지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문들에 대한 깊은 이해뿐만 아니라, 대규모 지식 그래프 상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프 상의 각 개체 노드와 이웃 노드 간의 양방향 특징 전파를 허용할뿐만 아니라, 두 이웃 노드 쌍 간의 맥락 정보까지 활용할 수 있는, 표현력이 뛰어난 쌍 선형 그래프 신경망(BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스인 Freebase, 자연어 질문 응답을 위한 벤치마크 데이터 집합들인 WebQuestionsSP와 MetaQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.
유비쿼터스 시대의 핵심 기술인 위치기반기술은 GNSS(Global Navigation Satellite System)를 활용한 기술이다. GNSS는 미국의 GPS, 유럽의 Galileo, 일본의 QZSS, 중국의 Compass, 인도 IRNSS 등을 일컬으며, 국내에서도 다각도의 연구가 계속되고 있다. 이러한 위성항법시스템은 우주 상공에 설치가 되고 나면 위성을 다시 내릴 수 없기 때문에 기능에 대한 수정 및 검증 등의 관리적 측면에서 어려움이 있다. 이에 위성을 올리기 전에 정확하고 구체적인 성능 검증 및 동작 검증 등이 반드시 필요하다. 이를 위해 하드웨어 테스트베드가 구축되기도 하지만 소프트웨어로 성능 및 동작에 대한 시뮬레이션이 수행된다면 비용 및 유연성 부분에서 더 많은 장점을 가질 수 있다. 이런 시뮬레이터들의 가장 핵심은 이론적 위성 신호의 전달과정에 신호가 지상의 수신기에 도달하는 동안 다양한 오류 요소들을 적용해야 하는 것이다. 이에 본 논문에서는 여러 위성군을 대상으로 위성으로부터 지상의 수신기까지 위성 선호가 전파되면서 적용될 수 있는 다양한 오류 요소들을 모델링하여 적용한 결과를 윈도우 기반의 시뮬레이터 설계와 구현 결과로 제시한다.
In this work, Altair Engineering's vibroacoustic modeling approach is used to simulate the acoustic signature of a simplified automobile in a wind tunnel. The modeling approach relies on a two step procedure involving simulation and extraction of acoustic sources using a high fidelity Computational Fluid Dynamics (CFD) simulation followed by propagation of the acoustic energy within the structure and passenger compartment using a structural dynamics solver. The tools necessary to complete this process are contained within Altair's HyperWorks CAE software suite. The CFD simulations are performed using AcuSolve and the structural simulations are performed using OptiStruct. This vibroacoustics simulation methodology relies on calculation of the acoustic sources from the flow solution computed by AcuSolve. The sources are based on Lighthill's analogy and are sampled directly on the acoustic mesh. Once the acoustic sources have been computed, they are transformed into the frequency domain using a Fast Fourier Transform (FFT) with advanced sampling and are subsequently used in the structural acoustics model. Although this approach does require the CFD solver to have knowledge of the acoustic simulation domain a priori, it avoids modeling errors introduced by evaluation of the acoustic source terms using dissimilar meshes and numerical methods. The aforementioned modeling approach is demonstrated on the Hyundai Simplified Model (HSM) geometry in this work. This geometry contains flow features that are representative of the dominant noise sources in a typical automobile design; namely vortex shedding from the passenger compartment A-pillar and bluff body shedding from the side view mirrors. The geometry also contains a thick poroelastic material on the interior that acts to reduce the acoustic noise. This material is modeled using a Biot material formulation during the structural acoustic simulation. Successful prediction of the acoustic noise within the HSM geometry serves to validate the vibroacoustic modeling approach for automotive applications.
본 연구는 2018년 전국도서관통계를 활용하여 공공도서관 방문자수 및 자료실이용자수에 미치는 영향요인을 log-log 중회귀모형으로 분석했다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 과거, '지식과 정보의 저장 및 전파'가 공공도서관의 주된 기능이던 시대에 이용자 유치에 가장 중요했을 것으로 생각되는 장서수나 좌석수 등의 요소를 넘어 현재는 문화 혹은 평생교육 프로그램, 도서관 운영, 이용자활동 등의 차원에서 매우 다양하고 복합적인 요소들이 방문자 및 자료실이용자 유인에 영향을 주고 있다. 이는 이제 도서관은 책이나 자료, 시설 등의 하드웨어적 요소보다는 문화 프로그램, 이용자 교육, 행사, 예산, 회원수, 개관시간, 건물의 스타일과 노후도, 동아리활동 등의 소프트웨어적 요소에 이끌려 찾아가는 종합문화센터가 되고 있다는 것을 뜻한다.
본 연구에서는 우선경보방식으로 경보음이 발생되는 경우 발화층과 직상층 이외의 다른 층으로도 전달되는 경보음에 대하여 건축음향 시뮬레이션을 활용하여 서로 다른 엘리베이터 배치를 갖는 3가지 조건에 대하여 예측하였다. 엘리베이터 샤프트에 흡음재가 설치되어 있지 않은 현재 조건으로 예측한 경우, 경보 발생층에서 멀어질수록 전달되는 경보음 크기는 작아졌지만, 3개층이 떨어진 경우에도 약 54 dB(A)~56 dB(A) 크기로 전달되어 일반적인 공동주택의 배경소음 보다 크게 전달되는 것으로 예측되었다. 이전 연구에서 개선안으로 제시된 엘리베이터 샤프트에 흡음재를 적용한 결과 인접층으로 전달되는 경보음 레벨은 약 12 dB~16 dB 정도 작아질 수 있는 것으로 예측되었다. 이는 공동주택의 배경소음 레벨과 유사하거나 작은 정도로 국가화재안전기준에서 규정한 일제경보방식의 의도대로 경보음이 발생되는 발화층과 직상층 이외의 층으로 전달되는 현상을 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
This paper is implemented a control algorithm in order to be stable and minimized to entire train traffic system at delayed case. Signal ing system is described wi th algebraic equations given for train headway, Discrete-event simulation principles are reviewed and a demonstration block signaling model using the technique is implemented. Train congestion at station entrance for short headway operation is demonstrated and the propagation of delays along a platform of trains from any imposed delay to the leading train is also shown. A rail way signaling system is by nature a distributed operation with event triggered at discrete intervals. Although the train kinematic variables of position, velocity, and acceleration are continually changing, the changes are triggered when the trains pass over section boundaries and arrive at signals and route switches. This paper deals with linear-mode1ing, stability and optimal control for the traffic on such metro line of the model is reconstructed in order to adapt the circuits. This paper propose optimal control laws wi th state feedback ensuring the stability of the modeled system for circuits. Simulation results show the benefit to be expected from an efficient traffic control. The main results are summarized as follows: 1. In this paper we develop a linear model describing the traffic for both loop lines, two state space equations have been analyzed. The first one is adapted to the situation where a complete nominal time schedule is available while second one is adapted when only the nominal time interval between trains is known, in both cases we show the unstability of the traffic when the proceeding train is delayed following properties, - They are easily implemented at law cost on existing lines. - They ensure the exponetial stability of loop system. 2. These control laws have been tested on a traffic simulation software taking into the non-linearites and the physical constraints on a metro line. By means of simulation, the efficiency of the proposed optimal control laws are shown.
We studied an integrated-optic biosensor configuration that operates at a wavelength of 0.63 ㎛ based on the evanescent-wave and two horizontal mode power coupling of Si3N4 rib-optical waveguides formed on a Si/SiO2/Si3N4/SiO2 multilayer thin films. The sensor consists of a single-mode input waveguide, followed by a two-mode section which acts as the sensing region, and a Y-branch output for separating the two output waveguides. The coupling between the two propagating modes in the sensing region produces a periodically repeated optical power exchanges along the propagation. A light power was steered from one output channel to the other due to the change in the cladding layer (bio-material) refractive index, which affected the effective refractive index (phase-shift) of two modes through evanescent-wave. Waveguide analyses based on the rib optical waveguide dimensions were performed using various numerical computational software. Sensitivity values of 12~23 and 65~165 au/RIU, respectively for the width and length of 4 ㎛, and 3841.46 and 26250 ㎛ of the two-mode region corresponding to the refractive index range 1.36~1.43 and 1.398~1.41, respectively, were obtained.
본 논문에서는 탑재운영절차서 실행환경을 위한 Lua 인터프리터 기반의 가상머신 설계와 기능 및 성능분석 결과를 나타낸다. 한국항공우주연구원에서 계획 중인 달 탐사 임무를 온보드상에서 자율적으로 운영하기 위해 탑재운영절차서 실행환경의 개발이 요구되어졌다. 탑재운영절차서는 위성에 탑재되어 지상 간섭없이 자율적으로 임무 수행을 가능케 함으로써 전파 지연과 제한된 데이터 통신용량을 갖는 심우주 임무들에서 이미 적용되고 있다. 가상머신의 실행엔진인 인터프리터는 고급언어로 작성된 원시코드를 한줄씩 번역하고 실행하므로 컴파일러에 의해 생성된 코드가 실행되는 것에 비해서 실행 속도가 현저하게 느리다. 이를 극복하기위해 레지스터 기반의 Lua 인터프리터를 적용하여 탑재운영절차서 실행환경 설계 및 구현하였으며 실험을 통해 여러 요소들에 따른 성능분석을 수행하였다. 성능분석 결과는 탑재운영절차서 스케줄링 방안 뿐 아니라 Lua 인터프리터를 적용하는 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
오류역전파 방법을 이용하는 신경망들은 패턴들의 학습시간이 매우 오래 걸리고 또한 추가학습과 반복학습의 한계를 가지며, 이런 단점을 보완할 수 있는 이진신경망(Binary Neural Network, BNN)이 Aleksander에 의해 제안되었다. 그러나 BNN도 반복학습에 있어서는 단점을 가지고 있으며, 일반화 패턴을 추출하기 어렵다. 본 논문에서는 BNN의 구조를 개선하여 반복학습과 추가학습이 가능할 뿐 아니라, 특징점들까지 추출할 수 있는 다중 판별자를 가지는 삼차원 뉴로 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 BNN을 기반으로 하여 만들어진 이차원 특징을 가지는 Single Layer Network(SLN)에 귀환회로가 추가되어 특징점들을 누적할 수 있는 삼차원 신경망이다. 학습을 통해 누적된 정보는 판별자의 각 신경세포에 임계치를 조정함으로써 일반화 패턴을 추출할 수 있다. 그리고 생성된 일반화 패턴을 인식에 재사용함으로써 반복학습의 효율성을 높였다. 최종 판정 단계에서는 Maximum Response Detector(MRD)를 이용하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 평가하기 위하여 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였으며, 99.3%의 인식률을 얻었다.
파일을 암호화시켜 몸값을 요구하는 악성 소프트웨어인 랜섬웨어는 빠른 전파력과 지능화로 더욱 위협적이 되고 있다. 이에 빠른 탐지 및 위험 분석이 요구되고 있지만, 실시간 분석 및 보고가 미비한 상태이다. 본 논문에서는 실시간 분석이 가능하도록 소셜 빅데이터 마이닝 기술을 활용하여 랜섬웨어 전파 감지 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 트위터 스트림을 실시간 분석하여 랜섬웨어와 관련된 키워드를 가진 트윗을 크롤링한다. 또한 뉴스피드 분석기를 통해 뉴스서버를 크롤링하여 랜섬웨어 관련 키워드를 추출하고, 보안업체의 서버나 탐색 엔진을 통해 뉴스나 통계데이터를 추출한다. 수집된 데이터는 데이터 마이닝 알고리즘으로 랜섬웨어 감염 정도를 분석한다. 2017년 전파가 많이 되었던 워너크라이와 록키 랜섬웨어 감염전파 시 관련 트윗의 수와 구글 트렌드(통계 정보) 정보, 관련 기사를 비교하여 트윗을 이용한 본 시스템의 랜섬웨어 감염 탐지 가능성을 보이고, 엔트로피와 카이-스퀘어 분석을 통해 제안 시스템 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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