It is very important to study displacement prediction in geotechnical engineering. Nowadays, the grey system method, time series analysis method and artificial neural network method are three main methods. Based on the brief introduction, the three methods are analyzed comprehensively. Their merits and demerits, applied ranges are revealed. To solve the shortcomings of the artificial neural network method, a new prediction method based on new evolutionary neural network is proposed. Finally, through two real engineering applications, the analysis of three main methods and the new evolutionary neural network method all have been verified. The results show that, the grey system method is a kind of exponential approximation to displacement sequence, and time series analysis is linear autoregression approximation, while artificial neural network is nonlinear autoregression approximation. Thus, the grey system method can suitably analyze the sequence, which has the exponential law, the time series method can suitably analyze the random sequence and the neural network method almostly can be applied in any sequences. Moreover, the prediction results of new evolutionary neural network method is the best, and its approximation sequence and the generalization prediction sequence are all coincided with the real displacement sequence well. Thus, the new evolutionary neural network method is an acceptable method to predict the measurement displacements of geotechnical engineering.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.9-20
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2021
Abstraction applied in computer networking hides network details behind a well-defined representation by building a model that captures an essential aspect of the network system. Two current methods of representation are available, one based on graph theory, where a network node is reduced to a point in a graph, and the other the use of non-methodological iconic depictions such as human heads, walls, towers or computer racks. In this paper, we adopt an abstract representation methodology, the thinging machine (TM), proposed in software engineering to model computer networks. TM defines a single coherent network architecture and topology that is constituted from only five generic actions with two types of arrows. Without loss of generality, this paper applies TM to model the area of network monitoring in packet-mode transmission. Complex network documents are difficult to maintain and are not guaranteed to mirror actual situations. Network monitoring is constant monitoring for and alerting of malfunctions, failures, stoppages or suspicious activities in a network system. Current monitoring systems are built on ad hoc descriptions that lack systemization. The TM model of monitoring presents a theoretical foundation integrated with events and behavior descriptions. To investigate TM modeling's feasibility, we apply it to an existing computer network in a Kuwaiti enterprise to create an integrated network system that includes hardware, software and communication facilities. The final specifications point to TM modeling's viability in the computer networking field.
In this study, we deployed the cable tunnel inspection and monitoring system by wireless sensor network. It is shown that the wireless sensor network which is composed of sensor, wireless communication module, and gateway can be applied to cable tunnel monitoring system. Sensors considered herein are flame detection sensor, flood detection sensor, intruder detection sensor, and temperature sensor, etc. It is also found that the wireless sensor network can deliver sensing data reliably by wireless sensing technology. The gateway system that can transmit sensed data to server by CDMA is developed. Monitoring system is constructed by web service technology, and it is observed that this system can monitor the present state of tunnel without difficulties. The system provides an alternative to inspect and monitor the tunnel efficiently where the conventional wired system is infeasible.
In this study, we developed a whole cardiovascular system model combined with a Laplace heart based on the numerical cardiac cell model and a detailed arterial network structure. The present model incorporates the Laplace heart model and pulmonary model using the lumped parameter model with the distributed arterial system model. The Laplace heart plays a role of the pump consisted of the atrium and ventricle. We applied a cellular contraction model modulated by calcium concentration and action potential in the single cell. The numerical arterial model is based upon a numerical solution of the one-dimensional momentum equations and continuity equation of flow and vessel wall motion in a geometrically accurate branching network of the arterial system including energy losses at bifurcations. For validation of the present method, the computed pressure waves are compared with the existing experimental observations. Using the cell-system-arterial network combined model, the pathophysiological events from cells to arterial network are delineated.
In this study, we deployed the cable tunnel inspection and monitoring system by wireless sensor network. It is shown that the wireless sensor network which is composed of sensor, wireless communication module, and gateway can be applied to cable tunnel monitoring system. Sensors considered herein are flame detection sensor, flood detection sensor, intruder detection sensor, and temperature sensor, etc. It is also found that the wireless sensor network can deliver sensing data reliably by wireless sensing technology. The gateway system that can transmit sensed data to server by CDMA is developed. Monitoring system is constructed by web service technology, and it is observed that this system can monitor the present state of tunnel without difficulties. The system provides an alternative to inspecting and monitoring the tunnel efficiently where the conventional wired system is infeasible.
This study investigates the applicability and design scheme of fieldbus network in the measurement system used for precise and safe construction as well as efficient maintenance of bridges. In order to maximize the function and performance of bridge monitoring system, this study introduces the CAN(Controller Area Network), one of the fieldbus protocols, in the measurement system of bridges. This study presents the implementation method of CAN on the monitoring system of bridge, and also proposes a bandwidth allocation scheme for the design of network. The validity of the proposed CAN design method is verified through a simulation experiment. It is shown that the CAN can be readily applicable to the measurement system of bridges.
4차 산업혁명 시대의 핵심 인프라로 자리 매김하는 IP(Internet Protocol) 네트워크 시스템을 실제 구축, 시험 및 운영하면서 공부한 내용을 확인하고 이해하는 것은 네트워크 입문자들에게 매우 중요하다. IP 네트워크 시스템은 인터넷 계층 이하의 기능을 담당하는 IP 네트워크 자체와 DNS, DHCP, email 및 WWW로 기본적인 네트워크 서비스를 제공하는 기본 네트워크 시스템, 그리고 VoIP와 같은 응용 서비스 시스템으로 구성된다. 본 논문에서는 공개 소프트웨어 기반의 최소한의 네트워크 형상으로 IP 네트워크 시스템의 제반 기능을 실습해볼 수 있는 플랫폼을 제안하고, 실습 시나리오와 결과를 제시한다. 그리고 ns(network simulator)에 IP 주소 할당과 라우팅 테이블 관리 기능을 추가하여 테이블 기반 데이터그램 라우팅 기법을 사전 학습할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안된 실습 플랫폼으로 별도의 장비와 비용 부담 없이 개인용 컴퓨터에서 간편하게 실습을 수행할 수 있어 네트워크 입문자에게 유용하리라 기대된다.
HPC(High Performance Computer)은 다수의 계산노드를 초고성능 상호연결망으로 연결하여 클러스터 시스템으로 구성된 시스템이다. 이러한 HPC 시스템에서 사용하는 계산 노드 간의 연결 네트워크 기술로는 Infiniband, Ethernet 등의 기술이 많이 사용된다. 최근 PCIe 표준의 발전으로 인해서 컴퓨터 호스트는 고속의 주변 장치 디바이스를 주로 PCIe Bridge 인터페이스에 연결하여 사용한다. PCIe 표준 기술 중 컴퓨터 노드 간의 직접 연결하는 방식으로 Non-Transparent Bridge(NTB) 기반의 인터콘넥션 표준이 존재한다. 그러나 NTB의 기본 표준은 두 노드 간에 분리된 메모리를 제공하는 방식이기 때문에 다중 노드를 직접 연결하기 위해서는 추가된 구성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 다중 NTB 포트에 직접 연결된 다수의 호스트들 간에 무스위치 네트워크를 구성하여 NTB 통신을 이용한 데이터 공유 방법의 설계와 구현에 대해서 다룬다. 각 호스트에 연결된 두 개의 NTB포트를 이용해서 링 네트워크를 구성하고, 링 네트워크 상에서 NTB 인터컨넥션을 이용한 데이터 공유 방식의 구현을 하였다. 이와 같이 PCIe NTB 기반 무스위치 네트워크를 통해서 기존의 인터커넥트 네트워크에 비해서 Cost-Effective한 HPC 상호연결망을 구성할 수 있다.
This paper describes the fault diagnosis method to order to construct CIM in complex system with hierarchical structure similar to human body structure. Complex system is divided into unit, item and component. For diagnosing this hierarchical complex system, it is necessary to implement a special neural network. Fault diagnosis system can forecast faults in a system and decide from the signal information of current machine state. Comparing with other diagnosis system for a single fault, the developed system deals with multiple fault diagnosis, comprising hierarchical neural network (HNN). HNN consists of four level neural network, i.e. first is fault symptom classification and second fault diagnosis for item, third is symptom classification and forth fault diagnosis for component. UNIX IPC is used for implementing HNN with multitasking and message transfer between processes in SUN workstation with X-Windows (Motif). We tested HNN at four units, seven items per unit, seven components per item in a complex system. Each one neural network represents a separate process in UNIX operating system, information exchanging and cooperating between each neural network was done by message queue.
A Neural networks has been used for a expert system and fault diagnosis system. It is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping.쪼두 a fault occur in system a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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