The virtual target signal generator was developed to verify the shipborne tracking radar performance. It was used to DRFM(Digital RF Memory) method to generate the virtual moving targets. The target signal includes Doppler shift and RCS according to the target motion. And the signal generator can make jamming signal and clutter to test shipborne radar performance at real environmental condition. This paper described the functional diagram and the hardware configuration items to meet the test requirements for the tracking radar. And it showed the critical design points for the sub-systems. The signal generator which was developed in this paper shared the operational information of the radar with the radar command and control part. To test the frequency agility of the radar, it had the local oscillator which could do high speed frequency switching according to radar information. By communicating between the signal generator and the radar command and control part, the local oscillator of signal generator could be controlled every pulse. It reduced the instantaneous bandwidth of signal generator and minimized the spurious. So it lowered the probability of generating wrong targets.
Real-time access is required to handle continuous and unstructured data and should be flexible in management under dynamic state. Platform can be built to allow data collection, storage, and processing from local-server or multi-server. Although the former centralize method is easy to control, it creates an overload problem because it proceeds all the processing in one unit, and the latter distributed method performs parallel processing, so it is fast to respond and can easily scale system capacity, but the design is complex. This paper provides data collection and processing on one platform to derive significant insights from various data held by an enterprise or agency in the latter manner, which is intuitively available on dashboards and utilizes Spark to improve distributed processing performance. All service utilize dockers to distribute and management. The data used in this study was 100% collected from Kafka, showing that when the file size is 4.4 gigabytes, the data processing speed in spark cluster mode is 2 minute 15 seconds, about 3 minutes 19 seconds faster than the local mode.
Purpose: This research aims to analyze the relationship marketing between football club organizations, players, and the fans club community. Research design, data, and methodology: An ethnographic approach was used to observe for eight months in the community, interviews, and documents analysis in Bonek Mania community fans club and Persebaya, a football club management in Surabaya, Indonesia. Results: The results show that the management of the football club has maintained the football high-end brand image in the national league. Stakeholders have endeavored to build the values and shared meaning with the public and cohesively with Bonek Mania. The struggles and achievements are intended to maintain the local collective memory of Surabaya's patriotism as the "city of heroes." Sustainable relationships were built by professional football club managers, players, and the fans club to foster the spirit, economic resources, and sustainable development. Conclusions: This research implies that it can provide direction for the management of football clubs by paying attention to relationship marketing, developing unique local values to build the customers' loyalty. Further implications were discussed.
본 논문에서는 읽기 모드에서 BL (Bit Line)의 전압을 DL (Data Line)에 전달하는 시간을 줄이기 위해 기생하는 커패시턴스가 큰 distributed DB 센싱 방식 대신 기생하는 커패시턴스가 작은 local DL 센싱 방식을 제안하였다. 그리고 읽기 모드에서 NMOS 스위치를 빠르게 ON 시키는 BL 스위치 회로를 제안하였다. 또한 BL 노드 전압을 VDD-VT로 선 충전하는 대신 DL 클램핑 회로를 사용하여 0.6V로 클램핑 하고 차동증폭기를 사용하므로 읽기 모드에서 access 시간을 35.63ns로 40ns를 만족시켰다. $0.13{\mu}m$ BCD 공정을 기반으로 설계된 512Kb EEPROM IP의 레이아웃 면적은 $923.4{\mu}m{\times}1150.96{\mu}m$($=1.063mm^2$)이다.
Under the conditional independence assumption among local features, the Naive Bayes Nearest Neighbor (NBNN) classifier has been recently proposed and performs classification without any training or quantization phases. While the original NBNN shows high classification accuracy without adopting an explicit training phase, the conditional independence among local features is against the compositionality of objects indicating that different, but related parts of an object appear together. As a result, the assumption of the conditional independence weakens the accuracy of classification techniques based on NBNN. In this work, we look into this issue, and propose a novel Bayesian network for an NBNN based classification to consider the conditional dependence among features. To achieve our goal, we extract a high-level feature and its corresponding, multiple low-level features for each image patch. We then represent them based on a simple, two-level layered Bayesian network, and design its classification function considering our Bayesian network. To achieve low memory requirement and fast query-time performance, we further optimize our representation and classification function, named relation-based Bayesian network, by considering and representing the relationship between a high-level feature and its low-level features into a compact relation vector, whose dimensionality is the same as the number of low-level features, e.g., four elements in our tests. We have demonstrated the benefits of our method over the original NBNN and its recent improvement, and local NBNN in two different benchmarks. Our method shows improved accuracy, up to 27% against the tested methods. This high accuracy is mainly due to consideration of the conditional dependences between high-level and its corresponding low-level features.
지구 온난화의 중요한 지시자인 북극의 바다 얼음인 해빙은 기후 시스템, 선박의 항로 안내, 어업 활동 등에서의 중요성으로 인해 다양한 학문 분야에서 관심을 받고 있다. 최근 자동화와 효율적인 미래 예측에 대한 요구가 커지면서 인공지능을 이용한 새로운 해빙 예측 모델들이 전통적인 수치 및 통계 예측 모델을 대체하기 위해 개발되고 있다. 본 연구에서는 북극 해빙의 전역적, 지역적 특징을 학습할 수 있는 two-stream convolutional long- and short-term memory (TS-ConvLSTM) 인공지능 모델의 북극 해빙 면적이 최저를 보이는 9월에 대해 2001년부터 2021년까지 장기적인 성능 검증을 통해 향후 운용 가능한 시스템으로써의 가능성을 살펴보고자 한다. 장기 자료를 통한 검증 결과 TS-ConvLSTM 모델이 훈련자료의 양이 증가하면서 향상된 예측 성능을 보여주고 있지만, 최근 지구 온난화로 인한 단년생 해빙의 감소로 인해 해빙 농도 5-50% 구간에서는 예측력이 저하되고 있음을 보여주었다. 반면 TS-ConvLSTM에 의해 예측된 해빙 면적과 달리 Sea Ice Prediction Network에 제출된 Sea Ice Outlook (SIO)들의 해빙 면적 중간값의 경우 훈련자료가 늘어나더라도 눈에 띄는 향상을 보이지 않았다. 본 연구를 통해 TS-ConvLSTM 모델의 향후 북극 해빙 예측 시스템의 운용 가능 잠재성을 확인하였으나, 향후 연구에서는 예측이 어려운 자연 환경에서 더욱 안정성 있는 예측 시스템 개발을 위해 더 많은 시공간 변화 패턴을 학습할 수 있는 방안을 고려해야 할 것이다.
High performance digital computer technology enables the digital computer-based controllers to replace traditional analog controllers used for factory automations. This replacement, however, brings up the side effects caused by discrete quantization and non-real-time execution of control softwares. This paper describes the structure of real-time simulator and controller that can be used for design and verification of real-time digital controllers. The virtual machine concept adopted by real-time simulator make the proposed simulator be independent from the specific hardware platforms. The proposed system can also be used in the loosely coupled distributed environments connected through local area network using real-time message passing algorithm and virtual data table based on the shared memory mechanism.
Advanced digital computer technology enables the computer-based controllers to replace the traditional analog controllers used in factory automations. This replacement, however, brings up the side effects caused by the quantization error and non-real-time execution of control software. This paper describes the structure of real-time simulator and controller that can be used for design and verification of real-time digital controllers. The virtual machine concept adopted by the proposed real-time simulator makes the proposed simulator be independent from the specific hardware platforms. The proposed system can also be used in the loosely coupled distributed environments connected through local area network using real-time message passing algorithm and virtual data table based on the shared memory mechanism.
Traditional genetic algorithms(GA) have mostly used binary code for representing design variable. The binary code GA has many difficulties to solve optimization problems with continuous design variables because of its targe computer core memory size, inefficiency of its computing time, and its bad performance on local search. In this paper, a real code GA is proposed for dealing with the above problems. So, new crossover and mutation processes of read code GA are developed to use continuous design variables directly. The results of real code GA are compared with those of binary code GA for several single and multiple objective optimization problems. As results of comparisons, it is found that the performance of the real code GA is better than that of the binary code GA, and concluded that the rent code GA developed here can be used for the general optimization problem.
Piping systems are composed of pipes with various thickness, diameter and length. Accurate analysis of a piping system requires a complicated three dimensional finite element model and a computer system with large memory size, while simplified models result in system response prediction with deteriorated accuracy. An efficient analysis model for piping systems is proposed in this study. The proposed model is developed by introducing a joint model which accounts for the behavior of a pipe connection. Pipes are represented by beam elements and the effect of local deformation of pipe connections are replaced by joint element deformations. The proposed model which is as simple and efficient as a beam model can be used to obtain piping system response with accuracy close to that of a finite element model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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