In this study, the computation of optimum operating conditions for catalytic oxidation of sulfur dioxide to sulfur trioxide in CONVERTER which determines the yield ultimately in sulfuric acid plant is performed on an IBM/XT computer. The process simulator of rigorous converter model including mass & energy balance equations and supporting equations is linked to optimizer, which produces the desired results successfully.
현재 컴퓨터 그래픽 분야에서 활동하는 전문 디자이너들은 WYSIWYG(What You See Is What You Get)을 지향하는 다양한 소프트웨어를 사용하고 있다. 그러나 이러한 소프트웨어들의 대부분은 디스플레이의 ${\gamma}$를 고려하여 색을 보정하도록 되어 있으므로, 시스템의 옵셋이 0이고 증폭률이 1이 되어 색 특성이 오로지 ${\gamma}$에 의존하는 최적상태로 조절된 디스플레이에 대해서만 정확한 보정이 이루어질 수 있다. (중략)
Buckling behavior of stiffened laminated composite cylindrical panel was studied using linear and nonlinear deformation theory. Various buckling load factors are obtained for stiffened laminated composite cylindrical panels with rectangular type longitudinal stiffeners and various longitudinal length to radius ratio, which made from Carbon/Epoxy USN150 prepreg and are simply-supported on four edges under uniaxial compression. Buckling behavior design analyses are carried out by the nonlinear search optimizer, ADS.
This paper presents a variable speed wind generation system where fuzzy logic controllers is used as efficiency optimizer. The fuzzy logic controller increments the machine flux by on-line search to improve the generator efficiency in case of light load. The speed of the induction generator is controlled according to the variation of the wind speed in order to produce the maximum output power The generator reference speed is adjusted according to the optimum tip-speed ratio. The complete control system has been developed by simulation study.
Training a very large deep neural network can be painfully slow and prone to overfitting. Many researches have done for overcoming the problem. In this paper, a combination of early stopping and ADAM based deep neural network was presented. This form of deep network is useful for handling the big data because it automatically stop the training before overfitting occurs. Also generalization ability is better than pure deep neural network model.
This paper covers algorithms to determine a machine assignment strategy to locations on a single straight track by minimizing the total backtrack distance. Three different algorithms ar presented: an efficient heuristic procedure, the branch-and-bound algorithm, and the nerual network approach. Simulation results show that the proposed algorithms have potential power to design an on-line optimizer.
히스토그램을 이용한 질의 술어의 선택도 추정은 상용 데이터베이스 시스템의 비용 기반 최적화기에서 가장 널리 사용되는 방법이다. 공간 데이터베이스 관리 시스템의 경우 객체간의 위상 관계를 이용한 술어가 주어지며, 질의 최적화를 위해서는 공간 위상 술어의 선택도 추정이 필수적이다. 이를 이해 본 논문에서는 기존의 다차원 히스토그램 기법에 차원 변환 기법을 적용한 공간 위상 술어 추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 차원 변환 공간상의 점으로 대응된 공간 객체로부터 두가지 분할 전략을 이용하여 공간 히스토그램을 생성한 수 변환 공간이 가지는 위상 관계를 이용하여 공간 위상 술어의 선택도를 추정한다. 제안된 기법은 공간 질의 최적화기에서 비교적 작은 메모리와 부가적인 입출력 없이 공간 위상 술어의 선택도를 추정할 수 있다.
이 연구에서는 풍력 터빈 블레이드의 형상 최적화를 위한 직접탐색 기반의 최적화 기법을 적용하고, 최적화 기법간의 성능을 비교하여 효과적인 방법을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 수평축 풍력 터빈의 최적설계 코드인 HARP_Opt(Horizontal Axis Rotor Performance Optimizer)을 기반으로 연간 발전량 평가 방법을 수정하고, HARP_Opt에서 적용하고 있는 기존의 유전자 알고리즘과 함께 패턴 서치 방법을 추가 적용하였다. 이를 1MW급 풍력 발전 터빈 블레이드의 단면 형상 최적 설계 문제에 적용하였으며, 기존의 유전자 알고리즘 및 마이크로 유전자 알고리즘, 그리고 패턴 서치 방법의 성능을 비교한 결과, 연간 발전량과 해의 일관성 면에 있어서는 패턴 서치 방법이 상대적으로 우수하였으며, 계산시간 측면에서는 마이크로 유전자 알고리즘이 상대적으로 우수한 것으로 분석되었다.
금융기관 및 통신사 등 대량의 데이터를 다루는 회사에서 테스트환경은 구축 비용문제로 인한 스토리지 용량의 한계 및 중요정보 컬럼의 변환 등으로 운영환경과 항상 동일한 것은 아니다. 따라서, 이러한 테스트환경과 운영환경이 동일하지 않아 발생하는 SQL 성능저하는 예상치 못한 거래장애로까지 연결되어 기업의 금전적 손실 및 고객민원, 신뢰도 하락을 발생시키는 중요 원인이 되고 있다. 그동안 SQL과 관련한 성능연구는 DBMS Optimizer와 관련한 튜닝연구 중심으로 이루어져, 이러한 문제에 대해서는 다루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 테스트환경과 운영환경의 차이로 발생하는 SQL의 성능저하에 따른 온라인 거래장애 방지를 위해 개선된 SQL 성능 기반의 IT 응용프로그램 변경관리 프로세스를 제시하여 그 효과성을 검증한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.235-247
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2021
Today, the cloud computing has become a major demand of many organizations. The major reason behind this expansion is due to its cloud's sharing infrastructure with higher computing efficiency, lower cost and higher fle3xibility. But, still the security is being a hurdle that blocks the success of the cloud computing platform. Therefore, a novel Multi-tenant Decentralized Information Flow Control (MT-DIFC) model is introduced in this research work. The proposed system will encapsulate four types of entities: (1) The central authority (CA), (2) The encryption proxy (EP), (3) Cloud server CS and (4) Multi-tenant Cloud virtual machines. Our contribution resides within the encryption proxy (EP). Initially, the trust level of all the users within each of the cloud is computed using the proposed two-stage trust computational model, wherein the user is categorized bas primary and secondary users. The primary and secondary users vary based on the application and data owner's preference. Based on the computed trust level, the access privilege is provided to the cloud users. In EP, the cipher text information flow security strategy is implemented using the blowfish encryption model. For the data encryption as well as decryption, the key generation is the crucial as well as the challenging part. In this research work, a new optimal key generation is carried out within the blowfish encryption Algorithm. In the blowfish encryption Algorithm, both the data encryption as well as decryption is accomplishment using the newly proposed optimal key. The proposed optimal key has been selected using a new Self Improved Cat and Mouse Based Optimizer (SI-CMBO), which has been an advanced version of the standard Cat and Mouse Based Optimizer. The proposed model is validated in terms of encryption time, decryption time, KPA attacks as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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