본 논문에서는 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션의 성능 향상 및 디버깅 효율성 크게 높일 수 있는 공간적 부분시뮬레이션 전략이 적용된 효율적인 예측기반 병렬 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안된 기법은 병렬 이벤트구동 로컬시뮬레이션들의 입력값과 출력값에 대한 빠르면서도 정확한 예측을 달성하기 위해서, 공간적 부분시뮬레이션 전략을 추상화 상위수준 시뮬레이션에 적용하여 정확한 예측 데이터를 빠르고 즉각적으로 생성해낸다. 공간적 부분시뮬레이션 전략이 적용된 예측기반 병렬 게이트수준 타이밍 시뮬레이션은 성능 평가를 위하여 사용된 6개의 벤치마크 설계들에 대하여 제일 일반적인 순차 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션에 비하여 평균 약 3.7배, 상용화된 멀티코어 기반의 병렬 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션에 비해서는 평균 9.7배, 그리고 기존의 가장 우수한 예측기반 병렬 이벤트구동 게이트 수준 타이밍 시뮬레이션 결과에 비해서도 평균 2.7배의 시뮬레이션 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
Xie, Junyao;Zhang, Lu;Zheng, Qian;Liu, Xiaoben;Dubljevic, Stevan;Zhang, Hong
Earthquakes and Structures
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제20권1호
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pp.109-122
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2021
Significant progress in the oil and gas industry advances the application of pipeline into an intelligent era, which poses rigorous requirements on pipeline safety, reliability, and maintainability, especially when crossing seismic zones. In general, strike-slip faults are prone to induce large deformation leading to local buckling and global rupture eventually. To evaluate the performance and safety of pipelines in this situation, numerical simulations are proved to be a relatively accurate and reliable technique based on the built-in physical models and advanced grid technology. However, the computational cost is prohibitive, so one has to wait for a long time to attain a calculation result for complex large-scale pipelines. In this manuscript, an efficient and accurate surrogate model based on machine learning is proposed for strain demand prediction of buried X80 pipelines subjected to strike-slip faults. Specifically, the support vector regression model serves as a surrogate model to learn the high-dimensional nonlinear relationship which maps multiple input variables, including pipe geometries, internal pressures, and strike-slip displacements, to output variables (namely tensile strains and compressive strains). The effectiveness and efficiency of the proposed method are validated by numerical studies considering different effects caused by structural sizes, internal pressure, and strike-slip movements.
본 논문은 ICT 융합기술 분야의 기초가 되는 전자회로 교육을 위한 방법으로 증강현실 기반 전자회로 교육 시스템을 제안한다. 시스템은 실제 회로를 확인할 수 있는 하드웨어 모듈과 증강현실 기술을 적용하여 전류의 흐름, 입·출력, 측정값을 확인할 수 있는 모바일 교육 콘텐츠로 구성된다. 시스템의 안정적인 동작을 목적으로 주요 성능인 이미지 인식에 대한 실험을 진행하였고, 실험 방법은 하드웨어 모듈과 모바일 기기까지의 거리를 일정 간격으로 변경하여 인식률을 측정하였다. 실험 결과 25[Cm] 이상의 거리에서는 인식률 100%를 보였고, 25[Cm] 이하부터는 인식률이 12% 저하되는 것을 확인할 수 있었으며, 이는 거리가 근접하여 촬영된 이미지 손실에서 발생하는 오류의 영향이라 할 수 있다. 향후 본 논문에서 제시하는 교육 시스템을 수업에 적용할 계획이며, 이는 수업의 효율성을 높이며 학생의 흥미유발 및 교과에 대한 이해도를 향상시킨다.
본 논문에서는 셀프리 다중안테나 환경에서 네트워크 전체 사용자의 성능을 보장하기 위한 사용자 중심의 클러스터링 기법을 고려한다. 사용자 중심 클러스터링 기법에서 각 사용자는 자신과 연결된 AP(Access Point)들 사이의 대규모 페이딩(large-scale fading) 채널 정보를 이용해 페이딩 계수가 가장 큰 AP와 페이딩 계수의 상대적 크기가 임계값 이상의 값을 갖는 AP들로 클러스터를 구성한다. 사용자 중심으로 구성된 클러스터를 바탕으로 AP들은 분산적인 기법으로 빔형성과 전력할당을 설계하고 이를 이용해 사용자들의 데이터를 협력 전송한다. 시뮬레이션을 통해 주파수 효율 관점에서 사용자 중심 클러스터링의 성능을 검증하고 주어진 환경에서 최적의 성능을 나타내는 임계값을 찾는다.
The Collapse Margin Ratio (CMR) is a notable index used for seismic assessment of the structures. As proposed by FEMA P695, a set of analyses including the Nonlinear Static Analysis (NSA), Incremental Dynamic Analysis (IDA), together with Fragility Analysis, which are typically time-taking and computationally unaffordable, need to be conducted, so that the CMR could be obtained. To address this issue and to achieve a quick and efficient method to estimate the CMR, the Artificial Neural Network (ANN), Response Surface Method (RSM), and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) will be introduced in the current research. Accordingly, using the NSA results, an attempt was made to find a fast and efficient approach to derive the CMR. To this end, 5016 IDA analyses based on FEMA P695 methodology on 114 various Reinforced Concrete (RC) frames with 1 to 12 stories have been carried out. In this respect, five parameters have been used as the independent and desired inputs of the systems. On the other hand, the CMR is regarded as the output of the systems. Accordingly, a double hidden layer neural network with Levenberg-Marquardt training and learning algorithm was taken into account. Moreover, in the RSM approach, the quadratic system incorporating 20 parameters was implemented. Correspondingly, the Analysis of Variance (ANOVA) has been employed to discuss the results taken from the developed model. Additionally, the essential parameters and interactions are extracted, and input parameters are sorted according to their importance. Moreover, the ANFIS using Takagi-Sugeno fuzzy system was employed. Finally, all methods were compared, and the effective parameters and associated relationships were extracted. In contrast to the other approaches, the ANFIS provided the best efficiency and high accuracy with the minimum desired errors. Comparatively, it was obtained that the ANN method is more effective than the RSM and has a higher regression coefficient and lower statistical errors.
사륜구동은 구동력을 4바퀴에 모두 전달하기 때문에 노면과의 접지력이 상승하여 구동력이 상승한다. 하지만 그로 인해 연비가 저하되는 단점을 가지고 있다. 따라서 평소에 이륜구동으로 주행하다가 필요에 의해 선택적 사륜구동으로 변환하는 방법으로 사륜구동을 많이 사용한다. 이러한 선택적 사륜구동은 운전자가 보내는 전기적 신호를 Transfer case에서 기계적으로 바꿔서 구동력을 변환시킨다. 본 연구에서는 전기적 신호를 기계적으로 바꿔주기 위해 모터에 감속기를 적용하여 토크를 증대시켜 기능을 수행하였다. 따라서, 본 연구에서는 구동을 변환시켜주기 위해 적용되는 Transfer case내부에 있는 모터에 적용할 수 있는 감속메커니즘을 도출하고 그에 따른 유성기어형태를 적용한 감속비를 최적화하였다. 그리고 도출된 감속비를 토대로 링기어를 공통으로 사용하는 유성기어 2세트를 적용하여 입력축과 출력축이 동일상에서 감속이 진행되는 유성기어 기어치형의 개발 및 Transfer csae 내에 있는 구동변환장치 구동부의 최적화 설계를 진행하였다.
현재의 인공지능에서 사용되는 자연어 처리 모델은 거대하여 실시간으로 데이터를 처리하고 분석하는 것은 여러가지 어려움들을 야기하고 있다. 이런 어려움을 해결하기 위한 방법으로 메모리를 적게 사용해 처리의 효율성을 개선하는 방법을 제안하고 제안된 모델의 성능을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 모델의 성능평가를 위해 적용한 기법은 BERT[1] 모델의 어텐션 헤드 개수와 임베딩 크기를 작게 조절해 큰 말뭉치를 나눠서 분할 처리 후 출력값의 평균을 통해 결과를 산출하였다. 이 과정에서 입력 데이터의 다양성을 주기위해 매 에폭마다 임의의 오프셋을 문장에 부여하였다. 그리고 모델을 분류가 가능하도록 미세 조정하였다. 말뭉치를 분할 처리한 모델은 그렇지 않은 모델 대비 정확도가 12% 정도 낮았으나, 모델의 파라미터 개수는 56% 정도 절감되는 것을 확인하였다.
ESG는 많은 기업에게 기업 가치를 향상시키고, 지속 경영이 가능하게 하는 큰 지침이 되고 있다. 그 중에서도 환경(Environment)은 기술적 관점의 접근이 필요하다. 환경 오염을 줄이거나 방지하고, 에너지를 절감하는 것은 기술적인 해법이 필요하기 때문이다. 반도체 패키지 기술은 반도체 패키지의 본연의 역할인 칩의 보호, 전기/기계적 연결, 열 방출 등을 잘 하기 위해 개발 및 발전해 왔는데, 이에 따라 열 방출 효과 향상, 전기적/기계적 특성 향상, 칩을 보호하는 신뢰성 향상, 적층 및 소형화, 그러면서 비용절감을 위한 기술들이 개발되고 발전해 왔다. 그 중에서도 열 방출 기술은 열효율을 높이고, 냉각을 위한 에너지 소모를 작게 하며, 전기적 특성 향상 기술도 저전력 사용과 에너지 소모를 줄이는 효과를 만들어서 환경에도 영향을 주었다. 또한 재사용이나 재료 소모를 줄이는 기술은 환경 오염을 줄이게 되며, 특히 환경에 유해한 물질들에 대해 대체하는 기술들은 환경 개선에 기여하게 된다. 본 논문에서는 이러한 환경 오염 방지 및 개선을 위한 반도체 패키지 기술들의 트렌드를 정리하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.1042-1058
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2024
Terahertz (THz) communication is becoming a key technology for future 6G wireless networks because of its ultra-wide band. However, the implementation of THz communication systems confronts formidable challenges, notably beam splitting effects and high computational complexity associated with them. Our primary objective is to design a hybrid precoder that minimizes the Euclidean distance from the fully digital precoder. The analog precoding part adopts the delay-phase alternating minimization (DP-AltMin) algorithm, which divides the analog precoder into phase shifters and time delayers. This effectively addresses the beam splitting effects within THz communication by incorporating time delays. The traditional digital precoding solution, however, needs matrix inversion in THz massive multiple-input multiple-output (MIMO) communication systems, resulting in significant computational complexity and complicating the design of the analog precoder. To address this issue, we exploit the characteristics of THz massive MIMO communication systems and construct the digital precoder as a product of scale factors and semi-unitary matrices. We utilize Schatten norm and Hölder's inequality to create semi-unitary matrices after initializing the scale factors depending on the power allocation. Finally, the analog precoder and digital precoder are alternately optimized to obtain the ultimate hybrid precoding scheme. Extensive numerical simulations have demonstrated that our proposed algorithm outperforms existing methods in mitigating the beam splitting issue, improving system performance, and exhibiting lower complexity. Furthermore, our approach exhibits a more favorable alignment with practical application requirements, underlying its practicality and efficiency.
Crud is a corrosion deposit that forms in equipments and piping of nuclear reactor's primary systems. When crud circulates through the reactor's primary system coolant and adheres to the surface of the nuclear fuel cladding tube, it can lead to the Axial Offset Anomaly (AOA) phenomenon. This occurrence is known to potentially reduce the output of a nuclear power plant or to necessitate an early shutdown. Consequently, worldwide nuclear power plants have employed ultrasonic cleaning methods since 2000 to mitigate crud deposition, ensuring stable operation and economic efficiency. This paper details the system configuration of ultrasonic nuclear fuel cleaning equipment, outlining the function of each component. The objective is to contribute to the local domestic production of ultrasonic nuclear fuel cleaning equipment. Additionally, the paper introduces a method for accurately measuring the weight of removed crud, a crucial factor in assessing cleaning effectiveness and providing input data for the BOA code used in core safety evaluations. Accurate measurement of highly radioactive filters containing crud is essential, and weighing them underwater is a common practice. However, the buoyancy effect during underwater weighing may lead to an overestimation of the collected crud's weight. To address this issue, the paper proposes a formula correcting for buoyancy errors, enhancing measurement accuracy. This improved weight measurement method, accounting for buoyancy effects in water, is expected to facilitate the quantitative assessment of filter weights generated during chemical decontamination and system operations in nuclear power plants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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