Owing to the development in information and communications technologies have improved the technology for high-speed transmission of massive data, which has changed closed-circuit television (CCTV) video transmission technology. In particular, digitization of the CCTV video format and streaming technology has made it possible to minimize transmission loss and integrate video transmission and camera control(pan/tilt). It has also become possible to provide additional services like remote emergency warning broadcasting with just Internet Protocol (IP). However, because of the structural problems of IP, these changes have also brought about the threat of hacking of CCTV monitoring systems. In this study, we propose a methode to optimize network management by examining cases of enhancement of operational efficiency and security by improving the structure of CCTV monitoring network.
This research is about SDM (Structural Dynamics Modification) technique using embosses. SDM using embosses do not need to add additional mass element ana model of embosses and resulting huge calculation for getting analytical solution of an embossed structure. The object of this research is to suggest a method to guide placing embossment in a structure to raise its natural frequencies. Two methods to optimize model with embossing are suggested, indepuldently. The former is response surface analysis by neural network. And the latter is an indirect method using modal dynamic strain energy.
A new sort of learning algorithm named whole learning algorithm is proposed to simulate the nonlinear and dynamic behavior of RC members for the estimation of structural integrity. A mathematical technique to solve the multi-objective optimization problem is applied for the learning of the feedforward neural network, which is formulated so as to minimize the Euclidean norm of the error vector defined as the difference between the outputs and the target values for all the learning data sets. The change of the outputs is approximated in the first-order with respect to the amount of weight modification of the network. The governing equation for weight modification to make the error vector null is constituted with the consideration of the approximated outputs for all the learning data sets. The solution is neatly determined by means of the Moore-Penrose generalized inverse after summarization of the governing equation into the linear simultaneous equations with a rectangular matrix of coefficients. The learning efficiency of the proposed algorithm from the viewpoint of computational cost is verified in three types of problems to learn the truth table for exclusive or, the stress-strain relationship described by the Ramberg-Osgood model and the nonlinear and dynamic behavior of RC members observed under an earthquake.
Ion implantation has been shown to significantly alter the surface properties of polymers. Polycarbonate(PC) and Polyimide(PI) were irradiated with 50keV $N^+$, $Xe^+$ ions to the fluences of $1{\times}10^{16}{\sim}3{\times}10^{17}\;cm^2$. The ion beam-induced modification of the electrical conductivity and the related structural features have been studied for polymers. The beam-induced chemical and structural modifications have been investigated by using X-ray Phooelectron Spectroscopy(XPS) and Fourier Transform-Infrared Spectroscopy(FT-IR), while the modification of the electrical properties was followed by performing a complete set of sheet resistance measurements. Samples irradiated at higher fluence showed a good conductivity, with a saturation value of $10^7{\Omega}/sq$. The XPS data demonstrate that the modification of the electrical properties is due to the progressive formation with increasing ion fluence of a dense amorphous carbon network, while PF-IR data reveal that material degradations through bond breaking are the main effects.
In this paper, We studied an antenna for the wireless home network service. From the structural modification of patch and ground plane, we made a reverse heart shape radiated pattern of antenna which is suited to wireless home network service. As a result, bandwidth between maximum gains is 110 degree, and the difference of downward direction gain from maximum gain have become -3.6dB. Installing the antenna on the ceiling, horizontal plane of the inner home will be formed the uniform electromagnetic environment. Accordingly, stable reception level acquisition and outdoor radiated suppression could be possible.
지난몇 년간 소셜 네트워크(Social network) 서비스는 급속도로 성장해 왔으며 향후 수년간이러한 추세는 지속될 전망이다. 이에 따라 해당기업, 공공기관에서는 다량의 소셜 네트워크 데이터를 보유하게되었으며, 이 데이터를 배포하여 각종 연구 기관에서 인구통계, 통계분석 등의 연구 목적에 사용할 수 있다. 그러나 배포되는 소셜 네트워크 데이터는 외부정보와 결합되어 개인프라이버시 노출의 문제를 초래할 수 있다. 소셜 네트워크 데이터 소유자는 데이터를 배포하기 전 개인을 식별할 수 있는 명시적 정보를 삭제하거나 암호화해야 함은 물론 외부정보와 결합되어 개인프라이버시 노출의 문제를 발생시킬 가능성이 있는 데이터 또한 수정해야 한다. 데이터 수정 과정에서 수정되는 데이터의 양이 적을수록 데이터의 유용성은 높아진다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 프라이버시 보호 기법과 관련된 기존 연구가 고려하지 않은 내용정보 고려 및 구조정보 왜곡을 보완하는 새로운 기법을 제안한다. 또한 다양한 실험 결과를 통해 소셜 네트워크의 여러 환경에서 제안 기법의 확장성 및 타당성을 알아본다.
Many studies have been carried out to investigate the important factors in calculating the realistic entropy amount of water distribution networks, but none of them have considered both mechanical and hydraulic characteristics of the networks. Also, the entropy difference in various networks has not been calculated exactly. Therefore, this study suggested a modified entropy function to calculate the informational entropy of water distribution networks so that the order of demand nodes and entropy difference among various networks could be calculated by taking into account both mechanical and hydraulic characteristics of the network. This modification was performed through defining a coefficient in the entropy function as the amount of outflow at each node to all dissipated power in the network. Hence, a more realistic method for calculating entropy was presented by considering both mechanical and hydraulic characteristics of network while keeping simplicity. The efficiency of the suggested method was evaluated by calculating the entropy of some sample water networks using the modified function.
Identifying fine cracks in steel bridge facilities is a challenging task of structural health monitoring (SHM). This study proposed an end-to-end crack image segmentation framework based on a one-step Convolutional Neural Network (CNN) for pixel-level object recognition with high accuracy. To particularly address the challenges arising from small object detection in complex background, efforts were made in loss function selection aiming at sample imbalance and module modification in order to improve the generalization ability on complicated images. Specifically, loss functions were compared among alternatives including the Binary Cross Entropy (BCE), Focal, Tversky and Dice loss, with the last three specialized for biased sample distribution. Structural modifications with dilated convolution, Spatial Pyramid Pooling (SPP) and Feature Pyramid Network (FPN) were also performed to form a new backbone termed CrackDet. Models of various loss functions and feature extraction modules were trained on crack images and tested on full-scale images collected on steel box girders. The CNN model incorporated the classic U-Net as its backbone, and Dice loss as its loss function achieved the highest mean Intersection-over-Union (mIoU) of 0.7571 on full-scale pictures. In contrast, the best performance on cropped crack images was achieved by integrating CrackDet with Dice loss at a mIoU of 0.7670.
A computer simulation method for textile designs was developed using a generic-purpose graphics program, LUMENA and its results were applied for costume design simulation. Its design performance was comparable with those using specialized design package programs which are in general very expensive. Three areas of textile design, print pattern design, weaving design, and knitting design, were covered. In the print pattern design simulation, a gird network library was constructed by using basic methods of repeat, and a pattern library by scanning existing print patterns. Through the modification and synthesis of library patterns, many new print patterns could be obtained. In the weaving design simulation, a thread library and a draw-down library were constructed. Using them, simulations of woven textile structures were carried out. In the knitting design simulation, a stitch library and a detail library were made from various types of knit stitch and detail drawings of knit costume, respectively. They were used to make structural knitting patterns and jacquard knitting designs. Using those simulated textile designs, costume design simulation was carried out.
한국윤활학회 2002년도 proceedings of the second asia international conference on tribology
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pp.165-166
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2002
Hydrogen free diamond like carbon (DLC) films were prepared on steel substrates by using a single ion beam in a configuration that allowed sputtering of a graphite target and at the same time allowed to impact the substrate at a grazing angle. The DLC films so prepared have improved properties with increased disorder and with modest hardness that is slightly higher than previously reported values. We have studied the effects of $N_2^+$ ions implantation on such films. It is found that the implantations of nitrogen ions into DLC films lead to chemical modifications that allowed N atoms to be incorporated into the carbon network to produce a nitrogenated DLC. Nano-indentation experiments indicated that the nitrogenated films have consistently higher hardnesses ranging from 30 to 45GPa, which represents a considerable increase in surface hardness, compared with non-nitrogenated precursor films. The investigations by XPS and Raman spectroscopy suggests that the $N_2^+$ implanted DLCs had undergone both chemical and structural modifications through the incorporation of N atoms and the increased ratio of $sp^3/sp^2$ type bonding. The observed high hardness was therefore attributable to these structural and chemical modifications. This result has implication for the preparation of super hard wear resistant films required for tribological functions in devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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