This paper presents a novel method for modeling elastic wave propagation in long beams. The proposed method derives a solution for the transient transverse displacement of the beam's neutral axis without assuming the separation of variables (SV). By mapping the governing equation from the space domain to the frequency domain using Fourier transformation (FT), the transverse displacement function is determined as a convolution integral of external loading functions and a combination of trigonometric and Fresnel functions. This method determines the beam's response to general loading conditions as a linear combination of the analytical response of a beam subjected to an abrupt localized loading. The proposed solution method is verified through finite element analysis (FEA) and wave propagation patterns are derived for tone burst loading with specific frequency contents. The results demonstrate that the proposed solution method accurately models wave dispersion, reduces computational cost, and yields accurate results even for high-frequency loading.
The aim is to urge the need of elaborate commissioning of 3D RTP system from the firsthand experience. A 3D RTP system requires so much data such as beam data and patient data. Most data of radiation beam are directly transferred from a 3D dose scanning system, and some other data are input by editing. In the process inputting parameters and/or data, no error should occur. For RTP system using algorithm-bas ed-on beam-modeling, careless beam-data processing could also cause the treatment error. Beam data of 3 different qualities of photon from two linear accelerators, patient data and calculated results were commissioned. For PDD, the doses by Clarkson, convolution, superposition and fast superposition methods at 10 cm for 10${\times}$10 cm field, 100 cm SSD were compared with the measured. An error in the SCD for one quality was input by the service engineer. Whole SCD defined by a physicist is SAD plus d$\sub$max/, the value was just SAD. That resulted in increase of MU by 100${\times}$((1_d$\sub$max//SAD)$^2$-1)%. For 10${\times}$10 cm open field, 1 m SSD and at 10 cm depth in uniform medium of relative electron density (RED) 1, PDDs for 4 algorithms of dose calculation, Clarkson, convolution, superposition and fast-superposition, were compared with the measured. The calculated PDD were similar to the measured. For 10${\times}$10 cm open field, 1 m SSD and at 10 cm depth with 5 cm thick inhomogeneity of RED 0.2 under 2 cm thick RED 1 medium, PDDs for 4 algorithms were compared. PDDs ranged from 72.2% to 77.0% for 4 MV X-ray and from 90.9% to 95.6% for 6 MV X-ray. PDDs were of maximum for convolution and of minimum for superposition. For 15${\times}$15 cm symmetric wedged field, wedge factor was not constant for calculation mode, even though same geometry. The reason is that their wedge factor is considering beam hardness and ray path. Their definition requires their users to change the concept of wedge factor. RTP user should elaborately review beam data and calculation algorithm in commissioning.
새롭게 발생되는 사이버 공격으로 인해 개인, 민간 및 기업의 피해가 증가함에 따라, 이에 기반이 되는 네트워크 보안 문제는 컴퓨터 시스템의 주요 문제로 부각되었다. 이에 기존에 사용되는 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System: NIDS)에서 발생되는 한계점을 개선하고자 기계 학습과 딥러닝을 활용한 연구 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용한 NIDS 모델 연구를 진행한다. 이미지 분류 기반의 CNN 알고리즘 학습을 위해 기존 사용되는 전처리 단계에서 연속성 변수 이산화(Discretization of Continuous) 알고리즘을 추가하여 예측 변수에 대해 선형 관계로 표현하여 해석에 용이한 데이터로 변환 후, 정사각형 행렬(Square Matrix) 구조에 매칭된 픽셀(Pixel) 이미지 구조를 모델에 학습한다. 모델의 성능 평가를 위해 네트워크 패킷 데이터인 NSL-KDD를 사용하였으며, 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(F1-score)을 성능지표로 사용하였다. 실험 결과 제안된 모델에서 85%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였으며, 학습 표본이 적은 R2L 클래스의 조화평균이 71% 성능으로 다른 모델에 비해서 매우 좋은 성능을 보였다.
하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.
전송선 방정식을 이용하여 선형소자로 종단된 손실이 있는 다중 전송선에서의 누화(crosstalk)와 외부 전자파 에 의한 결합현상을 FDTD 기법으로 해석하였다. 표피효과에 의한 도체의 손실을 고려하여 해석할 경우 전송선 방정식에 컨벌루션 적분이 나타나게 되는데 컨벌루션 적분의 계산량을 줄이기 위해서 프로니(Prony) 방법을 이 용하였다. 또한 저항뿐만 아니라 인덕터나 커패시터로 종단된 다중 전송션을 해석하기 위해 상태변수 표현식 (state-variable formulation)을 이용하였다, TEM(Transverse Electromagnetic) 셀을 이용해서 다중 전송선에서의 누화와 외부 입사장에 의한 전자파 결합현상을 시간영역에서 측정하였고 이론적으로 구한 시율레이션 결과 와 비교하여 잘 일치함을 확인하였다. 또한 PCB와 같이 KSC 3340 TIV보다 상대적으로 손실이 큰 전송선 구조 인 경우 도체의 길이가 짧아도 손실을 포함해야 정확한 예측이 가능함을 확인하였고 저주파에서의 저항은 정상 시간 응답을 결정하고 고주파에서의 임피던스는 초기시간 응답을 결정함을 보였다.
동역학의 새로운 변분이론인 혼합 합성 변분이론은 수학물리학을 비롯한 공학에 있어 초기치-경계치 문제해석에 광범위하게 적용될 수 있는 기반을 제공하는 것으로, 본 논문은 이 이론을 토대로 시간에 대한 이차의 형상함수가 적용된 시간 유한요소해석법을 개발하고 그 해석법의 수치특성 확인을 통해 향후 다양한 동적시스템 해석의 적용에 대한 가능성을 살펴보았다. 이를 위해 가장 기본적인 선형탄성의 단자유도계가 고려되었다. 에너지 보존시스템의 경우(비감쇠 시스템에 외력이 작용치 않는 경우), 제안된 알고리즘 모두는 time-step에 관계없이 안정적이며 수치감쇠가 없이 에너지와 모멘텀이 보존되는 symplecticity property를 가지고 있음을 확인할 수 있었고, 감쇠시스템인 경우, time-step이 점점 작아질수록 정확한 해에 빠르게 수렴하는 것을 확인하였다.
The class $\mathcal{W}^{\delta}_{\beta}({\alpha},{\gamma})$ defined in the domain ${\mid}z{\mid}$ < 1 satisfying $Re\;e^{i{\phi}}\((1-{\alpha}+2{\gamma})(f/z)^{\delta}+\({\alpha}-3{\gamma}+{\gamma}\[1-1/{\delta})(zf^{\prime}/f)+1/{\delta}\(1+zf^{\prime\prime}/f^{\prime}\)\]\)(f/z)^{\delta}(zf^{\prime}/f)-{\beta}\)$ > 0, with the conditions ${\alpha}{\geq}0$, ${\beta}$ < 1, ${\gamma}{\geq}0$, ${\delta}$ > 0 and ${\phi}{\in}{\mathbb{R}}$ generalizes a particular case of the largest subclass of univalent functions, namely the class of $Bazilevi{\check{c}}$ functions. Moreover, for 0 < ${\delta}{\leq}{\frac{1}{(1-{\zeta})}}$, $0{\leq}{\zeta}$ < 1, the class $C_{\delta}({\zeta})$ be the subclass of normalized analytic functions such that $Re(1/{\delta}(1+zf^{\prime\prime}/f^{\prime})+1-1/{\delta})(zf^{\prime}/f))$ > ${\zeta}$, ${\mid}z{\mid}$<1. In the present work, the sucient conditions on ${\lambda}(t)$ are investigated, so that the non-linear integral transform $V^{\delta}_{\lambda}(f)(z)=\({\large{\int}_{0}^{1}}{\lambda}(t)(f(tz)/t)^{\delta}dt\)^{1/{\delta}}$, ${\mid}z{\mid}$ < 1, carries the fuctions from $\mathcal{W}^{\delta}_{\beta}({\alpha},{\gamma})$ into $C_{\delta}({\zeta})$. Several interesting applications are provided for special choices of ${\lambda}(t)$. These results are useful in the attempt to generalize the two most important extremal problems in this direction using duality techniques and provide scope for further research.
기하학에서 민코스키합은 두 집합에 들어 있는 모든 점들간의 합으로 이루어지는 집합을 구하는 연산으로 정의되는데, 로보틱스, NC 가공, 솔리드 모델링 등의 다양한 분야의 기하학적 문제를 다루는 매우 유용한 이론적 도구로 사용되고 있다. 하지만, 단순한 정의에도 불구하고 수치연산의 반올림 오차로 인하여 다면체간의 민코스키합을 정밀하고 강건하게 계산하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 컨볼루션 계산방법을 이용하여 다면체간의 민코스키합 경계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 강건성을 보장하기 위한 방법으로 CLP(controlled linear perturbation) 기법을 처음으로 적용하였다. CLP는 인위적 교란방법의 하나로 알고리즘의 강건성을 해치는 반올림 오차에 의한 논리적 오류발생을 막는다. 본 논문의 알고리즘은 실험 예제들에서 민코스키합의 경계면을 구성하는 완전한 2차원 다양체 구조메시를 $10^{-14}$의 정밀도로 출력하고, 이때 입력 다면체의 꼭지점 좌표는 $10^{-10}$까지 교란되는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 조류와 양서류 울음소리의 구별 정확도를 높이기 위해 게이트 선형유닛과 자가주의 집중 모듈을 활용해서 데이터의 중요한 부분을 중심으로 특징 추출 및 데이터 프레임의 중요도를 판별해 구별 정확도를 높인다. 이를 위해 먼저 1차원의 음향 데이터를 로그 멜 스펙트럼으로 변환한다. 로그 멜 스펙트럼에서 배경잡음같이 중요하지 않은 정보는 게이트 선형유닛을 거쳐 제거한다. 그러고 난 뒤 시간 축에 자가주의집중기법을 적용해 구별 정확도를 높인다. 사용한 데이터는 자연환경에서 멸종위기종을 포함한 조류 6종의 울음소리와 양서류 8종의 울음소리로 구성했다. 그 결과, 게이트 선형유닛 알고리즘과 시간 축에서 자가주의집중을 적용한 구조의 평균 정확도는 조류를 구분했을 때 91 %, 양서류를 구분했을 때 93 %의 분류율을 보였다. 또한, 기존 알고리즘보다 약 6 % ~ 7 % 향상된 정확도를 보이는 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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