• Smart Structures and Systems
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• 제11권3호
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• pp.315-329
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• 2013

The construction of an experimental nonlinear structural model with little cost and unlimited repeatability for vibration control study represents a challenging task, especially for material nonlinearity. This paper reports the design, analysis and vibration control of a nonlinear structural experiment platform with adjustable hinges. In our approach, magnetorheological rotary brakes are substituted for the joints of a frame structure to simulate the nonlinear material behaviors of plastic hinges. For vibration control, a separate magnetorheological damper was employed to provide semi-active damping force to the nonlinear structure. A dynamic neural network was designed as a state observer to enable the feedback based semi-active vibration control. Based on the dynamic neural network observer, an adaptive fuzzy sliding mode based output control was developed for the magnetorheological damper to suppress the vibrations of the structure. The performance of the intelligent control algorithm was studied by subjecting the structure to shake table experiments. Experimental results show that the magnetorheological rotary brake can simulate the nonlinearity of the structural model with good repeatability. Moreover, different nonlinear behaviors can be achieved by controlling the input voltage of magnetorheological rotary damper. Different levels of nonlinearity in the vibration response of the structure can be achieved with the above adaptive fuzzy sliding mode control algorithm using a dynamic neural network observer.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권3호
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• pp.29-38
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• 1998

This ppaer suggests a congestion control scheme for CL(ConnectionLess) overlay network using the feedback loops getween CL werver, between CL servers, and the header translation table of CL server. The CL overlay network for CBDS(Connectionless Broadband Data Service) defined by ITU0T(International Telecommunication Union-Telecommunication) consists of CL servers which route frames and links which connect between CL user and CL server or between CL servers. In this CL overlay network, two kinds of congestions, link congestion and CL server congestion, may occur. We suggest a scheme that can solve the congestion using ABR(Available Bit Rate) feedback control loop, the traffic control mechanism. This scheme is the link-by-link method suing the ABR feedback control loops between CL user and CL server or between CL servers, and the header translation table of CL server. As CL servers are always endpoints of ABR connections, the congestion staturs of the CL server can be informed to the traffic sources using RM(Resource Management) cell of the ABR feedback loops. Also CL server knows the trafffic sources making congestion by inspecting the source address field of CLNAP-PDUs(ConnectionLess Network Access Protocol - Protocol Data Units). Therefore this scheme can be implemeted easily using only both ABR feedback control loop of ATM layer and the congestion state table using the header translation table of CL server because it does not require separate feedback links for congestion control of CL servers.

• 융합보안논문지
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• 제8권2호
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• pp.71-78
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• 2008

이 연구는 인터넷 망과 조직이 자체보안을 위해 별도로 구축한 내부 망을 하나의 망으로 합쳐서 통합 체계를 구축하여 경제적이며 안전하게 인터넷과 내부 응용 서비스를 사용하는 방안을 제시하고자 한다. 기존에 일부에서 사용되고 있는 망 전환 장치는 기계적인 한계가 있으며 인터넷과 내부 망을 위한 별도의 네트워크를 구성해야 하는 문제점 때문에 연동성과 보안의 목표인 인증 및 암호화에 대한 대책이 부족하고 체계 구축 시 많은 비용이 소요되는 단점이 있다. 이에 ATM Forum 역 다중화 기술과 IPSec을 적용하여 네트워크 성능을 향상하고 구축비용을 절감하며 신뢰성 있는 이중 방어 체계의 구축 방안을 제안하고자 한다. 아울러 망 관리 기술을 이용한 Scanning 공격 기술과 SNMP, Spooler Port 등의 취약점을 집중 분석한 후 본 논문에서 제안한 이중 방어 체계 기반의 대응 방안을 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1000-1010
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• 2019

Image semantic segmentation and dehazing are key tasks in the computer vision. In recent years, researches in both tasks have achieved substantial improvements in performance with the development of Convolutional Neural Network (CNN). However, most of the previous works for semantic segmentation assume the images are captured in clear weather and show degraded performance under hazy images with low contrast and faded color. Meanwhile, dehazing aims to recover clear image given observed hazy image, which is an ill-posed problem and can be alleviated with additional information about the image. In this work, we propose a deep multi-task network for simultaneous semantic segmentation and dehazing. The proposed network takes single haze image as input and predicts dense semantic segmentation map and clear image. The visual information getting refined during the dehazing process can help the recognition task of semantic segmentation. On the other hand, semantic features obtained during the semantic segmentation process can provide cues for color priors for objects, which can help dehazing process. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed multi-task approach, showing improved performance compared to the separate networks.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제51권2호
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• pp.424-431
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• 2019

The aim of the present study was to develop model for detonation cell sizes prediction based on a deep artificial neural network of hydrogen, methane and propane mixtures with air and oxygen. The discussion about the currently available algorithms compared existing solutions and resulted in a conclusion that there is a need for a new model, free from uncertainty of the effective activation energy and the reaction length definitions. The model offers a better and more feasible alternative to the existing ones. Resulting predictions were validated against experimental data obtained during the investigation of detonation parameters, as well as with data collected from the literature. Additionally, separate models for individual mixtures were created and compared with the main model. The comparison showed no drawbacks caused by fitting one model to many mixtures. Moreover, it was demonstrated that the model may be easily extended by including more independent variables. As an example, dependency on pressure was examined. The preparation of experimental data for deep neural network training was described in detail to allow reproducing the results obtained and extending the model to different mixtures and initial conditions. The source code of ready to use models is also provided.

• 전자공학회논문지
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• 제53권6호
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• pp.29-36
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• 2016

별도의 RF 소스가 센서 노드에게 에너지를 공급하는 무선 수동형 센서 망은 배터리 없이 영원히 동작할 수 있는 망이다. 그러나 영원한 수명에 대한 기대와 달리 무선 수동형 센서 망은 아직 에너지의 희소성, 에너지 수신과 데이타 전송의 동시불가성, 자원 활용의 비효율성 등 많은 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 패킷 상실에는 관대하지만 패킷의 적시 전달을 요구하는 서비스를 제공하는 무선 수동형 센서 망을 다룬다. 이러한 망에서 여러 센서 노드들이 하나의 싱크 노드에게 패킷들을 전달하도록 현실적 제약을 인식하여 framed and slotted ALOHA에 기초한 경합형 MAC 방식을 고려한다. 이어서 지리적으로 흩어져있는 센서 노드들이 전송한 패킷들이 경로 손실을 겪어 결국 capture 현상이 빚어질 때 MAC 방식이 얻을 수 있는 망전체 throughput을 조사한다. 특히 두 센서 노드만이 망에 있을 때 망 전체 throughput의 정확한 공식을 closed form으로 도출한다. 마지막으로 설계 parameter들을 조절하여 최대의 망 전체 throughput을 취하도록 경합형 MAC 방식을 최적화한다.

• 융합보안논문지
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• 제21권2호
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• pp.3-10
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• 2021

데이터 기반의 과학연구가 추세인 요즘 대용량의 데이터 전송은 연구 생산성에 많은 영향을 미친다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 대용량 과학 빅데이터를 전송하기 위한 별도의 네트워크 구조가 필요하다. ScienceDMZ는 이러한 과학 빅데이터를 전송하기 위해서 고안된 네트워크 구조이다. 이러한 네트워크 구성에서는 사용자 및 자원에 대한 접근제어정책(ACL, access control list) 수립이 필수적이다. 본 논문에서는 실제 ScienceDMZ 네트워크 구조로 구현된 R&E Together 프로젝트와 네트워크 구조를 설명하고, 안전한 데이터 전송 및 서비스 제공을 위해 접근제어정책을 적용할 사용자 및 서비스를 정의한다. 또한 네트워크 관리자가 전체 네트워크 자원 및 사용자에 대해 일괄적으로 접근제어정책을 적용할 수 있는 방법을 제시하며, 이를 통해 접근제어정책 적용에 대한 자동화를 이룰 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.597-604
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• 2019

인공신경망은 뇌의 뉴런들에서 상호 작용과 경험을 통해 학습해 나가는 것을 모사해 만든 알고리즘으로, 데이터의 특성이 반영된 학습을 통하여 정확한 결과를 산출하는데 사용할 수 있는 방법이다. 본 연구에서 기상 역학 모델에서 예측된 풍속 값의 개선을 위하여 심층신경망을 이용한 모델을 제시하였다. 연구에서 제시한 심층신경망을 이용한 풍속 예측 개선 모델은 기상 역학 모델의 예측 값을 재 보정하는 모델을 구축하고 이에 대한 검증과 시험 과정 후 별도의 데이터를 통한 예측의 정확도를 높일 수 있는 것을 확인하였다. 풍속 예측의 개선을 위하여 예측 시간, 온도, 기압, 습도, 대기상태변수, 풍속 등과 같은 일반적 기상 현상 자료의 예측 값을 활용한 심층신경망을 구축하였고, 전체 데이터 중 일부 데이터는 모델의 적정성 확인용 데이터로 구분하여, 모델 구축 및 학습에 사용하지 않고 별도의 정확도를 확인하여 연구에서 제시한 방법의 적합성을 확인하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.349-355
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• 2010

EPCIS(EPC Information Services) system is a core component of EPCglobal Architecture Framework offering information of the freights, the time of awareness and the location of awareness on the EPCglobal Network. The role of EPCIS is to exchange information based on EPC. There are four kinds of event data which are object event data, aggregation event data, quantity event data, and transaction event data. These EPCIS events data are stored and managed in EPCIS repository. This paper leads to separate a in-out data overload of integrated EPCIS event and suggests the method to effectively manage EPCIS repository for exchanging data smoothly. In order to verify a effectiveness, we measure the performance of the system using a simple testing simulation by comparing existing method and suggested method.

• 한국기계가공학회지
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• 제14권2호
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• pp.31-37
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• 2015

Recently, mobile phones have become necessary tools for everyday life. In this study, a device that can serve as a separation between a touch panel and an LCD module in a mobile phone was devised for mass repair processes at a smaill business. We used a wire cutting method to separate the bonding plate area between the modules. The device is composed of DC motors and stepping motors that can deliver a precise cutting motion. The motor control system is connected by individual control modules to a CAN network. The developed device showed excellent performance at high temperature conditions.