IMU(Inertial Measurement Unit) 센서의 가속도와 각속도를 이용하여 거리측정을 하고 측정값을 이용하여 사용자가 원하는 실내공간에 적용하여 사용자 혹은 디바이스가 실내공간을 인식하는 교육용 장비를 소개한다. 본 교육장비를 이용해서 다양한 위치 인식 및 추적 알고리즘을 학습할 수 있고 창의적 공학설계 작품을 구현할 수 있다. IMU 센서의 데이터 값을 $I^2C$(Inter-Integrated Circuit)을 통해 MCU(microcontroller unit)에 전송하고 필터와 연산방식을 통해 데이터 값을 처리 후 실내 위치 인식 알고리즘을 통해 위치인식을 한다. 그리고 무선통신을 이용하여 처리된 값을 송수신하여 사용자가 인식하도록 설계한다. 본 교육 장비를 이용하여 "IMU센서를 이용하여 이동거리를 산출과 데이터 값을 이용한 가상공간 구현 및 인식"의 사례를 소개하고 그 설계를 기반하여 다양한 창의적 공학설계 적용에 대해서 논한다.
본 논문에서는 확장체 $F{_p}{^{k}}$(k 홀수) 에서 효율적으로 제곱근을 구하는 방법을 제안한다. 제곱근을 구하는 알고리즘은 표수 p의 조건에 따라서 여러 가지 방법들이 제안되었다. 특히, 알고리즘을 구성하는 중심 되는 연산 중의 하나가 지수승연산이다. 본 연구에서는 기존의 제곱근을 구하는 알고리즘에 사용되는 지수승의 지수들이 표수 p을 활용한 p-진법으로 표현할 경우, 특별한 형태의 주기성을 가지는 표현으로 나타내어짐을 증명하고, 이것을 활용해 기존의 알고리즘들을 효율적으로 계선하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 표수 p의 조건에 의존하지 않고, 지수승 기반의 기존의 모든 제곱근 알고리즘에 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 지금까지 알려진 바로는, 본 논문이 처음으로 Tonelli-Shanks 알고리즘을 효율적으로 개선하였으며, $p{\equiv}1$ (mod 16) 인 경우 60% 이상의 효율성 증대가 있었다. 다른 제곱근 알고리즘에 적용한 결과들도 비교표들을 이용해 언급되어 있으며, 기존의 방법들에 비해 상당히 효율적임을 나타내고 있다.
본 논문에서는 자유도 기반 축소법과 부구조 기법을 적용한 반복 구조물의 효율적인 해석 기법을 소개한다. 기본 구조 반복된다는 특이성을 이용해 계산 방식을 개선하였다. 기본 구조를 하나의 부구조로 가정하고 IRS 기법을 통해 행렬을 축소하였고 부구조들의 결합 위치에 따라 축소된 행렬을 배치하여 계산하였다. 이 과정에서 행렬의 크기가 크게 줄어들어 계산 시간이 감소하고 그와 동시에 해석에 필요한 메모리의 용량이 줄어든다. 행렬 축소에 Guyan 축소법이 아닌 IRS기법을 사용하였기 때문에 추가적인 반복 계산 작업없이도 정확도가 유지된다. 개선된 방식은 수치 예제인 십자가 모양의 기본 구조를 통해 검증되었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권1호
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pp.22-30
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2022
The reinforcement learning algorithm has proven its potential in solving sequential decision-making problems under uncertainties, such as finding paths to route data packets in wireless sensor networks. With reinforcement learning, the computation of the optimum path requires careful definition of the so-called reward function, which is defined as a linear function that aggregates multiple objective functions into a single objective to compute a numerical value (reward) to be maximized. In a typical defined linear reward function, the multiple objectives to be optimized are integrated in the form of a weighted sum with fixed weighting factors for all learning agents. This study proposes a reinforcement learning -based routing protocol for wireless sensor network, where different learning agents prioritize different objective goals by assigning weighting factors to the aggregated objectives of the reward function. We assign appropriate weighting factors to the objectives in the reward function of a sensor node according to its hop-count distance to the sink node. We expect this approach to enhance the effectiveness of multi-objective reinforcement learning for wireless sensor networks with a balanced trade-off among competing parameters. Furthermore, we propose SDN (Software Defined Networks) architecture with multiple controllers for constant network monitoring to allow learning agents to adapt according to the dynamics of the network conditions. Simulation results show that our proposed scheme enhances the performance of wireless sensor network under varied conditions, such as the node density and traffic intensity, with a good trade-off among competing performance metrics.
이·착륙하는 항공기에서 발생하는 후류의 거동에 대한 연구는 근접 후행 항공기의 비행안정성과 공항의 경제성 등과 관련하여 매우 중요하다. 특히 이착륙 비행단계에서 발생한 와들의 거동 연구는 지면효과가 반드시 고려해야 한다. 본 연구에서는 기존의 2차원 스펙트럴법에 와도경계조건 및 이미지법을 적용하여, 지면효과가 고려될 수 있는 수치해법을 도출하였다. 개선된 수치기법을 사용하여 얻은 결과를 참고문헌의 수치해석 결과 및 실험결과와 비교하여 타당성을 검증하였다. 특히, 본 연구의 수치해석방법으로 지면근처에서 발생하는 이차와(secondary vortex)의 생성과 박리, 그리고 거동을 예측할 수 있음을 보였다. 향후 본 연구방법을 확장하여 Stratification, Wind Shear 등 다양한 기상조건이 와의 거동에 미치는 영향을 연구할 계획이다.
활주 선형의 선박은 직선으로 운항하거나 선회할 때, 그 속도에 따라 위치와 트림이 변화하며, 선체에 큰 저항이 발생한다. 본 논문에서는 탄소복합소재를 선체에 적용하여 선체무게와 내구성이 향상된 레저보트의 전산유체역학을 통해 선형에 대한 저항을 추정하였다. 18ft급 레저보트의 선수부와 선미부의 저항 성능을 확인하고 선형 전체의 유동장을 추정하였으며, 수치해석을 통해 각 트림의 저항을 비교하여 선형에 대한 안정성을 확인하였다. 또한, 선체에 걸리는 힘이 크지 않아 설계된 선형이 충분히 견딜 수 있을 것을 확인하였고, 파도의 파장과 배의 길이를 관성력에 대한 중력의 비로 계산하여 롤링이 얼마의 힘으로 발생하는지 확인하여 보트의 안정성을 분석하였다.
Chuan, M.W.;Wong, Y.B.;Hamzah, A.;Alias, N.E.;Sultan, S. Mohamed;Lim, C.S.;Tan, M.L.P.
Advances in nano research
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제12권2호
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pp.213-221
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2022
Silicon carbide (SiC) is a binary carbon-silicon compound. In its two-dimensional form, monolayer SiC is composed of a monolayer carbon and silicon atoms constructed as a honeycomb lattice. SiC has recently been receiving increasing attention from researchers owing to its intriguing electronic properties. In this present work, SiC nanoribbons (SiCNRs) are modelled and simulated to obtain accurate electronic properties, which can further guide fabrication processes, through bandgap engineering. The primary objective of this work is to obtain the electronic properties of monolayer SiCNRs by applying numerical computation methods using nearest-neighbour tight-binding models. Hamiltonian operator discretization and approximation of plane wave are assumed for the models and simulation by applying the basis function. The computed electronic properties include the band structures and density of states of monolayer SiCNRs of varying width. Furthermore, the properties are compared with those of graphene nanoribbons. The bandgap of ASiCNR as a function of width are also benchmarked with published DFT-GW and DFT-GGA data. Our nearest neighbour tight-binding (NNTB) model predicted data closer to the calculations based on the standard DFT-GGA and underestimated the bandgap values projected from DFT-GW, which takes in account the exchange-correlation energy of many-body effects.
본 논문에서는 산업공학의 전통적인 전공 교과목을 강의할 때 현 시점 산업계 및 학계에서 가장 활용도가 높은 프로그래밍 언어인 파이썬 언어를 분석 도구로 활용하는 것을 제안한다. 사례 연구로서 공학 프로젝트의 경제성을 분석할 수 있는 역량을 길러주는 전공 교과목인 경제성공학을 채택하였으며, 파이썬에서 다양한 재무함수를 구현한 라이브러리인 numpy-financial를 포함하여 간단한 연산 및 수치 해석을 위한 numpy와 scipy, 시각화를 위한 matplotlib 라이브러리를 주로 활용하였다. 익명의 수강생들을 대상으로 강의의 만족도를 조사한 결과 본 논문에서 제안하는 교육 방식이 교육 만족도와 강의 전달력 측면에서 우수한 성과를 보였고, 경제성공학 뿐 아니라 다른 전통적인 산업공학 과목에 대해서도 전공 학생들의 추가적인 수요가 있음을 확인할 수 있었다.
4차 산업혁명 시대에는 보안 네트워킹 기술이 국방 무기 체계에서 필수적인 역할을 하고 있다. 정보보안을 위해 암호 기술을 사용한다. 암호 기술의 안전성은 케르크호프의 원칙(Kerchoff's principle)에서 강조하듯 암호 기술 알고리즘이 아닌 암호 기술의 안전한 키 관리에 기반한다. 그러나, 전장 환경에서 무기체계의 잦은 이동으로 인해 네트워크 구조가 변하며 전통적인 중앙 집중식 키 관리 방법을 사용하기가 어렵다. 또한 IoBT(Internet of Battlefield Things) 환경에서 사용되는 각 노드의 시스템 자원은 크기, 용량, 성능이 제한되므로 기존의 키 관리 알고리즘보다 계산량과 복잡도가 적은 경량화 키 관리 시스템이 필요하다. 본 논문은 IoBT 환경을 위한 경량화 방식의 새로운 키 위탁 방식을 제안한다. 제안된 기법의 안전성과 성능을 수치 분석과 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
공간 콘볼루션을 이용하여 원통형 구조에서 진동체 사이의 상호 방사 임피던스를 계산하였다. 본 계산 방식은 평면 배열을 공간 콘볼루션에 의해 원통 구조로 변환하고 이에 대한 상호 방사 임피던스를 계산하는 것으로서 정확한 형태의 원통형 배플을 고려하지는 못하지만 계산 시간을 단축할 수 있는 효과가 있다. 본 논문에서 제안하는 공간 콘볼루션 방식에 의한 계산 결과를 기존의 4중 적분 방식에 의한 계산 결과와 비교하여 계산 방식에 대한 오차를 분석하였고, 또한 배열 구조에서 발생하는 오차를 분석하기 위해 평면 배열에서의 결과와 비교하였다. 앞의 두 가지 형태의 비교를 통하여 본 계산 방식에 대한 오차를 확인하였고, 아울러 오차 범위 내에 있는 구간에서는 공간 콘볼루션에 의한 원통 구조라 할 지라도 제한적으로 사용할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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