In the age where the Internet changes everything, even the earth has become flat. The boarders between nations, locations, times, and industries are not meaningful, and no single company can do the whole process well. Therefore, various types of 'Value network' and 'Relation web' emerge for moving first and learning fast. Both the relationship maturity model (RMM) proposed and the partnership management initiatives at SKT demonstrate that the concept is important, and that the final goal can be reached only through a series of critical outcome at each phase. In particular, recognizing as core infrastructures various online/offline channels, deep trust, and rich communications is an important finding for a successful relationship management. Also, related literatures suggest the following key factors to be influential in more than two phases: professionalism including expertise, similarity, channel infrastructure, trustful/trustworthy, and absorptive capacity. Based on these findings, future efforts need to be put on the research & development of related measurement and management tools. It is hoped that more dance with their partners through these efforts.
본 연구에서는 다른 기종점 통행표(Trip Matrices)들을 같은 교통망(Network)에 배정하였을 때 교통분배 결과의 차이점들을 분석하고 교통분배의 민감도를 비교하였다. 전통적인 4단계 교통수요 추정에 의해서 산출된 교통배분을 비교의 기본자료로 이용했다. 또한 본 연구에서는 교통배분의 결과를 평가하기 위해 주로 사용하는 측정효과들과 교통배분의 기법들(Traffic Assignment Techniques)의 민감도도 연구조사하였다. 본 연구를 통하여 총교통량(Total Trips)과 통행길이빈도(Trip Length Frequency)제약에 의해 임의로 선출된 기종점 통행표를 이용한 교통배분의 결과는 전통적인 4단계 교통수요 측정에 의해 산출된 교통배분 및 조사교통량(Counted Traffic Volumes)에 매우 유사한 결과가 나왔다. 결론적으로 죤별 통행발생량에서의 오차는 교통배분의 본성적인 집계특성(Aggregative Nature)에 의하여 그 심각성이 감소되는 경향이 있다. 이것은 즉 앞단계(Trip Generation and Distribution Phases)에서 전통적으로 요구되어지는 정밀도가 없어도 적절한 교통배분기법을 사용함으로써 좋은 결과를 산출할 수 있다는 것을 암시한다.
In AC railway feeding system, three phase received from the network is changed to two phase power sources with different phases. The main circuit breaker installed train is automatically open by track signal when the train passes the neutral section. In order to continuously supply power source to train, the changeover system was used in Japan. Therefore, the train is able to operate under powering condition when it was passing through the neutral section. We investigated the control method to reduce the inrush current flowing main transformer in train. To examine the inrush current and operate the static semiconductor switch such as thyristor, we manufactured the small scale the changeover system and carried out performance tests.
이미지 분석을 통한 재료의 상 구분은 재료의 미세구조 분석을 위해 필수적이다. 이미지 분석에 주로 사용되는 마이크로-CT 이미지는 대체로 재료를 구성하고 있는 상에 따라 회색조 값이 다르게 나타나므로 이미지의 회색조 값 비교를 통해 상을 구분한다. 순환골재의 고체상은 수화된 시멘트풀과 천연골재로 구분되는데, 시멘트풀과 천연골재는 CT이미지 상에서 유사한 회색조 분포를 보여 상을 구분하기 어렵다. 본 연구에서는 Unet-VGG16 네트워크를 활용하여 순환골재 CT 이미지로부터 천연골재를 분할하는 자동화 방법을 제안하였다. 딥러닝 네트워크를 활용하여 2차원 순환골재 CT 이미지로부터 천연골재 영역을 분할하는 방법과 이를 3차원으로 적층하여 3차원 천연골재 이미지를 얻는 방법을 제시하였다. 선별된 3차원 천연골재 이미지에서 각각의 골재 입자를 분할하기 위해 이미지 필터링을 사용하였다. 골재 영역 분할 성능을 정확도, 정밀도, 재현율 F1 스코어를 통해 검증하였다.
Map/Reduce 는 최근에 많은 주목을 받고 있는 클라우드 컴퓨팅을 구현하는 프로그래밍 모델이다. 이 모델은 여러 대의 컴퓨터를 이용해서 규모가 큰 데이터를 처리하는 어플리케이션에서 사용된다. 따라서 구성된 컴퓨터들을 효율적으로 사용하기 위해서 데이터를 적당한 크기로 나눈 다음 각각의 컴퓨터에 효율적으로 분배시키는 과정을 결정하는 것이 중요하다. 또한 모델을 구성하고 있는 Map 단계와 Reduce 단계를 실행하는 계획도 성능에 많은 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 대용량의 데이터를 분리해서 Map 태스크를 실행하는 클라우드 컴퓨팅 노드의 성능과 네트워크의 상태를 고려한 후 각각의 컴퓨팅 노드에게 효율적으로 분배하는 방법을 제안한다. 그리고 Map 단계와 Reduce 단계에서 진행하는 방식을 튜닝하여 Reduce 작업의 처리속도를 향상시켰다. 제안된 방법은 대표적인 두 개의 Map/Reduce 어플리케이션을 이용하여 실험하고 조건에 따라 성능에 어떠한 결과를 미치는지 평가했다.
Evaluation and optimization of tunnel wall convergence (TWC) plays a vital role in preventing potential problems during tunnel construction and utilization stage. When convergence occurs at a high rate, it can lead to significant problems such as reducing the advance rate and safety, which in turn increases operating costs. In order to design an effective solution, it is important to accurately predict the degree of TWC; this can reduce the level of concern and have a positive effect on the design. With the development of soft computing methods, the use of deep learning algorithms and neural networks in tunnel construction has expanded in recent years. The current study aims to employ the long-short-term memory (LSTM) deep neural network predictor model to predict the TWC, based on 550 data points of observed parameters developed by collecting required data from different tunnelling projects. Among the data collected during the pre-construction and construction phases of the project, 80% is randomly used to train the model and the rest is used to test the model. Several loss functions including root mean square error (RMSE) and coefficient of determination (R2) were used to assess the performance and precision of the applied method. The results of the proposed models indicate an acceptable and reliable accuracy. In fact, the results show that the predicted values are in good agreement with the observed actual data. The proposed model can be considered for use in similar ground and tunneling conditions. It is important to note that this work has the potential to reduce the tunneling uncertainties significantly and make deep learning a valuable tool for planning tunnels.
무선 메쉬 네트워크 환경에서는 기존의 MAC Protocol이 완벽한 성능을 발휘하기 힘들다. MP들의 끊임없는 이동성, 완전 분산 환경, 과부하 트래픽 등의 문제로 인해 새로운 MAC Protocol들이 제안되고 있다. 이 논문에서는 무선 메쉬 네트워크를 위한 MAC Protocol인 Mesh DCF를 이용한 우선순위 채널 경쟁 접근 방법을 제안한다. Mesh DCF에서는 TDMA Frame안의 ACH Phase를 이용해서 중요도에 따른 선택 및 그룹화를 이용한 삭제 방법을 사용한다. ACH안의 우선 순위화된 PP(Prioritized Phase)의 slot개수 m과 FEP(Fair Elimination Phase)의 slot개수 n은 경쟁 수준을 결정함과 동시에 하나의 MP가 경쟁에서 선택될 확률을 높여주는 역할을 한다. FEP의 경쟁수준을 결정하는 CNG(Contention Number Groups)의 K값은 경쟁의 공정성과 비례하지만 MP가 하나 선택될 수 있는 확률과는 반비례를 한다. 실험 결과 충분한 n과 K의 크기는 전체적인 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있었다.
The control rod drive system is critical to the reactor's reliable operation. The performance of its control system and mechanical system will gradually deteriorate because of operational and environmental stresses, thus increasing the reactor's operational risk. Currently there are few researches on the aging-related degradation of the entire control rod drive system. Because it is difficult to quantify the effect of various environmental stresses and establish an accurate physical model when multiple mechanisms superimposed in the degradation process. Therefore, this paper investigates the aging-related degradation of a control rod drive system by integrating Dynamic Object-Oriented Bayesian Network and Hidden Markov Model. Uncertainties in the degradation of the control system and mechanical system are addressed by using fuzzy theory and the Hidden Markov Model respectively. A system which consists of eight control rod drive mechanisms divided into two groups is used to demonstrate the method. The aging-related degradation of the control rod drive system is analyzed by the Bayesian inference algorithm based on the accelerated life test data, and the impact of different operating schemes on the system performance is also investigated. Meanwhile, the components or units that have major impact on the system's performance are identified at different operational phases. Finally, several essential safety measures are suggested to mitigate the risk caused by the system degradation.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.172-178
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2023
When the mobile device moves from the coverage of one access point to the radio coverage of another access point it needs to maintain its connection with the current access point before it successfully discovers the new access point, this process is known as handoff. During handoff the acceptable delay a voice over IP application can bear is of 50ms whereas the delay on medium access control layer is high enough that goes up to 350-500ms. This research provides a suitable methodology on medium access control layer of the IEEE 802.11 network. The medium access control layer comprises of three phases, namely discovery, reauthentication and re-association. The discovery phase on medium access control layer takes up to 90% of the total handoff latency. The objective is to effectively reduce the delay for discovery phase to ensure a seamless handoff. The research proposes a scheme that reduces the handoff latency effectively by scanning channels prior to the actual handoff process starts and scans only the neighboring access points. Further, the proposed scheme enables the mobile device to scan first the channel on which it is currently operating so that the mobile device has to perform minimum number of channel switches. The results show that the mobile device finds out the new potential access point prior to the handoff execution hence the delay during discovery of a new access point is minimized effectively.
Bis(silyl)alkylbenzenes such as bis(1-sila-sec-butyl)benzene (1) and 2-phenyl-1,3-disilapropane (2) were synthesized in high yields by the reduction of the corresponding chlorosilanes with $LiAlH_4$ in diethyl ether. The dehydrocoupling of 1 and 2 was performed using group IV metallocene complexes generated in situ from $Cp_2MCl_2$/Red-Al and $Cp_2MCl_2$/n-BuLi (M = Ti, Hf), producing two phases of polymers. The TGA residue yields of the insoluble polymers were in the range of 64-74%. The molecular weights of the soluble polymers produced ranged from 700 to 5000 ($M_w$ vs polystyrene using GPC) and from 500 to 900 ($M_w$ vs polystyrene using GPC). The dehydropolymerization of 1 and 2 seemed to initially produce a low-molecular-weight polymer, which then underwent an extensive cross-linking reaction of backbone Si-H bonds, leading to an insoluble network polymer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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