• Nuclear Engineering and Technology
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• 제42권6호
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• pp.620-635
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• 2010

In this paper we describe current activities on the project Multi-Scale Modeling and Analysis of convective boiling (MSMA), conducted jointly by the Paul Scherrer Institute (PSI) and the Swiss Nuclear Utilities (Swissnuclear). The long-term aim of the MSMA project is to formulate improved closure laws for Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations for prediction of convective boiling and eventually of the Critical Heat Flux (CHF). As boiling is controlled by the competition of numerous phenomena at various length and time scales, a multi-scale approach is employed to tackle the problem at different scales. In the MSMA project, the scales on which we focus range from the CFD scale (macro-scale), bubble size scale (meso-scale), liquid micro-layer and triple interline scale (micro-scale), and molecular scale (nano-scale). The current focus of the project is on micro- and meso-scales modeling. The numerical framework comprises a highly efficient, parallel DNS solver, the PSI-BOIL code. The code has incorporated an Immersed Boundary Method (IBM) to tackle complex geometries. For simulation of meso-scales (bubbles), we use the Constrained Interpolation Profile method: Conservative Semi-Lagrangian $2^{nd}$ order (CIP-CSL2). The phase change is described either by applying conventional jump conditions at the interface, or by using the Phase Field (PF) approach. In this work, we present selected results for flows in complex geometry using the IBM, selected bubbly flow simulations using the CIP-CSL2 method and results for phase change using the PF approach. In the subsequent stage of the project, the importance of effects of nano-scale processes on the global boiling heat transfer will be evaluated. To validate the models, more experimental information will be needed in the future, so it is expected that the MSMA project will become the seed for a long-term, combined theoretical and experimental program.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.155-161
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• 2021

최근, 실시간으로 카메라를 통해 동작을 인식하는 기술의 연구가 많이 진행되고 있다. 기존의 연구들에서는 사람의 관절로부터 특징을 추출하는 개수가 적기 때문에 동작 분류의 정확도가 낮은 한계점들이 있다. 본 논문에서는 이러한 한계점들을 해결하기 위해 움직일 때 변하는 관절의 각도를 특징 추출하여 계산하는 알고리즘과 이미지 분류 시에 정확도가 높은 CBAM(Convolutional Block Attention Module)을 사용한 분류모델을 제안한다. AI Hub에서 제공하는 피트니스 자세 이미지로부터 5가지 운동 동작 이미지를 인용하여 분류 모델에 적용한다. 구글에서 제공하는 그래프 기반 프레임워크인 MediaPipe 기법을 사용하여, 이미지로부터 운동 동작 분류에 중요한 8가지 관절 각도 정보를 추가적으로 추출한다. 추출한 특징들을 모델의 입력으로 설정하여, 분류 모델을 학습시킨다. 시뮬레이션 결과로부터 제안한 모델은 높은 정확도로 운동 동작을 구분하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.216-223
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• 2019

생산 공정에서 발생되는 공정 이상을 적시에 감지하는 것은 생산 공정의 안전하고 일관된 조업 및 운영에 필수적인 요소 중 하나로서 반드시 필요하다. 예측되지 못하거나 적절하게 감지되지 못한 공정 이상은 전체 생산 공정과 공정에서 생산되는 최종 제품의 품질에 심각한 영향을 줄 수 있기 때문이다. 또한 이러한 상황은 공정 기능 불량과 고장으로 이어지게 된다. 이러한 공정 이상을 신뢰성 있게 적시에 검출하기 위해 본 연구에서는 새로운 단일 클래스 분류에 기반한 공정 이상 감지 기법을 제안한다. 본 연구의 제안된 방법은 잡음 필터링, 특징 선택, 비선형 표현 및 특이치 검출의 네단계로 구성된다. 본 연구에서는 시뮬레이션 공정의 측정치를 활용하여 제안된 방법의 성능을 평가하였다. 그 결과 제안된 공정 이상 탐지 기법이 신뢰할 수 있는 모니터링 결과를 산출하였으며 기존 비교 대상 방법들보다 평균 25.4% 향상된 성능을 보여 주었다. 또한 적합한 특징 선택을 통하여 보다 향상된 이상 감지 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.165-171
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• 2019

컴퓨터 구조의 연구 결과, 특정 영역의 하드웨어를 개발하는 과정에서 가격 대 에너지 성능의 획기적인 개선이 이뤄진다고 알려져 있다. 본 논문은 인공신경망(NN)의 추론을 가속화시킬 수 있는 텐서 처리부(TPU) ASIC에 대한 분석을 수행하였다. 텐서 처리부의 핵심장치는 고속의 연산이 가능한 MAC 행렬곱셈기와 소프트웨어로 관리되는 온칩 메모리이다. 텐서 처리부의 실행모델은 기존의 CPU와 GPU의 실행모델보다 인공신경망의 반응시간 요구사항을 제대로 충족시킬 수 있으며, 수많은 MAC과 큰 메모리를 장착함에도 불구하고 면적이 작고 전력 소비가 낮다. 텐서플로우 벤치마크 프레임워크에 대하여 텐서 처리부를 활용함으로써, CPU 또는 GPU보다 높은 성능과 전력 효율을 나타낼 수가 있다. 본 논문에서는 텐서 처리부를 분석하고, 파이썬을 이용하여 모델링한 OpenTPU에 대하여 모의실행을 하였으며, 그 핵심장치인 행렬 곱셈부에 대한 합성을 시행하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권2호
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• pp.186-197
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• 2019

연구목적: 본 연구에서는 대변형 효과를 구현할 수 있는 유한요소 해석기법을 기반으로 반복하중에 의한 스테인리스강의 이력거동을 정확하게 평가할 수 있는 비선형 반복소성 손상모델을 개발하였다. 연구방법: 개선된 운동경화 모델과 등방경화 법칙을 연계하여 반복하중 하에서의 재료의 거동을 모사하는데 필요한 반복소성 모델을 개발하였으며, 이를 비선형 손상모델과 결합하였다. 연구결과 및 결론: 제안된 비선형 손상모델을 검증하기 위하여 변형률 제어 단조 및 반복하중 시험을 모사하였으며, 이를 통한 해석결과를 시험결과와 비교하였다. 비교 결과, 본 연구에서 제안한 비선형 손상모델은 스테인리스강의 반복하중 하에서의 이력거동을 정확하게 모사할 수 있음을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1260-1283
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• 2019

Low earth orbit (LEO) satellite broadband network is a crucial part of the space information network. LEO satellite constellation design is a top-level design, which plays a decisive role in the overall performance of the LEO satellite network. However, the existing works on constellation design mainly focus on the coverage criterion and rarely take network performance into the design process. In this article, we develop a unified framework for constellation optimization design in LEO satellite broadband networks. Several design criteria including network performance and coverage capability are combined into the design process. Firstly, the quality of service (QoS) metrics is presented to evaluate the performance of the LEO satellite broadband network. Also, we propose a network stability model for the rapid change of the satellite network topology. Besides, a mathematical model of constellation optimization design is formulated by considering the network cost-efficiency and stability. Then, an optimization algorithm based on non-dominated sorting genetic algorithm-II (NSGA-II) is provided for the problem of constellation design. Finally, the proposed method is further evaluated through numerical simulations. Simulation results validate the proposed method and show that it is an efficient and effective approach for solving the problem of constellation design in LEO satellite broadband networks.

• Earthquakes and Structures
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• 제20권1호
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• pp.71-86
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• 2021

This paper focuses on the development and assessment of the expected damage for the rocking response of rigid anchored blocks, with irregular geometry and non-uniform mass distribution, considering the site conditions and the seismicity of Mexico City. The non-linear behavior of the restrainers is incorporated to evaluate the pure tension and tension-shear failure mechanisms. A probabilistic framework is performed covering a wide range of block sizes, slenderness ratios and eccentricities using physics-based ground motion simulation. In order to incorporate the uncertainties related to the propagation of far-field earthquakes with a significant contribution to the seismic hazard at study sites, it was simulated a set of scenarios using a stochastic summation methods of small-earthquakes records, considered as Empirical Green's Function (EGFs). As Engineering Demand Parameter (EDP), the absolute value of the maximum block rotation normalized by the body slenderness, as a function of the peak ground acceleration (PGA) is adopted. The results show that anchorages are more efficient for blocks with slenderness ratio between two and three, while slenderness above four provide a better stability when they are not restrained. Besides, there is a range of peak intensities where anchored blocks located in soft soils are less vulnerable with respect to those located in firm soils. The procedure used in here allows to take decisions about risk, reliability and resilience assessment of different types of contents, and it is easily adaptable to other seismic environments.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.118-133
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• 2020

최근 통합교통서비스(Mobility-as-a-Service)의 개념을 도입하여 이용자들의 이동성과 접근성을 향상시키고자 하는 연구가 진행되고 있다. 특히 카셰어링, 택시 등 에 대해 수요와 공급에 따라 지역을 구분하여 가격을 책정하는 유동적인 가격 책정 전략을 도입하여 단일 요금제가 가지는 서비스 기피 등의 문제를 해결함과 동시에 기업과 운전자들의 수익성에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것으로 기대되고 있다. 본 연구에서는 승객과 운전자간의 배차거리, 승객의 운행거리, 승객의 목적지에 대한 HDBSCAN 알고리즘을 통해서 정밀하게 인식된 수요 밀집지역, 승객과 운전자가 생각하는 선호가격을 고려하여 승객과 운전자의 입장에서 Matching Matrix를 생성한다. 이를 조합하고 보상에 반영하여, 강화학습이 더욱더 현실적인 유동적인 가격 책정전략을 도출할 수 있는 새로운 방법론을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.120-130
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• 2021

The spinal cord or CSF surgery is a very complex process. It requires continuous pre and post-surgery evaluation to have a better ability to diagnose the disease. To detect automatically the suspected areas of tumors and symptoms of CSF leakage during the development of the tumor inside of the brain. We propose a new method based on using computer software that generates statistical results through data gathered during surgeries and operations. We performed statistical computation and data collection through the Google Source for the UK National Cancer Database. The purpose of this study is to address the above problems related to the accuracy of missing hybrid KNN values and finding the distance of tumor in terms of brain cancer or CSF images. This research aims to create a framework that can classify the damaged area of cancer or tumors using high-dimensional image segmentation and Laplace transformation method. A high-dimensional image segmentation method is implemented by software modelling techniques with measures the width, percentage, and size of cells within the brain, as well as enhance the efficiency of the hybrid KNN algorithm and Laplace transformation make it deal the non-zero values in terms of missing values form with the using of Frobenius Matrix for deal the space into non-zero values. Our proposed algorithm takes the longest values of KNN (K = 1-100), which is successfully demonstrated in a 4-dimensional modulation method that monitors the lighting field that can be used in the field of light emission. Conclusion: This approach dramatically improves the efficiency of hybrid KNN method and the detection of tumor region using 4-D segmentation method. The simulation results verified the performance of the proposed method is improved by 92% sensitivity of 60% specificity and 70.50% accuracy respectively.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.77-88
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• 2021

중국에서의 빅데이터의 발전 과정은 비교적 짧아 10년 정도에 불과하다. 따라서 실제 생활에서의 구체적인 활용도는 높지 않으나, 공급망분야에서는 일부 성과를 보이고 있다. 공급망이 실제로 작동하는 과정에서 발생하는 각종 데이터를 효과적으로 분류·활용할 수 있다면, 공급망 운영 과정에서 발생하는 '채찍효과' 또한 개선될 수 있을 것이다. 본 연구의 목적은 빅데이터를 활용한 공급망 협업 재고 관리 모델과 응용 프레임워크의 개발이다. 본 연구에서는 "채찍효과"가 가장 뚜렷한 소비 업종인 중국의 맥주 업계 공급 체인을 분석하였으며, 시뮬레이션 및 민감도분석을 위해 Vensim을 사용하였다. 본 연구의 모델을 적용한 결과 맥주 업계 공급 체인의 각 참여 주체의 재고변화가 적어지는 의미 있는 결과를 발견하였다. 또한 이러한 연구가 더 큰 데이터를 갖는 공급망 협업 재고관리모델에도 적용될 수 있는 가능성을 제사하고, 공급망 협업 재고관리모델에서 발생할 수 있는 문제점 및 대응방안을 제시하였다.