이 논문에서는 포탄의 정밀도 향상을 위한 새로운 유도기법을 제안한다. 미사일 연구에서 널리 사용되고 있는 비례항법 유도기법은 몇 가지의 문제점 때문에 포탄에 적용하기는 힘들다. 비행 중 발생하는 시선각의 변화 때문에 탄착 오차가 없는 경우에도 가속도 명령을 생성하며, 가속도 명령에 의해 만들어지는 비행경로 또한 포탄에 적용이 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 표적과 포탄의 탄착점 오차를 이용하여 유도 기법을 구성하였다. 기본 구성은 비례항법 유도기법과 유사하지만 시선각 변화 대신 경로 수정각을 사용한다. 경로 수정각은 현재 속도와 표적을 향하는 속도의 사이각이며 탄착점 오차로 추정할 수 있다. 탄착점 예측 속도와 정확도를 높이기 위해 신경회로망을 사용하였으며 비례항법 유도기법 결과와 비교하여 이 유도 기법의 적합성을 검증하였다.
Quantization in video coding plays an important role in controlling the bit-rate of compressed video bit-streams. It has been used as an important control means to adjust the amount of bit-streams to at]owed bandwidth of delivery networks and storage. Due to the dependent nature of video coding, dependent quantization has been proposed and applied for MPEG-2 video coding to better maintain the quality of reconstructed frame for given constraints of target bit-rate. Since Scalable Video Coding (SVC) being currently standardized exhibits highly dependent coding nature not only between frames but also lower and higher scalability layers where the dependent quantization can be effectively applied, in this paper, we propose a dependent quantization scheme for SVC and compare its performance in visual qualities and bit-rates with the current JSVM reference software for SVC. The proposed technique exploits the frame dependences within each GOP of SVC scalability layers to formulate dependent quantization. We utilize Lagrange optimization, which is widely accepted in R-D (rate-distortion) based optimization, and construct trellis graph to find the optimal cost path in the trellis by minimizing the R-D cost. The optimal cost path in the trellis graph is the optimal set of quantization parameters (QP) for frames within a GOP. In order to reduce the complexity, we employ pruning procedure using monotonicity property in the trellis optimization and cut the frame dependency into one GOP to decrease dependency depth. The optimal Lagrange multiplier that is used for SVC is equal to H.264/AVC which is also used in the mode prediction of the JSVM reference software. The experimental result shows that the dependent quantization outperforms the current JSVM reference software encoder which actually takes a linear increasing QP in temporal scalability layers. The superiority of the dependent quantization is achieved up to 1.25 dB increment in PSNR values and 20% bits saving for the enhancement layer of SVC.
본 연구에서는 폼 모니터의 유로 형상에 따라 유동 특성 및 분사거리에 비치는 영향을 수치적 해석기법인 유동해석을 통해 예측, 비교하고 실제 분사 성능 시험을 통해 검증하였다. 폼 모니터의 유로 형상에 따라 유체의 유동 양상이 달라지며, 유동손실이 발생함에 따라 분사거리에 영향을 미치는 것을 수치해석을 통해 계산하였다. 폼 모니터의 기본 형상은 N사에서 설계한 형상을 사용 하였고, 변경모델은 유로의 길이를 증가시킨 모델과 직선형태의 모델을 사용하였다. 입구압력은 6.5bar를 주었고, 계산 결과 유로의 길이를 증가시킨 모델과 직선형상 모델 모두 노즐에서의 분사거리가 향상되었다. 분사 성능시험결과와 비교한 결과 오차율은 7.43%로 비교적 잘 일치 하여 해석 기법의 타당성을 검증하였다.
긴급 상황에 대비하는 재난망이나 전술 이동통신 네트워크는 현장에 적응하여 신속하고 정확하게 구축하는 것이 중요하다. 전통적인 무선통신 시스템을 구성하기 위해서는 셀 플래닝 장비를 통해 기지국의 파라미터를 설정한다. 하지만 셀 플래닝을 위해서는 환경에 대한 정보나 데이터가 사전에 구축되어 있어야 하며, 셀 플래닝에 반영되지 않아 현장에 맞지 않는 파라미터가 사용되면 네트워크 구축 후 문제의 해결 및 성능 향상을 위해서 별도의 최적화가 진행되어야 한다. 이 논문에서는 이동통신 기지국에서의 인공지능(AI)과 자율운용(SON) 기술을 사용한 신속한 이동통신망 구축 및 최적화 방법을 제시한다. 기지국의 위치와 단말의 측정 정보를 이용한 DNN 모델을 통해 경로 손실 예측을 수행하여 지형을 구분하는 CNN 모델을 기지국 파라미터를 자동으로 설정한 후, 운용 중에 수집되는 데이터로 경로 손실 모델을 학습시키며 이를 이용해 Coverage/Capacity 최적화를 지속적으로 수행할 수 있도록 한다.
Zhaoyang Fu;Li Tian;Xianchao Luo;Haiyang Pan;Juncai Liu;Chuncheng Liu
Earthquakes and Structures
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제26권4호
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pp.311-326
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2024
Transmission tower structures are particularly susceptible to damage and even collapse under strong seismic ground motions. Conventional seismic analyses of transmission towers are usually performed by considering only ground motion uncertainty while ignoring structural uncertainty; consequently, the performance evaluation and failure prediction may be inaccurate. In this context, the present study numerically investigates the seismic responses and failure mechanism of transmission towers by considering multiple sources of uncertainty. To this end, an existing transmission tower is chosen, and the corresponding three-dimensional finite element model is created in ABAQUS software. Sensitivity analysis is carried out to identify the relative importance of the uncertain parameters in the seismic responses of transmission towers. The numerical results indicate that the impacts of the structural damping ratio, elastic modulus and yield strength on the seismic responses of the transmission tower are relatively large. Subsequently, a set of 20 uncertainty models are established based on random samples of various parameter combinations generated by the Latin hypercube sampling (LHS) method. An uncertainty analysis is performed for these uncertainty models to clarify the impacts of uncertain structural factors on the seismic responses and failure mechanism (ultimate bearing capacity and failure path). The numerical results show that structural uncertainty has a significant influence on the seismic responses and failure mechanism of transmission towers; different possible failure paths exist for the uncertainty models, whereas only one exists for the deterministic model, and the ultimate bearing capacity of transmission towers is more sensitive to the variation in material parameters than that in geometrical parameters. This research is expected to provide an in-depth understanding of the influence of structural uncertainty on the seismic demand assessment of transmission towers.
트래픽의 증가는 전체 네트워크 성능에 크게 영향을 미치며 네트워크 성능의 유지 및 향상을 위해서는 트래픽 관리가 필수적이다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 시계열 모형에 의해 트래픽을 예측하고 예측된 결과가 대역폭에 비해 크다면 트래픽 폭주임을 가정하고 라우팅 경로의 비용을 증가하여 트래픽을 분산되도록 한다. 즉, 라우팅 혼잡의 발생을 예측하여 라우팅 혼잡을 미리 해소하는 방안을 제안한다. 예측 모형은 실제 네트워크 망에서 트래픽을 수집하여 모형의 확률적 오차를 최소화하는 모형을 추출한다. 확률적 오차를 최소화하는 시계열 모형을 얻기 위해서는 정상성 가정에 대한 적합성을 판단하는데, 정상성 가정은 자기상관함수와 편자기상관함수를 통해 얻을 수 있다. 실험을 통하여 추출된 예측 모형이 라우팅 경로의 비용을 조정함으로써 트래픽이 분산되도록 한다. 그 결과, 트래픽 예측 라우팅이 혼잡 발생을 미연에 방지하여 네트워크 성능을 향상시킬 수 있는 방안이라는 것을 보인다.
제어 독립성은 슈퍼스칼라 프로세서에서 명령어 수준 병렬성을 향상시키기 위한 중요한 요소로 작용하고 있다. 분기 예측기에서 예상이 잘못된 경우에는 예상한 분기 방향의 명령어들을 무효화시키고 올바른 분기 방향의 명령어들을 다시 반입하여 수행해야 한다. 본 논문에서는 컴파일 시 프로파일링을 통한 정적인 방법과 프로그램상의 제어 흐름을 통해 동적으로 제어 독립적인 명령어를 탐지해서 분기 명령어의 잘못된 예상으로 인해 무효화되는 명령어를 효과적으로 감소시켜 프로세서의 성능을 향상시키는 메커니즘을 제안한다. SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 기존의 방법과 본 논문에서 제안한 방법 사이의 사이클 당 수행된 명령어 수를 분석한 결과, 4-이슈 프로세서에서 2%~7%, 8-이슈 프로세서에서 4%~15%, 16-이슈 프로세서에서 18%~28%의 성능 향상을 보이고 있다.
PURPOSES : In Korea, over 70 percent of the land consists of mountainous and rolling area. Thus, tunnels continue its upward trend as road network are extended. In these circumstances, the importance of tunnel has been increased nowadays and then its safety investigation and research should be performed. This study is focus on confirming and improving the safety of tunnel. On tunnel hood, sunglare effect can irritate driver's behavior instantly and this can result in incident. METHODS : The study of this phenomenon is rarely conducted in domestic and foreign papers, so there is no proper measure for this. This study analyzes the driving environment of the effect of sunglare effect on tunnel hood. RESULTS : Traffic accidents stem from complex set of factors. This study build the Traffic Accident Prediction Models to find out the effect of sunglare effect on tunnel's hood. The independent variables are traffic volume, geometric design of road, length of tunnel and road side environment. Using these variables, this model estimates accident frequency on tunnel hood by Poisson regression model and Negative binomial regression model. Although Poisson regression model have more proper goodness of fit than Negative binomial regression model, Poisson regression model has overdipersion problem. So the Negative binomial regression model is used in this analysis. CONCLUSIONS : Consequently, the model shows that sunglare effect can play a role in driving safety on tunnel hood. As a result, the information of sunglare effect should be noticed ahead of tunnel hood so this can prevent drivers from being in hazard situation.
본 논문에서는 산불 발생 시 화재의 확산경로와 속도 예측이 가능한 관제 모니터링 알고리즘을 개발 하였다. 특히 관제 기능에서는 안전 구역 확보를 통해 화재진압에 소요되는 시간을 줄이고 인명, 산림재산 피해를 최소화 하는 방법을 제안한다. 기존 산불 확산 경로 예측 방법에서는 지형, 기상, 연료인자, 영상정보 등을 통해 산불 확산 모델 및 속도를 예측한다. 하지만 이 경우 범위가 넓은 산을 관제하기엔 비용도 많이 소요가 되고, 확산 모델 예측 및 경로 파악에만 집중하여 안전 구역 확보에 대한 노력이 부족한 문제점들이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 산불의 이동방향과 속도를 예측하고 화재 진압을 위한 안전구역을 확보하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 온도 변화량 및 연기와 풍향 등의 산불 재난에 따른 속성정보를 분석하여 산불의 이동방향을 예측하고 안전구역을 확보하는 기법이다. 개발된 훈련 관제 모니터링 시스템은 주어진 모의실험 환경에서 산불의 이동 속도 및 이동 방향의 분석이 가능하고 산불에 대한 확산 예측과 진화 및 진압 훈련이 가능한 중앙관제 모니터링 기능을 제공한다.
본 논문에서는 다중 채널 레이리 페이딩으로 인하여 발생하는 시변 채널 환경에서 효율적으로 채널을 추적할 수 있는 방식을 제안하였다. 제안된 적응 채널 추적 방식은 채널 변화를 추정하여 채널을 예측할 수 있으며 예측된 채널 응답을 이용하여 주파수 영역에서 다른 안테나로부터 수신되는 간섭 신호를 제거한다. 그 후 AWGN 성분을 줄이기 위하여 시간영역 채널 추정을 수행한다. 제안된 방식의 장점은 매 심벌 마다 채널 추적시 역행렬을 구할 필요가 없다. 시뮬레이션 결과는 기존의 채널 추적 방식보다 시변 채널 환경에서 더 나은 성능을 보였다. 도플러 주파수 300 Hz, BER = 10-3 조건에서 기존의 Li 방식 보다 약 2.5 dB 성능이 개선되었다. 도플러 주파수 600 Hz에서 기존 방식과 제안된 방식의 성능 차이는 더욱 커졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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