항공기 발사용 유도무기는 자체점검시험(BIT; built in test) 뿐만 아니라 MIL-STD-1760표준을 준수하여 전원, 이산신호, MUX(multiplexer)통신 등 다양한 시험을 수행해야 시스템 안전성 및 신뢰성이 입증된다. 본 사례 연구 목적은 MIL-STD-1760E 기반 항공기-무장간 연동용 테스트 벤치 구축을 통하여 공대지 유도탄 개발 시 유도탄 전원인가부터 표적정보 입력, 전달정렬, 유도탄 분리 절차에 이르기까지 정의된 TIME LINE에 의거 유도탄 발사 시퀀스 구현 방안을 제시하기 위함이고, 추가적으로 오류삽입기능을 통해 비 활성탄에서 시험할 수 없는 항목까지 검증 범위를 극대화하는 참조 방안이 될 수 있다.
본 논문에서는 영상 에지 검출에 있어서 명암차에 의해 불분명한 경계 부분을 강건하게 하고, 방향성에 덜 민감한 에지 검출 알고리즘인 퍼지 웨이브렛 형태학 신경망을 제안한다. 이는 복잡하고 많은 연산 수행하는 단점을 극복하기 위해 DTCNN 구조에 데이터의 손실없이 강건하게 영상 단순화가 가능한 퍼지 웨이브렛 형태학 연산자를 적용한다. 또한 컬러 영상에서 효과적으로 에지 경계면의 특징 정보를 손실없이 가지고 있는 Y 영상을 YCbCr 공간 컬러 모델을 이용하여 분할 한다. 본 논문은 제안된 알고리즘의 성능검증을 위해 50개의 컬러 영상의 모의 실험을 제공한다.
In the linear system identification using the discrete time constant coefficients, there is a subspace method based on 4SID recently much suggested instead of the parametric method like as the maximum likelihood method. The subspace method is not related with the impulse response and difference equation in its input-output equation, but with the system matrix of the direct state space model from the input-output data. The subspace method is a very useful tool to adopt in the multivariable system identification, but it has a shortage unable to adopt in the closed-loop system identification. In this paper, we are suggested the methods to get rid of the shortage of the subspace method in the closed-loop system identification. The subspace method is used in the estimate of the output prediction values from the estimating of the state space vector. And we have compared the results with the outputs of the recursive least square method in the numerical simulation.
2차로 양방향 교통류의 주요한 특징은 저속차량으로 인한 차량군과 차량추월이다. 따라서 교통류 모의실험을 이용하여 2차로 도로 교통류의 미시적 분석하기 위해서는 차량군의 행태와 더불어 대항차로를 이용한 추월 행태를 동시에 구현하는 차량모형의 개발이 필수적이다. 이에 따라 국내에서는 이산적 시공간을 기반으로 2차로 양방향 교통류 모형이 소개 되었다(윤병조, 2011). 그러나 선행연구는 임계밀도 이하의 안정 교통류 상태에서 차량추월 행태의 설명력이 우수한 반면, 불안정 교통류상태에서 차량추월의 행태를 설명하기에는 단점을 가지고 있었다. 따라서 본 연구에서는 선행연구를 기반으로 불안정 교통류 상태에서 보다 현실적으로 차량추월을 구현하는 모형을 수정/개발하였다. 개발된 모형의 평가를 위하여 모의실험을 수행한 결과, 차량추종모형은 교통류의 미시적 특성중 하나인 가다서다(Stop-and-go) 현상을 설명하면서 거시적 교통류 관계를 효과적으로 구현 하였으며, 추월모형은 대향방향 교통류와 차량추월 확률변수의 조건에 따라 불안정 교통류상태에서도 합리적으로 차량추월을 설명하였다. 따라서 본 논문에서 제시된 차량모형은 보다 더 현실적으로 2차로 도로 교통류의 분석에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 작업 스케쥴러를 가진 통합된 실 시간 동시성제어 수행 과정을 분석하여 특수화된 데이타 흐름 그래프에 기초로한 동시성 제어구조를 제안하였다. 자료들은 토큰들의 이산 흐름에서 한 노드로부터 다른 노드까지의 연결 호 상에 나타내었다. 또 한 E-R모델에서 알려진 네트워크는 데이타 흐름 그래프로 나타내는 고정적인 문제점을 질의어 토큰을 이용하여 그래프상에 나타내게 하였다 그리고 모든 동시성 제어 기법들은 서로 다른 성능을 비교하여 실험으로 측정하였고, DBFG 스케줄링은 분산 환경에서 2PL보다 뛰어난 성능을 갖는다는 것을 비교 분석하였다.
많은 부동산 개발 사업에서 초기 사업부지 확보를 통한 토지매입 후 인허가 지연 및 사업비 부족에 따른 지연이 빈번하게 일어나고 있다. 이렇게 사업기간이 길고 외부요인의 변동성에 따라 사업의 성패가 좌우되는 부동산 개발 사업은 미래의 불확실성을 반영한 전략적인 투자가치 평가가 필요하다. 그러나 일반적으로 사용하는 현금흐름할인법(DCF)은 미래의 불확실성을 반영하지 못하는 한계를 지니고 있다. 이 연구의 목적은 미래의 불확실성을 고려할 수 있는 실물옵션, 더 나아가 다양한 상황을 고려한 다중 실물옵션을 활용한 가치평가 방법을 제시하여 부동산 개발 사업의 의사결정을 하는 의사결정권자가 전략적이고 유연한 결정을 내릴 수 있도록 도움을 주고자 함이다. 부동산 개발 사업 프로젝트 중 오피스 개발 사업을 선택하여 다중 실물옵션 모델을 적용하고 기존의 현금흐름할인법과 단일 실물옵션 모델의 결과값과 비교하였다. 연구 결과 다중 실물옵션의 가치가 현금흐름할인법과 단일 실물옵션의 가치보다 높게 나타났고, 이러한 상황변화에 따른 유연성이 실물옵션 가치평가에서 사업의 가치를 증가시킴을 알 수 있었다. 의사결정권자는 본 연구와 같이 프로젝트의 가치를 다양한 상황에서 고려함으로써 의사결정의 유연성을 보다 높일 수 있을 것이다.
본 논문은 기준 모델 적용-이산 슬라이딩 모드(MRA-DSN) 제어기를 이용한 유도전동기의 속도 제어에 관한 연구이다. 유도전동기의 속도 제어시, 부하 변동에 따라 전체 시스템이 파라미터 변화나 외란에 대해 둔감힌 강인성을 갖도록 하기 이해 이산 슬라이딩 모드(DSM) 알고리즘을 이용하여 마이크로프로세서에 의한 디지털 제어기로 시스템의 동특성을 제어하였다. 또한 슬라이딩 동작시에 발생하는 불연속 제어 입력을 보상하고 제어 대상의 파라미터 변동에 관계없이 기준 모델을 추종하여 제어할 수 있는 기준 모델 적응(MRA) 알고리즘을 부가한 MRA-DSM제어 알고리즘을 제시하였다. 제어 시스템 구성시, 제어 시스템의 성능을 국대화하고 실시간 처리를 위하여 각각의 기능을 갖는 마이크로프로세서들로 병렬 처리 제어기를 구성하였다. 또한 소프트웨어를 이용하여 시스템을 제어함으로써 하드웨어 구성을 단순화시킬 수 있었고, 시스템의 신뢰성을 향상시켰다. 그리고 DSM 제어를 기준으로 할 때, MRA-DSM 제어시 27.2%의 빠른 응답특성을 얻었다.
This paper proposes a lightweight deep learning network for detecting an image splicing forgery. The research on image forgery detection using CNN, a deep learning network, and research on detecting and localizing forgery in pixel units are in progress. Among them, CAT-Net, which learns the discrete cosine transform coefficients of images together with images, was released in 2022. The DCT coefficients presented by CAT-Net are combined with the JPEG artifact learning module and the backbone model as pre-learning, and the weights are fixed. The dataset used for pre-training is not included in the public dataset, and the backbone model has a relatively large number of network parameters, which causes overfitting in a small dataset, hindering generalization performance. In this paper, this learning module is designed to learn the characterization depending on the DCT domain in real-time during network training without pre-training. The DCT RRU-Net proposed in this paper is a network that combines RRU-Net which detects forgery by learning only images and JPEG artifact learning module. It is confirmed that the network parameters are less than those of CAT-Net, the detection performance of forgery is better than that of RRU-Net, and the generalization performance for various datasets improves through the network architecture and training method of DCT RRU-Net.
Ground-based interceptors(GBI) comprise a major element of the strategic defense against hostile targets like Intercontinental Ballistic Missiles(ICBM) and reentry vehicles(RV) dispersed from them. An optimum design of the subsystems is required to increase the performance and reliability of these GBI. Propulsion subsystem design and optimization is the motivation for this effort. This paper describes an effort in which an entire GBI missile system, including a multi-stage solid rocket booster, is considered simultaneously in a Genetic Algorithm(GA) performance optimization process. Single goal, constrained optimization is performed. For specified payload and miss distance, time of flight, the most important component in the optimization process is the booster, for its takeoff weight, time of flight, or a combination of the two. The GBI is assumed to be a multistage missile that uses target location data provided by two ground based RF radar sensors and two low earth orbit(LEO) IR sensors. 3Dimensional model is developed for a multistage target with a boost phase acceleration profile that depends on total mass, propellant mass and the specific impulse in the gravity field. The monostatic radar cross section (RCS) data of a three stage ICBM is used. For preliminary design, GBI is assumed to have a fixed initial position from the target launch point and zero launch delay. GBI carries the Kill Vehicle(KV) to an optimal position in space to allow it to complete the intercept. The objective is to design and optimize the propulsion system for the GBI that will fulfill mission requirements and objectives. The KV weight and volume requirements are specified in the problem definition before the optimization is computed. We have considered only continuous design variables, while considering discrete variables as input. Though the number of stages should also be one of the design variables, however, in this paper it is fixed as three. The elite solution from GA is passed on to(Sequential Quadratic Programming) SQP as near optimal guess. The SQP then performs local convergence to identify the minimum mass of the GBI. The performance of the three staged GBI is validated using a ballistic missile intercept scenario modeled in Matlab/SIMULINK.
The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.187-194
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2011
Optimizing truck dispatching-intervals is imperative in ready mixed concrete (RMC) delivery process. Intervals shorter than optimal may induce queuing of idle trucks at a construction site, resulting in a long delivery cycle time. On the other hand, intervals longer than optimal can trigger work discontinuity due to a lack of available trucks where required. Therefore, the RMC delivery process should be systematically scheduled in order to minimize the occurrence of waiting trucks as well as guarantee work continuity. However, it is challenging to find optimal intervals, particularly in urban areas, due to variations in both traffic conditions and concrete placement rates at the site. Truck dispatching intervals are usually determined based on the concrete plant managers' intuitive judgments, without sufficient and reliable information regarding traffic and site conditions. Accordingly, the RMC delivery process often experiences inefficiency and/or work discontinuity. Automatic data collection (ADC) techniques (e.g., RFID or GPS) can be effective tools to assist plant managers in finding optimal dispatching intervals, thereby enhancing delivery performance. However, quantitative evidence of the extent of performance improvement has rarely been reported to data, and this is a central reason for a general reluctance within the industry to embrace these techniques, despite their potential benefits. To address this issue, this research reports on the development of a discrete event simulation model and its application to a large-scale building project in Abu Dhabi. The simulation results indicate that ADC techniques can reduce the truck idle time at site by 57% and also enhance the pouring continuity in the RMC delivery process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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