KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.7
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pp.3386-3411
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2019
Secured and reliable routing is a crucial factor for improving the performance of Wireless Mesh Networks (WMN) since these networks are susceptible to many types of attacks. The existing assumption about the internal nodes in wireless mesh networks is that they cooperate well during the forwarding of packets all the time. However, it is not always true due to the presence of malicious and mistrustful nodes. Hence, it is essential to establish a secure, reliable and stable route between a source node and a destination node in WMN. In this paper, a trust based secure routing algorithm is proposed for enhancing security and reliability of WMN, which contains cross layer and subject logic based reliable reputation scheme with security tag model for providing effective secured routing. This model uses only the trusted nodes with the forwarding reliability of data transmission and it isolates the malicious nodes from the providing path. Moreover, every node in this model is assigned with a security tag that is used for efficient authentication. Thus, by combining authentication, trust and subject logic, the proposed approach is capable of choosing the trusted nodes effectively to participate in forwarding the packets of trustful peer nodes successfully. The simulation results obtained from this work show that the proposed routing protocol provides optimal network performance in terms of security and packet delivery ratio.
In this paper, we propose a CNN based deep learning algorithm for semantic segmentation of images. In order to improve the accuracy of semantic segmentation, we combined pixel level object classification and image level object classification. The image level object classification is used to accurately detect the characteristics of an image, and the pixel level object classification is used to indicate which object area is included in each pixel. The proposed network structure consists of three parts in total. A part for extracting the features of the image, a part for outputting the final result in the resolution size of the original image, and a part for performing the image level object classification. Loss functions exist for image level and pixel level classification, respectively. Image-level object classification uses KL-Divergence and pixel level object classification uses cross-entropy. In addition, it combines the layer of the resolution of the network extracting the features and the network of the resolution to secure the position information of the lost feature and the information of the boundary of the object due to the pooling operation.
In the present work, we determined the gamma-ray attenuation characteristics of eight different polymers(Polyamide (Nylon 6) (PA-6), polyacrylonitrile (PAN), polyvinylidenechloride (PVDC), polyaniline (PANI), polyethyleneterephthalate (PET), polyphenylenesulfide (PPS), polypyrrole (PPy) and polytetrafluoroethylene (PTFE)) using transmission geometry utilizing the high resolution HPGe detector and different radioactive sources in the energy range 81-1333 keV. The experimental linear attenuation coefficient values are compared with theoretical data (WinXCOM data). The linear attenuation coefficient of all polymers reduced quickly with the increase in energy, at the beginning, while decrease more slowly in the region from 267 keV to 835 keV. The effective atomic number of PVDC and PTFE are comparatively higher than the $Z_{eff}$ of the remaining polymers, while PA-6 possesses the lowest effective atomic number. The half value layer results showed that PTFE ($C_2F_4$, highest density) is more effective to attenuate the gamma photons. Also, the theoretical results of macroscopic effective removal cross section for fast neutrons ($\sum_{R}$) were computed to investigate the neutron attenuation characteristics. It is found that the $\sum_{R}$ values of the eight investigated polymers are close and ranged from $0.07058cm^{-1}$ for PVDC to $0.11510cm^{-1}$ for PA-6.
In real time applications, due to their effective cost and small size, wireless networks play an important role in receiving particular data and transmitting it to a base station for analysis, a process that can be easily deployed. Due to various internal and external factors, networks can change dynamically, which impacts the localisation of nodes, delays, routing mechanisms, geographical coverage, cross-layer design, the quality of links, fault detection, and quality of service, among others. Conventional methods were programmed, for static networks which made it difficult for networks to respond dynamically. Here, machine learning strategies can be applied for dynamic networks effecting self-learning and developing tools to react quickly and efficiently, with less human intervention and reprogramming. In this paper, we present a wireless networks survey based on different machine learning algorithms and network lifetime parameters, and include the advantages and drawbacks of such a system. Furthermore, we present learning algorithms and techniques for congestion, synchronisation, energy harvesting, and for scheduling mobile sinks. Finally, we present a statistical evaluation of the survey, the motive for choosing specific techniques to deal with wireless network problems, and a brief discussion on the challenges inherent in this area of research.
Traffic flow capacity of some old road bridges is insufficient due to limited deck width. In such cases bridge deck widening is a common solution. For multi-girder reinforced concrete (RC) bridges it is possible to add steel-concrete composite girders as the new outermost girders. The deck widening may be combined with bridge strengthening thanks to thickening of the existing deck slab. Joint action of the existing and the added parts of such bridge span must be ensured. It refers especially to the horizontal plane at the interface of the existing slab and the added concrete layer as well as to the vertical planes at the external surfaces of the initially outermost girders where the added girders are connected to the existing bridge span. Since the distribution of the added concrete is non-uniform in the span cross-section the structure is particularly sensitive to the added concrete shrinkage. The shrinkage induces shear forces in the aforementioned planes. Widening of a 12 m long RC multi-girder bridge span is numerically analysed to assess the influence of the added concrete shrinkage. The analysis results show that: a) in the vertical plane of the connection of the added and the existing deck slab the longitudinal shear due to the shrinkage of the added concrete is comparable with the effect of live load, b) it is necessary to provide appropriate longitudinal reinforcement in the deck slab over the added girders due to tension induced by the shrinkage of the added concrete.
Plasma electrolytic oxidation (PEO) treatment was performed on squeeze cast AZ31 alloy and $Al_{18}B_4O_{33}w/AZ31$ composite. Scanning electron microscope (SEM) was employed to characterize the surface morphology and cross-section microstructure of the coating. The phase structures of the PEO coating were analyzed by X-ray diffraction (XRD). The corrosion resistance of the PEO coating was evaluated by electrochemical method. The results showed that the $Al_{18}B_4O_{33}$ whisker on the surface of the composite was decomposed and $MgAl_2O_4$ was formed in the PEO coating layer of $Al_{18}B_4O_{33}w/AZ31$ composite during PEO treatment. As a result, the electrochemical corrosion potential of the PEO coated $Al_{18}B_4O_{33}w/AZ31$ composite was increased compared with that of AZ31 alloy.
This work presents a safety assessment of an underground tunnel subjected to a ballistic missile attack employing the numerical approach. For the impact simulation, a box shaped reinforced concrete (RC) structure with a cross section dimension of 8.0×10.0 m under a soil layer that was attacked by a SCUD missile was modeled using finite element (FE) software LS-DYNA. SCUD missile is one of a series of tactical ballistic missiles developed by Soviet Union during the Cold War, which is adopted for a short-range ballistic missile. The developed FE simulation for the penetration depth of the missile impacting into the soil structure was verified from the well-known formula of the penetration prediction. The soil-structure interaction, the soil type, and the impact missile velocity effects on the penetration depth of the missile into the different soil types were investigated. The safety assessment of the underground tunnel was performed with regard to the different depths of the underground tunnel. For each missile velocity and soil type, a specific depth called the unsafe depth was obtained from the analysis results. The structure beneath the soil beyond this depth remains safe. The unsafe depth was found to be increased with the increasing missile velocity.
With improvement in innovative manufacturing technologies, it became possible to fabricate any complex shaped structural design for practical applications. This allows for the fabrication of curvilinearly stiffened pressure vessels and pipes. Compared to straight stiffeners, curvilinear stiffeners have shown to have better structural performance and weight savings under certain loading conditions. In this paper, an optimization framework for designing curvilinearly stiffened composite pressure vessels and pipes is presented. NURBS are utilized to define curvilinear stiffeners over the surface of the pipe. An integrated tool using Python, Rhinoceros 3D, MSC.PATRAN and MSC.NASTRAN is implemented for performing the optimization. Rhinoceros 3D is used for creating the geometry, which later is exported to MSC.PATRAN for finite element model generation. Finally, MSC.NASTRAN is used for structural analysis. A Bi-Level Programming (BLP) optimization technique, consisting of Particle Swarm Optimization (PSO) and Gradient-Based Optimization (GBO), is used to find optimal locations of stiffeners, geometric dimensions for stiffener cross-sections and layer thickness for the composite skin. A cylindrical pipe stiffened by orthogonal and curvilinear stiffeners under torsional and bending load cases is studied. It is seen that curvilinear stiffeners can lead to a potential 10.8% weight saving in the structure as compared to the case of using straight stiffeners.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.24
no.3
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pp.31-40
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2020
The structure and dynamics of multiple shock waves are studied numerically using a finite volume solver for a model with nozzle exit Mach number of 1.75. At first, the shock variation based on images were analyzed using a Matlab program then later to the wall static pressure variation. The amplitude and frequency variation for multiple shock waves are analyzed. The cross-correlation between the shock location suggests that the first and the second shocks are well correlated while the other shocks show a phase lag in the oscillation characteristics. The rms values of pressure fluctuations are maximum at the shock locations while the other parts in the flow exhibit a lower value os standard deviation.
Objectives: This study was carried out to concrete the concept of Hand Gworeum Skin referred in Suwen of Huangdi Neijing. Methods: The Hand Gworeum Meridian was labeled with latex in the body surface of the cadaver, subsequently dissecting a superficial fascia and muscular layer in order to observe internal structures. Results: Skin histologically encompasses a common integument and a immediately below superficial fascia, this study established the skin boundary with adjacent structures such as relative muscle, tendon as its compass. The realm of the Hand Gworeum Skin is as follows: The skin close to the nipple on the 4th intercostal space, the interceps of biceps brachii muscle, the cubital surface at ulnad of bicipital aponeurosis, the anterior surface of the forearm, between flexor carpi radialis and palmaris longus(from wrist crease to 5chon above), the palm between the 3rd and 4th metacarpals on the cross part with the palm crease, the radiod from the middle finger nail(or the end of middle finger). The realm of the Hand Gworeum Skin is situated on between Hand Taeeum Skin and Hand Soeum Skin in front of arm. Conclusion: The realm of Hand Gworeum Skin from the anatomical viewpoint seems to be the skin area outside the superficial fascia or the muscle involved in the pathway of the Hand Gworeum Meridian vessel, Collateral Meridian vessel, and Meridian muscle, being considered adjacent vessels or nerves at the same time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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