최근 PDA의 대중화, 텔레메틱스 산업의 발전에 따라 제한된 저장장치를 갖는 모바일 임베디드 시스템에서 PC와 같은 다양한 소프트웨어를 사용하고자하는 수요가 늘어나고 있다. 그에 따라 소프트웨어 스트리밍 서비스의 필요성이 증가하고 있으나 소프트웨어를 속도가 느린 무선 네트워크를 통해 블록단위로 전송받아 실행속도가 느린 문제점이 있다. 그리하여 이를 보완해주는 선인출 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 기존에 연구된 선인출 알고리즘인 최근 접근 블록 알고리즘(LS)과 PPM 기반 알고리즘을 소프트웨어 스트리밍 서비스에 적용시켜 성능을 측정하고 분석한 결과를 토대로 고안된 확률 기반 다중 접근 블록(PMS) 알고리즘을 제안한다. LS의 적중률은 60%정도로 낮지만 메모리 사용량이 적다. 그에 반해 PPM 기반 알고리즘은 메모리 사용량은 많지만 96%이상의 높은 적중률을 보인다. PMS는 블록 단위의 소프트웨어 스트리밍 서비스의 특징과 PPM 기반 알고리즘의 특성을 이용하여 LS의 단점을 보완해 N개의 접근 블록을 확률을 기반으로 저장하고 선인출에 이용한다. 이러한 PMS는 보다 적은 공간오버헤드를 가지면서 PPM 기반 알고리즘과 비슷한 적중률을 나타내 높은 메모리 효율을 나타낸다.
무선 센서 네트워크에서 위치 측위 기술은 재난 감시, 환경 모니터링 등과 같은 응용에서 매우 필수적이다. 대표적인 Range-free 기반 위치 측위 기법인 DV-HOP은 균일한 네트워크 환경을 기반으로 위치를 측위하기 때문에 실제 배포 환경을 고려하지 않는다. 따라서 실제 배포 환경인 비 균일 네트워크에서는 위치 정확도가 낮다. 이러한 환경에서 정확도를 향상시키기 위해서는 많은 수의 앵커 노드를 필요로 하기 때문에, 많은 구축비용이 소모되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 비균일 환경을 고려한 위치 인식 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드 배포 특성을 이용한 밀집 확률 방법과 정확도 향상을 위해 노드 간 거리를 보정하는 기법으로 구성된다. 이를 통해, 비 균일 무선 센서 네트워크 환경에서도 높은 정확도의 센서 측위가 가능하다. 성능평가 결과, 비 균일한 배포 환경에서도 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 위치 측위 정확도가 평균 44% 상승하였다.
온라인 지문 인식 시스템에서는 주변 환경, 사용자의 지문 상태 및 입력 방법에 따라 다양한 품질의 지문이 입력된다. 따라서 지문 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는, 입력된 지문 영상을 이용하여 본인과 타인간의 변별력을 높이는 연구뿐만 아니라 다양한 품질의 지문 영상들 중에서 품질이 좋은 지문 영상을 선택하여 이를 인식에 사용하는 연구도 병행이 되어야 한다. 하지만 대부분의 기존 연구에서는 지문의 지역적인 품질만을 측정하였기 때문에 한 장의 지문영상의 품질에 대한 예측은 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 논문에서는 획득된 지문 영상의 품질을 판단하기 위해서 지역적인 지문 품질 측정과 이를 통한 전역적 지문 품질 측정 방볍을 제안하였다. 지역적인 지문 품질 평가에서는 각 지문 블록에서 그레디언트(Gradient)의 확률 밀도 함수(Probability Density Function)의 형태를 측정하여 블록 별 품질 값을 예측하였고, 이를 기반으로 전역적인 품질 평가에서는 신경망(Neural network)올 사용하여 지문 영상 전체를 평가함으로써 입력된 영상의 사용 여부를 판단하였다. FVC2002 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 제안한 전역적 방법을 사용하였을 때 NFIQ(NIST Fingerprint Image Quality)의 방법보다 정합 예측 성능이 높게 나타난 것올 확인할 수 있었다.
Zhou, Binghua;Xue, Yiguo;Li, Shucai;Qiu, Daohong;Tao, Yufan;Zhang, Kai;Zhang, Xueliang;Xia, Teng
Geomechanics and Engineering
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제22권4호
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pp.291-303
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2020
The deformation of the rock surrounding a tunnel manifests due to the stress redistribution within the surrounding rock. By observing the deformation of the surrounding rock, we can not only determine the stability of the surrounding rock and supporting structure but also predict the future state of the surrounding rock. In this paper, we used grey system theory to analyse the factors that affect the deformation of the rock surrounding a tunnel. The results show that the 5 main influencing factors are longitudinal wave velocity, tunnel burial depth, groundwater development, surrounding rock support type and construction management level. Furthermore, we used seismic prospecting data, preliminary survey data and excavated section monitoring data to establish a neural network learning model to predict the total amount of deformation of the surrounding rock during tunnel collapse. Subsequently, the probability of a change in deformation in each predicted section was obtained by using a Bayesian method for detecting change points. Finally, through an analysis of the distribution of the change probability and a comparison with the actual situation, we deduced the survey mark at which collapse would most likely occur. Surface collapse suddenly occurred when the tunnel was excavated to this predicted distance. This work further proved that the Bayesian method can accurately detect change points for risk evaluation, enhancing the accuracy of tunnel collapse forecasting. This research provides a reference and a guide for future research on the probability analysis of tunnel collapse.
본 논문에서는 정보 이론의 maximum entropy Principle을 이용하여 중성자속 분포를 재생하는 새로운 방법을 시도하였다. 어떤 대상에 대한 부분적인 정보가 있을 때, 이 정보의 한도 내에서 entropy를 최대화시키는 확률 분포는 가장 객관적인 것이 된다. Nodal method계산결과인 평균 중성자속과 current의 값을 prior information으로 삼고, 핵 연료 집합체의 경계에서의 중성자속 분포를 확률의 형태로 변환해서 확률로써 다룬다. Prior information의 한도 내에서 entropy를 최대화시키는 경계에서의 확률 분포를 구하면 핵연료 집합체의 경계에서의 중성자속 분포가 구해지는데, 이것을 경계조건으로 heterogeneous assembly calculation을 행하여 세부적인 중성자속 분포를 구한다. 이 새로운 방법을 몇 개의 benchmark problem assembly에 응용해 본 결과, 노심의 안쪽 부분에서는 이 방법이 form function method에 의한 것과 비슷한 정확도를 보였고 바깥 부분에서는 다소 큰 오차를 보였다. 본 논문에서는 surface-averaged neutron current를 prior in-formation에 포함시키지 못했는데, 이것을 포함시키면 결과가 훨씬 개선 될 것으로 보인다.
본 논문은 거울 투영을 이용하여 2D의 감정인식 데이터베이스를 3D에 적용 가능하다는 것을 증명한다. 또한, 감정 확률을 이용하여 퍼지 모델링 기반의 얼굴표정을 생성하고, 표정을 움직이는 3가지 기본 움직임에 대한 퍼지이론을 적용하여 얼굴표현함수를 제안한다. 제안된 방법은 거울 투영을 통한 다중 이미지를 이용하여 2D에서 사용되는 감정인식에 대한 특징벡터를 3D에 적용한다. 이로 인해, 2D의 모델링 대상이 되는 실제 모델의 기본감정에 대한 비선형적인 얼굴표정을 퍼지를 기반으로 모델링한다. 그리고 얼굴표정을 표현하는데 기본 감정 5가지인 행복, 슬픔, 혐오, 화남, 놀람, 무서움으로 표현되며 기본 감정의 확률에 대해서 각 감정의 평균값을 사용하고 6가지 감정 확률을 이용하여 동적 얼굴표정을 생성한다. 제안된 방법을 3D 인간형 아바타에 적용하여 실제 모델의 표정 벡터와 비교 분석한다.
MDDS는 디스크 시스템의 성능을 향상시키기 위해 하이퍼큐브의 각 노드에 디스크 블록들을 분산 저장하며, 인접한 노드에서 분산 저장하고 있는 디스크 블록을 중복 저장하고 있는 디스크 시스템이다. 본 논문에서는 디스크 서비스 시간을 분석하기 위한 선행 연구로서 소스 노드에서 생성된 디스크 서비스 요구 메시지가 디스크 서비스를 제공하는 목적 노드에 수신될 때까지의 시간인 전송 시간을 분석한다. 이러한 메시지의 전송 시간을 분석하기 위해 이 메시지가 링크를 통해 전송되지 못하고 대기할 확률인 전송 대기 확률을 분석한다. 이들 메시지의 전송 대기 확률을 분석하기 위해 메시지가 각 링크에서 전송되지 못하고 대기해야 하는 시간인 전송 대기 시간을 분석한다. 또 디스크 서비스 요구 메시지의 전송을 위해 링크가 사용되는 비를 분석하며, 메시지의 전송 대기 확률, 전송 대기 시간, 메시지 전송을 위해 링크가 사용될 비를 이용하여 디스크 서비스 요구 메시지의 전송 시간을 분석한다. Abstract Mirrored Declustering Disk System(MDDS) is the disk system to enhance the performance of disk system for hypercube. In MDDS, each node stores the disk blocks using the declustering technique. And the node also duplicates the disk blocks stored in neighboring nodes. In this paper, as the leading research for analyzing the disk service time, we analyze the transmission time of the disk service request message from the source node to the destination node. To analyze the transmission time of disk service request message, we analyze the probability of blocking the message related to the disk service request. For the analysis of the blocking probability, we analyze the blocking time at the link. We also analyze the rate at which the transmission link is used for transferring the disk service requests. And we analyze the transmission time of disk service request message by using the blocking probability, the blocking time, and the usage rate of link for transmitting the message.
The seismic performance of the tall building equipped with a tuned mass damper (TMD) considering soil-structure interaction (SSI) effects is well studied in the literature. However, these studies are performed on the nominal model of the seismic-excited structural system with SSI. Hence, the outcomes of the studies may not valid for the actual structural system. To address the study gap, the reliability theory as a useful and powerful method is utilized in the paper. The present study aims to carry out reliability analyses on tall buildings equipped with TMD under near-field pulse-like (NFPL) ground motions considering SSI effects using a subset simulation (SS) method. In the presence of uncertainties of the structural model, TMD device, foundation, soil, and near-field pulse-like ground motions, the numerical studies are performed on a benchmark 40-story building and the failure probabilities of the structures with and without TMD are evaluated. Three types of soils (dense, medium, and soft soils), different earthquake magnitudes (Mw = 7,0. 7,25. 7,5 ), different nearest fault distances (r = 5. 10 and 15 km), and three seismic performance levels of immediate occupancy (IO), life safety (LS), and collapse prevention (CP) are considered in this study. The results show that tall buildings built near faults and on soft soils are more affected by uncertainties of the structural and ground motion models. Hence, ignoring these uncertainties may result in an inaccurate estimation of the maximum seismic responses. Also, it is found the TMD is not able to reduce the failure probabilities of the structure in the IO seismic performance level, especially for high earthquake magnitudes and structures built near the fault. However, TMD is significantly effective in the reduction of failure probability for the LS and CP performance levels. For weak earthquakes and long fault distances, the failure probabilities of both structures with and without TMD are near zero, and the efficiency of the TMD in the reduction of failure probabilities is reduced by increasing earthquake magnitudes and the reduction of fault distance. As soil softness increases, the failure probability of structures both with and without TMD often increases, especially for severe near-fault earthquake motion.
도시부 보행네트워크의 보행성 평가를 위해서 Space Syntax Theory(공간구문론)을 반영한 보행모형 구축이 요구된다. 공간구문론은 통합도를 도출하여 보행로의 중심성에 대한 정량적 평가지료를 제공한다. 보행모형은 이동성, 편리성, 안전성의 보행지표로서 보행성을 나타내는 정량적 판단근거를 제시한다. 그러나 보행네트워크에서 공간구문론을 반영하기 위해서는 회전지체 반영을 위한 네트워크구축기법의 검토가 요구된다. 특히 기존의 연구에서 제안된 나무기반 Dial 알고리즘은 회전지체 반영을 위하여 네트워크확장이 요구되었다. 본 연구는 덩굴망기반 Dial 알고리즘과 공간구문론의 통합방안을 제시하였다. 덩굴망기반 Dial 알고리즘은 인접링크의 사이에서 발생하는 회전지체를 포함하는 3단계 수행과정을 수행하므로 네트워크확장의 우회가 가능하다. 따라서 공간구문론의 축노드와 축노드가 만나는 시각교차점에서 회전지체가 발생하는 상황에서도 네트워크의 변형을 최소화하면서 시각거리와 물리거리를 일치시키는 측면에서 덩굴망기반 Dial 알고리즘이 활용이 필요하다. 도시부도로와 같이 보행이 복잡한 권역의 평가를 위해서 활용이 가능함을 향후 연구로 제시하였다. 특히 사례연구를 통해서 제안된 기법의 수행과정을 도출하였다.
본 연구는 국내에 적합한 지불규정을 도입하기 위해 아스팔트 포장의 품질측정 방법을 제시하고자 수행되었다. 지불규정은 통계이론을 바탕으로 포장의 품질을 결정하여 시공비용을 조정하는 방법으로 지불규정을 적용하는 미국 대다수의 주에서는 고유의 품질테이블을 이용해 PWL(Percent With in Limit)을 산정한다. 따라서 미국 South Carolina에서 적용중인 품질측정테이블을 사용한 PWL과 통계분석방법에 기초한 확률이론의 비교분석을 통해 PWL의 국내 적용여부의 가능성을 판단하였다. 시험포장구간의 데이터를 사용하여 통계이론을 이용해 산출한 확률값과 PWL을 미국AASHTO에서 제시한 지불계수(Pay Factor)에 대입한 결과는 큰 차이를 보이지 않았으며 확률값 도출을 위한 Z-Value산출과정에서 모집단의 평균을 추정해 계산한 확률값 역시 PWL과 유사한 값을 보였다. 또한 현행 아스팔트 포장의 시방규정을 만족하지만 표준편차가 큰 가상의 데이터를 이용하여 지불계수를 산정한 결과 데이터의 평균값은 현행 시방규정에 만족하지만 지불계수는 100%이하로 산정되는 경우가 있는 것을 알 수 있었다. 이는 PWL방법을 이용함으로써 균질하고 성능이 우수한 품질의 측정이 가능한 것을 의미하며 따라서 국내실정에 접합한 품질측정테이블을 개발하여 PWL을 국내 지불규정의 품질측정방법으로 사용하는 것이 적합한 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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