• Geomechanics and Engineering
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• 제15권2호
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• pp.783-791
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• 2018

In consideration of the mesoscopic structure of soil-rock mixtures in which the rock aggregates are wrapped by soil at normal temperatures, a two-layer embedded model of single-inclusion composite material was built to calculate the shear modulus of soil-rock mixtures. At a freezing temperature, an interface ice interlayer was placed between the soil and rock interface in the mesoscopic structure of the soil-rock mixtures. Considering that, a three-layer embedded model of double-inclusion composite materials and a multi-step multiphase micromechanics model were then built to calculate the shear modulus of the frozen soil-rock mixtures. Given the effect of pore structure of soil-rock mixtures at normal temperatures, its shear modulus was also calculated by using of the three-layer embedded model. Experimental comparison showed that compared with the two-layer embedded model, the effect predicted by the three-layer embedded model of the soil-rock mixtures was better. The shear modulus of the soil-rock mixtures gradually increased with the increase in rock regardless of temperature, and the increment rate of the shear modulus increased rapidly particularly when the rock content ranged from 50% to 70%. The shear modulus of the frozen soil-rock mixtures was nearly 3.7 times higher than that of the soil-rock mixtures at a normal temperature.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권1호
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• pp.241-252
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• 2024

We analyze the types of Web3 business model innovation (BMI) of the six major Korean game companies by market size. As a result of the analysis, Nexon is watched as the adapter. It introduces blockchain (BC) layer 2, 'Polygon' to the extended ecosystem such as the creator's secondary creation, item utility, and compensation experience using the existing core intellectual property (IP). KakaoGames and Neowiz are watched as the adventurers. KakaoGames introduces BC layer 2, 'Polygon' and 'Near Protocol' to various experiments using tokenomics models in casual games and massively multiplayer online role-playing games (MMORPGs) using several existing popular IPs. Neowiz also introduces BC layer 2, 'Polygon' and 'Avalanche' to the IntellaX platform using existing game IPs. As the reinventor, Netmable positions as a game publisher that releases third-party games based on multi-chain infrastructure such as Klaytn, BNB Chain, Near Protocol, Aptos Foundation, and introduces BC to new core IPs. Finally, there are Wemade and Com2us as the mavericks. They aim to be the Web3 platform operators that create a BC layer 1 ecosystem and provide services that encompass BC games, GameFi, and non-fungible tokens (NFTs). Here are the implications of the four types of BMI. In terms of infrastructure, Nexon, KakaoGames, and Neowiz try to introduce a part of cross-chain, whereas Netmable tries to move toward a complete multi-chain strategy, and Wemade and Com2us also try to consider multi-chain, even if they have the full BC introduction. In terms of defending against market decline, Nexon and Netmable have a different position. Nexon which has a greater market dominance, only tries to continuously experiment, but Netmable is aggressively focusing on monetizing new products. Attacks on growth aspirations also show two different positions. KakaoGames and Neowiz only try to aggressively explore, while WeMade and Com2us try to set new standards for industrial innovation.

• 전자공학회논문지B
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• 제28B권12호
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• pp.27-37
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• 1991

In this paper, the novel PLD (Preceding Layer Driven) MLP (Multi Layer Perceptron) neural network model and its learning algorithm is described. This learning algorithm is different from the conventional. This integer weights and hard limit function are used for synaptic weight values and activation function, respectively. The entire learning process is performed by layer-by-layer method. the number of layers can be varied with difficulty of training data. Since the synaptic weight values are integers, the synapse circuit can be easily implemented with CMOS. PLD MLP neural network was applied to English Characters, arbitrary waveform generation and spiral problem.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.68-73
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• 2001

MPLS(Multi protocol Label Switching)는 Network Traffic 흐름의 속도를 높이고 관리하기 쉽게 하기 위한 표준 기술이다. MPLS는 정해진 Pack 열에 특정 경로를 설정하는 것에 관여하고, 각 Pack 내에는 라벨이 있어 Router 입장에서는 그 Pack을 전달할 노드의 주소를 확인하여 소요시간을 절약한다. MPLS는 IP, ATM및 프레임 릴레이 Network protocol 등과 같이 작동한다. MPLS는 Network OSI 참조모델과 함께 3Layer가 아닌 Switching을 하는 2Layer에서 대부분의 Pack이 전달되게 한다. MPLS는 Traffic을 빠르게 움직이게 하며, QoS를 위한 Network관리를 쉽게 한다. 이런 이유에 MPLS 기술은 더 많고 특정한 Traffic을 전송하기 시작한 Network로 채택될 유망한 기술로 기대되고 있다.

• 천문학회지
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• 제47권6호
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• pp.209-214
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• 2014

In this study we develop a set of solar proton event (SPE) forecast models with NOAA scales by Multi Layer Perceptron (MLP), one of neural network methods, using GOES solar X-ray flare data from 1976 to 2011. Our MLP models are the first attempt to forecast the SPE scales by the neural network method. The combinations of X-ray flare class, impulsive time, and location are used for input data. For this study we make a number of trials by changing the number of layers and nodes as well as combinations of the input data. To find the best model, we use the summation of F-scores weighted by SPE scales, where F-score is the harmonic mean of PODy (recall) and precision (positive predictive value), in order to minimize both misses and false alarms. We find that the MLP models are much better than the multiple linear regression model and one layer MLP model gives the best result.

• ETRI Journal
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• 제43권3호
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• pp.524-537
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• 2021

High-performance Linpack (HPL) is among the most popular benchmarks for evaluating the capabilities of computing systems and has been used as a standard to compare the performance of computing systems since the early 1980s. In the initial system-design stage, it is critical to estimate the capabilities of a system quickly and accurately. However, the original HPL mathematical model based on a single core and single communication layer yields varying accuracy for modern processors and accelerators comprising large numbers of cores. To reduce the performance-estimation gap between the HPL model and an actual system, we propose a mathematical model for multi-communication layered HPL. The effectiveness of the proposed model is evaluated by applying it to a GPU cluster and well-known systems. The results reveal performance differences of 1.1% on a single GPU. The GPU cluster and well-known large system show 5.5% and 4.1% differences on average, respectively. Compared to the original HPL model, the proposed multi-communication layered HPL model provides performance estimates within a few seconds and a smaller error range from the processor/accelerator level to the large system level.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.847-851
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• 2004

Bishop과 Nabnck에 의해 소개된 기존치 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크의 적용가능성에 대해 알아본다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권6A호
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• pp.379-387
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• 2012

본 연구에서는 새로운 에너지 수확용 Multi-layer 블록 구조를 제시하고 고체 및 Shell 유한 요소를 사용하여 다양한 기하학적 형상 변화에 대한 자유진동 특성을 분석하고 압전 성능을 실험적으로 평가한다. 본 연구에서 제시하는 블록 구조에 대한 2차원 및 3차원 유한요소 모델은 해석의 정확성 뿐 만 아니라 전체 진동 모드를 정확히 보여준다는 점에서 장점을 갖는다. ABAQUS가 적용된 유한요소 모델은 다양한 Tip mass 및 PZT 변화에 따른 Multi-layer 블록 구조의 자유진동을 분석하기 위하여 사용되었다. 특히, 본 연구에서 제시한 결과는 블록구조 전체의 기하학적 형상, Tip mass 및 Hole의 유무, Tip mass 및 PZT의 위치변화 등에 대하여 국부 및 전체 진동 모드에 미치는 중요한 영향들에 대하여 초점을 둔다. 또한, 실험실 규모의 실제 모형 실험을 수행하여 개발한 에너지 블록구조의 발전성능을 평가하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권1호
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• pp.31-36
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• 2018

본 논문에서는 시선 깊이 추정 기술을 이용한 OST-HMD의 자동화면 on/off 기능을 제안한다. 제안하는 방법은 MLP(Multi-layer Perceptron)을 이용하여 사용자의 시선 정보와 보는 물체의 거리를 학습 한 후, 시선 정보만 입력하여 거리를 추정한다. 학습 단계에서는 착용 할 수 있는 양안 추적기를 사용하여 시선 관련 특징을 얻는다. 그런 다음 이 특징을 다층 퍼셉트론 (MLP: Multi-layer Perceptron)에 입력하여 학습하고 모델을 생성한다. 추론 단계에서는 안구 추적기로부터 실시간으로 시선 관련 특징을 얻고 이를 MLP에 입력하여 추정 깊이 값을 얻는다. 마지막으로 HMD의 화면을 켜거나 끌 것인지 여부를 결정하기 위해 이 계산결과를 활용한다. 제안된 방법의 가능성을 평가하기 위해 프로토타입을 구현하고 실험을 수행하였다.

• 한국조경학회지
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• 제43권5호
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• pp.55-64
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• 2015

본 연구는 쾌적성을 증진시킬 수 있고, 인간의 건강에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 음이온을 평가인자로 설정하고, 학교별 녹지특성 및 배치, 기상요소를 구분하여 음이온 발생에 효과적인 학교숲 조성모델을 제시하고, 더 나아가 도시녹지 조성에 대한 기초자료로 제공하고자 하였다. 연구결과, 음이온의 경우 식재구조에 따라 차이가 있으며, 단층구조($934ea/cm^3$) > 다층구조($794ea/cm^3$) > 잔디($553ea/cm^3$) > 나지($529ea/cm^3$)의 순으로 분석되었다. 또한 기상요소와의 상관성의 경우, 기온과 부의 상관관계인 것으로 분석되었다. 분산분석 및 사후분석 결과, 식재구조의 차이에 따른 음이온발생량은 통계적으로 차이가 있는 것으로 분석되었다. 녹지구조에 따른 음이온농도의 차이는 다층구조보다 단층구조에서 더 높은 것으로 분석되었다. 이는 다층구조에서 단층구조보다 기온이 더 높게 측정되었는데, 선행연구 고찰결과, 음이온 발생원에서 일정거리 이내에서는 기온이 높을수록 음이온 농도가 낮아지기 때문인 것으로 사료되었다. 또한 풍속이 다층구조 식재구조보다 단층구조 식재구조에서 더 높게 측정되었는데, 음이온의 확산에 있어 단층구조 식재구조가 다층구조 식재구조에 비하여 수목에 의한 바람의 차폐가 상대적으로 덜 이루어져 음이온의 발생과 확산이 더 유리할 것으로 사료되었다.