The fast progress on multimedia data acquisition technologies has enabled collecting vast amount of videos in real time. Although the amount of information gathered from these videos could be high in terms of quantity and quality, the use of the collected data is very limited typically by human-centric monitoring systems. In this paper, we propose a framework for analyzing long traffic video using series of content-based analyses tools. Our framework suggests a method to integrate theses analyses tools to extract highly informative features specific to a traffic video analysis. Our analytical framework provides (1) re-sampling tools for efficient and precise analysis, (2) foreground extraction methods for unbiased traffic flow analysis, (3) frame property analyses tools using variety of frame characteristics including brightness, entropy, Harris corners, and variance of traffic flow, and (4) a visualization tool that summarizes the entire video sequence and automatically highlight a collection of frames based on some metrics defined by semi-automated or fully automated techniques. Based on the proposed framework, we developed an automated traffic flow analysis system, and in our experiments, we show results from two example traffic videos taken from different monitoring angles.
Emergency operation plans are indispensable elements for effective process safety management especially when unanticipated events occur under extreme situations. In the paper, a synthesis framework is proposed for the integration success path planning and performance analysis. Within the synthesis framework, success path planning is implemented through flow-directed signal tracing, renaming and reconstruction from a complete collection of Minimal Path Sets (MPSs) that are obtained using graph traversal search on GO-FLOW model diagram. The performance of success paths is then evaluated and prioritized according to the task complexity and probability calculation of MPSs for optimum action plans identification. Finally, an Auxiliary Feed Water System of Pressurized Water Reactor (PWR-AFWS) is taken as an example system to demonstrate the flow-directed MPSs search method for success path planning and performance analysis. It is concluded that the synthesis framework is capable of providing procedural guidance for emergency response and safety management with optimal success path planning under extreme situations.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제4A권2호
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pp.73-78
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2004
This paper proposes a framework for determining the minimum load shedding for restoring solvability. The framework includes a continuation power flow (CPF) and an optimal power flow (OPF). The CPF parameterizes a specified outage from a set of multiple contingencies causing unsolvable cases, and it traces the path of solutions with respect to the parameter variation. At the nose point of the path, sensitivity analysis is performed in order to achieve the most effective control location for load shedding. Using the control location information, the OPF for locating the minimum load shedding is executed in order to restore power flow solvability. It is highlighted that the framework systematically determines control locations and the proper amount of load shedding. In a numerical simulation, an illustrative example of the proposed framework is shown by applying it to the New England 39 bus system.
국내에는 바이너리 코드에 대한 분석 기술이 많이 부족한 상태이다. 일반적으로 컴퓨터에 설치되는 실행 파일은 소스 코드 없이 단지 바이너리로 된 실행 파일만 주어지는 경우가 대부분이다. 따라서 위험하거나 알 수 없는 동작이 수행되는 경우가 발생할 수 있다. 따라서 이 논문에서는 바이너리 수준에서 정적으로 프로그램 분석을 수행할 수 있는 프레임워크를 설계 및 구현한다. 이 논문에서는 바이너리 실행 파일로부터 실행 순서 및 제어 흐름 등의 정보를 표현할 수 있는 제어 흐름 그래프를 작성하여 실행 흐름과 위험한 함수의 호출 여부를 동시에 파악하고 개발된 프레임워크를 통해 바이너리 파일에 대한 분석을 용이하게 한다.
Eun, WonJong;Kim, JaeWon;Kwon, Oh-Joon;Chung, Chanhoon;Shin, Sang-Joon;Bauchau, Olivier A.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권1호
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pp.70-81
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2017
Various components of an engine nozzle are modeled as flexible multi-body components that are operated under high temperature and pressure. In this paper, in order to predict complex behavior of an engine nozzle, thermo-fluid-flexible multi-body dynamics coupled analysis framework was developed. Temperature and pressure on the nozzle wall were obtained by the steady-state flow analysis for a two-dimensional nozzle. The pressure and temperature-dependent material properties were delivered to the flexible multi-body dynamics analysis. Then the deflection and strain distribution for a nozzle configuration was obtained. Heat conduction and thermal analyses were done using MSC.NASTRAN. The present framework was validated for a simple nozzle configuration by using a one-way coupled analysis. A two-way coupled analysis was also performed for the simple nozzle with an arbitrary joint clearance, and an asymmetric flow was observed. Finally, the total strain result for a realistic nozzle configuration was obtained using the one-way and two-way coupled analyses.
Increased attention has been paid in recent years to the need of traffic management for alleviating urban traffic congestion. This paper presents a discrete event modeling and simulation framework for analyzing the traffic flow. Traffic simulation models can be classified as being either microscopic and macroscopic models. The discrete event modeling and simulation technique can be basically employed to describe the macroscopic traffic simulation model. To do this, we have employed the System Entity Structure/Model Base (SES/MB) framework which integrates the dynamic-based formalism of simulation with the symbolic formalism of AI. The SES/MB framework supports to hierarchical, modular discrete event modeling and simulation environment. We also adopt the Symbolic DEVS (Discrete Event System Specification) to developed the automated analysis methodology for generating optimal signal light policy. Several simulation tests will demonstrates the techniques.
딥러닝 프레임워크는 현재에도 계속해서 발전되어 가고 있으며, 다양한 프레임워크들이 존재한다. 딥러닝의 대표적인 프레임워크는 TensorFlow, PyTorch, Keras 등이 있다. 딥러님 프레임워크는 이미지 학습을 통해 이미지 분류에서의 최적화 모델을 이용한다. 본 논문에서는 딥러닝 이미지 인식 분야에서 가장 많이 사용하고 있는 TensorFlow와 PyTorch 프레임워크를 활용하여 이미지 학습을 진행하였으며, 이 과정에서 도출한 결과를 비교 분석하여 최적화된 프레임워크을 알 수 있었다.
본 논문은 바이트코드(bytecode) 수준에서 프로그램 분석과 최적화를 위한 구조를 서술한다. 바이트코드 수준에서 분석을 수행하기 위해서는 우선 제어 흐름 그래프(CFG : Control Flow Graph)를 생성해야 한다. 바이트코드의 특성 때문에 기존의 제어 흐름 분석 기술을 바이트코드에 적합하게 확장해야 한다. CFG를 작성하기 위해 기본 블록을 생성하고 기본 블록간의 관계를 이용하여 최적화 과정에서 사용되는 각종 정보를 생성한다. 생성된 CFG는 자바 바이트코드의 이해와 유지보수를 위해 테스트되고, 데이터 흐름 분석과 의존성 분석과 같은 다른 분석을 위해서 사용된다. 본 논문에서는 바이트코드 수준의 제어 흐름 분석을 위해 CTOC(Classes To Optimized Classes)의 CTOC-BR(CTOC-Bytecode tRanslator)을 구현한다. CTOC는 자바 바이트코드의 최적화와 분석을 위해 현재 개발 중인 프레임 워크의 이름이고, CTOC에서 CTOC-BR은 스택 기반인 바이트코드의 최적화와 분석을 쉽게 하기 위해 트리 형태로 변환을 수행하는 도구이다.
Knowledge has become an important resource for organization. The manufacturing industry is usually operated on the basis of business processes, and most workers are familiar with their own processes. The process-based approach, therefore, can provide an efficient way to capture and navigate knowledge. In this study, we focus on knowledge which may be missed during knowledge transfer among workers. For this, we propose a method for analyzing knowledge flow, which is passed among business processes. We propose a process-based knowledge management framework for analyzing knowledge flow, which employs a two-phase analysis: process analysis and knowledge flow analysis. A knowledge flow model, represented by Knowledge Flow Diagram, is proposed as a tool for representing knowledge. We formulate several semantics for knowledge flow modeling. We build the three-level schema: conceptual, logical, and physical in order to automate the knowledge model adaptive to knowledge management systems. The proposed approach is verified and illustrated through a case study on the manufacturing process of A Company.
본 연구에서는 IEEE 802.1 time sensitive network(TSN) task group(TG)에서 표준화 중인 asynchronous traffic shaping (ATS) 기술에서 제시된 minimal interleaved regulator(IR) 개념을 확장 적용한 통합 플로우 기반 지연시간 보장 프레임워크를 분석하였다. 해당 프레임워크는 단위 네트워크의 출력포트에 IR을 적용하여 burst 축적을 방지하면서, 동시에 단위 네트워크 안에서는 입출력 포트를 기준으로 플로우를 통합하여 복잡도를 낮출 수 있다. 본 연구에서는 다양한 파라미터들 가진 네트워크에서의 수치적 분석을 통해서, 제안된 낮은 복잡도의 프레임워크의 성능이 기존 integrated services (IntServ) 프레임워크보다 더 우수하거나 비슷함을 보였다. 특히 통합 플로우의 크기와 단위 네트워크의 크기가 클수록 성능이 우수해짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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