Robot navigation has seen a major improvement since the the rediscovery of the potential of Artificial Intelligence (AI) and the attention it has garnered in research circles. A notable achievement in the area was Deep Learning (DL) application in computer vision with outstanding daily life applications such as face-recognition, object detection, and more. However, robotics in general still depend on human inputs in certain areas such as localization, navigation, etc. In this paper, we propose a study case of robot navigation based on deep reinforcement technology. We look into the benefits of switching from traditional ROS-based navigation algorithms towards machine learning approaches and methods. We describe the state-of-the-art technology by introducing the concepts of Reinforcement Learning (RL), Deep Learning (DL) and DRL before before focusing on visual navigation based on DRL. The case study preludes further real life deployment in which mobile navigational agent learns to navigate unbeknownst areas.
This article provides an overview of the design methodology used to develop a conceptual set of reactivity control mechanism of a micro reactor based on the U-Battery. The U-Battery is based on remote deployment and therefore it is favourable to provide a long fuel lifecycle. This is achieved by implementing a high fissile loading content, which proves challenging when considering reactivity control methods. This article follows the design methodology used to overcome these issues, with an emphasis on a new concept of a moveable moderator which utilises the size of the U-Battery as a small reduction in moderation provides a significant reduction in reactivity. The latest work on this project sees the moveable moderator investigated during a depressurised loss of forced coolant accident, where a reduction of moderator volume increases the maximum fuel temperature experienced. The overall conclusion is that the maximum fuel temperature is not significantly increased (4 K) due to the central reflector region relatively lower volumetric heat capacity compared to that of whole core. However, a small temperature increase is observed immediately after the transient due to the central reflector removal because it reaches energy equilibrium with the fuel region faster.
International journal of advanced smart convergence
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제13권3호
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pp.135-142
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2024
Recently, along with digital transformation, technologies such as cloud computing, big data, and artificial intelligence have been actively introduced. In a situation where these technological changes are progressing rapidly, it is often difficult to manage processes efficiently using existing simple workflow management methods. Companies providing current cloud services are adopting virtualization technologies, including virtual machines (VMs) and containers, in their distributed system infrastructure for automated application deployment. Accordingly, this paper proposes a process-based orchestration system for integrated execution of corporate process-oriented workloads by integrating the potential of big data and machine learning technologies. This system consists of four layers as components for performing workload processes. Additionally, a common information model is applied to the data to efficiently integrate and manage the various formats and uses of data generated during the process creation stage. Moreover, a standard metadata protocol is introduced to ensure smooth exchange between data. This proposed system utilizes various types of data storage to store process data, metadata, and analysis models. This enables flexible management and efficient processing of data.
B-ISDN 서비스를 신속하게 전개하기 위하여 지상 ATM과 위성망의 결합이 추진되고 있다. 이때 위성 TDMA와 ATM의 전달방식의 차이로 발생되는 셀 지연 변이(CDV)는 셀의 전송 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 기존의 CDV 보상 기법의 단점을 보완하는 부분 타임 스탬프 방식을 제안하였다. 이때 CDV를 최소화하고 위성 채널의 효율을 높이기 위해 부분 타임 스탬프의 최적화 개념을 도입하였다. 제안 기법의 성능을 평가하기 위하여 CDV 분포 폭을 평가 기준으로 하는 모의 실험을 통해 CDV 보상 성능의 우수함을 확인하였다.
There are now many different commercial weather sensors suitable for smart farms, and various smart farm devices are being developed and distributed by companies participating in the government-led smart farm expansion project. However, most do not comply with standard specifications and are therefore limited to use in smart farms. This paper proposed the connecting structure of operating non-standard node devices in smart farms following standard specifications supporting smart greenhouse. This connecting structure was proposed as both a virtual node module method and a virtual node wrapper method. In addition, the SoftFarm2.0 system was experimentally operated to analyze the performance of the implementation of the two methods. SoftFarm2.0 system complies with the standard specifications and supports non-standard smart farm devices. According to the analysis results, both methods do not significantly affect performance in the operation of the smart farm. Therefore, it would be good to select and implement the method suitable for each non-standard smart farm device considering environmental constraints such as power, space, distance of communication between the gateway and the node of the smart farm, and software openness. This will greatly contribute to the spread of smart farms by maximizing deployment cost savings.
Purpose: The purpose of this study was to develop the accelerated life test method for Constant Electrical Potential Electrolysis gas sensor (CEPE gas sensor). Methods: The parts and modules of CEPE gas sensor were analyzed by using Reliability Block Diagram (RBD). Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) and Quality Function Deployment (QFD) methods were performed for each part to determine the most affecting stress factor in its life cycle. The long term testing was conducted at three different dry heat levels and the acceleration factor was developed by using Arrhenius relationship. Conclusion: The acceleration factor for CEPE gas sensor was developed by using FMEA, QFD, and statistical analysis for its failure data. Also qualification tests were designed to meet the target life.
Purpose: This study aims to determine the needs of customers who use railroads as a mode of transportation and propose customer-oriented improvements in railroad technology by making connections between customer needs and railroad technology. Methods: We primarily used two methods for this study, AHP and QFD. First, AHP was used to evaluate the relative importance among the different components of railroad technology. Second, the QFD was applied to make a link between customer needs and railroad technology. Results: Railroad technology is largely divided into development, maintenance, and support. Empirical results showed the following improvement priorities in development, vehicle, system, line, signal/communication, power, and structure, in maintenance, vehicle, signal/communication, line, process, power, and structure, and in support, safety/precaution, management, environmental energy, operations/logistics, and station. Conclusion: Recognizing limitations in measuring the level of railroad technology when using the existing 'Technology Growth Model,' we used AHP and QFD to explore improvement directions for customer-oriented railroad technology. By offering customer-oriented services based on this study, railroad service providers will be able to acquire competitive advantage in the market.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.4971-4987
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2019
Node localization is the basic task of underwater wireless sensor networks (UWSNs). Most of the existing underwater localization methods rely on ranging accuracy. Due to the special environment conditions in the ocean, beacon nodes are difficult to deploy accurately. The narrow bandwidth and high delay of the underwater acoustic communication channel lead to large errors. In order to reduce the ranging error and improve the positioning accuracy, we propose a localization algorithm based on ranging correction and inertial coordination. The algorithm can be divided into two parts, Range Correction based Localization algorithm (RCL) and Inertial Coordination based Localization algorithm (ICL). RCL uses the geometric relationship between the node positions to correct the ranging error and obtain the exact node position. However, when the unknown node deviates from the deployment area with the movement of the water flow, it cannot communicate with enough beacon nodes in a certain period of time. In this case, the node uses ICL algorithm to combine position data with motion information of neighbor nodes to update its position. The simulation results show that the proposed algorithm greatly improves the positioning accuracy of unknown nodes compared with the existing localization methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.6098-6122
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2018
Cache-based side-channel attacks have achieved more attention along with the development of cloud computing technologies. However, current host-based mitigation methods either provide bad compatibility with current cloud infrastructure, or turn out too application-specific. Besides, they are defending blindly without any knowledge of on-going attacks. In this work, we present CacheSCDefender, a framework that provides a (Virtual Machine Monitor) VMM-based comprehensive defense framework against all levels of cache attacks. In designing CacheSCDefender, we make three key contributions: (1) an attack-aware framework combining our novel dynamic remapping and traditional cache cleansing, which provides a comprehensive defense against all three cases of cache attacks that we identify in this paper; (2) a new defense method called dynamic remapping which is a developed version of random permutation and is able to deal with two cases of cache attacks; (3) formalization and quantification of security improvement and performance overhead of our defense, which can be applicable to other defense methods. We show that CacheSCDefender is practical for deployment in normal virtualized environment, while providing favorable security guarantee for virtual machines.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권6호
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pp.107-114
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2023
Successful implementations of DevOps practices significantly improvise software efficiency, collaboration and security. Most of the organizations are adopting DevOps for faster and quality software delivery. DevOps brings development and operation teams together to overcome all kind of communication gaps responsible for software failures. It relies on different sets of alternative tools to automate the tasks of continuous integration, testing, delivery, deployment and monitoring. Although DevOps is followed for being very reliable and responsible environment for quality software delivery yet it lacks many quantifiable aspects to prove it on the top of other traditional and agile development methods. This research evaluates quantitative performance of DevOps and traditional/ agile development methods based on software metrics. This research includes three sample projects or code repositories to quantify the results and for DevOps integrated selective tool chain; current research considers our earlier proposed and implemented DevOps hybrid model of integrated automation tools. For result discussion and validation, tabular and graphical comparisons have also been included to retrieve best performer model. This comparative and evaluative research will be of much advantage to our young researchers/ students to get well versed with automotive environment of DevOps, latest emerging buzzword of development industries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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