This paper is an exploratory study to analyze the flow of knowledge in science and technology in order to predict technology innovation. Here, we need to look into the characteristics of how knowledge is created in science, technology and industry to start with. Based on the characteristics we find, we have to understand the relationships between science, technology and industry, and construct a model to link them to each other for future empirical studies. In this study, we take a general view of the existing study results and theoretical models on the characteristics and linkage of scientific and technological knowledge. Moreover, we examine the preliminary framework to link science to technology to industry for further study on the knowledge flow of science and technology. Finally, we present the direction for future study by using the examined models and framework.
본 연구에서는 유도무기 MDO 프레임워크 개발을 위한 최적화 과정을 구성하였다. MDO 프레임워크에 통합될 각 해석 자원과 통합설계를 위한 해석 자원간의 데이터 흐름을 분석하였다. 분석된 자료를 토대로, 개발될 MDO 프레임워크의 최적설계 시나리오를 작성하였다. 그리고 작성된 시나리오의 검증을 위해 유도무기에 대한 최적설계 문제를 구성하여 이를 수행하였다.
본 논문은 바이너리 코드 수준에서 정적인 프로그램 분석을 수행하는 프레임워크를 설계 및 구현한다. 정적으로 바이너리 코드 수준에서 분석을 수행하려는 이유는 일반적으로 컴퓨터에 설치되는 실행 파일은 소스 코드 없이 단지 바이너리로 된 실행 파일만 주어지는 경우가 대부분이고, 정적 제어 흐름 분석을 통해 수행 전에 동작을 파악하기 위해서이다. 본 논문에서는 바이너리 실행 파일로부터 실행 순서 및 제어 흐름 등의 정보를 표현할 수 있는 제어 흐름 그래프를 작성하여 바이너리 파일의 실행 흐름과 위험한 함수의 호출 여부를 동시에 파악할 수 있도록 하며, 그래프 시각화를 통해 바이너리 파일의 분석을 용이하게 한다. 또한 실행 흐름에 대한 자동 탐색 방법을 제공한다.
시대의 흐름에 따라 기업의 지속적인 비지니스 연계 보증을 위하여 IT의 비중이 높아지면서, IT가 조직의 하나의 부분으로서 작용하는 것이 아닌 전사적인 차원에서 정보화 사회의 경쟁 화두로서 인식되어가고 있다. 정보보안 거버넌스는 정보의 무결성, 서비스 연속성, 정보자산의 보호라는 3가지 목적으로 시작된다. 이는 기업 거버넌스에 필수적이며 투명한 부분이 되어야 하고, IT프레임워크와 연계되어야 한다. 기존의 정보보안 거버넌스 프레임워크는 그 범위가 넓어 소규모 기업 거버넌스와 이해관계를 가지지 못한 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 단순화된 정보보안 거버넌스 프레임워크를 제안하여, 문제점을 해결하고, 제안하는 프레임워크의 안전성 분석과 효율성 분석을 통하여 제안 방법의 효율성에 관하여 알아보았다.
최근 Tensorflow나 Pytorch, Keras 같은 여러가지의 딥러닝 프레임워크 모델들이 나왔다. 또한 이미지 인식에 Tensorflow, Pytorch, Keras 같은 프레임 워크를 이용하여 CNN(Convolutional Neural Network)을 적용시켜 이미지 분류에서의 최적화 모델을 주로 이용한다. 본 논문에서는 딥러닝 이미지 인식분야에서 가장 많이 사용하고 있는 파이토치와 텐서플로우의 프레임 워크를 CNN모델에 학습을 시킨 결과를 토대로 두 프레임 워크를 비교 분석하여 이미지 분석할 때 최적화 된 프레임워크를 도출하였다.
Two-phase compressible flow fields of air-water are investigated numerically in the fixed Eulerian grid framework. The phase interface is captured via volume fractions of each phase. A way to model two phase compressible flows as a single phase one is found based on an equivalent equation of states of Tait's type for a multiphase cell. The equivalent single phase field is discretized using the Roe‘s approximate Riemann solver. Two approaches are tried to suppress the pressure oscillation phenomena at the phase interface, a passive advection of volume fraction and a direct pressure relaxation with the compressible form of volume fraction equation. The direct pressure equalizing method suppresses pressure oscillation successfully and generates sharp discontinuities, transmitting and reflecting acoustic waves naturally at the phase interface. In discretizing the compressible form of volume fraction equation, phase interfaces are geometrically reconstructed to minimize the numerical diffusion of volume fraction and relevant variables. The motion of a projectile in a water-filled tube which is fired by the release of highly pressurized air is simulated presuming the flow field as a two dimensional one, and several design factors affecting the projectile movement are investigated.
설계 순기의 단축, 개발 비용의 절감, 제품 성능의 향상을 목적으로 하는 MDO(Multidisciplinary Design Optimization)의 적용이 가능한 프레임워크의 개발을 위하여 해석 자원의 통합 방안, 해석 및 최적화 과정의 관리 방안과 이를 위한 소프트웨어 구조를 제시하였다. 중앙집중식 DBMS(Data Base Management System)을 채택하였으며, 해석 코드의 통합 방안으로 DLL(Dynamic Link Library)을 이용하는 방법과 입출력 파일을 이용하는 방안을 제시하였다. 해석 및 최적화 과정과 데이터 흐름을 관리하는 방안으로 Graphic Programming의 개념을 도입하였다. 간단한 수치 예제와 삼차원 패널 코드를 이용한 항공기 날개의 형상 최적화에 적용하여 제시한 방안의 타당성을 검증하였다.
Narazaki, Yasutaka;Hoskere, Vedhus;Eick, Brian A.;Smith, Matthew D.;Spencer, Billie F.
Smart Structures and Systems
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제24권6호
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pp.709-721
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2019
This paper investigates the framework of vision-based dense displacement and strain measurement of miter gates with the approach for the quantitative evaluation of the expected performance. The proposed framework consists of the following steps: (i) Estimation of 3D displacement and strain from images before and after deformation (water-fill event), (ii) evaluation of the expected performance of the measurement, and (iii) selection of measurement setting with the highest expected accuracy. The framework first estimates the full-field optical flow between the images before and after water-fill event, and project the flow to the finite element (FE) model to estimate the 3D displacement and strain. Then, the expected displacement/strain estimation accuracy is evaluated at each node/element of the FE model. Finally, methods and measurement settings with the highest expected accuracy are selected to achieve the best results from the field measurement. A physics-based graphics model (PBGM) of miter gates of the Greenup Lock and Dam with the updated texturing step is used to simulate the vision-based measurements in a photo-realistic environment and evaluate the expected performance of different measurement plans (camera properties, camera placement, post-processing algorithms). The framework investigated in this paper can be used to analyze and optimize the performance of the measurement with different camera placement and post-processing steps prior to the field test.
Seo, Sang-Soo;Kang, Sang-Gyun;Lee, Byong-Jun;Kim, Tae-Kyun;Song, Hwa-Chang
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제6권2호
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pp.147-153
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2011
This paper proposes a methodology using a tool based on the branch-parameter continuation power flow (BCPF) in order to restore the power flow solvability in unsolvable contingencies. A specified contingency from a set of transmission line contingencies is modeled, considering the transient analysis and practice in the Korean power system. This tool traces a solution path that satisfies the power flow equations with respect to the variation of the branch parameter. At a critical point, in which the branch parameter can move on to a maximum value, a sensitivity analysis with a normal vector is performed to identify the most effective compensation. With the sensitivity information, the location of the reactive power compensation is determined and the effectiveness of the sensitivity information is verified to restore the solvability. In the simulation, the proposed framework is then applied to the Korean power system.
The multi-physics coupled methodologies that have been widely used to analyze the complex process occurring in nuclear reactors have also been used to the R&D of numerical reactors. The advancement in the field of computer technology has helped in the development of these methodologies. Herein, we report the integration of ADPRES code and RELAP5 code into the SALOME-ICoCo framework to form a multi-physics coupling platform. The platform exploits the supervisor architecture, serial mode, mesh one-to-one correspondence and explicit coupling methods during analysis, and the uncertainty analysis tool URANIE was used. The correctness of the platform was verified through the NEACRP-L-335 benchmark. The results obtained were in accordance with the reference values. The platform could be used to accurately determine the power peak. In addition, design margins could be gained post uncertainty analysis. The initial power, inlet coolant temperature and the mass flow of assembly property significantly influence reactor safety during the rod ejections accident (REA).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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