최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기계학습을 침입 탐지에 이용하기 위해서는 두 가지 문제에 직면한다. 첫 번째는 실시간 탐지를 위한 학습과 연관된 중요 특징들을 선별하는 문제이며, 두 번째는 학습에 사용되는 데이터의 불균형 문제로, 기계학습 알고리즘들은 데이터에 의존적이기에 이러한 문제는 치명적이다. 본 논문에서는 위 제시된 문제들을 해결하기 위해서 Hybrid Feature Selection과 Data Balancing을 통한 심층 신경망 기반의 네트워크 침입 탐지 모델인 HFS-DNN을 제안한다. NSL-KDD 데이터 셋을 통해 학습을 진행하였으며, 기존 분류 모델들과 성능 비교를 수행한다. 본 연구에서 제안된 Hybrid Feature Selection 알고리즘이 학습 모델의 성능을 왜곡 시키지 않는 것을 확인하였으며, 불균형을 해소한 학습 모델들간 실험에서 본 논문에서 제안한 학습 모델이 가장 좋은 성능을 보였다.
The casing oscillator used for basic construction of buildings, factories and bridges is a construction machine, which rotates and rolls the casing to insert it into the ground. It is very important that the casing is positioned perpendicular to the sea level regardless of the slope of the ground. In this paper, we present a new casing oscillator that doesn't need additional work to level the ground for the casing insertion. The kinematic analysis fur work space of a casing oscillator is presented and carried out with auto-balancing of the casing oscillator using posture feedback control.
ISO 11342 classifies flexible rotors in accordance with their balancing requirements and establishes methods of assessment of residual unbalance. This International Standard also shows how criteria for use in the balancing facility may be derived from either vibration limits specified for the assembled and installed machine or unbalance limits specified for the rotor. If such limits are not available, this standard shows how they may be derived from ISO 10816 and ISO 7919 if desired in terms of vibration, or from ISO 1940- 1 if desired in terms of permissible residual balance. This International Standard also presents methods for adapting the criteria of ISO 1940- 1 to flexible rotors.
본 논문은 최근에 널리 사용되는 다중코어 컴퓨팅 환경에서 병렬 다중프론트 해법의 스케쥴링 및 부하조절 기법에 대해 논의한다. 통상적으로 구조해석 문제들은 불규칙한 격자계와 혼재된 물성 때문에 병렬화 알고리즘 구현 시 병목현상을 일으키고 불필요한 유휴시간을 초래한다. 따라서 이를 극복하며 효율성을 향상시키기 위해 다중쓰레드 기반 환경에 걸맞는 작업 스케쥴링 및 부하 분산 기법의 적용이 필수적이다. 본 논문에서 제시된 정적, 동적 스케줄링 기법과 정적 전 임무 분산, 최소최대 임무 결합 등의 부하 분산 기법들에 대한 이론적, 실제 결과를 제시함으로서 그 유용성을 논의하고자 한다.
This paper is concerned with scheduling in Flexible Manufacturing Systems (FMS) using a Fuzzy Logic (FL) approach. Four fuzzy input variables: machine allocated processing time, machine priority, machine available time and transportation priority are defined. The job priority is the output fuzzy variable, showing the priority status of a job to be selected for the next operation on a machine. The model will first select the machines and then assign operations based on a multi-criteria scheduling scheme. System/machine utilization, minimizing mean flow time and balancing machine usage will be covered. Experimental and comparative tests indicate the superiority of this fuzzy based scheduling model over the existing approaches.
When problems such as line fault, breakdown of a substation or a generator, etc. arise on the grid, the Microgrid is designed to be separated or isolated from the grid. Most existing DGs(Distributed Generators) in distribution system use rotating machine. However, new DGs such as micro gas turbine, fuel cell, photo voltaic, wind turbine, etc. will be interfaced with the Microgrid through an inverter. So the Microgrid may have very lower inertia than the conventional distribution system. By the way, the rate of change of frequency depends on the inertia of the power system. Moreover, frequency has a strong coupling with active power in power system. Because the frequency of the Microgrid may change rapidly and largely during transient, appropriate and fast control strategy is needed for stable operation of the Microgrid. Therefore, this paper presents a power balancing strategy in Microgrid during transient. Despite of strong power or frequency excursions, power balancing in the Microgrid can be maintained.
VM (Virtual Machine) live migration은 VM에서 동작하는 서비스의 downtime을 최소화하면서 해당 VM을 다른 서버 노드로 이전시키는 서버 가상화 기술이다. 클라우드 데이터센터에서는 로드밸런싱, 특정 위치 서버로의 consolidation 통한 전력 소비 감소, 서버 유지보수(maintenance) 작업 중에도 사용자에게 무중단 서비스를 제공하기 위한 목적 등으로 VM live migration 기술이 활발히 사용되고 있다. 또한 고장 및 장애 상황이 예측되거나 그 징후가 탐지되는 경우, 예방 및 완화 수단으로 활용될 수 있다. 본 논문에서 우리는 두 가지 선제적(proactive) VNF live migration 방법을 제안하며, 첫 번째 방법은 서버 로드밸런싱에 VNF live migration 기법을 사용하며 두 번째 방법은 고장 예측에 기반하여 고장 회피 목적으로 VNF live migration을 사용한다. 선제적 migration을 위한 예측에 머신러닝(기계학습)을 활용하며 실험을 통해 그 실효성을 검증한다. 특히 두 번째 방법에 대해 vEPC (Virtual Evolved Packet Core)의 고장 상황을 case study한 결과를 제시한다.
We discuss several issues related to the sorting algorithms on hypercube machine. The efficiencies of the algorithms are compared under the simpler assumption and the load balancing problem arising from the various algorithms and the data distribution is also discussed.
본 연구에서는 상반상반정리가 성립되는 선형계의 경우에 있어서 회전체를 회 전시키지 않고 시험추도 사용하지 않으며 베어링부를 가진하는 것에 의한 영향계수 측 정법을 제안한다. 대상으로 하는 영향계수는 베어링부와 각 수정점 사이의 영향계수 로서 비회전가진실험에 의해 베어링부에 힘을 가한 경우의 각 수정점에서의 비회전 영 향계수를 측정한다. 회전시험에서는 베어링부에 시험추를 부가하는 것이 구조상 곤 란하므로 각 수정점에 시험추를 부착하여 각 수정점에 힘을 가한 경우에 대한 베어링 부에서의 영향계수를 측정한다.그리고 수치계산으로 전달매트릭스법에 의해 베어링 부에 시험추를 부착하고 회전체를 회전시켜 각 수정점에서의 회전영향계수를 계산하고 실험결과와 비교한다. 상에서 구하여진 비회전과 회전영향계수의 실험결과를 비교하 므로서 비회전 영향계수의 특성을 파악하고, 이를 이용하여 탄성회전체의 평형잡이를 하는 새로운 방법을 제안한다.
Ball balance belong to a kind of automatic balancers opten referred to as direct balancer or passive mass systems. In such systems the balancing is achieved with free masses. One of the most prevalent problems encountered in washing is the vibration during spin cycle. The primary cause of this vibration is mass unbalance associated with non unform distribution of clothes. Front loading type machine of European style, especially, has inherent unbalance mass due to its shape and this then makes the vibration worse than top loading type machine, which is more popular in Korea. Since the mass distribution of cloths is random and can not be predicted in advance, direct automatic balances appear to be the only feasible alternative. The results form computer simulation and experimental testing will be presented together with stability implications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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