이 논문은 인터넷으로 중첩 NEMO 네트워크가 연결될 때 최적화가 요구되는 두 가지 연결성을 고려하고 있다. 하나는 인터넷과 중첩 NEMO 네트워크 사이의 연결이고, 다른 하나는 중첩 NEMO 네트워크 내부의 MR간의 연결성이다. 이러한 연결성은 IPv6에 기반하고 있으며, 중첩 NEMO 네트워크는 NEMO를 인식하는 AR(Access Router)에 의해 구성될 수 있다. 특히 이 논문은 중첩 NEMO의 토폴로지 특성을 나타내는 트리 기반한 토폴로지 정보를 포함하고, 트리 구조를 가지는 주소 체계를 제안한다. 이 제안은 기존에 대표적인 RO(Route Optimization) 제안들과 비교할 때, MR 홈 네트워크로의 BU(Binding Update) 성능은 가장 효율적인 접근과 비슷하였고, 내부라우팅 효율은 가장 효율적으로 나타났다.
병렬 연쇄 컨볼루션 부호 및 직렬 연쇄 컨볼루션 부호의 ML 연판정 복호에 대한 비트오율확률의 상한치는 가중치 열거함수(Weight Enumerating Function; WEF)를 통해서 구할 수 있으며, 이 상한치는 반복 택 알고리듬과 양방향 탐색 알고리듬을 혼합한 새로운 오류사건 탐색 알고복호를 통해 얻을 수 있는 비트오류확률의 하한치가 된다. 본 논문에서는 스리듬을 제안하고, 얻어진 오류사건을 이용하여 WEF를 계산하는 알고리듬을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해, 반복복호를 통해 얻을 수 있는 비트오류확률의 하한치가 됨을 확인하였다.
Processing techniques of remote sensed image data using computer have been recognized very necessary techniques to all social fields, such as, environmental observation, land cultivation, resource investigation, military trend grasp and agricultural product estimation, etc. Especially, accurate classification and analysis to remote sensed image da are important elements that can determine reliability of remote sensed image data processing systems, and many researches have been processed to improve these accuracy of classification and analysis. Traditionally, remote sensed image data processing systems have been processed 2 or 3 selected bands in multiple bands, in this time, their selection criterions are statistical separability or wavelength properties. But, it have be bring up the necessity of bands selection method by data distribution characteristics than traditional bands selection by wavelength properties or statistical separability. Because data sensing environments change from multispectral environments to hyperspectral environments. In this paper for efficient data classification in multispectral bands environment, a band feature extraction method using the Rough sets theory is proposed. First, we make a look up table from training data, and analyze the properties of experimental multispectral image data, then select the efficient band using indiscernibility relation of Rough set theory from analysis results. Proposed method is applied to LANDSAT TM data on 2 June 1992. From this, we show clustering trends that similar to traditional band selection results by wavelength properties, from this, we verify that can use the proposed method that centered on data properties to select the efficient bands, though data sensing environment change to hyperspectral band environments.
본 논문에서는 센서 네트워크를 이용하여 로봇 자신의 위치를 인식할 수 있는 위치인식 시스템을 제안하였다. 그리고 센서 네트워크에서 얻은 정보와 사용자의 운행 정보를 이용하여 사용자의 선호도 및 성향과 주변의 환경 상태를 판단하여 사용자에게 적합한 경로를 추천하는 지능형 네비게이션 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 소프트 컴퓨팅 기법을 사용하여 인간의 선호도와 성향을 학습 및 추론하였다. 그리고 사용자와 모바일 로봇을 중계자 역할을 담당하고 휴대가 가능한 지능형 보조 모듈(IAM)을 정의하고 제안하였다. 마지막으로 제안한 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
LMTT(Linear Motor-based Transfer Technology) is horizontal transfer system in the maritime container terminal for the port automation. The system is modeled PMLSM(Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor) that is consists of stator modules on the rail and shuttle car(mover). Because of large variant of movers weight by loading and unloading containers, the difference of each characteristic of stator modules, and a stator module's default etc., LMCS(Linear Motor Conveyance System) is considered as that the system is changed its model suddenly and variously. In this paper, we will introduce the soft-computing method of a multi-step prediction control for LMCS using DR-FNN(Dynamically Constructed Recurrent Fuzzy Neural Network). The proposed control system is used two networks for multi-step prediction. Consequently, the system has an ability to adapt for external disturbance, cogging force, force ripple, and sudden changes of itself.
본 논문은 대용량의 데이터베이스 내에서 유용한 정보를 검색하기 위해 웹 기반하에 적응형 정보추출 에이전트 모듈 설계이다. 인터넷을 통한 정보 검색이 일반화됨에 따라 검색시간의 최소화를 기하면서 사용자의 요구조건에 맞는 유용한 정보 제공이 필요하다. 구축되는 지식베이스 시스템의 스키마 구성요소의 도메인이 이진 검색이 가능한 필드 도메인이 있는 가하면 그렇지 않은 불확실한 도메인도 존재한다. 최초의 대용량 지식베이스에서 사용자의 자연어 질의어에 대해 러프셋의 리턱트롤 통해 최소지식베이스를 생성한 후, 축소된 스키마의 도메인의 불확실성찬 값에 대한 연산을 처리는 퍼지합성 연산처리 모듈에 의해 소프팅 컴퓨팅이 수행토록 설계하였다.
Anil, K. Lalepalli;Panda, Subrata K.;Sharma, Nitin;Hirwani, Chetan K.;Topal, Umut
Computers and Concrete
/
제25권4호
/
pp.303-310
/
2020
In this research, a hybrid mathematical model is derived using the higher-order polynomial kinematic model in association with soft computing technique for the prediction of best fiber volume fractions and the minimal mass of the layered composite structure. The optimal values are predicted further by taking the frequency parameter as the constraint and the projected values utilized for the computation of the eigenvalue and deflections. The optimal mass of the total layered composite and the corresponding optimal volume fractions are evaluated using the particle swarm optimization by constraining the arbitrary frequency value as mass/volume minimization functions. The degree of accuracy of the optimal model has been proven through the comparison study with published well-known research data. Further, the predicted values of volume fractions are incurred for the evaluation of the eigenvalue and the deflection data of the composite structure. To obtain the structural responses i.e. vibrational frequency and the central deflections the proposed higher-order polynomial FE model adopted. Finally, a series of numerical experimentations are carried out using the optimal fibre volume fraction for the prediction of the optimal frequencies and deflections including associated structural parameter.
Park, Sung Boo;Shin, Seong Yun;Jung, Kwang Hyo;Lee, Byung Gook
한국해양공학회지
/
제35권5호
/
pp.336-346
/
2021
The prediction of wave conditions is crucial in the field of marine and ocean engineering. Hence, this study aims to predict the significant wave height through machine learning (ML), a soft computing method. The adopted metocean data, collected from 2012 to 2020, were obtained from the Korea Institute of Ocean Science and Technology. We adopted the feedforward neural network (FNN) and long-short term memory (LSTM) models to predict significant wave height. Input parameters for the input layer were selected by Pearson correlation coefficients. To obtain the optimized hyperparameter, we conducted a sensitivity study on the window size, node, layer, and activation function. Finally, the significant wave height was predicted using the FNN and LSTM models, by varying the three input parameters and three window sizes. Accordingly, FNN (W48) (i.e., FNN with window size 48) and LSTM (W48) (i.e., LSTM with window size 48) were superior outcomes. The most suitable model for predicting the significant wave height was FNN(W48) owing to its accuracy and calculation time. If the metocean data were further accumulated, the accuracy of the ML model would have improved, and it will be beneficial to predict added resistance by waves when conducting a sea trial test.
The properties of Electroactive Polymer (EAP) materials are attracting the attention of engineers and scientists from many different disciplines. From the point-of-view of robotics, Ionic Polymer Metal Composites (IPMC) belong to the most developed group of the EAP class. To allow effective design of IPMC-actuated mechanisms with large induced strains, it is necessary to have adequate analytical tools for predicting the behavior of IPMC actuators as well as simulating their response as part of prototyping methodologies. This paper presents a novel IPMC motor construction. To simulate the bending behavior that is the dominant phenomenon of motor movement process, a nonlinear model is used. To accomplish the motor design, the IPMC model was identified via a series of experiments. In the proposed model, the curvature output and current transient fields accurately track the measured responses, which is verified by measurements. In this research, a three-dimensional Finite Element Method (FEM) model of the IPMC motor, composed of IPMC actuators, simultaneously determines the mechanical and electrical characteristics of the device and achieves reliable analysis results. The principle of the proposed drive and the output signals are illustrated in this paper. The proposed modelling approach can be used to design a variety of controllers and motors for effective micro-robotic applications, where soft and complex motion are required.
In recent years, multiple experimental studies have been performed on using fiber reinforced polymer (FRP) bars in reinforced concrete (RC) structural members. FRP bars provide a new type of reinforcement that avoids the corrosion of traditional steel reinforcement. In this study, predicting the shear strength of RC beams with FRP longitudinal bars using artificial neural networks (ANNs) is investigated as a different approach from the current specific codes. An ANN model was developed using the experimental data of 104 FRP-RC specimens from an existing database in the literature. Seven different input parameters affecting the shear strength of FRP bar reinforced RC beams were selected to create the ANN structure. The most convenient ANN algorithm was determined as traingdx. The results from current codes (ACI440.1R-15 and JSCE) and existing literature in predicting the shear strength of FRP-RC beams were investigated using the identical test data. The study shows that the ANN model produces acceptable predictions for the ultimate shear strength of FRP-RC beams (maximum $R^2{\approx}0.97$). Additionally, the ANN model provides more accurate predictions for the shear capacity than the other computed methods in the ACI440.1R-15, JSCE codes and existing literature for considering different performance parameters.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.