The high temperature deformation behavior of AZ 31 Mg alloy was investigated by designing a back propagation neural network that uses a gradient descent-learning algorithm. A neural network modeling is an intelligent technique that can solve non-linear and complex problems by learning from the samples. Therefore, some experimental data have been firstly obtained from continuous compression tests performed on a thermo-mechanical simulator over a range of temperatures $(250-500^{\circ}C)$ with strain rates of $0.0001-100s^{-1}$ and true strains of 0.1 to 0.6. The inputs for neural network model are strain, strain rate, and temperature and the output is flow stress. It was found that the trained model could well predict the flow stress for some experimental data that have not been used in the training. Workability of a material can be evaluated by means of power dissipation map with respect to strain, strain rate and temperature. Power dissipation map was constructed using the flow stress predicted from the neural network model at finer Intervals of strain, strain rates and subsequently processing maps were developed for hot working processes for AZ 31 Mg alloy. The safe domains of hot working of AZ 31 Mg alloy were identified and validated through microstructural investigations.
The process design for large-scale ring rolling of Ti-6Al-4V alloy was performed by calculation method, processing map approach and FEM simulation. The ring rolling design includes geometry design and optimization of process variables. The calculation method was used to make geometry design such as initial billet and blank sizes, and final rolled ring shape. A commercial FEM code, SHAPE-RR was used to simulate the effect of process variables in ring rolling on the distribution of the internal state variables such as strain, strain rate and temperature. In order to predict the forming defects during ring rolling and the formation of over-heating above $\beta$-transus temperature due to deformation heating, the process-map approach based on Ziegler's instability criterion was used with FEM simulation. Finally, an optimum process design to obtain sound Ti-6Al-4V rings without forming defects was suggested through combined approach of Ziegler's instability map and FEM simulation results.
High temperature flow behaviors of AISI 4340 steel were investigated using isothermal compression tests under the temperature range from 850 to $1100^{\circ}C$ and a strain rate from 0.01 to $10s^{-1}$. The flow stress decreased with increasing compression temperature and decreasing strain rate. The dynamic softening related to the dynamic recrystallization was observed during hot deformation. The constitutive model based on Arrheniustyped equation with the Zener-Hollomon parameter was used to simulate the hot deformation behavior of AISI 4340 steel. The modification of the Zener-Hollomon parameter and lnA parameter resulted in the improvement of the calculation accuracy of the proposed constitutive model compared with the experimental flow curves. In addition, the process map of AISI 4340 steel was proposed. The instable process condition for hot deformation was predicted and its reliability was verified with the experimental observation.
우리는 H.264/AVC의 비디오 부호화에서 조기 인트라 모드 생략을 결정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 새롭게 추가된 다양한 예측 방법들에 의한 매크로블록 부호화 방법은 압축의 효율의 증가를 가져오지만, 모든 부호화 가능한 모드에 대해 율-왜곡 함수를 계산하여 가장 효율이 좋은 모드를 선택하기 때문에 상당한 계산량을 요구한다. 이 논문에서는 인터 프레임에 대한 부호화 시간을 감소시키기 위해서, 적응적인 움직임 벡터 맵(AMVM)을 이용한 모드 결정 방법을 H.264/AVC 비디오 부호화기에서 제안한다. 제안한 알고리즘은 PSNR과 Bit rate 그리고 부호화 처리시간에 대해서 일반적으로 좋은 성능을 가진다.
지리 정보 시스템의 구축을 위한 기존의 수치 지도화 방법은 많은 비용과 시간이 소요되는 작업이므로 자동입력을 위한 도구의 필요성이 절실하다 지도의 특징을 살펴 보면, 몇 가지 특징적인 색을 이용하여 정보를 계층화시켜 작성되어 있으므로, 영상에서 색 정보를 분리하면, 여러 가지 정보를 효율적으로 추출할 수 있다. 본 논문에서는 칼라 지도 영상에서 도로 정보를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 스캐너로 입력된 칼라 지도영상을 색 계층별로 분리하고, 도로를 포함하고 있는 영상에서 모폴로지 연산의 하나인 조건적 볼림 연산을 병렬적으로 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 복원 알고리즘을 이용하여 정보의 중첩으로 인한 도로의 훼손된 부분을 효율적으로 복원하였으며, 세선화와 벡터화를 통하여 도로의 정보를 표현하였다.
웹 서비스의 위치와 컨텐츠에 대한 정보를 제공하는 UDDI 는 현재 IBM, Microsoft 그리고 SAP 에서 공용 UDDI 레지스트리 서비스 형태로 제공되고 있다. 기존의 UDDI 레지스트리 서비스는 웹 서비스 사용자 입장에서 볼 때 이용이 어렵고, 제공업체에 따른 UDDI 의 검색 도구와 방식의 차이로 인한 혼란이 있으며, 검색 효율도 만족스럽지 못한 실정이다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제를 보완하기 위해 UDDI 레지스트리 서비스 중 검색을 위한 에이전트 개념 모델을 제안한다 UDDI 검색 에이전트는 사용자와 공용 UDDI 레지스트리 서비스 사이에 위치하며, UDDI 서비스 이용의 편의를 위해 사용자의 정보를 관리하는 UDDI 브라우저, 필요 시 검색 과정의 각 상황에 대한 정보 및 해결책을 제공하는 Help Desk, 사용자의 UDDI 레지스트리 검색 성향을 분석하는 패턴 분석기, 그리고 이전에 검색한 웹 서비스 정보 검색 경로를 기록한 Search Map으로 구성된다. 이 외에 Search Map을 작성하기 위한 Search Map Building Engine 또한 사용된다 이러한 UDDI 검색 에이전트 개념 모델의 구성요소들은 서로 메시지를 주고받으며 유기적으로 협력해, 사용자 입장에서 보다 더 쉽고, 용이하고, 효율적인 UDDI 검색 서비스를 제공한다.
클라우드 환경에서 빅데이터 적재와 이후 애플리케이션을 통한 고속 처리를 위해서는 적합한 분산 파일 시스템의 선택이 요구된다. 본 논문에서는 GlusterFS 기반 쓰기 성능 향상 방법을 제안하고 클라우드 환경에서 기존 분산 파일 시스템 중 MapRFS, CephFS, GlusterFS와 성능을 비교 평가한다. 본 논문에서 제안한 쓰기 성능 향상 방법은 동기식 스토리지 복제 방식에서 사용하는 동기화 수준을 디스크에서 메모리로 변경함으로써 응답 시간을 향상 시킨다. 실험 결과는 본 논문의 제안 방법이 적용된 분산 파일 시스템이 순차 쓰기의 경우와 랜덤 쓰기와 랜덤 읽기가 혼합된 경우에서 다른 분산 파일 시스템 대비 성능이 우수함을 보인다.
기존의 웹서비스가 정적이고 수동적인데 반해 최근의 웹 서비스는 점차 동적이고 능동적으로 변화하고 있다. 이러한 웹서비스 변화의 흐름을 잘 반영하는 것이 웹 2.0이다. 웹 2.0에서 대부분의 정보는 사용자에 의해 생산되고, 사용자가 붙인 태그(tag)에 의해 분류되어진다. 그러나 현재 태그에 관한 서비스 및 연구들은 태깅(tagging) 방법에 대한 연구를 비롯해 이를 표현하기 위한 tag cloud에 초점이 맞춰져 진행됨에 따라, 다양한 태그 정보자원 간의 체계와 연결 관계인 지식체계를 제공하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 체계화된 지식표현을 위해 웹상에 편재되어 있는 학습 관련 리소스(resources) 및 태그들를 수집한다. 이를 사용자가 요청한 검색 키워드와 연관성이 있는 태그 정보들을 맵핑 및 클러스터링하여 최적화된 표현 형식인 토픽 맵(topic map)화하기 위한 시스템을 제안하며, 이 중 토픽 맵 생성을 위한 초기 연구 단계로서, 연관 태그들 간의 맵핑 및 클러스터링을 위한 알고리즘 제시를 중심으로 소개한다.
핸드오버가 발생하는 이동망 환경에서 주요 이슈 중 하나는 핸드오버 후 MN(Mobile Node)의 트래픽이 전송될 새로운 경로 상에 자원 재예약을 위한 지연 시간을 최소화하는 것이다. 이를 위해, 데이터 전달 경로가 변경된 경로에서만 자원예약 시그널링이 이루어지도록 CRN(Crossover Node)을 발견하는 것이 중요하다. 이동망 환경에서 자원 재예약을 위한 CRN은 SID(Session ID)를 이용하여 발견될 수 있다. 그러나 HMIPv6 네트워크에서 MAP(Mobility Anchor Point)과 HA(Home Agent)간 군집(Aggregate) 자원 예약이 이루어진 경우에서는 SID를 이용하여 CRN을 발견할 수 없다. 왜냐하면, MN의 핸드오버 후, 종단간 SID는 동일할지라도 이전 MAP과 HA간 설립된 세션의 군집 SID가 새로운 MAP과 HA간 설립된 세션의 군집 SID와 다르기 때문이다. 이에, 본 논문에서는 HMIPv6 네트워크에서의 CRN 발견방안을 제안한다. 제안하는 방안에서는 시그널링 메시지에 이전 군집 세션 정보를 포함하여 전달함으로서 시그널링 메시지가 목적지까지 도달하기 전에 CRN이 발견될 수 있도록 하였다. 제안하는 방안은 군집 자원예약이 갖는 시그널링 및 플로우별 상태 정보 감소 효과를 그대로 유지하면서, MN의 핸드오버 후, 자원 재예약을 위한 지연 시간을 단축시킴으로서 통신 성능을 향상 시킬 수 있을 것으로 기대된다.
NIPv4의 지역적 등록 방식은 MN의 지역 등록을 지원한다. 이 방식에서는 MN이 HA에게 등록하는 경우, HA는 GFA 이동 에이전트의 주소를 등록한다. MN이 지역 망 내에서 FA 사이를 움직이는 경우에는 HA에게 등록하지 않고 GFA에게만 FA의 변경 사실을 알린다. MIPv6에서는 이와 유사한 방식으로 HMIPv6를 제안한다. HMIPv6에서는 GFA와 유사한 MAP가 존재한다. MN이 지역 내에서 핸드오프 하는 경우에는 MAP에게만 BU 메시지를 전달한다. 이로 인해 핸드오프 시 지연과 BU 메시지 비용을 줄인다. 하지만 HMIPv6에서 MN이 MAP 사이를 이동하는 경우, 자신과 통신하고 있는 모든 CN에게 위치 변경 사실을 알려야 하므로 시그널링 비용이 MN의 CN 수에 따라서 감격하게 증가한다. 본 논문에서는 MN이 MAP 간을 이동하는 경우에 MAP를 서로 연결함으로써 HMIPv6에서 존재하는 문제를 해결한다. 이때 MAP 사이의 연결에 따라서 발생하는 부가적인 비용은 여러 가지 변수로 전체 시그널링 비용 계산시 고려된다. 이 값과 HMIPv6에서 전체 시그널링 비용을 비교하여 MN이 MAP 사이를 움직이는 경우에 몇 단계까지 BU 메시지를 HA와 CN에게 보내지 않을지 결정한다. 본 방식을 사용하면 기존의 장식에 비하여 MN의 위치 관리비용을 효과적으로 사용할 수 있게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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