In GMA welding processes, bead contour and penetration patterns are criterion to estimate weld quality. Bead geometry is commonly defined with width, height and depth. When weaving is taken into account, selection of welding conditions is known to be difficult. Thus, empirical or trial-and-error method are usually introduced. This study examined the correlation of welding process variables including weaving parameters with bead geometry using srtificial neural networks(ANN). The main task of the Ann estimator is to realize the mapping characteristics from the sampled welding process variables to the actual bead geometry through training. After the neural network model is constructed, welding process variables for desired bead geometry is selected by inverse model. Experimental varification of the inverse model is conducted through actual welding.
본 연구는 여러 사회복지조직들이 연대성을 가지고 지역사회 차원의 사업을 구현해 낼 때 활동의 정체성과 방향을 설정하기 위하여 참여주체들이 기대하고 있는 성과를 어떻게 인식하고 있는지를 알아보기 위해 컨셉트 맵핑 활용에 대한 문헌고찰을 시도한다. 컨셉트 맵핑은 복잡하고 추상적인 아이디어를 개념화하는 의사결정방법이다. 이 방법을 활용하면 참여한 조직들의 개별적인 이해와 목적을 체계화시켜 합의된 성과를 도출해 내는데 유용할 수 있다. 컨셉트 맵핑을 활용한 의사결정과정에서 참여자들의 의견이 소외되지 않고 모두 채택되도록 하는 시스템 운용이 가능하며, 그로 인해 다양한 조직의 참여를 극대화 할 수 있다. 궁극적으로 사회복지조직의 성과에 대한 합의도출이 신속히 이루어지고 이후 활동에 대한 방향성도 명확하게 설정될 수 있는 것이다.
현재의 인터넷은 라우팅과 어드레싱에 대한 심각한 확장성 문제를 가지고 있다. 이러한 확장성의 가장 큰 원인은 멀티호밍, 트래픽 엔지니어링, 집적되지 못하는 주소 할당 등이며, 이로 인하여 백본 지역의 라우팅 테이블 크기가 기하급수적으로 증가하는 현상을 보이고 있다. 또한 현재의 IP 주소는 호스트의 식별자와 위치자의 의미를 함께 사용하기 때문에 호스트의 이동성 및 멀티호밍을 지원하는 데 한계점이 있다. 이러한 현재 인터넷의 문제점 해결 방안으로 식별자와 위치자 분리 구조가 연구되고 있다. 본고에서는 식별자와 위치자 분리 구조에서 필수적으로 요구되는 식별자와 위치자 간의 매핑 시스템에 관한 연구들을 소개하고 각각의 장단점을 분석한다. 본고에서는 현재 인터넷 기반의 대표적 식별자와 위치자 분리 구조 중 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 잘 알려진 LISP(Locator Identifier Separation Protocol), HIP(Host Identity Protocol), ILNP(Identifier Locator Network Protocol)에서 제안하는 매핑 시스템들과 미래인터넷 기반의 대표적 식별자와 위치자 분리 구조 중 미국의 MobilityFirst와 한국의 MOFI(Mobile-Oriented Future Internet)에서 제안하는 매핑 시스템들을 중점적으로 소개한다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.30A
no.11
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pp.132-139
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1993
This paper presents a new performance-driven multi-levelizer which transforms a two-level description into a boolean network of the multilevel structure satisfied with user's costraints, such as chip area, the number of wires and literals, maximum delay, function level, fanin, fanout, etc.. The performance of circuits is estimated by reference to the informations in cell library through the cell mapping phase, and multi-levelization of circuits is constructed by the decomposition using the kernel and factoring concepts. Here, the saving cost of a common subexpression is defined to the sum of area and delay saved, when it is substituted. The experiments with MCNC benchmarks show the efficiency of the proposed method.
In Digital Computing Environment, volatile information such as register, cache memory, and network information are hard to make certain of a real-time collection because such volatile information are easily modified or disappeared. Thus, a collection of volatile information is one of important step for computer forensics system on ubiquitous computing. In this paper, we propose a volatile information collection module, which collects variable volatile information of server system based on memory mapping in real-time.
GIS has been developed very rapidly during last few decades and the performance of GIS in terms of information processing such as automated mapping and facility management has been tremendous. However, its analytical capability is still very limited and it is often critisized due to lack of reality. The objective of this research is that first, linking housevalue models to GIS, second, reflecting the complexity of real world into the housevalue model using GIS in terms of incorpor¬rating polycentric urban structure and calculating distance through street network, and third, comparing the results of housevalue model at census tract to that of block group level.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.29B
no.1
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pp.94-101
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1992
The multilayer perceptron, trained by the error back-propagation learning rule, has been known as a mapping network which can represent arbitrary functions. However depending on the complexity of a function and the initial weights of the multilayer perceptron, the error back-propagation learning may fall into a local minimum or a flat area which may require a long learning time or lead to unsuccessful learning. To solve such difficulties in training the multilayer perceptron by standard error back-propagation learning rule, the paper proposes a learning method which progressively enlarges the learning domain from a small area to the entire region. The proposed method is devised from the investigation on the roles of hidden nodes and connection weights in the multilayer perceptron which approximates a function of one variable. The validity of the proposed method was illustrated through simulations for a function of one variable and a function of two variable with many extremal points.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.34C
no.1
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pp.42-50
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1997
Vector quantization has shown to be useful for compressing data related with a wide rnage of applications such as image processing, speech processing, and weather satellite. Neural networks of images this paper propses a efficient neural network learning algorithm, called learning count control algorithm based on the frquency sensitive learning algorithm. This algorithm can train a results more codewords can be assigned to the sensitive region of the human visual system and the quality of the reconstructed imate can be improved. We use a human visual systrem model that is a cascade of a nonlinear intensity mapping function and a modulation transfer function with a bandpass characteristic.
For an efficient management and analysis of geological/geotechnical data obtained during site investigations or tunnel construction, Tunnel Information System(TIS) was developed in this study. TIS is running in CIS(Geographical Information System) which has a spatial data. TIS consists of two parts, the Tunnel Face Mapping System(FaceMap), to record a geological features by observations and measurements at the surface of the excavation, the Borehole Data Management System(BDMS), to store the different types of rock data related to boreholes. Using the database of collapsed tunnels, 20 in Korea and 84 in Europe and with an artificial neural network, an expert system was developed for inferring the tunnel collapse pattern and its volume. And by applying Geo-predict, the system developed, in tunnels under construction, observed data from the $\bigcirc$$\bigcirc$tunnl site was compared and analyzed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.3B
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pp.456-463
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2000
Bidirectional cable TV networks using HFC(Hybrid Fiber Coaxial) networks need MAC (Medium access control) protocols to have efficient access in upstream channels. In this paper, we have studied and evaluated several contention resolution algorithms and mapping of higher layer traffic described in IEEE 802.14 and MCNS (Multimedial Cable Network System) MAC protocols with respect to IP, ABR and CBR traffic types. IEEE 802.14 MAC protocol demonstrates better performance for transmitting ATM cells while the MCNS MAC protocols for the IP traffic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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