네트워크 및 스캐닝 기법 표현에 유연성을 가지며, 다양한 파라미터의 추가를 통하여 월의 전파에 의한 피해정도 및 방어대책의 적절성 검증에 효과적으로 이용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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