본 논문에서는 단일 임무운용 개념에서 벗어나 향후 다수의 위성들을 동시에 직접 제어 하거나, 임무가 상이하더라도 주요 핵심시스템을 근간으로 각 위성마다 소요되는 임무운용 시스템을 개발함에 있어 개발기간을 획기적으로 줄일 수 있는 차세대 통합형 임무운용시스템 개발을 위한 분석 및 설계결과를 기술하였다. 이를 위해 우주개발선진국들의 통합지향형 임무운용시스템 개발 추세 및 개발 동향을 살펴보고, 각 시스템들의 주요 기능을 수행하는 공통 핵심시스템의 구조도 분석하였으며 설계 결과를 제시하였다.
This paper suggests a fuzzy expert system for fault diagnosis of rotating machinery, based on modulated databases. In the proposed system, alarm and trip levels are set based on ISO, considering operating condition, machinery type and maintenance history. Input signals for diagnosis, such as sub-and super-harmonic components of vibration and mean value, are normalized from 0 to 1 under the threshold level and otherwise equal to one so that chronic faults slightly below the threshold level can be monitored. The database for diagnosis consists of two modules: the well-known Sohre's chart module and if-then type rules. The Sohre's chart is utilized for the most common problems of high-speed turbomachinery, while the rule-based module, which was collected from many papers and reports, is for diagnosing peculiar faults according to the type of machinery. To infer the results from two modules, a fuzzy operation of Yager sum was adopted. Using a simulator constructed in laboratory, experimental verification was performed for the cases of unbalance and resonance which were intended. The experimental results show that the proposed fuzzy expert system has feasibility in practical diagnosis of rotating machinery.
본 논문은 차량 내 AVN(Audio Video Navigation)에서 차량정보 분석과 제스처 인식이 가능한 소프트웨어 구조를 설계하고 구현 방법을 서술한다. 설계된 소프트웨어는 차량정보 분석을 위해 CAN(Controller Area Network) 통신 데이터 분석 모듈을 구현하여 차량의 주행 상태를 분석했다. AVN 소프트웨어는 분석된 정보를 웨어러블 디바이스의 제스처 정보와 융합토록 했다. 도출된 융합정보는 운전자의 명령 수행 단계로 매칭하고 서비스를 지원하는데 사용됐다. 설계된 AVN 소프트웨어는 기성 제품과 유사한 환경의 HW 플랫폼 상에 구현되어 차량 주행 상황과 동일하게 모사된 상황에서의 차량정보분석, 제스처 인식 수행 등의 기능을 지원함을 확인했다.
운영체제는 사용자 암호의 유출을 막고 안전한 로그온 과정을 보장하기 위해 다양한 보안 기법을 적용하고 있다. 그러나 공격자가 서버에 물리적인 접근을 하거나 관리자 권한을 가지고 있다면 공격자는 암호에 관한 정보를(예를 들어, 유닉스의 Shadow file, 또는 윈도우의 SAM 파일) 얻을 수 있다. 그리고 Brute Force Attack과 Dictionary Attack을 통하여 암호 정보들로부터 사용자의 암호를 분석해 낼 수 있다. 따라서 이러한 공격을 방지하려면 사용자에게 복잡한 암호를 사용하도록 강제해야 한다. 하지만 그것은 한계가 있으며 알아내기 쉬운 간단한 암호를 사용하는 사용자들은 항상 존재하기 마련이다. 따라서 보다 근본적인 보안 대책이 요구된다. 본 논문에서는 사용자 암호의 복잡도와 상관없이 Brute Force Attack과 Dictionary Attack으로부터 안전한 전자서명(Digital Signature) 및 TPM(Trusted Platform Module) 암호 전용칩 기반의 인증 기법을 제시하고 그 성능을 분석한다.
Objective: Endometrial cancer (EC) is the most common gynecologic malignancy. Identification of potential biomarkers of EC would be helpful for the detection and monitoring of malignancy, improving clinical outcomes. Methods: The Weighted Gene Co-expression Network Analysis method was used to identify prognostic markers for EC in this study. Moreover, underlying molecular mechanisms were characterized by KEGG pathway enrichment and transcriptional regulation analyses. Results: Seven gene co-expression modules were obtained, but only the turquoise module was positively related with EC stage. Among the genes in the turquoise module, COL5A2 (collagen, type V, alpha 2) could be regulated by PBX (pre-B-cell leukemia homeobox 1)1/2 and HOXB1(homeobox B1) transcription factors to be involved in the focal adhesion pathway; CENP-E (centromere protein E, 312kDa) by E2F4 (E2F transcription factor 4, p107/p130-binding); MYCN (v-myc myelocytomatosis viral related oncogene, neuroblastoma derived [avian]) by PAX5 (paired box 5); and BCL-2 (B-cell CLL/lymphoma 2) and IGFBP-6 (insulin-like growth factor binding protein 6) by GLI1. They were predicted to be associated with EC progression via Hedgehog signaling and other cancer related-pathways. Conclusions: These data on transcriptional regulation may provide a better understanding of molecular mechanisms and clues to potential therapeutic targets in the treatment of EC.
To implement the insects' flapping flight for developing flapping MAVs(micro air vehicles), the unsteady flow characteristics of the insects' forward flight is investigated. In this paper, two-dimensional FSI(Fluid-Structure Interaction) simulations are conducted to examine realistic flow features of insects' flapping flight and to examine the flexibility effects of the insect's wing. The unsteady incompressible Navier-Stokes equations with an artificial compressibility method are implemented as the fluid module while the dynamic finite element equations using a direct integration method are employed as the solid module. In order to exchange physical information to each module, the common refinement method is employed as the data transfer method. Also, a simple and efficient dynamic grid deformation technique based on Delaunay graph mapping is used to deform computational grids. Compared to the earlier researches of two-dimensional rigid wing simulations, key physical phenomena and flow patterns such as vortex pairing and vortex staying can still be observed. For example, lift is mainly generated during downstroke motion by high effective angle of attack caused by translation and lagging motion. A large amount of thrust is generated abruptly at the end of upstroke motion. However, the quantitative aspect of flow field is somewhat different. A flexible wing generates more thrust but less lift than a rigid wing. This is because the net force acting on wing surface is split into two directions due to structural flexibility. As a consequence, thrust and propulsive efficiency was enhanced considerably compared to a rigid wing. From these numerical simulations, it is seen that the wing flexibility yields a significant impact on aerodynamic characteristics.
최근 데이터 양이 급증하면서 데이터 마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 특히 GPS 시스템, 감시시스템, 기상 관측 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 수집된 데이터를 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝 연구에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 시공간 데이터 마이닝 연구들에서는 비시공간 데이터 기반의 일반적인 클러스터링 기법들을 그대로 적용하고 있으나 데이터의 속성이 다른 시공간 데이터 마이닝에서 기존의 알고리즘들이 어느 정도의 성능을 보장하는지, 데이터의 시공간 속성에 따라 적절한 마이닝 알고리즘을 선택하기 위한 기준이 무엇인지 등에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 기존의 시공간 데이터 마이닝 연구에서 일반적으로 많이 사용되어 온 알고리즘인 SOM(Self-Organizing Map)을 기반으로 시공간 데이터 마이닝 모듈을 개발하고, 개발된 클러스터링 모듈의 성능을 K-means과 두 가지 응집 계층(Hierarchical Agglomerative) 알고리즘들과 균질도, 분리도, 반면영상 너비, 정확도의 네 가지 평가 기준을 기반으로 비교하였다. 또한 입력 데이터의 특성 가시화 및 클러스터링 결과의 정확한 분석을 위해 시공간 데이터 클러스터링을 위한 가시화 모듈을 개발하였다.
Most of traditional design processes of mechanical parts are regarded as sequential and discrete, since different kinds of softwas should be introduced. In this paper, we develop an integrated fram ework for virtual design and performance testing of an automobile seat. The system is composed of four modules, i.e. CAD, static analysis, dynamic analysis, and draft drawing module. In the CAD module, PRO/ENGINEER 3D seat model is created using parameters to be modified with the result of static and dynamic analysis. In the static analysis, headrest tere used in each design stage make it difficult to feedback their results to upstream process. These discrete processes may result in time loss and cost rise. In recent years, life cycle of product is reduced. To have competence with others, new concept design processt is simulated using ANSYS. In the dynamic analysis module, FMVSS201 test is simulated using DADS. Overall data flow is controlled by Motif. The advantage of the system is that even a novice can perform and review the whole design process, without a good hand at professional design/analysis S/W in each stage. The system also provides a virtual design space, where engineers in different development stage can access common data of design models. The concept could be applied to other fields and it could reduce time and money required in design process.
한국막학회 1998년도 제6회 하계 Workshop (98 한국막학회, 국립환경연구원 국제 Workshop, 수자원 보전과 막분리 공정)
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pp.113-133
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1998
In activated sludge process, sludge settling condition is affected by organic loading rate or operation condition, and if settling condition is getting worse, it is common that overall process fails due to wash-out of biomass causing low concentration in the aeration tank. Also activated sludge process has such several problems as requiring large area, consuming a lot of power and producing large volume of sludge. Increased public concern over health and the environment combined with a strong desire to reduce capital, operating and maintenance costs, have created a need for innovative technologies for building new high quality effluents which vail meet 21st century crkeria. MBR(Membrane Bioreactor) process consists of a biological reactor and ultrafiltration(UF) membrane system that replaces the conventional clarifier of an activated sludge process. The main operating advantages of this system are that the quality of the effluent is independent of the settleability of the mixed liquor and that the effluent is free of suspended solids in any operating condition. It is possible to eliminate clarifier and to reduce the volume of aeration tank because it can afford to accumulate high biomass concentration in the bioreactor(20, 000~30, 000mg/L), which would not be possible in a conventional activated sludge process. Therefore, this process reduces overall treatment plant area. In addition to those advantages, Longer SRT condition enables higher sludge digestion in MBR process so the sludge volume produced is 50 to 70% lower than that of conventional activated sludge process There are two kinds of MBR process according to the allocations of membrane. One is cross flow type MBR of which module is located outside of the bioreactor and mixed liquor is driven into the membrane module. The other is submerged type MBR process of which module is submerged in the bioreactor and mixed liquor is generally sucked from the lumen side. addition to that the cake layer is often removed by the uplifting flow of bubbling air. A submerged MBR process is superior to a crossflow MBR in regard to the power consumption because suction pressure of a submerged MBR is generally lower than that of a crossflow MBR which has recirculation pump. A submerged MBR, therefore, has the potential to be applied to small wastewater treatment plants that need low cost treatment systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1431-1445
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2022
We construct a deep neural network model named ECGResNet. This model can diagnosis diseases based on 12-lead ECG data of eight common cardiovascular diseases with a high accuracy. We chose the 16 Blocks of ResNet50 as the main body of the model and added the Squeeze-and-Excitation module to learn the data information between channels adaptively. We modified the first convolutional layer of ResNet50 which has a convolutional kernel of 7 to a superposition of convolutional kernels of 8 and 16 as our feature extraction method. This way allows the model to focus on the overall trend of the ECG signal while also noticing subtle changes. The model further improves the accuracy of cardiovascular and cerebrovascular disease classification by using a fully connected layer that integrates factors such as gender and age. The ECGResNet model adds Dropout layers to both the residual block and SE module of ResNet50, further avoiding the phenomenon of model overfitting. The model was eventually trained using a five-fold cross-validation and Flooding training method, with an accuracy of 95% on the test set and an F1-score of 0.841.We design a new deep neural network, innovate a multi-scale feature extraction method, and apply the SE module to extract features of ECG data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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