The super computer calls usually as the super computer in case the computing power of the computer is 20 G flops (GFLOPS) or greater. In the past, the computer equipped with the vector processor (the instrument processing the order having the logic operation and maximum value or minimum value besides the common computer instruction) processing the scientific calculation with the super high speed was installed as the super computer. Recently, cyber attack focuses on supercomputer because if it is being infected, then it will affect hundreds of client PC. Therefore, our research paper analyzed super computer security issues and biometric countermeasure to develop the level of security on super computer.
Deformation of rock masses is not only related to rock itself, but also related to discontinuities, the latter maybe greater. Study on crack propagation at discontinuities is important to reveal the damage law of rock masses. DDARF is a discontinuous deformation analysis method for rock failure and some modified algorithms are proposed in this study. Firstly, coupled modeling methods of AutoCAD-DDARF and ANSYS-DDARF are introduced, which could improve the modeling efficiency of DDARF compared to its original program. Secondly, a convergence criterion for automatically judging the computation equilibrium is established, it could overcome subjective drawbacks of ending one calculation by time steps. Lastly but not the least, relationship between the super relaxation factor and the calculation convergence is analyzed, and reasonable value range of the super relaxation factor is obtained. Based on these above modified programs, influences on crack propagation of joint angle, joint parameters and geo-stresses' side pressure are studied.
Globally, more super-tall buildings tend to be constructed competitively in the social and economic foundations. In the circumstance, this study is aimed at establishing a paradigm of super-tall buildings in terms of their various forms. Symbolizing a city or state, super-tall buildings not only are used as resources of tourism, but play an important role as a characteristic landmark. Therefore, it is necessary to find a curved form for a futuristic perspective. The purpose of this study is to infer the convergence relativity of curved forms among complex and diverse unstructured construction forms. This study used as subjects 50 super-tall buildings among the ranking data selected Council on Tall Buildings and Urban Habitat (CTBUH) in order for the basis of constructability related to actual design, rather than the way of recognizing a formative type, in the classification of curved forms into regularized surfaces, developable surfaces, and double-curved surfaces. The results of this study are presented as follows. This classification can be used as a fundamental material which is reasonably involved in the design process pursuing diverse curved surfaces in terms of design of tall buildings.
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.2
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pp.13-21
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2022
In this paper, we propose a learning based joint demosaicing and super-resolution framework which uses only the mosaiced color filter array(CFA) image as the input. As the proposed method works only on the mosaicied CFA image itself, there is no need for a large dataset. Based on our framework, we proposed two different structures, where the first structure uses one deep image prior network, while the second uses two. Experimental results show that even though we use only the CFA image as the training image, the proposed method can result in better visual quality than other bilinear interpolation combined demosaicing methods, and therefore, opens up a new research area for joint demosaicing and super-resolution on raw images.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.1
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pp.8-14
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2022
With the development of deep learning, super-resolution (SR) methods have tried to use deep learning mechanism, instead of using simple interpolation. SR methods using deep learning is generally based on convolutional neural networks (CNN), but recently, SR researches using attention mechanism have been actively conducted. In this paper, we propose an approach of improving SR performance using one of the attention mechanisms, non-local sparse attention (NLSA). Through experiments, we confirmed that the performance of the existing SR models, IMDN, CARN, and OISR-LF-s can be improved by using NLSA.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.3
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pp.160-165
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2022
Mutual distillation is a knowledge distillation method that guides a cohort of neural networks to learn cooperatively by transferring knowledge between them, without the help of a teacher network. This paper aims to confirm whether mutual distillation is also applicable to super-resolution networks. To this regard, we conduct experiments to apply mutual distillation to the discriminators of SRGANs and analyze the effect of mutual distillation on improving SRGAN's performance. As a result of the experiment, it was confirmed that SRGANs whose discriminators shared their knowledge through mutual distillation can produce super-resolution images enhanced in both quantitative and qualitative qualities.
The reservoir basin bedrock produced significant impact on the long-term service safety of super-high arch dams. It was important for accurately identifying geomechanical parameters and its evolution process of reservoir basin bedrock. The deformation modulus mechanism research methods of reservoir basin bedrock deformation modulus for super-high arch dams was carried out by finite element numerical calculation of the reservoir basin bedrock deformation and in-situ monitoring data analysis. The deformation modulus inversion principle of reservoir basin bedrock in a wide range was studied. The convergence criteria for determining the calculation range of reservoir basin of super-high arch dams was put forward. The implementation method was proposed for different layers and zones of reservoir basin bedrock. A practical engineering of a super-high arch dam was taken as the example.
In this paper, an adaptive trust region method based on the conic model for unconstrained optimization problems is proposed and analyzed. We establish the global and super linear convergence results of the method. Numerical tests are reported that confirm the efficiency of the new method.
Modern architecture and design show experiments that practice exchange and convergence with other genres through expansive thinking. This study aims to propose the use of graphic skins as a means of dematerializing and invisiblizing expressions of architecture. The method of realizing 'invisible architecture' can be largely divided into methods that use materials that manipulate light and graphic approaches based on trickery techniques. The exterior wall graphic of the special stage in Seoul Plaza can be said to be an attempt of dematerialization to make the building structure light and transparent, and a case to propose the role of super graphics to maintain the identity of the original place by erasing disharmonious elements from the field of view. It is expected that the graphic skin will be used as a powerful means of expression in the era of 'invisible architecture' as an effective camouflage method and media beyond the means of decorating the exterior walls of the completed facilities.
Power metal-oxide semiconductor field-effect transistor (MOSFET) devices are widely used in power electronics applications, such as brushless direct current motors and power modules. For a conventional power MOSFET device such as trench double-diffused MOSFET (TDMOS), there is a tradeoff relationship between specific on-state resistance and breakdown voltage. To overcome the tradeoff relationship, a super-junction (SJ) trench MOSFET (TMOSFET) structure is studied and designed in this letter. The processing conditions are proposed, and studies on the unit cell are performed for optimal design. The structure modeling and the characteristic analyses for doping density, potential distribution, electric field, width, and depth of trench in an SJ TMOSFET are performed and simulated by using of the SILVACO TCAD 2D device simulator, Atlas. As a result, the specific on-state resistance of 1.2 $m{\Omega}-cm^2$ at the class of 100 V and 100 A is successfully optimized in the SJ TMOSFET, which has the better performance than TDMOS in design parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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