• Coupled systems mechanics
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• 제1권1호
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• pp.59-78
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• 2012

The available analytical methods of analysis for laterally loaded piles in level ground cannot be directly applied to such piles in sloping ground. With the commercially available software, the simulation of the appropriate field condition is a challenging task, and the results are subjective. Therefore, it becomes essential to understand the process of development of a user-framed numerical formulation, which may be used easily as per the specific site conditions without depending on other indirect methods of analysis as well as on the software. In the present study, a detailed three-dimensional finite element formulation is presented for the analysis of laterally loaded piles in sloping ground developing the 18 node triangular prism elements. An application of the numerical formulation has been illustrated for the pile located at the crest of the slope and for the pile located at some edge distance from the crest. The specific examples show that at any given depth, the displacement and bending moment increase with an increase in slope of the ground, whereas they decrease with increasing edge distance.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권10호
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• pp.3230-3255
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• 2022

Causality mining in NLP is a significant area of interest, which benefits in many daily life applications, including decision making, business risk management, question answering, future event prediction, scenario generation, and information retrieval. Mining those causalities was a challenging and open problem for the prior non-statistical and statistical techniques using web sources that required hand-crafted linguistics patterns for feature engineering, which were subject to domain knowledge and required much human effort. Those studies overlooked implicit, ambiguous, and heterogeneous causality and focused on explicit causality mining. In contrast to statistical and non-statistical approaches, we present Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) integrated with Multi-level Feature Networks (MFN) for causality recognition, called BERT+MFN for causality recognition in noisy and informal web datasets without human-designed features. In our model, MFN consists of a three-column knowledge-oriented network (TC-KN), bi-LSTM, and Relation Network (RN) that mine causality information at the segment level. BERT captures semantic features at the word level. We perform experiments on Alternative Lexicalization (AltLexes) datasets. The experimental outcomes show that our model outperforms baseline causality and text mining techniques.

• International Journal of Contents
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• 제13권2호
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• pp.29-34
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• 2017

Cloud computing is becoming an effective and efficient way of computing resources and computing service integration. Through centralized management of resources and services, cloud computing delivers hosted services over the internet, such that access to shared hardware, software, applications, information, and all resources is elastically provided to the consumer on-demand. The main enabling technology for cloud computing is virtualization. Virtualization software creates a temporarily simulated or extended version of computing and network resources. The objectives of virtualization are as follows: first, to fully utilize the shared resources by applying partitioning and time-sharing; second, to centralize resource management; third, to enhance cloud data center agility and provide the required scalability and elasticity for on-demand capabilities; fourth, to improve testing and running software diagnostics on different operating platforms; and fifth, to improve the portability of applications and workload migration capabilities. One of the key features of cloud computing is elasticity. It enables users to create and remove virtual computing resources dynamically according to the changing demand, but it is not easy to make a decision regarding the right amount of resources. Indeed, proper provisioning of the resources to applications is an important issue in IaaS cloud computing. Most web applications encounter large and fluctuating task requests. In predictable situations, the resources can be provisioned in advance through capacity planning techniques. But in case of unplanned and spike requests, it would be desirable to automatically scale the resources, called auto-scaling, which adjusts the resources allocated to applications based on its need at any given time. This would free the user from the burden of deciding how many resources are necessary each time. In this work, we propose an analytical and efficient VM-level scaling scheme by modeling each VM in a data center as an M/M/1 processor sharing queue. Our proposed VM-level scaling scheme is validated via a numerical experiment.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.436-439
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• 2005

최근 모바일 컴퓨터 및 임베디드 시스템이 대중화 되면서 전력, 공간, CPU 클럭, 메모리 등과 같은 자원을 효율적으로 사용하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 기존의 임베디드 시스템 개발에서는 하드웨어 측면의 자원 사용에 대한 연구가 주를 이루어 졌으나 최근 임베디드 시스템에서 소프트웨어의 비중이 커짐에 따라 소프트웨어 측면에서의 자원 사용에 대한 연구가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 임베디드 시스템의 자원 사용을 분석하는 새로운 방법인 '명령어 기반의 자원 사용 분석 방법(Instruction Level Resource Usage Analysis Method'을 제안하고 이를 'I-Debugger'라는 도구로 구현하였다. I-Debugger는 프로그램을 명령어 단위의 수행으로 제어하는 디버깅 층(Debugging Layer), 실시간으로 수행되는 명령어에 대한 데이터를 활용 가능한 정보를 변환하는 통계 층(Statistics Layer) 및 분석하고자 하는 응용에 적합하게 정보를 분석하는 분석 층(Analysis Layer)으로 구성된다. 본 연구에서 개발된 I-Debugger를 간단한 문제에 적용한 결과 자원 효율적인 임베디드 시스템 개발에 매우 유용하게 사용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1538-1544
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• 2021

본 연구는 코로나19 시대에 이동의 자유제한으로 인한 스트레스가 사회적 문제로 대두되었고 이를 해결하기 위해 360° VR여행콘텐츠가 스트레스에 미치는 영향에 관하여 실증실험을 통해 분석하고자 한다. 실증실험을 위하여 가설([행복정도], [우울정도], [각성정도]는 VR여행콘텐츠 체험 후 스트레스정도에 영향을 미친다)을 설정하였다. 그 결과 우울정도는 채택되었고 그 외는 기각되었다. 이는 스트레스를 경감시키기 위해서는 행복, 각성 보다는 우울감이 들지 않도록 유의해야 되며, 직접 여행을 가지 못하더라도 언택트 시대 VR여행콘텐츠로 스트레스를 다소 감소시킬 수 있는 것을 알 수 있었다. 즉 VR여행콘텐츠 관람 전보다 후의 감정 상태가 긍정적으로 변모하였다. 본 연구결과는 코로나19에 위축된 관광업계와 VR제작 업계에 도움이 될 수 있기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.273-282
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• 2022

구성가능한 소프트웨어 제품라인 시험은 모든 멤버제품들에 포함되는 공통 부분과 일부 또는 단일 제품에 포함되는 가변 부분을 고려해야 하기 때문에 단일 제품 시험 방법들을 그대로 적용하기 어렵다. 소프트웨어 시스템 시험에서 시험 커버리지는 수행된 시험의 적절성을 측정하는 척도이다. 구성가능한 소프트웨어 제품라인으로부터 생성될 수 있는 멤버제품들은 수백 개에 이를 수 있기 때문에 시험 커버리지 측정은 소프트웨어 제품라인 수준에서 시험의 적절성을 평가하기 위해 중요하다. 이 논문은 구성가능한 소프트웨어 제품라인 시험에서 제품라인 수준의 코드 커버리지 측정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 피처 집합의 포함 관계를 기준으로 제품들을 계층화한 후 제품라인의 멤버제품들을 시험하고, 시험으로부터 얻어진 각 제품의 시험 커버리지들을 종합하여 SPL 시험 커버리지를 정량화한다. 제안한 방법을 11개의 구성가능한 소프트웨어 제품라인 사례에 적용하여 검증한 결과, 제안한 방법은 SPL 시험이 얼마나 철저하게 수행되었는지를 정량적으로 기술하여 SPL 시험의 적정성을 확인할 수 있도록 도왔다. 또한, 새로 추가된 SPL 멤버제품의 시험이 이전 멤버제품 시험 대비 커버리지를 증가시키는 방향인지 확인할 수 있어 새로운 시험케이스들이 멤버제품들 간의 차이를 커버하는 방향으로 시험이 이루어지고 있는지 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3488-3500
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• 2020

At the present time, the economy continues to flourish, and private cars have become the means of choice for most people. Therefore, the license plate recognition technology has become an indispensable part of intelligent transportation, with research and application value. In recent years, the convolution neural network for image classification is an application of deep learning on image processing. This paper proposes a strategy to improve the YOLO model by studying the deep learning convolutional neural network (CNN) and related target detection methods, and combines the OpenCV and TensorFlow frameworks to achieve efficient recognition of license plate characters. The experimental results show that target detection method based on YOLO is beneficial to shorten the training process and achieve a good level of accuracy.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권2호
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• pp.301-317
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• 2020

An enterprise patch-management system (PMS) typically supplies a single point of failure (SPOF) of centralization structure. However, a Blockchain system offers features of decentralization, transaction integrity, user certification, and a smart chaincode. This study proposes a Hyperledger Fabric Blockchain-based distributed patch-management system and verifies its technological feasibility through prototyping, so that all participating users can be protected from various threats. In particular, by adopting a private chain for patch file set management, it is designed as a Blockchain system that can enhance security, log management, latest status supervision and monitoring functions. In addition, it uses a Hyperledger Fabric that owns a practical Byzantine fault tolerant consensus algorithm, and implements the functions of upload patch file set, download patch file set, and audit patch file history, which are major features of PMS, as a smart contract (chaincode), and verified this operation. The distributed ledger structure of Blockchain-based PMS can be a solution for distributor and client authentication and forgery problems, SPOF problem, and distribution record reliability problem. It not only presents an alternative to dealing with central management server loads and failures, but it also provides a higher level of security and availability.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제75권5호
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• pp.607-620
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• 2020

A numerical study is carried out to assess the dynamic response and damage level of one- and two-way reinforced concrete (RC) panels subjected to explosive loads by using finite element LS-DYNA software. The precision of the numerical models is validated with the previous experimental test. The calibrated models are used to conduct a series of parametric studies to evaluate the effects of panel wall dimensions, concrete strength, and steel reinforcement ratio on the blast-resistant capacity of the panel under various magnitudes of blast load. The results are used to develop pressure-impulse (P-I) diagrams corresponding to the damage levels defined according to UFC-3-340-02 manual. Empirical equations are proposed to easily construct the P-I diagrams of RC panels that can be efficiently used to assess its safety level against blast loads.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권7호
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• pp.249-258
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• 2018

국방 무기체계에서의 소프트웨어 비중이 증가하고 있으며 구조도 점차 복잡해지고 있어, 이에 따른 신뢰성 검증이 매우 중요하다. 특히 무기체계 시스템을 구성하는 소프트웨어 구성 요소 들의 상호 작용에 따라 발생하는 결함은 정적 시험 및 코드 실행률 점검 수준의 동적 시험만으로는 예방하기가 어렵다. 본 논문에서는 소프트웨어의 동적 결함 유형을 분류 개발한다. 미 국방부 무기체계에 사용하는 오픈 소스 소프트웨어(OSS)에서 보고된 이슈 분석을 통하여 본 논문에서 분류한 동적 결함이 실제로 발생하며, 이들은 대체로 통합 이후 발생하는 결함이며, 재현이 어렵고, 결함 원인 파악이 어려웠음을 보인다. 이 분석 결과를 기반으로 무기체계 신뢰성 검증을 위하여 소프트웨어 통합 시험 개선의 중요성을 도출한다.