블록체인 기술은 4차 산업혁명의 핵심기술 중 하나로 등장했다. 블록체인 기술은 블록 내 저장된 정보의 진위 여부와 위 변조 여부의 검증이 가능하고, 특정 기록을 임의로 조작하거나 삭제하는 행위가 불가능하며, 투명한 감사추적이 가능하다는 특징을 가지고 있다. 본 연구는 기록관리에 블록체인 기술 적용방안을 모색한다. 이를 위해 블록체인 기술의 물리적인 영역인 코드영역으로 접근하여 핵심적인 물리적 구조를 일부 살펴보고, 블록체인 기술의 응용가능성을 도출하고자 한다. 미래의 기록관리 모델이자 현재 단계적으로 전환 추진 중인 '클라우드 기록관리시스템'의 일부 기능을 모듈 방식의 블록체인으로 구현하여 현행 기록관리 프로세스의 여러 기능을 간소화 하거나 대체할 수 있는 블록체인 네트워크 모델을 제시하고자 하였다.
This paper describes for applications of neural networks in the field of arc welding. Conventional, automated process generally involves sophisticated sensing and control techniques applied to various processing parameters. Welding parameters affecting quality include the arc voltage, the welding current and the torch travel speed. The relationship between the welding parameters and weld qualify is not a direct one, and in addition, the effect of the weld parameter variables are not independent of the each other - changing the welding current will affect the arc voltage, and so on. Finally, a suitable proposal to improve the construction of the model has also been presented in the paper.
This paper proposes a layered protocol to interpret voice commands of the user´s own language to a machine, to control it in real time. The layers consist of speech signal capturing layer, lexical analysis layer, interpretation layer and finally activation layer, where each layer tries to mimic the human counterparts in command following. The contents of a continuous voice command are captured by using Hidden Markov Model based speech recognizer. Then the concepts of Artificial Neural Network are devised to classify the contents of the recognized voice command ...
This paper proposes a methodology for development of protocol models. The methodology attempts to employ two modeling environments in models development, NS2 and DEVSim++, which will interoperate during simulation. NS2 is a widely used network simulator in protocol research, which employs an informal modeling approach. Within the approach time and state information of protocol models are not explicitly described, thus being hard to validate model. On the other hand the DEVS formalism is a mathematical framework for modeling a discrete event system in a hierarchical, modular manner. In DEVS, model's time and state information is described explicitly, By using DEVS formalism, models can easily be validated and errors in the modeling stage can be reduced. However, the DEVS simulator, DEVSim++, supports a small amount of models library which are required to build simulation models of general communication network. Although NS2 employs an informal modeling approach and models validation is difficult, it supports abundant models library validated by experimental users. Thus, combination of DEVS models and NS2 models may be an effective solution for network modeling. Such combination requires interoperation between DEVSim++ simulator and NS2 simulator. This paper develops an environment for such interoperation. Correctness and effectiveness of the implemented interoperation environment have been validated by simulation of UDP and TCP models.
The need for network security is being increasing due to the development of information communication and internet technology. In this paper, firewall models, operating system models and other network component models are constructed. Each model is defined by basic or compound model, referencing DEVS formalism. These models and the simulation environment are implemented with MODSIM III, a general purpose, modular, block-structured high-level programming language which provides direct support for object-oriented programming and discrete-event simulation. In this simulation environment with representative attacks, the following three attacks are generated, SYN flooding and Smurf attack as an attack type of denial of service, Mail bomb attack as an attack type of e-mail. The simulation is performed with the models that exploited various security policies against these attacks. The results of this study show that the modeling method of packet filtering system, proxy system, unix and windows NT operating system. In addition, the results of the simulation show that the analysis of security performance according to various security policies, and the analysis of correlation between availability and confidentiality according to security empowerment.
This study investigates the application of supercritical carbon dioxide (S-CO2) direct-cycle micro modular reactors (MMRs) in primary frequency control (PFC), which is a scenario characterized by significant load fluctuations that has received less attention compared to secondary load-following. Using a modified GAMMA + code and a deep neural network-based turbomachinery off-design model, the authors conducted an analysis to assess the behavior of the reactor core and fluid system under different PFC scenarios. The results indicate that the acceptable range for sudden relative electricity output (REO) fluctuations is approximately 20%p which aligns with the performance of combined-cycle gas turbines (CCGTs) and open-cycle gas turbines (OCGTs). In S-CO2 direct-cycle MMRs, the control of the core operates passively within the operational range by managing coolant density through inventory control. However, when PFC exceeds 35%p, system control failure is observed, suggesting the need for improved control strategies. These findings affirm the potential of S-CO2 direct-cycle MMRs in PFC operations, representing an advancement in the management of grid fluctuations while ensuring reliable and carbon-free power generation.
경인고속도로가 개통된 1969년 이후로 우리나라 고속도로는 국토의 대동맥으로서 꾸준한 확장과 신설을 거듭해 왔으며, 조만간 고속도로 3.000km시대를 맞이하게 될 전망이다. 이에 고속도로는 건설과 확장 위주에서 효율적 운영이 중요성이 과거 그 어느 때보다도 강조되고 있다. 최근 고속도로망이 복잡해져감에 따라 교통정보의 가치가 점점 높아지고 있고, 더욱이 정보통신기술의 급격한 발달과 함께, 휴대폰, PDA, PNS 등의 보급이 증가함에 따라 교통정보의 수요가 급증하고 있다. 특히, 통행시간 정보의 경우, 혼잡이 있는 도로망에서 최적의 경로선택을 하고. 경로간에 적절한 교통량분산을 통해 자원의 효율적 배분을 달성하는데 있어 필수적인 정보로서 그 중요성을 더해 가고 있는 실정이다. 본 연구에서는 고속도로 통행료수납시스템(TCS)에서 수집되는 톨게이트간 통행시간 데이터를 기반으로 TCS 통행시간 데이터의 속성과 시계열적 패턴을 규명하고, 이를 바탕으로 모듈라 신경망모형(Modular Neural Network Model)을 이용한 통행시간 예측모형을 개발하였다. 우선, 단거리(서울->수원)와 장거리(서울->대전) 그리고 평일과 주말로 구분하여 TCS 데이터에 대한 시계열 패턴 분석을 한 결과, 단거리와 장거리 공히 충분한 범위의 예측가능한 시간적 범위를 가지고 있으며, 복잡한 정도는 장거리가 높은 것으로 나타났다. 다만. 단거리구간이 장거리 구간에 비해 초기조건에 대한 민감성이 큰 이유로 상대적으로 장기예측이 어려운 것으로 분석되었다. 한편, 모형 적용 현장의 요구기능을 분석하여 모듈라 신경망 구조를 가진 예측모형을 개발하였으며, 최소한 약 80분 이상의 장기예측이 요구되는 서울->대전구간에 적용한 결과, 대부분 10분 이내의 낮은 오차를 보였다. 본 연구에서 개발된 모형은 예측범위가 고정적인 대부분의 시계열모형과는 달리 최소의 입력(3개)을 가지면서 하나의 신경망으로 학습한 최대/최소의 예측시간 범위내에서 그 크기에 상관없이 거의 동일한 수준의 예측력을 보이는 장점을 가지고 있다.
This study aims to investigate the impact of wide use of digital technology, in particular, the Internet, on innovation process and corporate strategy in electronics industry. The introduction of digital technology has changed innovation process, business model and organizational structure of the electronics companies. With the wide use of digital technology, the entire value chain of electronics industry from procurement, sales, and marketing to R&D and manufacturing has been restructured. This paper examine how digital technology has changed firms' behaviors in various areas through e-commerce, virtual reality and simulation, the rise of a new type of firm called EMS (Electronics Manufacturing Services), and etc. Amidst these changes building up innovation-friendly organization has emerged as a critical concern for firms. Due to the striking decrease of transaction cost, a network type of organization has proliferated, and a business function turns into a modular organization. As a whole, digital technology has pushed electronics firms into developing their own business model, which takes consideration of standardization of business platform and their core competency.
This study aims to investigate the impact of wide use of digital technology, in particular, the Internet, on innovation process and corporate strategy in electronics industry. The introduction of digital technology has changed innovation process, business model and organizational structure of the electronics companies. With the introduction of digital technology, the entire value chain of electronics industry from procurement, sales, and marketing to R&D and manufacturing has been restructured. E-commerce has been a major agenda for e-business. Recently, collaboration among electronics companies through e-marketplace has emerged as an important issue. A web-based e-commerce standard, so called RosettaNet, has been developed for facilitating e-transactions of electronics firms. The development of digital technology has dramatically increased the processing speed and sophisticated the virtual reality technology. As simulation becomes easier and more effective, the uncertainty and risk involved in R&D has decreased significantly. Another positive impact is closer cooperation between R&D and manufacturing functions. Taking advantage of automated and flexible production technology, has a new type of firm, so called, EMS (Electronics Manufacturing Services) emerged, whose strategic focus is on manufacturing only. The EMS can be seen as a kind of innovative organization, that is, a modular organization for production function. Digital technology has made convergence of computer and communication possible at early years but right now the convergence has been accelerated in extensive areas of communication, broadcasting, information appliances, software, contents, and services. Firms' effort for an innovative product and service has been intensified and the competition for a new standard product and service has become severe in electronics industry. Business activities are always realized in a specific organizational context. Accordingly building up innovation-friendly organization has emerged as a critical concern. Due to the striking decrease of transaction cost, a network type of organization has proliferated, and a business function turns into a modular organization. As a whole, digital technology has pushed electronics firms into developing their own business model, which takes consideration of standardization of business platform and their core competency.
최근 다양한 분야에 서비스 로봇이 상용화되고 있지만 대부분의 로봇 에이전트는 사용자의 구체적인 명령에 의존적이고, 불안정한 센서정보를 기반으로 환경변화에 빠르게 대응하여 목적을 달성하기는 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 사람이 타인의 의도를 이해하고 대응하는 과정을 설명하는 거울뉴런(mirror neuron)과 마음이론(theory of mind) 시스템을 모델링하고 로봇에이전트에 적용하여 유용성을 입증한다. 제안하는 의도-대응 모델은 거울뉴런의 빠르고 직관적인 대응행동과 중간목적 지향적인 특성을 구현하기 위해, 환경과 목적을 고려하는 행동선택 네트워크(behavior selection network)를 사용한다. 또한, 장기적인 행동계획을 기반으로 대응행동을 수행하는 마음이론 시스템을 수행하기 위해, 계층적 계획생성 기법을 이용하여 중간목적 단위로 행동을 계획하고 이를 기반으로 행동선택네트워크 모듈을 제어한다. 다양한 시나리오에 대해 실험한 결과 외부자극에 적절한 대응행동이 생성됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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