육군은 4차 산업혁명과 관련된 기술들을 국방분야에 접목시켜 전투력을 증대시키기 위한 노력을 하고 있다. 초지능, 초연결 기동화 부대 양성을 목표로 Army TIGER 4.0 체계 구축을 추진하고 있으며, 육군비전 2050에서는 인공지능 기반의 미래 지휘통제체계 및 감시정찰체계 운용 개념을 제시하였다. 이러한 기술들을 활용하기 위해서는 지휘통제체계 및 무기체계간 데이터를 유기적으로 송수신할 수 있도록 하는 군의 전술통신체계를 발전시켜나가야 한다. 따라서 본 논문에서는 해외의 전술통신체계를 분석하고 현재 군에서 운용하고 있는 전술통신체계의 제한사항을 도출하여 우리 군의 미래 전술통신체계에 접목시킬 수 있는 요소들을 제시한다. 이를 토대로 위성 중심의 다계층 통합운용 구조 및 소규모 부대에 기동간통신을 제공하기 위한 방안들에 대해 살펴보고, 미래에 활용될 무기체계들로부터 발생될 데이터의 양을 예측하여 대용량 전송능력이 확보되어야 하는 필요성을 제시하며 지능형네트워크 기술을 활용하여 네트워크를 효율적으로 관리하는 방안을 제시하고자 한다.
Shipbuilding is basically labor-intensive industry. It creates a number of job opportunities, but it is classified as a high risk industry like the construction industry. Shipyards show similarities in many aspects compared with the construction sites. There are many stakeholders of the HSE managements in the shipbuilding industry, such as ship owner, primary contractor and multi-layered subcontractors. The ship owners who are almost foreigners are treating strictly about safety and health. Therefore, it is necessary to development an appropriate HSE management systems and for the management systems it is desirable to information technology (IT) to accommodate these complex and complicated problems and situations. It was developed the ISP (Information Strategic Planning) as a HSE management system for the shipbuilding industry. It consisted of the environment analysis, the As-Is analysis and the To-Be design. In this study, the ISP is introduced and further it is suggested that it should be connected to system of HR(Human resource), PM(Plant maintenance) and KM(Knowledge Management) to make the HSE management system efficient.
Application of flash memory in mobile and ubiquitous related devices is rapidly being increased due to its low price and high performance. In addition, some notebook computers currently come out into market with a SSD(Solid State Disk) instead of hard-drive based storage system. Regarding this trend, applications need to increase the storage capacity using multiple flash memory chips for larger capacity sooner or later. Flash memory based storage subsystem should resolve the performance bottleneck for writing in perspective of speed and lifetime according to its physical property. In order to make flash memory storage work with tangible performance, reclaiming of invalid regions needs to be controlled in a particular manner to decrease the number of erasures and to distribute the erasures uniformly over the whole memory space as much as possible. In this paper, we study the performance of flash memory recycling algorithms and demonstrate that the proposed algorithm shows acceptable performance for flash memory storage with multiple chips. The proposed cleaning method partitions the memory space into candidate memory regions, to be reclaimed as free, by utilizing threshold values. The proposed algorithm handles the storage system in multi-layered style. The impact of the proposed policies is evaluated through a number of experiments.
Structural integrity assessment technique for pavement system is studied considering the uncertainties among the material properties. The artificial neural networks technique is applied for the inverse analysis to estimate the elastic modulus based on the measured deflections from the FWD test. A computer code based on the spectral element method was developed for the accurate and fast analysis of the multi-layered soil structures, and the developed program was used for generating the training and testing patterns for the neural network. Neural networks was applied to estimate the elastic modulus of pavement system using the maximum deflections with and without the uncertainties in the material properties. It was found that the estimation results by the conventiona1 neural networks were very poor when there exist the uncertainties and the estimation results could be significantly improved by adopting the proposed method for generating training patterns considering the uncertainties among material properties.
Despite the recent development of structural analysis programs for the CRCP pavements over Westergaard's equations and finite element techniques, the Winkler foundations which are modelled by series of vertical springs at the nodes are generally used for the computer modelling of subbases under the concrete slab. Herewith, two parameter of soil foundation model is adopted as the most convenient mathematical model to enable deflections outside the loaded area to be effected and to upgrade the Winkler foundations. This paper highlights the derivations of finite element method for the two-parameter soil foundation model in the concrete pavements.
한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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pp.465-474
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2002
Korean government has adopted the French TGV as a high-speed transportation system and the first service is scheduled at the end of 2003. TGV-relevant documents are consisted of huge volumes, of which over than 76% has been translated in English. A large part of the English version is, however, incomprehensible without referring to the original French version. The goal of this paper is to demonstrate how DiET 2.5, a lexicon builder, makes it possible to build with ease domain-specific terminology lexicon that may contain multimedia and multilingual data with multi-layered logical information. We believe our wok shows an important step in enlarging the language scope and the development of electronic lexica, and in providing the flexibility of defining any type of the DTD and the interconnectivity among collaborators. As an application of DiET 2.5, we would like to build a TGV-relevant lexicon in the near future.
Before deciding if structures exposed to high temperature are to be repaired or demolished, their final state should be carefully examined. Destructive and non-destructive testing methods are generally applied for this purpose. Compressive strength and color change in mortars are observed as a result of the effects of high temperature. In this study, ordinary and pozzolan-added mortar samples were produced using different aggregates, and exposed to 100, 200, 300, 600, 900 and $1200^{\circ}C$. The samples were divided into two groups and cooled to room temperature in water and air separately. Compression tests were carried out on these samples, and the color change was evaluated by the Munsell Color System. The relationships between the change in compressive strength and color of mortars were determined by using a multi-layered feed-forward Neural Network model trained with the back-propagation algorithm. The results showed that providing accurate estimates of compressive strength by using the color components and ultrasonic pulse velocity design parameters were possible using the approach adopted in this study.
Speech material, which is collected from ARS(Automatic Response System), was analyzed and classified into disease and non-disease state. The material include 11 different kinds of diseases. Along with ARS speech, DAT(Digital Audio Tape) speech is collected in parallel to give the bench mark. To analyze speech material, analysis tools, which is developed local laboratory, are used to provide an improved and robust performance to the obtained parameters. To classify speech into disease and non-disease class, multi-layered neural network was used. Three different combinations of 3, 6, 12 parameters are tested to obtain the proper network size and to find the best performance. From the experiment, the classification rate of 92.5% was obtained.
Electromagnetic(EM) radiation problems and their possible solutions are addressed in this paper for the split power plane of high-speed digital systems. Stitching and decoupling capacitors are proved to be very effective fur reducing signal noise, ground bounce as well as electromagnetic radiation from the split power plane. Simulations based on 3D-Finite Difference Time Domain (FDTD) method are utilized for the analysis of practical high frequency multi-layered PC main board
In this paper we proposed a heterogeneous hidden layer consisting of both sigmoid functions and RBFs(Radial Basis Function) in multi-layered neural networks. Focusing on the orthogonal relationship between the sigmoid function and its derivative, a derived RBF that is a derivative of the sigmoid function is used as the RBF in the neural network. so the proposed neural network is called ONN(Orthogonal Neural Network). Identification results using a nonlinear function confirm both the ONN's feasibility and characteristics by comparing with those obtained using a conventional neural network which has sigmoid function or RBF in hidden layer
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[게시일 2004년 10월 1일]
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