International journal of advanced smart convergence
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제10권4호
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pp.278-288
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2021
Recently, IoT systems are cloud-based, so that continuous and large amounts of data collected from sensor nodes are processed in the data server through the cloud. However, in the centralized configuration of large-scale cloud computing, computational processing must be performed at a physical location where data collection and processing take place, and the need for edge computers to reduce the network load of the cloud system is gradually expanding. In this paper, a cluster system consisting of 6 inexpensive Raspberry Pi boards was constructed to perform fast data processing. And we propose "Kubernetes cluster system(KCS)" for processing large data collection and analysis by model distribution and data pipeline method. To compare the performance of this study, an ensemble model of deep learning was built, and the accuracy, processing performance, and processing time through the proposed KCS system and model distribution were compared and analyzed. As a result, the ensemble model was excellent in accuracy, but the KCS implemented as a data pipeline proved to be superior in processing speed..
본 연구에서는 실제현장에 활용할 수 있는 가스파이프라인 네트워크의 최적화 모델을 개발하기 위해 먼저 구조 설계에 있어서 네트워크 알고리즘 중 MCST(Minimum Cost Spanning Tree) 알고리즘을 도입하여 전반적인 구조를 결정하고, 기존 방법의 단점을 보완하기 위해 Constrained Derivative 방법을 적용하였다. 또한 모델 개발 시, 압축기$\cdot$밸브등의 갑작스런 운전상태의 변화와 파이프의 파열 둥으로 인한 유동저해 현상을 예측할 수 있는 파이프라인 해석모델과 연계할 수 있도록 고려하여 설계하였다. 각 절점과 간선간의 압력 및 유량, 즉 파이프라인 배관망에서 필요한 수요량을 적절히 공급할 수 있는 파이프라인 망의 직경과 길이를 최소의 비용으로 결정하는 복합형 파이프라인 네트워크 최적설계 모델을 개발하였다 개발된 모델을 전형적인 천연가스 파이프라인 네트워크에 적용하여 최적설계를 수행한 결과, 보다 작은 파이프 직경과 낮은 절점 압력으로도 각 절점에서의 수요량을 공급할 수 있도록 설계할 수 있었으며, 원래의 시스템과 비교하여 약 $40\%$정도의 비용 절감효과를 볼 수 있었다. 또한, 기존의 국내 수도권 배관망에 대해 본 모델을 적용하여 새로운 설계모형을 제안함으로써 초기설계나 향우 추가 확장되는 부분의 배관망에 대해서도 경제성을 고려하여 최소비용의 네트워크 구성을 할 수 있음을 확인하였다.
Since the interior shape of a pressure regulator is complex and the change of fluid resistance at each operation condition is rapid and big, the pressure regulator can become the major factor that causes big loss in pipelines. So the suitable pressure regulator modeling by each operation condition is important to obtain reliable results especially in small scale pipeline network analysis. And in order to prevent the condensation and freezing problems, it is needed to confirm both whether temperature recovery is achieved after passing by the pressure regulator's narrow neck and how much amount of low temperature area that can cause condensate accumulation is distributed by various PCV models at every inlet-outlet pressure ratio. In this research, the numerical model resembling P company pressure regulator that is used widely for high pressure range in commercial, is adopted as the base model of CFD analysis to investigate pressure regulator's flow characteristics at each pressure ratio. Additionally it is also introduced to examine pressure regulator's critical flow characteristics and possibility of condensation or freezing at each pressure ratio. Furthermore, the comparison between the results of CFD analysis and the results of analytic solution obtained by compressible fluid-dynamics theory is attempted to validate the results of CFD modeling in this study and to estimate the accuracy of theoretical approach at each pressure ratio too.
The suitable pressure regulator modeling at each opening ratio and pressure ratio is very important to obtain reliable results, especially in small scale pipeline network analysis such as a pressure regulator system. And it is needed to confirm both whether temperature recovery is achieved after passing by the pressure regulator's narrow neck and how much amount of low temperature area that can cause condensate accumulation is distributed by various PCV models and driving conditions. In this research, the numerical model resembling P company pressure regulator that is used widely for high pressure range in commercial, is adopted as the base model of CFD analysis to investigate pressure regulator's flow characteristics at each pressure ratio and opening ratio. And it is also introduced to examine pressure regulator's critical flow characteristics and possibility of condensation or freezing at each pressure ratio and opening ratio. Additionally, the comparison between the results of CFD analysis and the results of analytic solution obtained by compressible fluid-dynamics theory is attempted to validate the results of CFD modeling in this study and to estimate the accuracy of theoretical approach at each pressure ratio and opening ratio too.
Pipe network analysis is analyze all of it about pressure and volume flow rate through that are pipeline, junction, regulator and valve etc. In this study is compare TVD with MOC method for analysis of unsteady compressible flow in pipelines. Then, we calculated unsteady compressible flow for pipe network that periodic volume flow rate conditions.
An analyzing method for pressure fluctuations in oil hydraulic pipe network was developed in this study. The object pipe network has multi-branch configuration, and the pipelines of it are composed of steel tubes, flexible hoses. Also, accumulators, orifices and lumped oil volume components are attached on it. Transfer matrix method, in other words impedance method, was used for the analysis. The reliability and usefulness of the analyzing method were confirmed by investigation computed results and experimental results got in this study.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3583-3597
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2020
In this paper, a parallel deep learning model using a convolutional neural network and a dilated convolutional neural network is proposed to classify Alzheimer's disease with high accuracy in PET/CT images. The developed model consists of two pipelines, a conventional CNN pipeline, and a dilated convolution pipeline. An input image is sent through both pipelines, and at the end of both pipelines, extracted features are concatenated and used for classifying Alzheimer's disease. Complimentary abilities of both networks provide better overall accuracy than single conventional CNNs in the dataset. Moreover, instead of performing binary classification, the proposed model performs three-class classification being Alzheimer's disease, mild cognitive impairment, and normal control. Using the data received from Dong-a University, the model performs classification detecting Alzheimer's disease with an accuracy of up to 95.51%.
본 논문은 고성능32비트 AES구조를 제시한다. 재배열 구조는 5단 파이프라인을 사용한다. 그 안에 ShiftRows/InvShiftRows 모듈은 4단 파이프라인을 사용하고 MixColumn/InvMixColumn 모듈은 1단 파이프라인을 사용한다. Shift rows와 inverse shift rows 같은 구조를 사용한다. Mix column 과 inverse mix column 도 같은 구조를 사용한다. 그리고 RCON구조를 단순화 하여 사이즈를 줄였다. 제안된 구조는 verilogHDL 을 이용하여 구현 하였다. 이 회로의 처리량은 415Mbits/s 이고 크기는 0.18um CMOS 공정에서 13,764 게이트 이다. 재배열 구조는 무선 네트워크 라우터에서 사용할 수 있다.
This paper presents an algorithm CAPFACT to evaluate the reliability of a capacitated two terminal network such as a communication network, a power distribution network, and a pipeline network. The network is good(working) if and only if it is possible to transmit successfully the required system capacity from one specified terminal to the other. This paper defines new Capacitated series-parallel reduction to be applied to a series-parallel structure of the network. New Capacitated factoring method is applied to a non-series-parallel structure. The method is based on the factoring theorem given by Agrawal and Barlow. According to the existing studies on the reliability evaluation of the network that the capacity is not considered, the factoring method using reduction is efficient. The CAPFACT is more efficient than Aggarwal algorithm which enumerated and combined the paths. The efficiency is proved by the result of testing the number of operations and cpu time on FORTRAN compiler of VAX-11/780 at Hanyang University.
An analyzing method for pressure fluctuation in oil hydraulic pipe network was developed in this study. The object pipe network has multi-branch configuration, and the pipeline of it is composed of steel tubes, flexible hoses. Also, accumulators, orifices and lumped oil volume components are attached on it. Transfer matrix method, in other words impedance method, was used for the analysis. The reliablity and usefulness of the analyzing method was confirmed by comparing and investigating computed results and experimental results got in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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