Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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v.16
no.1
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pp.145-166
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2012
The objective of this study is to analyze the cases related to the lingual and non-lingual metaphors used in the math class at elementary school and consider the values of metaphors as a teaching method for the subject of mathematics. Throughout this study, teachers' gestures are analyzed as lingual and non-lingual metaphors shown between teachers and students in the class for the topic of the inverse proportion in quartic equations for direct and inverse proportions in Chapter 7 for the first semester of the 6th grade at elementary school in terms of the amended curriculum for the year of 2007. According to the results of the analysis, it can be concluded that there are mechanical and hypothetical movement metaphors in the mathematical metaphors observed in this study. Also, in terms of gestures, iconic, metaphoric and deixis gestures are found. Such metaphors seem to be evenly distributed throughout the math class and expressed in various forms. Based on the results of the analysis, the educational meaning given by the utilization of metaphors is considered for the math class.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.31
no.7
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pp.41-52
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2003
In this paper, three-dimensional thermo-mechanical properties of carbon-phenolic 8-hamess satin weave composites were predicted considering geometric parameters of microstructures. The effective properties were calculated by a series of numerical experiments based on unit cell analysis. The microstructural details were modeled through macro-elements, and the periodic boundary conditions were derived for corresponding un it cell types. The Monte Carlo method was employed to consider the random phase shift between the layers, and the results were investigated on the effect of the geometric parameters of shift, number of layers and waviness ratios. Experimental tests were also performed and the results were compared.
The Smartphone, one of essential mobile devices widely used recently, can be very effectively applied to capture knowledge on the spot by jointly applying the pervasive functionality of cloud computing. The process of knowledge capturing can be also effectively automated if the topic of knowledge is automatically identified. Therefore, this paper suggests an interdisciplinary approach to automatically acquire knowledge on the spot by combining technologies of text mining-based topic identification and cloud computing-based Smartphone. The Smartphone is used not only as the recorder to record knowledge possessor's dialogue which plays the role of the knowledge source, but also as the sensor to collect knowledge possessor's context data which characterize specific situations surrounding him or her. The support vector machine, one of well-known outperforming text mining algorithms, is applied to extract the topic of knowledge. By relating the topic and context data, a business rule can be formulated, and by aggregating the rule, the topic, context data, and the dictated dialogue, a set of knowledge is automatically acquired.
Recently manufacturing companies have used PLC control programs popularly for their automated production systems. Since the life cycle of production process is not so long, the change of the production lines occur frequently. Most of changes happen with modification of the position information and control process of the equipment. PLC control program is also modified based on the fundamental process. Therefore, to verify new PLC program by configuring virtual space according to real environment is needed. In this paper we show a logical modeling method, based on Timed-FSA useful for sequence control and dead-lock prevention. There is a problem wasting user's labor and time when defining a variety of states in a device. To overcome this problem, we propose an extended I-O model based on existing methods by adding a token concept of Petri Nets. Also we will show the usability of the extended I-O modeling through user study.
RFID systems have been widely used in various fields such as logistics, distribution, food, security, traffic and others. A RFID middleware, one of the key components of the RFID system, perform an important role in many functions such as filtering, grouping, reporting tag data according to given user specifications and so on. However, manual test data generation is very hard because the inputs of the RFID middleware are generated according to the RFID middleware standards and complex encoding rules. To solve this problem, in this paper, we propose a black box test technique based on RFID middleware standards. Firstly, we define ten types of input conversion rules to generate new test data from existing test data based on the standard specifications. And then, using these input conversion rules, we generate various additional test data automatically. To validate the effectiveness of generated test data, we measure coverage of generated test data on actual RFID middleware. The results show that our test data achieve 78% statement coverage and 58% branch coverage in the classes of filtering and grouping, 79% statement coverage and 64% branch coverage in the classes of reporting.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.6
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pp.1031-1041
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2020
Cloud computing technology plays an important role in the deep learning industry as deep learning services are deployed frequently on top of cloud infrastructures. In such cloud environment, virtualization technology provides logically independent and isolated computing space for each tenant. However, recent studies demonstrate that by leveraging vulnerabilities of virtualization techniques and shared processor architectures in the cloud system, various side-channels can be established between cloud tenants. In this paper, we propose a novel attack scenario that can steal internal information of deep learning models by exploiting the Meltdown vulnerability in a multi-tenant system environment. On the basis of our experiment, the proposed attack method could extract internal information of a TensorFlow deep-learning service with 92.875% accuracy and 1.325kB/s extraction speed.
VM (Virtual Machine) live migration is a server virtualization technique for deploying a running VM to another server node while minimizing downtime of a service the VM provides. Currently, in cloud data centers, VM live migration is widely used to apply load balancing on CPU workload and network traffic, to reduce electricity consumption by consolidating active VMs into specific location groups of servers, and to provide uninterrupted service during the maintenance of hardware and software update on servers. It is critical to use VMlive migration as a prevention or mitigation measure for possible failure when its indications are detected or predicted. In this paper, we propose two VNF live migration methods; one for predictive load balancing and the other for a proactive measure in failure. Both need machine learning models that learn periodic monitoring data of resource usage and logs from servers and VMs/VNFs. We apply the second method to a vEPC (Virtual Evolved Pakcet Core) failure scenario to provide a detailed case study.
An elevator is a mechanical and electronic device composed of about 20,000 various parts, and is systematically operated with a close relationship with each other. By intuitively understanding this complex elevator structure and efficiently recognizing the operating model, it will be possible to increase the understanding of the elevator system and the efficiency of maintenance. The existing elevator management system is a process of collecting and understanding information based on data generated from elevators, and has a structure that lacks efficiency in expressing and managing real-world information during elevator maintenance. Therefore, this paper proposes a simulator framework that can operate efficiently based on the actual elevator model. By constructing the recognition of specific objects through a 3D-based service model and visualizing the operation process, it will be possible to enhance the understanding of the structure and operation required for elevator operation. To this end, the core components of the elevator system are identified, the relationship between them and the operating method are visualized, and a simulator is implemented. Based on this, it will be possible to provide a realistic information management and operating environment in virtual space and real platform.
In this study, a molecular dynamics simulation study was performed to investigate the size-dependent electroelastic properties of single-walled boron nitride nanotubes(BNNT). To describe the elasticity and polarization of BNNT under mechanical loading, the Tersoff potential model and rigid ion approximation were adopted. For the prediction of piezoelectric constants and Young's modulus of BNNTs, piezoelectric constitutive equations based on the Maxwell's equation were used to calculate the strain-electric displacement and strain-stress relationships. It was found that the piezoelectric constants of BNNTs gradually decreases as the radius of the tubes increases showing a nonnegligible size effect. On the other hand, the elastic constants of the BNNTs showed opposites trends according to the equivalent geometrical assumption of the tubular structures. To establish the structure-property relationships, localized configurational change of the primarily bonded B-N bonded topology was investigated in detail to elucidate the BNNT curvature dependent elasticity.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.19-19
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2017
자율주행 트랙터를 위한 트랙터 조향제어는 일반적으로 전자모터를 이용한 EPS(Electric Power Steering) 시스템을 스티어링 휠에 연결하여 회전변위를 변경하고 그 결과 오비트롤(Orbitrol) 밸브의 토출유량을 바꾸고 호스로 연결된 조향실린더의 변위를 조절하여 최종적으로 전방 타이어의 방향각을 변경하면서 이루어진다. 이러한 조향방식은 시스템 구조상 조향실린더와 오비트롤 밸브가 상대적으로 멀리 떨어져 있으며, 밸브 특성상 약 ${\pm}5^{\circ}$의 오버랩이 포함되어 있다. 또한, EPS의 전자모터는 관성력, 마찰, 백래시 등의 영향을 가진다. 이와 같은 복합적인 영향은 조향 응답을 느리게 만들어 상대적으로 빠른 속도에서 주행에서 추종성능이 떨어지는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 자율주행 트랙터의 조향성능 개선 연구의 일환으로 조향 HILS 시뮬레이터를 설계제작하여 조향 성능의 요인을 실험적으로 구명하고자 하였으며 이를 바탕으로 조향 시스템의 설계개선 방안을 수립하고자 하였다. 시뮬레이터는 동양물산 80 마력급 TX803 트랙터에 사용되는 오픈센터방식의 오비트롤 유압회로 시스템을 기어펌프가 장착된 AC모터로 구동되게 구성하였으며, 유량은 모터의 주파수를 조절 회전속도를 조절 변경하였다. 추가적으로 EPS와 오비트롤 조합의 조향성능을 비교 및 개선하기 위해 비례제어밸브(PVG 32, Danfoss)를 추가 장착하였다. 실제 트랙터 조향 시 나타나는 마찰저항을 모사하기 위해 부하 실린더를 구성하였으며, 조향 실린더의 부하의 크기는 부하 실린더를 폐회로를 구성하고 유량비례제어밸브를 이용한 유로의 개구량 조절을 통해 부하의 크기를 약 4000 N 까지 증가시킬 수 있도록 하였다. EPS와 비례제어밸브를 제어하기 위해 CANoe 8.0 소프트웨어를 이용하여 CAN통신 기반 가상 조향ECU를 구성하였으며 오비트롤의 기본 성능을 확인하기 위해 조향휠에 따른 실린더 동특성 및 계단 추종성능을 비례제어밸브와 비교하였다. 오비트롤 밸브는 약 ${\pm}5^{\circ}$이상 동작 시 실린더 압력이 상승하기 시작하였으며, 이후 약 ${\pm}10^{\circ}$이상 동작 시 조향실린더가 동작하기 시작하였다. 계단 추종성능실험에서는 비례제어밸브가 약 2배 이상의 응답개선을 나타냈다. 자율주행 경로추종 성능을 향상시키기 위해서는 순간적인 출력밀도가 높은 비례제어밸브를 통해 응답개선이 필요한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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