In this paper, reaction of functionally graded (FG) thick nanoplates resting on a viscoelastic foundation to a moving nanoparticle/load is investigated. Nanoplate is assumed to be thick by using second order shear deformation theory and small-scale effects are taken into account in the framework of Eringen's nonlocal theory. Material properties are varied through the thickness using FG models by having power-law, sigmoid and exponential functions for material changes. FG nanoplate is assumed to be on a viscoelastic medium which is modeled using Kelvin-Voight viscoelastic model. Galerkin, state space and fourth-order Runge-Kutta methods are employed to solve the governing equations. A comprehensive parametric study is presetned to show the influence of different parameters on mechanical behavior of the system. It is shown that material variation in conjunction with nonlocal term have a significant effect on the dynamic deformation of nanoplate which could be used in comprehending and designing more efficient nanostructures. Moreover, it is shown that having a viscoelastic medium could play an important role in decreasing these dynamic deformations. With respect to the fresh studies on moving atoms, molecules, cells, nanocars, nanotrims and point loads on different nanosctructures using scanning tunneling microscopes (STM) and atomic force microscopes (AFM), this study could be a step forward in understanding, predicting and controlling such kind of behaviors by showing the influence of the moving path, velocity etc. on dynamic reaction of the plate.
IPv6는 IETF가 IPv4를 대체하기 위해 제안한 프로토콜이며, 기존 IPv4 네트워크와 새롭게 추가되는 IPv6 네트워크 간의 원활한 통신을 위해 다양한 메커니즘이 연구 및 개발되었다. IPv4/IPv6 전환 메커니즘 중 DSTM 터널링 방법은 IPv6 네트워크 내의 듀얼스택 호스트가 동적으로 IPv4 주소를 할당 받아 IPv4 주소만을 가지는 노드와 통신을 할 수 있으며, IPv6 네트워크에서 IPv4 전용 어플리케이션을 수정 없이 사용할 수 있다는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 DSTM을 이용하는 네트워크에서 발생 가능한 DHCP 공격, TEP 공격, 소스 스푸핑 공격에 대한 보안 취약점들에 대해서 기술하고, 실험을 통하여 이를 확인하였다.
In this paper, We analyzed the current-voltage characteristics with n-type silicon substrates concentration and temperature variations (Room temperature, 50$^{\circ}C$, 75$^{\circ}C$) in platinum silicide and silicon junction. The electrical parameters of measurement are turn-on voltage, saturation current, ideality factor, barrier height, dynamic resistance in forward bias and reverse breakdown voltage according to variations of junction concentration of substrates and measurement temperature variations. As a result, the forward turn-on voltage, reverse breakdown voltage, barrier height and dynamic resistance were decreased but saturation currents and ideality factor were increased by substrates increased concentration variations in platinum silicide and n-silicon junction. In increased measurement temperature (RT, 50$^{\circ}C$, 75$^{\circ}C$), the extracted electrical parameter values of characteristics were rises by increased temperature variations according to the forward and reverse bias.
We report on the Josephson vortex dynamics in $Bi_2Sr_2CaCuO_{8+\delta}$ natural Josephson junctions by c-axis tunneling measurements. Beside the quasiparticle branches in the current-voltage characteristics, a new set of multiple branches, referred to as Josephson-vortex-flow branches (JVFBs), are observed. The JVFBs emerge in an in-plane magnetic field above $H_0\;=\;{\Phi}_0/{\gamma}s^2$ and show highly hysteretic behavior, which can be explained in terms of the recently proposed dynamic-phase-separation model. In this work we examined the effect on the JVFBs by the presence of pancake vortices generated as the external magnetic field was applied slightly tilted from the in-plane direction. JVFBs were found to become larger and prominent with increasing pancake vortex density as the tilt angle increased, which were presumably caused by slowing down of a Josephson vortex lattice in the presence of pancake vortices.
These days, a growing demand for memory device is filled up with the flash memory and the dynamic random access memory (DRAM). Although DRAM is a reasonable solution for current demand, the universal novel memory with high density, high speed and nonvolatility, needs to be developed. Among various new memories, the magnetic random access memory (MRAM) device is considered as one of good candidate memories because of excellent features including high density, high speed, low operating power and nonvolatility. The etching of MTJ stack which is composed of magnetic materials and insulator such as MgO is one of the vital process for MRAM. Recently, MgO has attracted great interest in the MTJ stack as tunneling barrier layer for its high tunneling magnetoresistance values. For the successful realization of high density MRAM, the etching process of MgO thin films should be investigated. Until now, there were some works devoted to the investigations on etch characteristics of MgO thin films. Initially, ion milling was applied to the etching of MgO thin films. However, ion milling has many disadvantages such as sidewall redeposition and etching damage. High density plasma etching containing the magnetically enhanced reactive ion etching and high density reactive ion etching have been employed for the improvement of etching process. In this work, inductively coupled plasma reactive ion etching (ICPRIE) system was adopted for the improvement of etching process using MgO thin films and etching gas mixes of $CH_4$/Ar and $CH_4$/$O_2$/Ar have been employed. The etch rates are measured by a surface profilometer and etch profiles are observed using field emission scanning emission microscopy (FESEM). The effects of gas concentration and etch parameters such as coil rf power, dc-bias voltage to substrate, and gas pressure on etch characteristics will be systematically explored.
미래형 서비스 실증을 위해서 실험자들에게 소프트웨어-정의 네트워킹(Software-Defined Networking: SDN)과 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing: CC) 기반으로 융합된 컴퓨팅/네트워킹 자원들을 유연하게 제공하는 통합된 시험/실증 환경의 중요성이 확산되고 있다. 이러한 추세에 맞춰서 OF@TEIN(OpenFlow @ Trans Eurasian Information Network) 시험/실증 환경에서는 국내외 다수 지역들에 가상화를 지원하는 융합형 자원인 SmartX Rack들을 설치하고 이들을 오픈플로우(OpenFlow) 기반의 SDN에 의해 연동하여 활용한다. 본 논문에서는 다지점에 설치된 오픈플로우 사이트들을 2계층 이더넷(Ethernet) 차원에서 연동할 때 원하는 토폴로지에 부합하도록 NVGRE(network virtualized generic route encapsulation) 터널링을 자동으로 설정하고 관제하는 관리도구를 소개한다. 제안한 관리 도구를 활용하면 운용자는 다수의 오픈플로우 사이트들간의 네트워크 연동을 신속하고 효율적으로 관리할 수 있고, 이와 동시에 실험자들은 원하는 가상화된 사용자 네트워크(virtual tenant network)를 최대한 자율적으로 구성하고 활용할 수 있다.
This paper proposes an efficient time series prediction of the nonlinear dynamical discrete-time systems using multilayer neural networks of a hybrid learning algorithm. The proposed learning algorithm is a hybrid backpropagation algorithm based on the steepest descent for high-speed optimization and the dynamic tunneling for global optimization. The proposed algorithm has been applied to the y00 samples of 700 sequences to predict the next 100 samples. The simulation results shows that the proposed algorithm has better performances of the convergence and the prediction, in comparision with that using backpropagation algorithm based on the gradient descent for multilayer neural network.
본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 영상데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안한다. 제안된 학습알고리즘에서는 최적해로 수렴하는 과정에서 발생할 수도 있는 진동을 억제하여 빠른 속도의 수렴이 가능하도록 하기 위해 모멘트를 이용하였고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 전역최적해로의 수렴을 위한 새로운 연결가중치의 설정을 위하여 동적터널링을 이용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 256$\times$256 픽셀의 간암영상과 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.
In many countries the slab track of railroads is mostly applied on the railroad bridges and tunnels, however it hasn't been constructed in the tunnel in Korea. Presently the Korea high speed railway construction authority is planning to construct slab track in the tunnels to minimize the cost of maintenance and repair. In this study, dynamic characteristics of the railroad roadbed which was constructed using crushed stones obtained from tunnel construction was investigated through the field investigation, real scale model test and numerical analysis. As a conclusion, the roadbeds built with the crushed stones produced at the tunneling site satisfy the requirement of roadbed in terms of displacement and earth pressure for the slab track in tile tunnel.
본 논문에서는 기울기하강과 동적터널링이 조합된 학습알고리즘의 다층신경망을 이용한 고신회성의 회귀분석 모델을 제안하였다. 기울기하강은 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위함이고, 동적터널링은 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치를 설정하여 전역최적해로 수렴되도록 하기 위함이다. 또한 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 주요성분분석 기법의 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약도 동시에 해결하였다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 역전과 알고리즘의 신경망이나 주요성분분석에 의한 차원을 감소시키지 않은 학습패턴을 이용한 신경망보다 각각 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 학습패턴의 영평균 정규화로 회귀용 신경망의 성능을 더욱 더 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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