본 논문에서는 HMRSVP(Hierarchicl Mobile ReSource reserVation Protcol)[3,4]에서 확장된 새로운 이동 클러스 기반의 HMRSVP(MC-HMRSVP : Mobile Cluster based HMRSVP) 기법을 제안한다. MC-HMRSVP 는 이동 호스트 (MH : Mobile Host) 가 현재 이동 에이전트(Mobile Agent) 지역에 도착할 경우 해당 지역은 active 예약을 하고 이웃한 MA 는 passive 예약을 한다. 여기서 active MA와 passive MA 지역을 이동 클러스티 (Mobile Cluster) 또는 가상 클러스터라 부른다. MC-HMRSVP는 또한 MH가 다른 MA 로 이동하는 것에 관계없이 GMA(Gateway Mobile Agent) 기능에 의해 이동클러스터를 설정한다. 본 연구에서는 자원 예약 비용 관점에서 기존에 제안되어진 HMRSVP extension 들과 성능 비교를 위해 단순한 재귀 방정식을 이용한 자원 예약 비용 분석 모델을 만들었다. 결과적으로 MC-HMRSVP 기법이 낮은 예약비용을 나타내는 것을 보았다.
The control of diamond turning is usually achieved through a laser-interferometer feedback of slide position. The limitation of this control scheme is that the feedback signal does not account for additional dynamics of the tool post and the material removal process. If the tool post is rigid and the material removal process is relatively static, then such a non-collocated position feedback control scheme may surfice. However, as the accuracy requirement gets tighter and desired surface cnotours become more complex, the need for a direct tool-tip sensing becomes inevitable. The physical constraints of the machining process prohibit any reasonable implementation of a tool-tip motion measurement. It is proposed that the measured force normal to the face of the workpiece can be filtered through an appropriate admittance transfer function to result in the estimated dapth of cut. This can be compared to the desired depth of cut to generate the adjustment control action in additn to position feedback control. In this work, the design methodology on the admittance model-based control with a conventional controller is presented. The recursive least-squares algorithm with forgetting factor is proposed to identify the parameters and update the cutting process in real time. The normal cutting forces are measured to identify the cutting dynamics in the real diamond turning process using the precision dynamoneter. Based on the parameter estimation of cutting dynamics and the admitance model-based nanodynamic control scheme, simulation results are shown.
대부분의 정보는 네트워크를 통해 전송하기 때문에 제3자에 의한 도청, 가로채기 등이 발생할 수 있다. 네트워크에서 효과적이고, 안전한 비밀 통신을 위한 적절한 조치가 요구된다. 스테가노그래피는 비밀정보를 다른 매체에 숨기는 것을 제3자가 감지할 수 없도록 조치하는 기술이다. 구조적 취약점으로 인해 암호화와 스테가노그래피 기법에 의해 보호된 정보는 합법적이지 못한 그룹에게 쉽게 노출될 수 있다. 숨기는 방법의 단순성과 예측 가능성이 존재하는 LSB의 한계를 개선하기 위해 의사난수생성기와 재귀 함수에 기반하여 은닉하려는 메시지의 보안성을 향상시키는 기법을 제안한다. 보안성과 혼돈성을 강화하기 위해, 선택된 채널의 상위 비트에서 임의 비트를 선택한 결과와 RS-box에 의해 변형된 정보를 XOR 연산하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해 PSNR과 SSIM을 이용하였다. 기준값에 비해 제안한 방법의 SSIM과 PSNR은 각각 0.9999, 51.366으로 정보를 숨기는데 적절함을 확인하였다.
A deep recursive bidirectional Cuda Deep Neural Network Long Short Term Memory (Bi-CuDNNLSTM) layer is recruited in this paper to predict the entire force time histories, and the corresponding hysteresis and backbone curves of reinforced concrete (RC) bridge piers using experimental fast and slow cyclic tests. The proposed stacked Bi-CuDNNLSTM layers involve multiple uncertain input variables, including horizontal actuator displacements, vertical actuators axial loads, the effective height of the bridge pier, the moment of inertia, and mass. The functional application programming interface in the Keras Python library is utilized to develop a deep learning model considering all the above various input attributes. To have a robust and reliable prediction, the dataset for both the fast and slow cyclic tests is split into three mutually exclusive subsets of training, validation, and testing (unseen). The whole datasets include 17 RC bridge piers tested experimentally ten for fast and seven for slow cyclic tests. The results bring to light that the mean absolute error, as a loss function, is monotonically decreased to zero for both the training and validation datasets after 5000 epochs, and a high level of correlation is observed between the predicted and the experimentally measured values of the force time histories for all the datasets, more than 90%. It can be concluded that the maximum mean of the normalized error, obtained through Box-Whisker plot and Gaussian distribution of normalized error, associated with unseen data is about 10% and 3% for the fast and slow cyclic tests, respectively. In recapitulation, it brings to an end that the stacked Bi-CuDNNLSTM layer implemented in this study has a myriad of benefits in reducing the time and experimental costs for conducting new fast and slow cyclic tests in the future and results in a fast and accurate insight into hysteretic behavior of bridge piers.
예비군을 관리하는 현역부대의 임무 중 하나는 동원령 선포 시 예비군이 전투력을 발휘할 수 있도록 신속하게 전투물자를 지급하는 것이다. 후방지역의 현역부대는 대규모의 지역예비군을 지원하지만 운용 할 수 있는 병력이 부족하고, 많은 수량의 총기와 탄약을 부대 내부에서 통합 보관하고 있기 때문에 어려움을 가지고 있다. 이러한 이유로 지역예비군은 총기와 탄약을 통합 보관된 장소인 현역부대의 무기고와 탄약고로 이동해서 분배 받는다. 현재 군에서 사용하는 분배계획(기존 계획)은 선입선출 방식으로 분배순서가 일정하지 않다. 분배순서의 변화는 분배 완료 시간을 증가시킬 수 있고, 증가된 시간은 지역예비군의 전투력 발휘를 지연시키므로 분배 시간을 최소화 하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 지역예비군의 총기, 탄약 분배모형을 동적계획법에 기반하여 제시하였다. 제시한 모형의 검증을 위해 후방지역 대대급 현역부대에서 수집한 실제 데이터로 현재 군에서 사용하는 분배계획과 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제시한 모형이 기존 계획보다 분배 완료 시간을 줄이는 우수한 성능을 보였다는 것을 알 수 있었다.
최근 무어의 법칙을 연장시킬 시스템 집적 기술로서 Field Programmable Stateful Logic Array (FPSLA)가 제안되었다. 본 논문은 FPSLA의 설계 자동화 절차를 확립하고 논리 합성, 동기화, 물리적 매핑, 자동 배치 등의 접근 방법을 최초로 제시한다. 특히, 동기화를 통해 배치를 1차원 문제로 축소한 후 비선형 최적화 기법을 개량한 개략 배치 모델 및 하향식 계층적 2분법을 이용한 배치 적법화 알고리즘을 제안하였다. 또한, 제안된 모델 및 알고리즘을 소프트웨어로 구현하여 ACM/SIGDA 벤치 마크 예제에 적용함으로써 그 유효성을 입증하였다. 이 소프트웨어에는 Fanout 수만큼 출력 상태를 같은 단의 멤리스터성 스위치에 복사해야 하는 FPSLA의 특성을 고려하여 최적화 단계 별로 넷을 하이퍼에지로 통합했다가 다시 에지로 분리하는 기법이 제안되었으며 약 18.4%의 추가적 최적화를 이룩했다. FPSLA의 출력 상태 복사는 논리 단 일부에 셀 밀도가 집중되는 문제를 노출했으며 단위 논리 게이트의 Fanin을 제한하는 기법으로 18.5% 감소 효과를 얻었다. FPSLA의 실용성 확보를 위해서는 우선 논리 합성 시 Fanin의 수가 일부 단에 집중되지 않도록 제약하는 방안을 개발하여야 한다. 또한, FPSLA 패브릭 구조를 이식하기 위해 대칭성이 감소된 나노와이어 크로스바가 형성하는 복잡한 그래프 상에서 수행되어야 하는 자동 배선의 효율성 연구도 필요하다. 이러한 툴 개발은 설계 자동화 자체뿐만 아니라 FPSLA의 패브릭 구조 개선에 필요한 실험에 유용한 평가 도구로서도 큰 역할을 할 것이다.
전진익 항공기는 평익 항공기와 비교하였을 때 우월한 공력 특성을 갖고 있다. 그러나 전진익 항공기는 종래의 주익에 비하여 낮은 발산 속도를 갖고 있게 되고, 이는 설계 단계에서 필수적으로 고려하여야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 공력탄성학적 테일러링에 대한 연구가 이루어졌다. 적층 판의 최적의 적층 배열을 찾기 위해선 반복적인 계산이 필요하고 이를 위하여 모델링이 용이하고 계산 효율성이 우수한 1차원 보 축소 해석을 수행한다. 해석을 위하여 다물체 동역학 프로그램인 DYMORE를 사용하였고 이를 해석해와 비교하였다. 또한 NACA0015 형상의 다중 셀 구조 단면을 해석하기 위하여 상용 프로그램 VABS를 사용하였고 전진익 항공기의 날개를 보다 현실적으로 해석하기 위하여 oblique 기능을 사용하였다. 공력탄성학적 테일러링을 통하여 얻은 최적의 발산 속도는 238.9m/s이고 이는 기존에 동일 중량, 단일 방향으로 적층한 날개에 비하여 42% 가량 개선된 수치이다. 하지만 공력탄성학적 테일러링이 부주의하게 적용할 경우 기존 단일 적층 날개에 비하여 오히려 감소된 발산 속도를 가질 수 있음을 확인하였다.
신경망 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특징을 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 신경망 기반 스타일 전이의 GPU 메모리 제한에 따른 해상도 한계에 대한 문제를 다룬다. 신경망 출력이 가진 제한적 수용장 특징을 바탕으로, 부분 영상 기반의 스타일 전이 손실함수 경사도 연산이 전체 영상을 대상으로 구한 경사도 연산과 동일한 결과를 생성할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 이러한 아이디어를 기반으로, 본 논문에서는, 스타일 전이 손실함수의 각 구성 요소에 대한 경사도 연산 구조를 분석하고, 이를 통해 부분 영상의 생성 및 패딩에 대한 필요조건을 구하고, 전체 영상의 신경망 출력에 좌우되는 경사도 연산 요구 데이터를 확인하여 구조화함으로써 재귀적 초고해상도 스타일 전이 알고리즘을 개발하였다. 제안된 기법은, 사용하는 GPU 메모리가 처리할 수 있는 크기로 초고해상도 입력을 분할하여 스타일 전이를 수행함으로써, GPU 메모리 한계에 따른 해상도 제한을 받지 않으며, 초고해상도 스타일 전이에서만 감상할 수 있는 독특한 세부 영역의 전이 스타일 특징을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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