KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2648-2668
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2016
Modern mobile devices are equipped with various accelerated processing units to handle computationally intensive applications; therefore, Open Computing Language (OpenCL) has been proposed to fully take advantage of the computational power in heterogeneous systems. This article introduces a parallel software decoder of Low Density Parity Check (LDPC) codes on an embedded heterogeneous platform using an OpenCL framework. The LDPC code is one of the most popular and strongest error correcting codes for mobile communication systems. Each step of LDPC decoding has different parallelization characteristics. In the proposed LDPC decoder, steps suitable for task-level parallelization are executed on the multi-core central processing unit (CPU), and steps suitable for data-level parallelization are processed by the graphics processing unit (GPU). To improve the performance of OpenCL kernels for LDPC decoding operations, explicit thread scheduling, vectorization, and effective data transfer techniques are applied. The proposed LDPC decoder achieves high performance and high power efficiency by using heterogeneous multi-core processors on a unified computing framework.
The IEC standard for onshore or offshore wind turbines requires additional dummy simulations (at least 5 s) for the transient responses due to initial conditions. An increase in the dummy time causes a considerable increase in the computational cost considering multiple design spirals with several thousand design load analysis cases. A time of 30 s is typically used in practical simulations for a wind turbine design with a fixed platform. However, 30 s may be insufficient for floating offshore wind turbines (FOWT) because the platforms have lower natural frequencies, and the transient responses will last much longer. In this paper, an initial condition application algorithm is implemented for WindHydro, and the appropriate dummy simulation time is investigated based on a series of dynamic simulations of a FOWT. As a result, it is found that more than 300 s is required for the platform to have stationary motion after the initial transient responses for the FOWT under the conditions considered.
휴머노이드 로봇은 인간-로봇 상호작용에 가장 효과적인 로봇 플랫폼이지만 20개 이상의 관절로 구성되어 있을 만큼 복잡한 구조여서 전통적인 역기구학적 방법으로 안정되면서도 정교한 자세를 생성하기가 어렵다. 본 논문에서는 고속 연산최적화 기법인 Particle Swarm Optimization 기법을 사용해서 앞쪽 지면에 놓인 물체를 단측지지 상태로 상체를 굽혀서 왼팔이나 오른팔로 집는 고난도의 자세를 생성하고, 이를 상용 휴머노이드 로봇 플랫폼에 적용하여 검증함으로써 제안 된 방법의 적용 가능성을 확인한다.
Accurate estimations of pre-failure deformations and post-failure responses of geostructures require that the simulation tool possesses at least three main ingredients: 1) a constitutive model that is able to describe the macroscopic stress-strain-strength behavior of soils subjected to complex stress/strain paths over a wide range of confining pressures and densities, 2) an embedded length scale that accounts for the intricate physical phenomena that occur at the grain size scale in the soil, and 3) a computational platform that allows the analysis to be carried out beyond the development of an initially "contained" failure zone in the soil. In this paper, a two-scale micropolar plasticity model will be used to incorporate all these ingredients. The model is implemented in a finite element platform that is based on the mechanics of micropolar continua. Appropriate finite elements are developed to couple displacement, micro-rotations, and pore-water pressure in form of $u_n-{\phi}_m$ and $u_n-p_m-{\phi}_m$ (n > m) elements for analysis of dry and saturated soils. Performance of the model is assessed in a biaxial compression test on a slightly heterogeneous specimen of sand. The role of micropolar component of the model on capturing the post-failure response of the soil is demonstrated.
This paper proposes simple and practical methods in order to overcome complex formulation and heavy computational burden of the forward kinematics of 6 앨 3-6 type parallel manipulators. Three ap-proaches for the forward kinematics are presented : one extra sensor a modified structure and novel numerical method. The proposed methods are applied to the forward kinematics of a new 6 앨 parallel manipulator with special geometry that has three internal links three external links and a moving platform of a cone shape. The proposed methods use three tetrahedrons for finding the position and orientation vector of the moving platform. The main advantages of the appraches using tetrahedrons are to abbreviate the formulation to easily find so-lutions of the forward kinematics and to be able to practically control of the manipulator in real time.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제9권2호
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pp.135-148
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2017
Topside areas on an offshore oil and gas platform are highly susceptible to explosion. A blast wall on these areas plays an important role in preventing explosion damage and must withstand the expected explosion loads. The uniformly distributed loading condition, predicted by Explosion Risk Analyses (ERAs), has been applied in most of the previous analysis methods. However, analysis methods related to load conditions are inaccurate because the blast overpressure around the wall tends to be of low-level in the open area and high-level in the enclosed area. The main objectives of this paper are to study the effects of applying different load applications and compare the dynamic responses of the blast wall. To do so, various kinds of blast pressures were measured by Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations on the target area. Nonlinear finite element analyses of the blast wall under two types of identified dynamic loadings were also conducted.
We have developed a high-performance signal-processing and image-rendering heterogeneous computation system for optical coherence tomography (OCT) on mobile processor. In this paper, we reveal it by demonstrating real-time OCT image processing using a Snapdragon 800 mobile processor, with the introduction of a heterogeneous image visualization architecture (HIVA) to accelerate the signal-processing and image-visualization procedures. HIVA has been designed to maximize the computational performances of a mobile processor by using a native language compiler, which targets mobile processor, to directly access mobile-processor computing resources and the open computing language (OpenCL) for heterogeneous computation. The developed mobile image processing platform requires only 25 ms to produce an OCT image from $512{\times}1024$ OCT data. This is 617 times faster than the naïve approach without HIVA, which requires more than 15 s. The developed platform can produce 40 OCT images per second, to facilitate real-time mobile OCT image visualization. We believe this study would facilitate the development of portable diagnostic image visualization with medical imaging modality, which requires computationally expensive procedures, using a mobile processor.
Naeem, Hamad;Guo, Bing;Ullah, Farhan;Naeem, Muhammad Rashid
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3756-3777
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2019
Recent internet development is helping malware researchers to generate malicious code variants through automated tools. Due to this reason, the number of malicious variants is increasing day by day. Consequently, the performance improvement in malware analysis is the critical requirement to stop the rapid expansion of malware. The existing research proved that the similarities among malware variants could be used for detection and family classification. In this paper, a Cross-Platform Malware Variant Classification System (CP-MVCS) proposed that converted malware binary into a grayscale image. Further, malicious features extracted from the grayscale image through Combined SIFT-GIST Malware (CSGM) description. Later, these features used to identify the relevant family of malware variant. CP-MVCS reduced computational time and improved classification accuracy by using CSGM feature description along machine learning classification. The experiment performed on four publically available datasets of Windows OS and Android OS. The experimental results showed that the computation time and malware classification accuracy of CP-MVCS was higher than traditional methods. The evaluation also showed that CP-MVCS was not only differentiated families of malware variants but also identified both malware and benign samples in mix fashion efficiently.
In recent years, the industry and research communities have focused on developing autonomous crack inspection approaches, which mainly include image acquisition and crack detection. In these approaches, mobile devices such as cameras, drones or smartphones are utilized as sensing platforms to acquire structural images, and the deep learning (DL)-based methods are being developed as important crack detection approaches. However, the process of image acquisition and collection is time-consuming, which delays the inspection. Also, the present mobile devices such as smartphones can be not only a sensing platform but also a computing platform that can be embedded with deep neural networks (DNNs) to conduct on-site crack detection. Due to the limited computing resources of mobile devices, the size of the DNNs should be reduced to improve the computational efficiency. In this study, an architecture called pruned crack recognition network (PCR-Net) was developed for the detection of structural cracks. A dataset containing 11000 images was established based on the raw images from bridge inspections. A pruning method was introduced to reduce the size of the base architecture for the optimization of the model size. Comparative studies were conducted with image processing techniques (IPTs) and other DNNs for the evaluation of the performance of the proposed PCR-Net. Furthermore, a modularly designed framework that integrated the PCR-Net was developed to realize a DL-based crack detection application for smartphones. Finally, on-site crack detection experiments were carried out to validate the performance of the developed system of smartphone-based detection of structural cracks.
컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 계산과학 응용분야 연구에서는 대용량 컴퓨팅 자원 및 고성능 네트워크 기반의 사이버 인프라스트럭처를 활용하여 복잡한 공학문제를 수치적 모델링과 대규모 계산을 통해 해결한다. 최근에는 이러한 계산과학 시뮬레이션 수행을 다수 사용자들이 언제 어디서나 쉽게 접근하여 사용할 수 있도록 해주는 웹기반 시뮬레이션 수행 환경의 필요성이 요구되고 있다. 그러나 화학, 물리, 구조, 등 계산과학 응용분야의 연구자들이 웹기반 시뮬레이션 수행 환경에서 동작하는 시뮬레이션 도구를 직접 개발하기 위해서는 추가적으로 복잡하고 다양한 IT기술들을 습득하기 위한 많은 시간과 노력이 소요된다. 따라서, 본 논문에서는 응용분야 연구자들이 핵심 알고리즘 연구에만 집중할 수 있도록 웹기반 시뮬레이션 수행을 위한 웹 인터페이스 자동 생성 시스템을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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