We proposed a neural network energy function for the optimal graph partitioning and its optimization method using Boltzmann Machine. We composed a Boltzmann Machine with the proposed neural network energy function, and the simulation results show that we can obtain an optimal solution with the energy function parameters of A=50, B=5, c=14 and D=10, at the Boltzmann Machine parameters of To=80 and \ulcorner0.07 for a 6-node 3-partition problem. As a result, the proposed energy function and optimization parameters are proved to be feasible for the optimal graph partitioning.
This study explores a new energy partitioning approach to determine the fracture toughness of 3-D printed pristine/recycled high density polyethylene (HDPE) blends employing the essential work of fracture (EWF) concept. The traditional EWF approach conducts a uniaxial tensile test with double-edge notched tensile (DENT) specimens and measures the total energy defined by the area under a load-displacement curve until failure. The approach assumes that the entire total energy contributes to the fracture process only. This assumption is generally true for extruded polymers that fracture occurs in a material body. In contrast to the traditional extrusion manufacturing process, the current 3-D printing technique employs fused deposition modeling (FDM) that produces layer-by-layer structured specimens. This type of specimen tends to include separation energy even after the complete failure of specimens when the fracture test is conducted. The separation is not relevant to the fracture process, and the raw experimental data are likely to possess random variation or noise during fracture testing. Therefore, the current EWF approach may not be suitable for the fracture characterization of 3-D printed specimens. This paper proposed a new energy partitioning approach to exclude the irrelevant energy of the specimens caused by their intrinsic structural issues. The approach determined the energy partitioning location based on experimental data and observations. Results prove that the new approach provided more consistent results with a higher coefficient of correlation.
This study examined the efficacy of various chlorinating agents in partitioning light water reactor spent fuel, with the aim of optimizing the chlorination process. Through thermodynamic equilibrium calculations, we assessed the outcomes of employing MgCl2, NH4Cl, and Cl2 as chlorinating agents. A comparison was drawn between using a single agent and a sequential approach involving all three agents (MgCl2, NH4Cl, and Cl2). Following heat treatment, the utilization of MgCl2 as the sole chlorinating agent resulted in a moderate separation. Specifically, this method yielded a solid separation with 96.9% mass retention, 31.7% radioactivity, and 44.2% decay heat, relative to the initial spent fuel. In contrast, the sequential application of the chlorinating agents following heat treatment led to a final solid separation characterized by 93.1% mass retention, 5.1% radioactivity, and 15.4% decay heat, relative to the original spent fuel. The findings underscore the potential effectiveness of a sequential chlorination strategy for partitioning spent fuel. This approach holds promise as a standalone technique or as a complementary process alongside other partitioning processes such as pyroprocessing. Overall, our findings contribute to the advancement of spent fuel management strategies.
최근 사물 인터넷의 발전과 함께 차량과 IT 기술의 융합되어 자율주행과 같은 고성능의 어플리케이션들이 등장하면서 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 부상하였다. 이런 계산 집약적인 태스크들을 낮은 지연시간 안에 제공하기 위해, 여러 MEC 서버(MECS)들이 협력하여 해당 태스크를 수행할 수 있도록 태스크를 파티셔닝하는 기법들이 많이 제안되고 있다. 태스크 파티셔닝과 관련된 연구들은 모바일 디바이스에서 태스크를 파티셔닝하여 여러 MECS들에게 오프로딩을 하는 기법과 디바이스에서 MECS로 오프로딩한 후 해당 MECS에서 파티셔닝하여 다른 MECS들에게 마이그레이션하는 기법으로 나누어볼 수 있다. 본 논문에서는 오프로딩과 마이그레이션을 이용한 파티셔닝 기법들을 파티셔닝 대상 선정 방법 및 파티셔닝 개수 변화에 따른 서비스 지연시간, 거절률 그리고 차량의 에너지 소비량 측면에서의 성능을 분석하였다. 파티셔닝 개수가 증가할수록 지연시간의 성능은 향상하나, 거절률과 에너지 소모량의 성능은 감소한다.
최근의 내장형 프로세서를 설계하는데 있어서는 성능 못지 않게 에너지 효율성이 중요하게 고려되어야 한다. 내장형 프로세서에서 소모되는 에너지의 상당 부분은 캐쉬 메모리에서 소모되는 것으로 알려지고 있다. 특히 1차 명령어 캐쉬는 거의 매 사이클마다 접근이 이루어지므로 상당히 많은 양의 동적 에너지를 소모하게 된다. 그러므로, 내장형 프로세서를 설계하는데 있어서 1차 명령어 캐쉬의 에너지 효율성을 높이는 기법은 프로세서의 총 에너지 소모를 줄여주는 결과로 이어질 것으로 기대된다. 본 논문에서는 내장형 프로세서에 적합한 저전력 1차 명령어 캐쉬를 설계하는 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 명령어 캐쉬를 여러 개의 작은 서브 캐쉬들로 분할하는 기법을 통해 명령어 접근 시 활성화되는 캐쉬의 크기를 줄임으로써 1차 명령어 캐쉬에서 소모되는 동적 에너지를 감소시켜 준다. 또한, 하나의 서브 캐쉬 크기를 페이지 크기와 동일하게 함으로써 캐쉬 내에서 태그가 차지하는 칩 공간을 없애고, 태그 비교에 소모되는 에너지도 없애는 효과를 얻는다. 제안하는 1차 명령어 캐쉬는 물리적인 접근 시간 감소를 통해 캐쉬 분할로 인한 성능 저하를 최대한 줄이고, 에너지 감소 효과는 최대로 얻고자 한다. 모의 실험 결과, 제안하는 구조는 기존의 1차 명령어 캐쉬 구조와 비교하여 명령어 접근에 소모되는 동적 에너지를 평균 $37%{\sim}60%$ 감소시키는 결과를 보인다.
본 실험적 연구에서는 수개의 코일과 릴레이 스위치를 활용하여 전자기력 위치를 지속적으로 교란하는 방법이 파괴에너지에 미치는 영향을 분석하였다. 마이크로 강섬유와 일반 후크 강섬유로 보강된 일반몰탈, 모래의 50 %와 100 %를 스틸슬래그로 치환한 스틸슬래그 몰탈을 제작하고, 전자기에 노출하였다. 전자기력이 유도방식은 기존의 방식인 한 개의 코일을 사용하고 릴레이 스위치 없이 일정한 전자기력을 유도하는 기존의 방법과 이를 상과 하로 두 개로, 상중하 세 개로 분할하고 릴레이 스위치를 두어 지속적으로 변화시키는 방법으로 하였다. 실험결과로부터 획득한 하중-수직변위곡선으로부터 파괴에너지를 계산하고 이를 상호 비교하였다. 실험결과, 동일한 전력량을 사용하더라도 코일을 분리하고 릴레이 스위치를 활용하여 전자기력을 교란하는 방식이 파괴에너지를 증가시키는데 효과적인 것으로 확인되었다.
A shake-flask method was used to determine the n-octanol/water partition coefficients of sulfamethazine, sulfadimethoxine, sulfamethoxydiazine, sulfamonomethoxine, sulfamethoxazole, sulfaquinoxaline and sulfachloropyrazine from (298.15 to 333.15) K. The results showed that the n-octanol/water partition coefficient of each sulfonamide decreased with the increase of temperature. Based on the fluid phase equilibrium theory, the thermodynamic relationship of n-octanol/water partition coefficient depending on the temperature is proposed, and the changes of enthalpy, entropy, and the Gibbs free energy function for sulfonamides partitioning in n-octanol/ water are determined, respectively. Sulfonamides molecules partitioning in n-octanol/water is mainly an enthalpy driving process, during which the order degrees of system increased. The temperature effect coefficient of n-octanol/water partition coefficient is discussed. The results show that its magnitude is the same as that of values in the literature.
많은 센서 네트워크 응용에서, 센서 노드들은 개방된 환경에 배포되므로 노드의 암호 키 완전히 훼손하는 물리 공격에 취약하다. 위조 감지 보고서는 훼손된 노드를 통하여 네트워크에 주입될 수 있으며, 이는 거짓 경보를 울릴 수 있을 뿐만 아니라 전지로 동작하는 네트워크의 제한된 에너지 자원을 고갈시킬 수 있다. Fan Ye 등은 이에 대한 대안으로 전송과정에서 허위 보고서를 검증할 수 있는 통계적 여과 기법을 제안하였다. 이 기법에서 허위 보고서에 대한 검증이 가능한 인증키의 노출 정도인 훼손 허용도를 나타내는 분할 값은 전역 키 풀이 나눠진 구획들의 수로 소비 에너지와 서로 대치되는 관계에 있어 그 결정이 매우 중요하다. 전체 구획들의 인증키가 노출될 경우 허위 보고서를 더 이상 검증을 할 수 없고 각 구획들의 노출되지 않은 나머지 인증키들은 인증키로써의 기능도 잃게 된다. 본 논문에서는 전역 키 풀 분할에 퍼지 규칙 시스템을 사용해 다수의 구획들로 나누는 퍼지 기반의 적응형 분할 기법을 제안한다. 퍼지 로직은 훼손된 구획의 수, 노드의 밀도와 잔여 에너지양을 고려하여 분할 값을 결정한다. 이 퍼지 기반의 분할 값은 충분한 훼손 허용도를 제공하면서 에너지를 보존할 수 있다.
This paper describes a newly developed method of production simulation by using the Mixture of Cumulant Approximation (MOCA). In this method, the load is modelled as random variable (r.v.) which can be interpreted in terms of partitioning the load into various categories. We can consider the load shape of multi-modal characteristics. The number of load category and demarcation points of each load category are calculated automatically by using interpolation and least square method. Each generating unit of a supply system is modelled as r.v. of unit outage capacity according to the number of unit outage subset. Since the computation burden of each subset's moments increases exponentially as units are convolved to the system, we further derive the specific recursive formulae. In simulating the energy limited units, hydro unit simulation is performed using Energy Invariance Property and the simulation of pumped storage unit is modelled as compulsory and economic operations. The proposed MOCA method is applide to the test systems and the results are compared with those of cumulant and Booth Baleriaux method. It is verified that the MOCA method is considerably reliable and stable both pathological and well behaved system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4681-4702
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2016
Recently, Massive energy consumption in Cloud Storage System has attracted great attention both in industry and research community. However, most of the solutions utilize single method to reduce the energy consumption only in one aspect. This paper proposed an energy effective gear-shifting mechanism (E2GSM) in Cloud Storage System to save energy consumption from multi-aspects. E2GSM is established on data classification mechanism and data replication management strategy. Data is classified according to its properties and then be placed into the corresponding zones through the data classification mechanism. Data replication management strategies determine the minimum replica number through a mathematical model and make decision on replica placement. Based on the above data classification mechanism and replica management strategies, the energy effective gear-shifting mechanism (E2GSM) can automatically gear-shifting among the nodes. Mathematical analytical model certificates our proposed E2GSM is energy effective. Simulation experiments based on Gridsim show that the proposed gear-shifting mechanism is cost effective. Compared to the other energy-saved mechanism, our E2GSM can save energy consumption substantially at the slight expense of performance loss while meeting the QoS of user.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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