The production and procurement of shipbuilding and offshore equipment is an important competitive factor in the shipbuilding and offshore industry. Recently, ICT-based digital technology has been rapidly applied to the manufacturing industry following the Fourth Industrial Revolution. Under the digital transformation, real-time data interface technology based on SCM (Supply Chain Management) is emerging as an important tool to improve the efficiency of the equipment manufacturing process. In this study, the characteristics and advantages and disadvantages of interface technologies of web-based data interface technologies were compared and analyzed. The performance was compared between theoretical evaluation based on technical features and practical application cases. As a result, it was confirmed that GraphQL is useful for selective data processing, but there is a problem with optimization, and REST API has a problem with receiving data due to a fixed data structure. Therefore, this study aims to suggest ways to utilize and optimize these data interface technologies.
A new medical materials scheduling system and its modeling method for the complex rescue are presented. Different from other similar system, first both the BeiDou Satellite Communication System (BSCS) and the Special Fiber-optic Communication Network (SFCN) are used to collect the rescue requirements and the location information of disaster areas. Then all these messages will be displayed in a special medical software terminal. After that the bipartite graph models are utilized to compute the optimal scheduling of medical materials. Finally, all these results will be transmitted back by the BSCS and the SFCN again to implement a fast guidance of medical rescue. The sole drug scheduling issue, the multiple drugs scheduling issue, and the backup-scheme selection issue are all utilized: the Kuhn-Munkres algorithm is used to realize the optimal matching of sole drug scheduling issue, the spectral clustering-based method is employed to calculate the optimal distribution of multiple drugs scheduling issue, and the similarity metric of neighboring matrix is utilized to realize the estimation of backup-scheme selection issue of medical materials. Many simulation analysis experiments and applications have proved the correctness of proposed technique and system.
최근 많이 사용되고 있는 자바 바이트코드의 분석과 최적화를 효율적으로 수행하기 위해 CTOC 프레임워크가 구현되었다. CTOC에서는 바이트코드에 대해 분석과 최적화를 수행하기 위해 가장 먼저 eCFG를 생성하였다. 분석하기 어렵다는 바이트코드의 특성 때문에 기존의 바이트 코드를 제어 흐름 분석에 적합하게 확장하여 제어 흐름 그래프를 작성하였다. 이를 확장된 제어 흐름 그래프인 eCFG라 부른다. 또한 정적으로 분석하기 위해 eCFG를 SSA Form으로 변환 하였다. 변환 시 많은 프로그램에서 루프가 발견되었다. 이전 CTOC에서는 루프에 대한 처리를 수행하지 않은 상태에서 직접 SSA Form으로 변환을 수행하였다. 하지만 SSA Form으로 변환하기 이전에 루프에 대한 부분을 처리하면 더욱 효율적인 SSA Form을 생성할 수 있게 된다. 본 논문은 루프에 대한 처리를 효율적으로 하기 위해 eCFG를 SSA Form으로 변환하는 과정 이전에 루프를 발견하고 이와 관련된 루프 트리를 생성하는 과정을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2277-2298
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2019
Adaptive learning in e-learning has garnered researchers' interest. In it, learning resources could be recommended automatically to achieve a personalized learning experience. There are various ways to realize it. One of the realistic ways is adaptive learning path recommendation, in which learning resources are provided according to learners' requirements. This paper summarizes existing works and proposes an innovative approach. Firstly, a learner-centred concept map is created using graph theory based on the features of the learners and concepts. Then, the approach generates a linear concept sequence from the concept map using the proposed traversal algorithm. Finally, Learning Objects (LOs), which are the smallest concrete units that make up a learning path, are organized based on the concept sequences. In order to realize this step, we model it as a multi-objective combinatorial optimization problem, and an improved immune algorithm (IIA) is proposed to solve it. In the experimental stage, a series of simulated experiments are conducted on nine datasets with different levels of complexity. The results show that the proposed algorithm increases the computational efficiency and effectiveness. Moreover, an empirical study is carried out to validate the proposed approach from a pedagogical view. Compared with a self-selection based approach and the other evolutionary algorithm based approaches, the proposed approach produces better outcomes in terms of learners' homework, final exam grades and satisfaction.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권1호
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pp.1-19
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2021
The graph-based tag recommendation algorithm FolkRank can effectively utilize the relationships between three entities, namely users, items and tags, and achieve better tag recommendation performance. However, FolkRank does not consider the internal relationships of user-user, item-item and tag-tag. This leads to the failure of FolkRank to effectively map the tagging behavior which contains user neighbors and item neighbors to a tripartite graph. For item-item relationships, we can dig out items that are very similar to the target item, even though the target item may not have a strong connection to these similar items in the user-item-tag graph of FolkRank. Hence this paper proposes an improved FolkRank algorithm named FolkRank++, which fully considers the user-user and item-item internal relationships in tag recommendation by adding the correlation information between users or items. Based on the traditional FolkRank algorithm, an initial weight is also given to target user and target item's neighbors to supply the user-user and item-item relationships. The above work is mainly completed from two aspects: (1) Finding items similar to target item according to the attribute information, and obtaining similar users of the target user according to the history behavior of the user tagging items. (2) Calculating the weighted degree of items and users to evaluate their importance, then assigning initial weights to similar items and users. Experimental results show that this method has better recommendation performance.
최근 무어의 법칙을 연장시킬 시스템 집적 기술로서 Field Programmable Stateful Logic Array (FPSLA)가 제안되었다. 본 논문은 FPSLA의 설계 자동화 절차를 확립하고 논리 합성, 동기화, 물리적 매핑, 자동 배치 등의 접근 방법을 최초로 제시한다. 특히, 동기화를 통해 배치를 1차원 문제로 축소한 후 비선형 최적화 기법을 개량한 개략 배치 모델 및 하향식 계층적 2분법을 이용한 배치 적법화 알고리즘을 제안하였다. 또한, 제안된 모델 및 알고리즘을 소프트웨어로 구현하여 ACM/SIGDA 벤치 마크 예제에 적용함으로써 그 유효성을 입증하였다. 이 소프트웨어에는 Fanout 수만큼 출력 상태를 같은 단의 멤리스터성 스위치에 복사해야 하는 FPSLA의 특성을 고려하여 최적화 단계 별로 넷을 하이퍼에지로 통합했다가 다시 에지로 분리하는 기법이 제안되었으며 약 18.4%의 추가적 최적화를 이룩했다. FPSLA의 출력 상태 복사는 논리 단 일부에 셀 밀도가 집중되는 문제를 노출했으며 단위 논리 게이트의 Fanin을 제한하는 기법으로 18.5% 감소 효과를 얻었다. FPSLA의 실용성 확보를 위해서는 우선 논리 합성 시 Fanin의 수가 일부 단에 집중되지 않도록 제약하는 방안을 개발하여야 한다. 또한, FPSLA 패브릭 구조를 이식하기 위해 대칭성이 감소된 나노와이어 크로스바가 형성하는 복잡한 그래프 상에서 수행되어야 하는 자동 배선의 효율성 연구도 필요하다. 이러한 툴 개발은 설계 자동화 자체뿐만 아니라 FPSLA의 패브릭 구조 개선에 필요한 실험에 유용한 평가 도구로서도 큰 역할을 할 것이다.
Just-in-Time 컴파일러를 이용하여 자바의 성능을 향상시키려면 여러 문제들을 극복하여야 한다. 이 문제 중 중요한 부분을 차지하는 것이 배열경계 검사(Array bounds check) 명령어를 어떻게 최적화하느냐는 것이다 정적인 컴파일 환경의 경우에는 이미 많은 연구가 진행되어 매우 강력한 성능을 가지는 알고리즘이 알려져 있으나 컴파일 시간이 수행시간의 일부인 Just-in-Time 컴파일 환경에 이를 적용하기에는 컴파일에 시간을 너무 많이들이는 결과를 낳아 적절하지 않다. 현재 Just-in-Time 컴파일러들은 가볍고 단순한 반면에 중복된 배열 경계 검사를 찾아내는 능력이 다소 부족한 알고리즘을 사용하거나 아니면 강력하지만 정적 단일 배정(Static Single Assignment) 형태로 명령어 표현 방식을 변환해 주어야만 하는 알고리즘을 사용하고 있다. 정적 단일 배정 형태로의 변환 및 되돌림은 가볍고 빠른 컴파일러를 지향하는 Just-in-Time 컴파일러에 부합되지 않는다. 본 논문은 변수 간의 대소관계를 표현하는 그래프를 배열 경계 검사 알고리즘에 적용하는 것을 통해 충분한 성능을 내면서도 정적 단일 배정 형태로의 변환을 필요로 하지 않는 알고리즘을 제안한다. Java에서의 모든 최적화는 Java 언어 명세에서 강제하고 있는 정확한 예외 처리(precise exception) 규칙을 따라야 한다. 명령어의 위치를 바꿈으로써 성능 향상을 꾀하는 최적화의 경우 이것으로 인해 많은 제약을 받게 되는데, 배열 경계 검사 최적화(Array bounds check elimination optimization) 또한 이 규칙에 의해 많은 최적화 기회를 잃는다. 우리는 이 제약을 극복하여 배열 경계 검사최적화의 적용 범위를 넓힐 수 있는 새로운 방법도 아울러 제안하고자 한다.
This study examines multiple quality optimization of the injection molding for Polyether Ether Ketone (PEEK). It also looks into the dimensional deviation and strength of screws that are reduced and improved for the molding quality, respectively. This study applies the Taguchi method to cut down on the number of experiments and combines grey relational analysis to determine the optimal processing parameters for multiple quality characteristics. The quality characteristics of this experiment are the screws' outer diameter, tensile strength and twisting strength. First, one should determine the processing parameters that may affect the injection molding with the $L_{18}(2^1{\times}3^7)$ orthogonal, including mold temperature, pre-plasticity amount, injection pressure, injection speed, screw speed, packing pressure, packing time and cooling time. Then, the grey relational analysis, whose response table and response graph indicate the optimum processing parameters for multiple quality characteristics, is applied to resolve this drawback. The Taguchi method only takes a single quality characteristic into consideration. Finally, a processing parameter prediction system is established by using the back-propagation neural network. The percentage errors all fall within 2%, between the predicted values and the target values. This reveals that the prediction system established in this study produces excellent results.
전계 효과 트랜지스터(FET) 기반의 이온 또는 바이오센서에 대한 연구는 지금까지 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 측정 방법 중에 FET 게이트 절연체 위의 감지막과 이온 또는 생분자의 상호작용으로 전하 분포의 변화가 일어나면 이로 인해 드레인 전류의 변화를 측정하는 방법을 기반으로, 동일한 입력 신호, 즉 동일한 이온 또는 생분자의 농도에 대해 최적의 출력 신호를 얻기 위한 방법에 대해 논의한다. 대표적인 FET 센서는 이온 감지 FET (ISFET)로 본 논문에서는 pH를 측정하는 센서를 이용하였다. ISFET는 게이트 전압 대신 기준전극 전압을 가하는데 이 기준전극 전압과 드레인 전류의 관계식을 측정하여, 가장 기울기가 큰 곳을 찾아 이를 기준으로 동작범위에서의 입력 변화에 대해 출력 신호인 포화영역에서 드레인 전류의 변화가 큰 조건을 설정해 보았다.
In this article, a new method is introduced to improve the local search capability of meta-heuristic algorithms using the projection of the path on the border of constraints. In a mathematical point of view, the Gradient Projection Method is applied through a new approach, while the imposed limitations are removed. Accordingly, the gradient vector is replaced with a new meta-heuristic based vector. Besides, the active constraint identification algorithm, and the projection method are changed into less complex approaches. As a result, if a constraint is violated by an agent, a new path will be suggested to correct the direction of the agent's movement. The presented procedure includes three main steps: (1) the identification of the active constraint, (2) the neighboring point determination, and (3) the new direction and step length. Moreover, this method can be applied to some meta-heuristic algorithms. It increases the chance of convergence in the final phase of the search process, especially when the number of the violations of the constraints increases. The method is applied jointly with the authors' newly developed meta-heuristic algorithm, entitled Star Graph. The capability of the resulted hybrid method is examined using the optimal design of truss and frame structures. Eventually, the comparison of the results with other meta-heuristics of the literature shows that the hybrid method is successful in the global as well as local search.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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