도시유역에서 주로 침수피해가 발생하는 방류토구 인근의 저지대의 경우 유수지 및 빗물펌프장을 통하여 피해 발생을 방지할 수 있는 반면, 도심지 한복판에 이러한 상습 침수지역이 존재한다면 이에 대한 침수 방지 시설물의 설치에는 한계가 있다. 이러한 도심지 한복판의 침수위험지역의 경우 부지 확보의 어려움으로 인하여 유수지의 설치는 매우 제한적이며, 따라서 근래 대두되고 있는 것이 지하 저류공간의 건설 등이다. 그러나 본 연구에서는 이러한 지하 저류공간의 건설과 더불어 우수관망의 설계 자체를 침수피해 저감 측면에서 그 효과를 최대화하고자 하였다. 본 연구에서는 동일한 설계빈도하에 설계된 우수관망이라 하더라도 관망의 노선 선정에 따라서 초과강우사상에 따른 침수 발생량이 달라질 수 있다는 점에 주목하였다. 즉, 우수관망의 전체적인 구성에 있어서 설계빈도를 초과하는 강우사상에 대하여 그 부하량을 적정히 분배함으로써 관망의 전체적인 침수 발생 위험을 전반적으로 줄이는 것이다. 이를 통하여 확보되는 안전성은 지하 저류공간 등 각종 침수피해 저감 시설과 더불어 우수관망시스템의 침수피해 발생 위험을 전반적으로 줄일 수 있을 것이다. 본 연구에서는 이러한 목적하에 도시유역에서의 침수위험도 분석을 실시하였으며, 선행 연구를 통하여 제안된 우수관망의 신뢰도 산정 식을 토대로 목적함수를 아래의 식과 같이 구성하였다. $$Max.\;liability\;of\;Sewer\;Networks=1-\;{(1-N)^2+(1-V_i)^2\atop2}\;\cdots\cdots\cdots\;\;\;(1)$$ 여기서, $V_i$는 적용된 강우량당 유역의 전체 유출량 대비 월류발생량을 나타내며, $N_i$는 적용된 강우량당 해당 관망의 전체 지점 수 대비 월류 발생지점 수를 나타낸다. 이를 통하여 우수관망의 신뢰도를 최대화할 수 있는 최적설계 알고리즘을 개발하였으며, 실제 도시유역에 대한 적용을 통하여 최적 설계에 따른 신뢰도 향상 정도를 정량화하였다.
무선 센서 네트워크에서 배치된 노드의 기능을 변경하거나 갱신하기 위해 노드의 소프트웨어 코드를 업데이트하는 재프로그래밍 동작은 필수적이다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 노드의 재프로그래밍을 목적으로 노드의 전송에너지를 최소화하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 또한 네트워크의 수명을 오래 유지하기 위해 전체 노드의 에너지 소모를 균형있게 유지하도록 알고리즘을 설계한다. 본 논문에서는 많은 수의 노드가 배치된 무선 센서 네트워크에서 전송에너지의 최소화와 에너지 소모의 균형화를 위해 새로운 이웃해 생성방식을 가진 타부서치 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 적정한 수행 시간 내에 최적의 결과를 도출하도록 설계되었다. 제안된 타부서치 알고리즘의 성능은 노드의 전송에너지와 남은 에너지, 알고리즘 수행시간 측면에서 평가되었으며, 성능 평가 결과에서 이전의 방식에 비해 우수한 성능을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2496-2512
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2021
The requirements for powerful computing capability, high capacity, low latency and low energy consumption of emerging services, pose severe challenges to the fifth-generation (5G) network. As a promising paradigm, mobile edge networks can provide services in proximity to users by deploying computing components and cache at the edge, which can effectively decrease service delay. However, the coexistence of heterogeneous services and the sharing of limited resources lead to the competition between various services for multiple resources. This paper considers two typical heterogeneous services: computing services and content delivery services, in order to properly configure resources, it is crucial to develop an effective offloading and caching strategies. Considering the high energy consumption of 5G base stations, this paper considers the hybrid energy supply model of traditional power grid and green energy. Therefore, it is necessary to design a reasonable association mechanism which can allocate more service load to base stations rich in green energy to improve the utilization of green energy. This paper formed the joint optimization problem of computing offloading, caching and resource allocation for heterogeneous services with the objective of minimizing the on-grid power consumption under the constraints of limited resources and QoS guarantee. Since the joint optimization problem is a mixed integer nonlinear programming problem that is impossible to solve, this paper uses deep reinforcement learning method to learn the optimal strategy through a lot of training. Extensive simulation experiments show that compared with other schemes, the proposed scheme can allocate resources to heterogeneous service according to the green energy distribution which can effectively reduce the traditional energy consumption.
최근, 무선 센서 네트워크에서 더욱 효율적인 노드의 에너지 관리를 위해 센서 데이터를 대신 수집해주는 모바일 싱크 노드에 관한 연구가 있었다. 대표적인 모바일 싱크 노드로는 UAV (Unmanned Aerial vehicle)가 사용되며, 학계에서는 최적의 UAV 경로를 계산하는 알고리즘을 제시하는 위주로 IoD (Internet of Drones) 환경의 급격한 발전을 만들어냈다. 동시에, 보안 관점에서 다수의 노드와 세션키를 효율적으로 만들어야 하는 IoD의 특성에 맞춰 상호 인증 및 안전한 키 교환을 목표로 하는 기법들이 몇몇 제시되었다. 하지만, 모바일 싱크 노드 환경에서의 안전한 통신을 제안한 대부분 논문은 종단 간 데이터 프라이버시가 지켜지지 않았다. 따라서 본 논문에서는 모바일 싱크 노드와 센서 노드 간 인증부터 모바일 싱크 노드가 센서 데이터를 기지국까지 안전하게 중계하는 통합적 보안 모델을 처음으로 제안한다. 또한, 제안한 프로토콜의 안전성을 비공식적으로 입증하고 알려진 다양한 공격으로부터 안전함을 보인다. 마지막으로 기존에 제시된 IoD 환경에서 안전한 키 교환을 주제로 한 기법들과 통신 오버헤드를 비교해 본 논문에서 제시한 기법이 우수하다는 것을 보여준다.
Purpose The purpose of this study is to identifies the demand pattern categorization of repair parts of Automotive After-sales Service(A/S) and proposes a demand prediction model for Auto repair parts using Long Short-Term Memory (LSTM) of artificial neural networks (ANN). The optimal parts inventory quantity prediction model is implemented by applying daily, weekly, and monthly the parts demand data to the LSTM model for the Lumpy demand which is irregularly in a specific period among repair parts of the Automotive A/S service. Design/methodology/approach This study classified the four demand pattern categorization with 2 years demand time-series data of repair parts according to the Average demand interval(ADI) and coefficient of variation (CV2) of demand size. Of the 16,295 parts in the A/S service shop studied, 96.5% had a Lumpy demand pattern that large quantities occurred at a specific period. lumpy demand pattern's repair parts in the last three years is predicted by applying them to the LSTM for daily, weekly, and monthly time-series data. as the model prediction performance evaluation index, MAPE, RMSE, and RMSLE that can measure the error between the predicted value and the actual value were used. Findings As a result of this study, Daily time-series data were excellently predicted as indicators with the lowest MAPE, RMSE, and RMSLE values, followed by Weekly and Monthly time-series data. This is due to the decrease in training data for Weekly and Monthly. even if the demand period is extended to get the training data, the prediction performance is still low due to the discontinuation of current vehicle models and the use of alternative parts that they are contributed to no more demand. Therefore, sufficient training data is important, but the selection of the prediction demand period is also a critical factor.
미세먼지 예측의 경우 농도에 따른 특성으로 인해 예측 모델의 학습이 잘 이루어지지 않는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 저농도와 고농도에 대한 개별 예측 모델을 구분하여 설계할 필요가 있다. 따라서 미세먼지 농도를 저농도와 고농도로 구분하기 위한 분류 모델이 필요하다. 본 논문은 미세먼지 농도 80㎍/m3을 기준으로 저농도와 고농도를 구분하기 위한 분류 모델을 제안한다. 분류 모델의 알고리즘은 DNN을 사용하였으며, 하이퍼 파라미터 탐색 후 최적의 파라미터를 적용하여 분류 모델을 설계하였다. 모델의 성능 평가 결과, 저농도 분류의 경우 97.54%, 고농도 분류의 경우 85.51%의 분류 성능을 확인하였다.
A review on the papers published in the Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigerating Engineering in 1998 and 1999 has been done. Focus has been put on current status of research in the aspect of heating, cooling, ventilation, sanitation and building environment. The conclusions are as follows. 1) A review of the recent studies on fluid flow, turbomachinery and pipe-network shows that many experimental investigations are conducted in applications of impingement jets. Researches on turbulent flows, pipe flows, pipe-networks are focused on analyses of practical systems and prediction of system performance. The results of noise reduction in the turbomachinery are also reported. 2) A review of the recent studies on heat transfer analysis and heat exchanger shows that there were many papers on the channel flow with the application to the design of heat exchanger in the heat transfer analysis. Various experimental and numerical papers on heat exchanger were also published, however, there were few papers available for the analysis of whole system including heat exchanger. 3) A review of the recent studies on heat pump system have focused on the multi-type system and the heat pump cycle to utilize treated sewage as the heat source. The defrosting and the frosting behaviors in the fin-tube heat exchanger is experimentally examined by several authors. Several papers on the ice storage cooling system are presented to show the dynamic simulation program and optimal operation conditions. The study on the micro heat pipes for the cooling of high power electronic components is carried out to examine the characteristics of heat and mass transfer processed. In addition to these, new type of separate thermosyphon is studied experimentally. 4) The recent studies on refrigeration/air conditioning system have focused on the system performance and efficiency for new alternative refrigerants. New systems operating with natural refrigerants are drawing lots of attention. In addition to these, evaporation and condensation heat transfer characteristics of traditional and new refrigerants are investigated for plain tubes and also for microfin tubes. Capillary tubes and orifice are main topics of research as expansion devices and studies on thermophysical properties of new refrigerants and refrigerant/oil mixtures are widely carried out. 5) A review of the recent studies on absorption cooling system shows that numerous experimental and analytical studies on the improvement of absorber performance have been presented. Dynamic analysis of compressor have been performed to understand its vibration characteristics. However research works on tow-phase flow and heat transfer, which could be encountered in the refrigeration system and various phase-change heat exchanger, were seemed to be insufficient. 6) A review of recent studies on duct system shows that the methods for circuit analysis, and flow balancing have been presented. Researches on ventilation are focused on the measurement of ventilation efficiency, and variation of ventilation efficiency with ventilation methods by numerous experimental and numerical studies. Furthermore, many studies have been conducted in real building in order to estimate indoor thermal environments. Many research works to get some information for cooling tower design have been performed but are insufficient. 7) A review on the recent studies on architectural thermal environment and building mechanical systems design shows that thermal comfort analysis is sitting environment, thermal performance analysis of Korean traditional building structures., and evaluation of building environmental load have been performed. However research works to improve the performance of mechanical system design and construction technology were seemed to be insufficient.
자연유역에서의 유역 분할에 관한 많은 연구가 진행되어왔음에도 불구하고, 도시유역에서의 유역 분할에 관한 연구는 이루어져있지 않다. 도시유역간의 경계 구분에 있어서 두 개의 유역 사이에 어떤 자연적 경계 또는 행정적 경계가 존재하지 않아 그 구분이 모호한 경우, 각기 다른 유출구를 갖는 우수관망에 의한 도시유역간의 경계는 오직 우수관거시스템의 설계자에 의하여 결정된다. 본 연구에서 제안된 UWDM(Urban Watershed Division Model)은 각 유역의 유출구에서의 첨두유출량을 동시에 감소시키기 위한 유역경계를 결정하게 된다. 이때, UWDM은 복수의 관거 연결 방향을 갖는 맨홀간 연결 방향을 결정함으로써 우수관거 유출구에서의 첨두 유출량을 저감시키기 위한 우수관망을 결정한다. UWDM을 통한 우수관망의 변경은 관거 내 유출 수문곡선의 중첩효과를 변화시키기 때문에, 최적화된 우수관망에서의 수문곡선은 그 중첩효과가 감소된 만큼 유출구에서의 첨두 유출량을 감소시킬 수 있다. 따라서 UWDM은 유역 경계상에서의 맨홀간 관거의 연결 방향을 유전자알고리즘을 이용하여 결정함으로써 인접한 도시유역간의 경계를 최적화할 수 있다. 본 연구에서 제안된 모형은 서울의 50.3 ha의 각기 다른 유출구를 갖는 인접한 두 개의 도시유역에 적용되었으며, 이 모형의 유역 구분에 의하여 두 개의 우수관망 유출구에서의 첨두유출량은 약 22% 감소하는 결과를 나타냈다. 자연유역에서의 유역 분할에 관한 많은 연구가 진행되어왔음에도 불구하고, 도시유역에서의 유역 분할에 관한 연구는 이루어져있지 않다. 도시유역간의 경계 구분에 있어서 두 개의 유역 사이에 어떤 자연적 경계 또는 행정적 경계가 존재하지 않아 그 구분이 모호한 경우, 각기 다른 유출구를 갖는 우수관망에 의한 도시유역간의 경계는 오직 우수관거시스템의 설계자에 의하여 결정된다. 본 연구에서 제안된 UWDM(Urban Watershed Division Model)은 각 유역의 유출구에서의 첨두유출량을 동시에 감소시키기 위한 유역경계를 결정하게 된다. 이때, UWDM은 복수의 관거 연결 방향을 갖는 맨홀간 연결 방향을 결정함으로써 우수관거 유출구에서의 첨두 유출량을 저감시키기 위한 우수관망을 결정한다. UWDM을 통한 우수관망의 변경은 관거 내 유출 수문곡선의 중첩효과를 변화시키기 때문에, 최적화된 우수관망에서의 수문곡선은 그 중첩효과가 감소된 만큼 유출구에서의 첨두 유출량을 감소시킬 수 있다. 따라서 UWDM은 유역 경계상에서의 맨홀간 관거의 연결 방향을 유전자알고리즘을 이용하여 결정함으로써 인접한 도시유역간의 경계를 최적화할 수 있다. 본 연구에서 제안된 모형은 서울의 50.3 ha의 각기 다른 유출구를 갖는 인접한 두 개의 도시유역에 적용되었으며, 이 모형의 유역 구분에 의하여 두 개의 우수관망 유출구에서의 첨두유출량은 약 22% 감소하는 결과를 나타냈다.
연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.
본 논문에서는 BP(Back Propagation)에 비해서 빠른 학습시간과 다른 경쟁학습 신경회로망 알고리즘에 비해서 비교적 우수한 성능으로 패턴인식 등에 많이 이용되고 있는 LVQ(Learning Vector Quantization) 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 방법을 논의하고자 한다. 일반적으로 LVQ는 음(negative)의 학습을 하기 때문에 초기 가중치가 제대로 설정되지 않으면 발산할 수 있다는 단점이 있으며, 경쟁학습 계열의 신경망이기 때문에 출력 층의 뉴런 수에 따라 성능에 큰 영향을 받는다고 알려져 있다.[1]. 지도학습 형태를 지닌 LVQ의 경우에 학습패턴이 n개의 클래스를 가지고, 각 클래스 별로 학습패턴의 수가 같은 경우에 일반적으로 전체 출력뉴런에 대해서 (출력뉴런수/n)개의 뉴런을 각 클래스의 목표(desired) 클러스터로 할당하여 학습을 수행하는데, 본 논문에서는 각 클래스에 동일한 수의 출력뉴런을 할당하지 않고, 학습데이터에서 각 클래스의 분산을 추정하여 각 클래스의 분산을 추정분산에 비례하게 목표 출력뉴런을 할당하고, 초기 가중치도 추정분산에 비례하게 각 클래스의 초기 임의 위치 입력백터를 사용하여 학습을 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 분류하고자 하는 데이터에 대해서 필요한 최적의 출력뉴런 수를 찾는 것이 아니라 이미 결정되어 있는 출력뉴런 수에 대해서 각 클래스에 할당할 출력 뉴런 수를 데이터의 추정분산에 의해서 결정하는 것으로, 추정분산이 크면 상대적으로 많은 출력 뉴런을 할당하고 작으면 상대적으로 적은 출력뉴런을 할당하고 초기 가중치도 마찬가지 방법으로 결정하며, 이렇게 하면 정해진 출력뉴런 개수 안에서 각 클래스 별로 분류의 어려움에 따라서 출력뉴런을 할당하기 때문에 미학습 뉴런이 줄어들게 되어 성능의 향상을 기대할 수 있으며, 실험적으로 제안된 방법이 더 나은 성능을 보임을 확인했다.initially they expected a more practical program about planting than programs that teach community design. Many people are active in their own towns to create better environments and communities. The network system "Alpha Green-Net" is functional to support graduates of the course. In the future these educational programs for citizens will becomes very important. Other cities are starting to have their own progrms, but they are still very short term. "Alpha Green-Net" is in the process of growing. Many members are very keen to develop their own abilities. In the future these NPOs should become independent. To help these NPOs become independent and active the educational programs should consider and teach about how to do this more in the future.단하였는데 그 결과, 좌측 촉각엽에서 제4형의 신경연접이 퇴행성 변화를 나타내었다. 그러므로 촉각의 지각신경세포는 뇌의 같은 족 촉각엽에 뻗어와 제4형 신경연접을 형성한다고 결론되었다.$/ 값이 210 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$로서 효과적인 저해 활성을 나타내었다 따라서, 본 연구에서 빈
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[게시일 2004년 10월 1일]
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