Functional metal prototypes are often required in numerous industrial applications. These components are typically needed in the early stage of a project to determine form, fit and function. Recent R/P(Rapid Prototyping) part are made of soft materials such as plastics, wax, paper, these master models cannot be employed durable test in real harsh working environment. Parts by direct metal rapid tooling method, such as laser sintering, by now are hard to get net shape, pores of the green parts of powder casting method must be infiltrated to get proper strength as tool, and new type of 3D direct tooling system combining fabrication welding arc and cutting process is reported. But a system which can build directly 3D parts of high performance functional material as metal park would get long period of system development, massive investment and other serious obstacles, such as patent. In this paper, through the rapid tooling process as silicon rubber molding using R/P master model, and fabricate wax pattern in that silicon rubber mold using vacuum casting method, then we translated the wax patterns to numerous metal tool prototypes by new investment casting process combined conventional investment casting with rapid prototyping & rapid tooling process. With this wax-injection-mold-free investment casting, we developed new investment casting process of fabricating numerous functional metal prototypes from one master model, combined 3-D CAD, R/P and conventional investment casting and tried to expect net shape measuring total dimension shrinkage from R/P pare to metal part.
The aim of the present work is to investigate the possibility of in-situ synthesis and net-shape forming of the titanium matrix (TiC+TiB) hybrid composites using a casting route. From the scanning electron microscopy, electron probe micro-analyzer, X-ray diffraction and thermodynamic calculations, the spherical TiC and needle like TiB reinforced hybrid titanium matrix composites could be obtained in-situ by the conventional melting and casting route between titanium and $B_4C$. No melt-mold reaction occurred between the titanium matrix (TiC+TiB) hybrid composites and the SKK mold, since the mold is consisted with interstitial and substitutional metal-mold reaction products. Not only the sound in-situ synthesis but also the economic net-shape forming of the titanium matrix (TiC+TiB) hybrid composites could be possible by the conventional casting route.
This work is concerned with the problem of tracking a maneuvering target. In this paper, an error monitoring and recovery method of perception net is utilized to improve tracking performance for a highly maneuvering tar-get. Many researches have been performed in tracking a maneuvering target. The conventional Interacting Multiple Model (IMM) filter is well known as a suboptimal hybrid filter that has been shown to be one of the most cost-effective hybrid state estimation scheme. The subfilters of IMM can be considered as fusing its initial value with new measurements. This approach is also shown in this paper. Perception net based error monitoring and recovery technique, which is a kind of geometric data fusion, makes it possible to monitor errors and to calibrate possible biases involved in sensed data and extracted features. Both detecting a maneuvering target and compensating the estimated state can be achieved by employing the properly implemented error monitoring and recovery technique. The IMM filter which employing the error monitoring and recovery technique shows good tracking performance for a highly maneuvering target as well as it reduces maximum values of estimation errors when maneuvering starts and finishes. The effectiveness of the pro-posed method is validated through simulation by comparing it with the conventional IMM algorithm.
This article presents a new global-local hybrid coarse-mesh finite difference (HCMFD) method for efficient parallel calculation of pin-by-pin heterogeneous core analysis. In the HCMFD method, the one-node coarse-mesh finite difference (CMFD) scheme is combined with a nodal expansion method (NEM)-based two-node CMFD method in a nonlinear way. In the global-local HCMFD algorithm, the global problem is a coarse-mesh eigenvalue problem, whereas the local problems are fixed source problems with boundary conditions of incoming partial current, and they can be solved in parallel. The global problem is formulated by one-node CMFD, in which two correction factors on an interface are introduced to preserve both the surface-average flux and the net current. Meanwhile, for accurate and efficient pin-wise core analysis, the local problem is solved by the conventional NEM-based two-node CMFD method. We investigated the numerical characteristics of the HCMFD method for a few benchmark problems and compared them with the conventional two-node NEM-based CMFD algorithm. In this study, the HCMFD algorithm was also parallelized with the OpenMP parallel interface, and its numerical performances were evaluated for several benchmarks.
In this paper, we propose a novel method of performing convolutional operations on a 2-D Processing Element(PE) array. The conventional method [1] of mapping the convolutional operation using the 2-D PE array lacks flexibility and provides low utilization of PEs. However, by mapping a convolutional operation from a 2-D PE array to a 1-D PE array, the proposed method can increase the number and utilization of active PEs. Consequently, the throughput of the proposed Deep Convolutional Neural Network(DCNN) accelerator can be increased significantly. Furthermore, the power consumption for the transmission of weights between PEs can be saved. Based on the simulation results, the performance of the proposed method provides approximately 4.55%, 13.7%, and 2.27% throughput gains for each of the convolutional layers of AlexNet, VGG16, and ResNet50 using the DCNN accelerator with a (weights size) x (output data size) 2-D PE array compared to the conventional method. Additionally the proposed method provides approximately 63.21%, 52.46%, and 39.23% power savings.
With the rise of the Internet of Things, the security of such lightweight computing environments has become a hot topic. Lightweight block ciphers that can provide efficient performance and security by having a relatively simpler structure and smaller key and block sizes are drawing attention. Due to these characteristics, they can become a target for new attack techniques. One of the new cryptanalytic attacks that have been attracting interest is Neural cryptanalysis, which is a cryptanalytic technique based on neural networks. It showed interesting results with better results than the conventional cryptanalysis method without a great amount of time and cryptographic knowledge. The first work that showed good results was carried out by Aron Gohr in CRYPTO'19, the attack was conducted on the lightweight block cipher SPECK-/32/64 and showed better results than conventional differential cryptanalysis. In this paper, we first apply the Differential Neural Distinguisher proposed by Aron Gohr to the block ciphers HIGHT and GOST to test the applicability of the attack to ciphers with different structures. The performance of the Differential Neural Distinguisher is then analyzed by replacing the neural network attack model with five different models (Multi-Layer Perceptron, AlexNet, ResNext, SE-ResNet, SE-ResNext). We then propose a Related-key Neural Distinguisher and apply it to the SPECK-/32/64, HIGHT, and GOST block ciphers. The proposed Related-key Neural Distinguisher was constructed using the relationship between keys, and this made it possible to distinguish more rounds than the differential distinguisher.
The average and maximum temperature were $29.5^{\circ}C$ and $33.2^{\circ}C$ at 2:00 p.m. respectively, in the plastic-film house covered with shade net, and both of temperature were lower $0.6^{\circ}C$ and $1.3^{\circ}C$ than those of conventional shade. Light transmittance was 14% in the plastic-film house, while 9.9% in conventional shade during growing season from May to October. Withering time of aboveground part was on October 3rd in conventional shade with 60% of withering leaf, while it was on November 10th with 3.7% of withering leaf in the plastic-film house, about 40 days longer survival. The main disease incidence were 15% of anthracnose, 17% of leaf spot, 5% of phytophthora blight and 3% of gray mold in the conventional shade, while 0 ~ 0.1% disease incidence and 95% of emergence rate in the plastic-film house. The growth in the aboveground and underground part of ginseng was totally better, particularly characteristics affecting yield such as root length, main root length and diameter in the plastic-film house. The fresh weight was increased by 128% compared to the conventional shade and harvested roots per $3.3m^2$ were 36 roots in the conventional shade and 58 roots in the plastic-film house and futhermore yield per $3.3m^2$ was increased by 216% compared to the conventional shade. As covering materials, the rice straw in the plastic-film house was excellent. The ginsenoside contents affecting the quality of ginseng were higher in the plastic-film house indicating 0.333% of Rg1, 0.672% of Rb1, 0.730% of Rc and rate of red rusty root was less than 4.0 ~ 6.1%. Above the results, the quality of ginseng grown in the plastic-film house covered with shade net was improved than that of the conventional shade.
The objectives of this study are to find out and to analyze the heat transmission characteristics of the conventional and prefabricated Ondol systems. To compare the thermal characteristics of these Ondol, a real sized Ondol model is set in a chamber. Hot water whose temperature is varied from $45^{\circ}C$ to $60^{\circ}C$ with $5^{\circ}C$ interval is supplied to each Ondol system. At that time the temperature distribution of floor surface, the amount of supplied heat, the heat radiation aspect and the heat loss from the floor to the underground are measured and analyzed simultaneously. As a result, even if the supplied hot water temperature to the prefabricated Ondol panel is lower by about $5^{\circ}C$ than that of the conventional Ondol panel, the net radiant effect is same. Heat radiation efficiency of the prefabricated Ondol panel is over 5% better than that of the conventional Ondol panel. It takes 12 hours for the conventional Ondol and 45 minutes for the prefabricated Ondol, respectively to reach steady state.
The weed population dynamics as affected by contrasting conventional tillege (CT) and no-tillage (NT) practices with a minimum herbicide application was studied in Athens, Georgia, U.S.A. Common chickweed (Stellaria media) was the most common spring weed while johnsongrass (Sorghum halepense), sicklepod (Cassia obtusifolia), and pigweed (Amaranthus retroflexus) accounted for 89∼97% of net production during summers of 1983 and 1984. Total weed production in summer of 1984 was 2∼5 times greater than that of 1983. Weed production was greater in NT plots than in CT plots in summer of 1983, but reverse was the case in summer of 1984. In spring, net production in NT plots was greater than that in CT plots, especially, in 1985. Species diversity was consistently higher in NT plots, but in the wet summer of 1984 the pattern was different, with higher diversity in CT plots. Weed species diversity was higher in the spring rye crop than in the summer grain sorghum crop. The larger but less diverse weed populations in summer of 1984 indicated that these populations experienced competitive exclusion. Under the favorable summer moisture conditions the three dominant species grew so vigorously and quickly as to exclude many less common species that were able to survive under the drier conditions in 1983. The three dominant species not only excluded other weeds in 1984 but also greatly reduced crop production. The perennial johnsongrass was equally successful, or even more so, in CT plots as in NT plots. Plowing did not kill johnsongrass rhizomes but tended to break them up, thus increasing the number of individual plants that appear after the plowing. It means that johnsongrass was not controlled by the plowing. In summer of 1983, a moderate amount of weedy growth was maintained with a minimum amount of gerbicide application in NT and CT plots. It is possible that a small mixed weed population would be beneficial by providing cover for predatory and parasitic arthropods, and by reducing soil temperature and moisture losses.
본 논문에서는 하나의 매크로 기지국과 다수의 소형 기지국들로 구성된 이종 네트워크 (Heterogeneous Network, HetNET) 시스템에서 비직교 다중 접속 (Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA) 기술을 고려한다. 여기서, NOMA 신호에 대하여 완벽한 순차적 간접 제거를 가정한다. 본 논문에서는 이러한 NOMA 기반의 이종 네트워크에서 데이터 전송률을 최대화하기 위하여 딥러닝 기반의 사용자 및 전력 할당 기법을 제안한다. 특히, 제안하는 기법은 부하 분산을 위한 심층신경망(Deep Neural Network, DNN) 기반의 사용자 할당 과정과 할당된 사용자에 대한 데이터 전송률의 최대화를 위한 DNN 기반의 전력 할당 과정을 포함한다. 기지국과 사용자간 경로 손실과 레일레이 페이딩 채널을 가정한 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법의 성능을 평가하고, 기존의 최대 신호 대 간섭 및 잡음비(Max-Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio, Max-SINR) 기법의 성능과 비교한다. 성능 비교를 통해서 제안된 기법이 기존의 Max-SINR 기법보다 높은 데이터 전송률을 제공하는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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