Asteris, Panagiotis G.;Ashrafian, Ali;Rezaie-Balf, Mohammad
Computers and Concrete
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제24권2호
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pp.137-150
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2019
In this paper, surrogate models such as multivariate adaptive regression splines (MARS) and M5P model tree (M5P MT) methods have been investigated in order to propose a new formulation for the 28-days compressive strength of self-compacting concrete (SCC) incorporating metakaolin as a supplementary cementitious materials. A database comprising experimental data has been assembled from several published papers in the literature and the data have been used for training and testing. In particular, the data are arranged in a format of seven input parameters covering contents of cement, coarse aggregate to fine aggregate ratio, water, metakaolin, super plasticizer, largest maximum size and binder as well as one output parameter, which is the 28-days compressive strength. The efficiency of the proposed techniques has been demonstrated by means of certain statistical criteria. The findings have been compared to experimental results and their comparisons shows that the MARS and M5P MT approaches predict the compressive strength of SCC incorporating metakaolin with great precision. The performed sensitivity analysis to assign effective parameters on 28-days compressive strength indicates that cementitious binder content is the most effective variable in the mixture.
Pectobacterium carotovorum subsp. carotovorum (Pcc) is a gram-negative, broad host range bacterial pathogen which causes soft rot disease in potatoes as well as other vegetables worldwide. While Pectobacterium infection relies on the production of major cell wall degrading enzymes, other virulence factors and the mechanism of genetic adaptation of this pathogen is not yet clear. In the present study, we have performed an in-depth genome-wide characterization of Pcc strain ICMP5702 isolated from potato and compared it with other pathogenic bacteria from the Pectobacterium genus to identify key virulent determinants. The draft genome of Pcc ICMP5702 contains 4,774,457 bp with a G + C content of 51.90% and 4,520 open reading frames. Genome annotation revealed prominent genes encoding key virulence factors such as plant cell wall degrading enzymes, flagella-based motility, phage proteins, cell membrane structures, and secretion systems. Whereas, a majority of determinants were conserved among the Pectobacterium strains, few notable genes encoding AvrE-family type III secretion system effectors, pectate lyase and metalloprotease in addition to the CRISPR-Cas based adaptive immune system were uniquely represented. Overall, the information generated through this study will contribute to decipher the mechanism of infection and adaptive immunity in Pcc.
본 논문에서는, 디지털컨텐트(Digital Content)의 저작권 보호를 위한 워터마크(Watermark) 삽입방법으로 적응적 가중치를 가지는 Mask처리를 기반으로 하는 웨이브릿(Wavelet) 워터마킹(Watermarking)을 제안하였다. 워터마크가 원 영상에 첨가되는 잡음으로 볼 때, 영상의 질을 저하시키지 않고 삽입 가능한 워터마크의 크기는 한정적이다. 즉, 워터마크 삽입 과정에서 고려 할 용량성, 강인성 및 화질 특성 중 어느 한 가지라도 지나치게 크게 되면 다른 특성을 저하시키는 원인이 된다. 이런 문제를 해결하기 위해 적응 가중치 마스크 기반 워터마크 삽입 알고리즘을 적용하여 효율을 최적화하였다. 그 결과 워터마킹된 영상이 외부공격에 대하여 강인성 및 화질 특성으로 47dB 이상을 유지하였다. 또한 명도대비의 변형과 압축에 대한 외부공격에 대해 추출된 워터마크의 상관계수가 각각 0.8이상과 0.65이상을 유지함을 확인할 수 있었다.
이미지로부터 중요 객체를 추출하는 것은 추적, 분할, 적응적 압축, 내용기반 검색과 같은 멀티미디어 처리에 있어서 매우 중요한 부분이며, 현재 이에 관한 많은 연구가 진행 되고 있다. 중요 객체 추출을 위한 방법으로 Saliency Map을 이용한 방법이 있다. 이 방법에서는 일반적으로 이진화된 Saliency Map을 이용하여 어떤 화소가 중요 객체 내부인가 아닌가를 표시한다. 따라서 이 방법은 이진화를 위한 임계값의 선택이 성능에 매우 중요한 영향을 끼친다. 기존 연구에서는 일반적으로 휴리스틱 방법을 이용하여 임계값을 결정하거나 매개변수로 임계값을 조정하는 방법이 사용되었다. 그러나 하나의 임계값 적용은 이미지 안의 다수의 객체가 포함되어 있는 경우 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선할 수 있는 Otsu 임계값을 이용한 전역적인 최적 임계값을 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 Otsu 임계화 방법은 단일-계층에 적용할 수 있는 Otsu 방법과 이를 확장하여 다중-계층에도 적용할 수 있는 Otsu 방법이다. 제안한 방법을 기존의 Saliency Map 모델에 적용한 결과 성능이 개선되었음을 확인하였다.
글로벌 네트워크 시대에는 전세계적으로 흩어져 있는 수많은 컨텐츠가 실시간으로 위한 생활의 스며들 것이며 그로 인해 많은 변화를 줄 것이다. 아울러 컨텐츠 및 다양한 모델 제공 업체들의 환경은 급속하게 변화 할 것이다. 인터넷이나 무선 인터넷으로 컨텐츠나 모델들을 적시에 활용할 수 있는 점은 기업측면에서 의사결정 프로세스를 변화시키며, 공급체인 상에서 많은 기업들이 자신들의 의사결정에 필요로 하는 정보나 모델을 짧은 시간에 탄력적으로 제공 받을 수 있어서 기업이 환경변화에 대한 높은 대응력을 갖출수 있게 한다. 이 논문은 컨텐츠와 모델을 필요로 하는 기업들에게 효과적이면서 효율적으로 제공하기 위한 메타지식의 생성 메커니즘을 제안하는 것이다. 그리고 본 논문에서 제안한 메커니즘을 통해서 실험결과를 얻었으며, 그 결과를 가지고 이 논문에서 제시한 탄력적인 컨텐츠나 모델 제공 이론이 인터넷이나 모바일 네트워크에서 요약된 모델 제공과 트래픽 감소 측면에서 매우 우수함을 보이고 있다.
가상화 서비스는 데이터의 생성, 저장, 폐기 등의 모든 과정과 연산을 서버에서 처리하며, 클라이언트에게 스트리밍 미디어 형태로 전송한다. 따라서, 클라이언트는 단말의 타입에 구애받지 않고 기존 데스크톱 환경과 동일한 환경을 이용할 수 있다. 이러한 가상화 서비스의 사용자 체감 품질을 만족시키기 위해서는 영상 품질 이외에도 재생연속성과 재생지연한계를 고려해야 한다. 본 논문에서는 가상화 서비스의 QoS를 보장하기 위한 네트워크 상황에 적응적인 가상화 콘텐츠 전송 구조를 제안한다. 제안하는 가상화 콘텐츠 전송 구조는 네트워크의 가용 대역폭을 고려한 전송률 조절 기능과 송신 버퍼 상태를 고려한 콘텐츠 비트율 조절 기능이 있으며, 각 기능을 통해 가상화 콘텐츠의 재생지연한계와 가상화 콘텐츠의 재생 연속성을 보장한다. 실험을 통해 제안하는 가상화 콘텐츠 전송 구조가 패킷 손실률과 전송 지연 등의 측면에서 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
HomePlug AV(HPAV)는 댁내에 깔려있는 전력선을 이용하여 데이터 전송뿐만 아니라 음향과 영상까지 전송을 목표로 HomePlug Alliance에서 제정한 표준이다. 이 표준은 TDMA와 CSMA/CA 기술을 혼합하여 사용하는 MAC 기술을 사용한다. HPAV의 CSMA/CA 프로토콜은 Contention Window(CW)와 Deferral Counter(DC)라는 두 가지 주요한 변수를 가지고 HPAV 네트워크를 제어한다. 본 논문에서는 CW와 DC가 성능에 미치는 영향을 여러 각도에서 조명하였고 이를 기반으로 HPAV MAC의 수율을 높이기 위한 적응적 CW 조절 방식을 제안한다. 여러 실험을 통해 얻은 결과 CW가 DC 보다 수율에 더 민감한 성질을 가지고 있어서 제안하는 방식은 DC는 표준에 정의된 기본값을 사용하고 CW만을 조정한다. 제안하는 방식은 네트워크가 과부하가 걸려있다면 CW를 두 배로 늘려주고 네트워크의 부하가 적으면 CW를 반으로 줄여주는 단순한 방식을 이용함으로 복잡도를 낮춰 구현이 가능하다는 장점이 있다. 모의실험과 수리분석을 통해 제안하는 방식이 여러 다양한 환경에서 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 모바일 LCD 디스플레이를 위한 저전력 화질 개선의 가속화 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 고해상도 영상을 분석 및 보정 시에 영상의 공간 해상도를 변환하고, 변환된 저해상도에서 영상의 특성을 분석하고 개선함으로써 필요한 연산량을 감소시킨다. 변환된 저해상도에서 영상에 적응적인 최적의 dimming rate을 찾아 적용함으로써 소비전력을 절감한다. 실제 안드로이드 디바이스 상에서 동작하는 어플리케이션 형태로 절전 및 화질 개선 가속화 알고리즘을 구현하였다. 디바이스상의 화질 평가 및 알고리즘 수행속도 측정을 통해 제안하는 기법이 영상의 화질저하를 최소화하는 동시에 연산량을 95% 이상 감소시킴을 확인하였다.
본 연구의 목적은 유튜브의 바른 사용과 관련된 용어 및 구성 요소를 살펴보는 것이다. 총 11명의 패널을 대상으로 델파이 설문을 실시하였고, 결과는 다음과 같다. 첫째, 향후 유튜브 사용 형태가 어떻게 변할지 추측한 결과, 현재보다 다양하고 활발히 사용될 것이나 가짜 뉴스나 중독적 사용 등의 부적응적인 문제가 발생할 것이라는 합의가 도출되었다. 둘째, 올바른/올바르지 않은 유튜브 사용에 대한 용어로는 '적응적 사용'과 '부적응적 사용'을 도출하였다. 셋째, 올바른 유튜브 사용의 구성 요소로는 정보 및 콘텐츠 선별 능력, 자기조절 능력, 정보 습득 및 전달 능력, 사용 동기 및 욕구 파악, 사용 시간 조절 능력, 파급효과에 대한 고려성이라는 합의가 도출되었다. 끝으로 본 연구의 의의와 한계점을 논하였다.
이동 에이전트는 에이전트 코드 자체가 서버로 이동하여 주어진 작업을 수행한다. 이 때 노드 이주 방법은 분산 시스템의 전체 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 이동 에이전트의 적응적 이주 경로 기법을 제안한다. 제안 기법에서 노드 이주의 선택은 참조된 메타데이터의 정보에 의존하며, 이주 정보의 신뢰성은 멀티 에이전트의 각 에이전트 시스템들의 상호 협력 및 메타데이터 갱신 방법에 의해 결정된다. 이를 위해 적중 문건 수 적중률, 노드 처리 및 네트워크 지연 시간 등의 정보로 메타데이터를 설계하고 이를 이용하여 각 에이전트의 상호 관계와 적중 문건의 수에 따라 이동 에이전트의 적응적 이주 경로를 결정하기 위한 메타데이터의 생성, 이용 및 갱신하는 방법을 기술한다. 그리고 제안 이주 기법을 실험 및 분석을 통해 성능을 평가한 결과 메타데이터를 적용한 경우는 13개 노드만을 순회하면 될 뿐 아니라, 수집된 문건에 대한 적중률(72%) 또한 높기 때문에 높은 유효정보 확보율을 얻을 수 있다. 하지만 메타데이터를 적용하지 않은 경우는 26개의 노드를 순회하여 수집된 문건에 대한 적중률이 46%이며 사용자가 원하는 유효정보를 포함하고 있을 유효정보 확보율은 36.8% 이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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