Nowadays an information exchange on XML such as B2B electronic commerce is spreading. Therefore the systematic and stable management mechanism for storing the exchanged information is needed. For this goal there are many research activities for connection between XML application and relational database. But because XML data have hierarchical structures and relational database can store only flat-structured data, we need to make the conversion rule which changes the hierarchical architecture to 2-dimensional information. Accordingly the modeling methodology for storing each structured information in relational database is needed. In this paper, we introduce a XML modeling methodology to design W3C XML schema using UML and we propose a unified design methodology for relational database schema to store XML data efficiently in relational databases. In the second place, in order to verify objectivity of a unified design methodology. By the way of Ronald Bourret, First we introduce the method of the transformation from XML schema to object model and second we translate object model into relational database schema. Therefore we show the mutual consistency between those consequence, and so can verify a unified design methodology.
In this paper, we present the estimation of wind turbine power generation using Cascade Architectures of Fuzzy Neural Networks(CAFNN). The proposed model uses the wind speed average, the standard deviation and the past output power as input data. The CAFNN identification process uses a 10-min average wind speed with its standard deviation. The method for rule-based fuzzy modeling uses Gaussian membership function. It has three fuzzy variables with three modifiable parameters. The CAFNN's configuration has three Logic Processors(LP) that are constructed cascade architecture and an effective optimization method uses two-level genetic algorithm. First, The CAFNN is trained with one-day average input variables. Once the CAFNN has been trained, test data are used without any update. The main advantage of using CAFNN is having simple structure of system with many input variables. Therefore, The proposed CAFNN technique is useful to predict the wind turbine(WT) power effectively and hence that information will be helpful to decide the control strategy for the WT system operation and application.
A nonlinear analytical model has been proposed for two-span two-story reinforced concrete frames with relaxed section details. The analytical model is composed of beam, column, and beam-column joint elements. The goal of this study is to develop a simple and light nonlinear model for two-dimensional reinforced concrete frames since research in earthquake engineering is usually involved in a large number of nonlinear dynamic analyses. Therefore, all the nonlinear behaviors are modeled to be concentrated on flexural plastic hinges at the end of beams and columns, and the center of beam-column joints. The envelope curve and hysteretic rule of the nonlinear model for each element are determined based on experimental results, not theoretical approach. The simple and light proposed model can simulate the experimental results well enough for nonlinear analyses in earthquake engineering. Consequently, the proposed model will make it easy to developing a nonlinear model of the entire frame and help to save time to operate nonlinear analyses.
Jeon, Myungjun;Yoon, Hyeon Kyu;Hwang, Junho;Cho, Hyeon Jin
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제10권4호
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pp.508-519
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2018
In order to design the hull form of an underwater vehicle in the conceptual design phase, the dynamic characteristics depending on the hull form parameters should be identified. Course-keeping stability, turning ability, yaw-checking ability, and mission competence are set to be the indices of the dynamic characteristics, and the geometric parameters for the bare hull and rudder are set to be the hull form design parameters. The total sensitivity of the dynamic characteristics with respect to the hull form parameters is calculated by the chain rule of the partial sensitivity of the dynamic characteristics with respect to the hydrodynamic coefficients, and the partial sensitivity of the hydrodynamic coefficients with respect to the hull form parameters. Based on the sensitivity analysis, important hull form parameters are selected, and those optimal values to satisfy the required intercept time of mission competence of a specific underwater vehicle and turning rate are estimated.
Kim, Mun-Sung;Park, Jong-Jin;Kim, Byung-Woo;Eom, Jae-Kwang
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제3권1호
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pp.95-104
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2011
As sea state harsher in the ocean space, more large motion and wave loads occurs on ships hull by non-linear phenomena. To consider nonlinear effect on ships hull in the structural design verification, the direct calculation method with numerical approach is used rather than rule values for the reliable accuracy. In this paper, the non-linear wave loads analysis in time domain is performed by using a Rankine Panel Method together with numerical schemes. Linear calculations have been carried out based on DNV CSA-2 notation to generate the motion responses and wave loads of large ships. By short and long term analysis, the design wave amplitudes are selected for the nonlinear analysis. The maximum wave induced bending moment in hogging and sagging conditions are calculated in the nonlinear analysis. Also, the green water effect on the wave induced vertical bending moment was investigated. The results show the vertical bending moments are more influenced by green water in sagging condition than in hogging condition due to green water loading.
High speed 신호처리는 통신분야, SC circuit, HDTV, ISDN 등에서 관심이 더욱 승가하고 있으며, high speed 신호처리를 위한 많은 방법들이 있다. 본 논문에서는 CMOS 공정에서 고주파 Op-amp의 실현을 의한 설계를 기술하였다. 아날로그 집적회로를 기초로 하는 high speed op-amp의 기능을 제한하는 요소 중 한가지는 유효 주파수 범위이다. 본 논문에서는 $C_{L}$ =2pF에서 단위이득 주파수가 170MHz인 향상된 대역폭적을 가지는 CMOS op-amp 구조를 계발한다. 공정은 1.2$\mu$디자인 룰을 따른다. 본 논문에서 제시한 CMOS op-amp 고주파 SC filter에서 요구하는 큰 커패시터 부하에서의 넓고 안정된 대역폭을 얻기에 매우 적합하다.
Exploring artificial intelligence and machine learning for nuclear safety has witnessed increased interest in recent years. To contribute to this area of research, a machine learning model capable of accurately predicting nuclear power plant response with minimal computational cost is proposed. To develop a robust machine learning model, the Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) approach was used to generate a database to train three models and select the best of the three. The BEPU analysis was performed by coupling Dakota platform with the best estimate thermal hydraulics code RELAP/SCDAPSIM/MOD 3.4. The Code Scaling Applicability and Uncertainty approach was adopted, along with Wilks' theorem to obtain a statistically representative sample that satisfies the USNRC 95/95 rule with 95% probability and 95% confidence level. The generated database was used to train three models based on Recurrent Neural Networks; specifically, Long Short-Term Memory, Gated Recurrent Unit, and a hybrid model with Long Short-Term Memory coupled to Convolutional Neural Network. In this paper, the System Engineering approach was utilized to identify requirements, stakeholders, and functional and physical architecture to develop this project and ensure success in verification and validation activities necessary to ensure the efficient development of ML meta-models capable of predicting of the nuclear power plant response.
In this study, we introduce a identification methodology for FCM-based fuzzy model. The two underlying design mechanisms of such networks involve Fuzzy C-Means (FCM) clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on FCM clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. The premise part of fuzzy rules does not construct as any fixed membership functions such as triangular, gaussian, ellipsoidal because we build up the premise part of fuzzy rules using FCM. As a result, the proposed model can lead to the compact architecture of network. In this study, as the consequence part of fuzzy rules, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, modified quadratic. In addition, a Weighted Least Square Estimation to estimate the coefficients of polynomials, which are the consequent parts of fuzzy model, can decouple each fuzzy rule from the other fuzzy rules. Therefore, a local learning capability and an interpretability of the proposed fuzzy model are improved. Also, the parameters of the proposed fuzzy model such as a fuzzification coefficient of FCM clustering, the number of clusters of FCM clustering, and the polynomial type of the consequent part of fuzzy rules are adjusted using PSO. The proposed model is illustrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG) and Boston housing called Machine Learning dataset. A comparative analysis reveals that the proposed FCM-based fuzzy model exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.
인공지능, 시맨틱 웹의 분야에서 지식을 표현하고 의미적으로 연결하기 위해 온톨로지가 연구되어 왔다. 그러나 온톨로지는 정의하는 사람의 의도와 지식 수준에 따라 다양하게 표현되고 정의될 수 있다. 이는 동일한 개념을 서로 다르게 표현하는 이질성 문제를 야기한다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 XMDR에 기반한 온톨로지 생성 시스템인 XOB(XMDR-based Ontology Builder)를 소개한다. XOB는 XMDR에서 정의한 클래스 및 클래스 간의 관계성 등을 재사용하여 온톨로지를 생성함으로써 생성된 온톨로지 간 의미 이질성 문제를 해결 또는 최소화 할 수 있다. 이 논문에서는 제안 시스템인 XOB의 개념 모델 및 전체적인 구조를 소개한다. 또한 XMDR에 등록된 개념들을 이용하여 온톨로지 생성 시 요구되는 프로세스, 알고리즘 및 온톨로지 생성 규칙 등을 정의한다. 제안 시스템은 기존 방법에 비해 높은 표준화를 제공하며 이는 일관성 있는 개념의 활용, 용이한 의미 교환 등의 장점을 제공한다. 따라서 XOB는 고품질의 온톨로지 생성을 가능하게 하며 온톨로지 통합 및 시스템 개발을 위한 비용을 감소시킨다.
USN 미들웨어에 대한 몇몇 연구가 이미 존재하지만 아직까지 미들웨어 표준이 정의되지는 않은 상태이므로 어떠한 미들웨어가 가장 효과적일지는 알 수 없다. 특별히 본 논문에서는 미들웨어의 많은 기능들 가운데 센서 네트워크 환경에서 지능형 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 센서를 기반으로 하는 많은 응용들은 단순히 센서의 값을 취하거나 모니터링 하기 위해서센서를 사용하기보다는이를기반으로 상황을인지하고 지능형서비스를 제공하기를 원한다. 그러나 현재 센서 네트워크 미들웨어 수준에서 지능형 서비스를 지원하기 위한 필요성은 인식하고 있으나, 구체적으로 어떻게 지능형 서비스를 제공할 것 인지에 대한 연구는 찾아보기 힘들다. 그러므로 본 논문에서는 범용의 USN 미들웨어에서 지능형 서비스를 지원하기 위한 컴포넌트를 설계하고 구체적인 서비스지원 방법을 제안한다. 이러한 목적을 위하여 본 논문에서는USN 미들웨어 응용에서 제공하는 서비스와 센서 네트워크를 정의하고 두 개념들을 연계하기 위해서 센서-서비스 온톨로지를 제안한다. 센서-서비스 온톨로지는 저수준의 정보로부터 고수준의 정보를 추론하기 위하여 사용된다. 또한 응용의 상황 정보를 추론에 반영하기 위하여 규칙을 이용한 추론방법을 제안한다. 논문은 제안한 지능형 서비스 미들웨어는 프로토타입을 구현하고 성능평가를 통하여 다양한 응용을 위해서 사용될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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