고체 로켓 모터 성능을 계산하기 위해 Face offsetting method를 사용하여 3차원 그레인 burn-back 해석을 수행하였다. 그레인 연소 형상 해석은 표면의 이동을 계산하는 이동 경계면 문제이다. 기존 연구에서는 다양한 이동 경계면 해석 기법이 그레인 burn-back 해석에 적용되었으나 결과가 불완전했다. 이에 본 연구에선 face offsetting method를 사용한 그레인 burn-back 해석 모듈을 개발하였다. Face offsetting method는 기존 해석 기법의 장점을 조합하여 강건하고 정밀한 이동 경계면 해석을 수행한다. 해석 결과, face offsetting method가 그레인 burn-back 해석에 유용함을 검증하였다.
쿼드로터를 활용한 운송 임무에서 임의의 유상하중을 장착하게 되면 질량, 관성모멘트, 무게중심의 위치와 같은 모델 파라미터가 변화하게 된다. 더욱이 유상하중이 기체에 장착되는 위치가 기체의 무게중심과 일치하지 않는 경우 무게중심의 변화는 야기되며 이는 제어 성능에 악영향을 미치게 된다. 이에 본 논문에서는 유상하중에 따른 모델의 불확실성을 보상하기 위하여, 선형 제차 조정기(Linear Quadratic Regulator, LQR) 기반의 모델 참조 적응 제어기법(Model Reference Adaptive Control, MRAC)을 제안한다. 먼저 고정된 유상하중을 고려한 쿼드로터의 동역학 모델을 유도하고, 선형 제차 조정기를 이용하여 기준제어기를 선정한다. 참조 모델은 과도응답을 향상하기 위해 폐루프 참조 모델을 사용하였으며, 선형 제차 조정기를 통하여 선정하였다. 또한, 안정성 분석을 통하여 모델 파라미터를 추정하기 위한 적응 제어기법을 설계하였다. 제안하는 제어기의 성능을 확인하기 위하여 모델 파라미터의 불확실성이 존재하는 상황에서 선형 재차 조정기와 성능을 비교하였다. 그리고 외란이 있는 상황에서 기존의 모델 참조 적응 제어기법과도 제안한 제어기의 결과를 비교하여 과도응답과 강건성에 대해서도 분석하였다.
무선 링크의 불확실성과 임베디드 장치의 결함으로 인하여 무선 네트워크 기반 제어 시스템의 안정성을 보장하는 것은 여전한 도전과제이다. 본 논문에서는 시간, 채널 및 공간 자원의 다양성을 조합하여 계층적 클러스터 기반 고강건 무선 센서 액추에이터 네트워크(R-WSAN; Robust Wireless Sensor and Actuator Network )를 제시한다. R-WSAN은 무선 네트워크 자원 할당을 위한 스케줄링 알고리즘과 다중 플랜트의 제어 안정성을 보장하기 위한 제어 업무 공유 알고리즘을 포함한다. 또한, 제시된 프로토콜은 Zolertia RE-Mote 임베디드 하드웨어와 Contiki-NG를 기반으로 구현되고, 실험을 통하여 성능을 분석 하였다. 실험 결과를 통해 R-WSAN이 무선 링크 및 노드의 결함에도 고강건성을 보장하는 것을 보여 주었다. 또한, 제시된 스케줄링 알고리즘과 제어 공유 알고리즘을 통해, 제어 노드의 결함에도 제어 시스템의 안정성을 보장할 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 기반의 실감형 콘텐츠에 대한 실시간 스트리밍 저작권 보호 기법을 제안한다. 기존의 연구는 저작권 사전 보호와 저작권 사후 보호를 위해 암호화와 모듈러 연산을 사용하기 때문에 초고해상도의 영상에서 지연이 발생한다. 제안하는 기법은 HEVC의 CABAC 코덱만으로 스레드풀 기반에서 DRM 패키징을 하고 GPU 기반에서 고속 비트 연산(XOR)을 사용하여 병렬화를 극대화하므로 실시간 저작권 보호가 가능하다. 이 기법은 세 가지의 해상도에서 기존 연구와 비교한 결과 PSNR은 평균 8배 높은 성능을 보였고, 프로세스 속도는 평균 18배의 차이를 보였다. 그리고 포렌식마크의 강인성을 비교한 결과 재압축 공격에서 27배 차이를 보이며, 필터 및 노이즈 공격에서는 8배 차이를 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권11호
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pp.4268-4289
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2020
Advanced traffic signal timing method plays very important role in reducing road congestion and air pollution. Reinforcement learning is considered as superior approach to build traffic light timing scheme by many recent studies. It fulfills real adaptive control by the means of taking real-time traffic information as state, and adjusting traffic light scheme as action. However, existing works behave inefficient in complex intersections and they are lack of feasibility because most of them adopt traffic light scheme whose phase sequence is flexible. To address these issues, a novel adaptive traffic signal timing scheme is proposed. It's based on actor-critic reinforcement learning algorithm, and advanced techniques proximal policy optimization and generalized advantage estimation are integrated. In particular, a new kind of reward function and a simplified form of state representation are carefully defined, and they facilitate to improve the learning efficiency and reduce the computational complexity, respectively. Meanwhile, a fixed phase sequence signal scheme is derived, and constraint on the variations of successive phase durations is introduced, which enhances its feasibility and robustness in field applications. The proposed scheme is verified through field-data-based experiments in both medium and high traffic density scenarios. Simulation results exhibit remarkable improvement in traffic performance as well as the learning efficiency comparing with the existing reinforcement learning-based methods such as 3DQN and DDQN.
An automatic mooring system for a ship consists of a vacuum suction pad and a mechanical part, enabling quick and safe mooring of a ship. In the development of a mooring system, the design of a vacuum suction pad is a key to secure enough mooring forces and achieve stable operation of a mooring system. In the vacuum suction pad, properly designing its rubber seal determines the performance of the suction pad. Therefore, it is necessary to appropriately design the rubber seal for maintaining a high-vacuum condition inside the pad as well as achieving its mechanical robustness for long-time use. Finite element analysis for the design of the rubber seal requires the use of an appropriate strain energy function model to accurately simulate mechanical behavior of the rubber seal material. In this study, we conducted simple uniaxial tensile testing of Chloroprene Rubber (CR) to explore the strain energy function model best-fitted to its experimentally measured engineering strain-stress curves depending on various temperature environments. This study elucidates the temperature-dependent mechanical behaviors of CR and will be foundational to design rubber seal for an automatic mooring system under various temperature conditions.
본 논문은 고차원 시계열 자료에 이상점이 존재하는 경우 희박벡터자기회귀모형(sparse VAR; sVAR)의 모수를 강건하게 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 먼저 Xu 등 (2008)이 독립인 자료에서 밝혔듯이 adaptive lasso 방법이 sVAR 모형에서도 어느 정도의 강건함을 가짐을 모의 실험을 통해 알 수 있었다. 하지만, 이상점의 개수가 증가하거나 이상점의 영향력이 커지는 경우 효율성이 현저히 저하되는 현상도 관찰할 수 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해서 최소절대편차(least absolute deviation; LAD)와 Huber 함수를 기반으로 벌점화 시키는 adaptive lasso를 이용하여 sVAR 모형을 추정하는 방법을 본 논문에서는 제안하고 그 성능을 검토하였다. 모의 실험을 통해 제안한 로버스트 추정 방법이 이상점이 존재하는 경우에 모수 추정을 더 정확하게 하고 예측 성능도 뛰어남을 확인했다. 또한 해당 방법론들을 전력사용량 데이터에 적용한 결과 이상점으로 의심되는 시점들이 존재하였고, 이를 고려하여 강건하게 추정하는 제안한 방법론이 더 좋은 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
One of the major applications of REBCO coated conductor (CC) tapes is in superconducting magnets or coils that are designed for high magnet fields. For such applications, the CC tapes were exposed to a high level of stresses which includes uniaxial tensile or transverse compressive stresses resulting from a large magnetic field. Thus, CC tapes should endure such mechanical load or deformation that can influence their electromechanical performance during manufacturing, cool-down, and operation. It has been reported that the main cause of critical current (Ic) degradation in CC tapes utilized in coil windings for superconducting magnets was the delamination due to transversely applied stresses. In most high-magnetic-field applications, the operating limits of the CC tapes will likely be imposed by the electromechanical properties together with its Ic dependence on temperature and magnetic field. In this study, we examined the influence of the transverse compressive stress on the Ic degradation behaviors in various commercially available CC tapes which is important for magnet design Four differently processed REBCO CC tapes were adopted to examine their Ic degradation behaviors under transverse compression using an anvil test method and a newly developed instantaneous Ic measurement system. As a result, all REBCO CC tapes adopted showed robustness against transverse compressive stresses for REBCO coils, notably at transverse compressive stresses until 250 MPa. When the applied stress further increased, different Ic degradation behaviors were observed depending on the sample. Among them, the one that was fabricated by the IBAD/MOCVD process showed the highest compressive stress tolerance.
Ma, Na;Jiang, Ping;Zeng, You Tao;Qiao, Xiao Zhen;Xu, Xian Feng
Current Optics and Photonics
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제6권5호
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pp.497-505
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2022
Topological photonic nanocavities are considered to possess outstanding optical performance, and provide new platforms for realizing strong interaction between light and matter, due to their robustness to impurities and defects. Here hybrid plasmonic topological photonic nanocavities are proposed, by embedding various plasmon nanoantennas such as gold nanospheres, cylinders, and rectangles in a topological photonic crystal corner-state nanocavity. The maximum quality factor Q and minimum effective mode volume Veff of these hybrid nanocavities can reach the order of 104 and 10-4 (𝜆/n)3 respectively, and the high figures of merit Q/Veff for all of these hybrid nanocavites are stable and on the order of 105 (𝜆/n)-3. The relative positions of the plasmon nanoantennas will influence the coupling strength between the plasmon structures and the topological nanocavity. The hybrid nanocavity with gold nanospheres possesses much higher Q, but relatively large Veff. The presence of a gold rectangular structure can confine more electromagnetic energy within a smaller space, since its Veff is smallest, although Q is lowest among these structures. This work provides an outstanding platform for cavity quantum electrodynamics and has a wide range of applications in topological quantum light sources, such as single-photon sources and nanolasers.
균열은 건물, 교량, 도로, 수송관 등의 기반시설의 안전성에 영향을 주는 요소이다. 본 연구에서는 검사 비용과 시간을 줄일 수 있는 자동화된 균열 탐지 시스템을 다룬다. 환경과 표면에 강건한 시스템을 구성하기 위해서, 본 연구에서는 여러 사전 연구에서 사용된 다양한 표면의 균열 데이터 셋을 수집하여 통합 데이터 셋을 구축하였다. 이후, 컴퓨터 비전 분야에 높은 성능을 발휘하는 VGG, ResNet, WideResNet, ResNeXt, DenseNet, EfficientNet 딥러닝 모델을 적용하였다. 통합 데이터 셋은 훈련 집합(80%)과 테스트 집합(20%)으로 나누어 모델 성능을 검증하기 위해서 사용했다. 실험 결과, DenseNet121 모델이 높은 마라미터 효율성을 가지면서도 테스트 집합에 대해 96.20%의 정확도를 달성하여 가장 높은 성능을 보여주었다. 딥러닝 모델의 균열 검출 성능 검증을 통해, DenseNet121를 활용하여 컴퓨팅 자원이 적은 소형 디바이스에서도 높은 균열 검출 성능을 보이는 탐지 시스템을 구축이 가능함을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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