최근 ChatGPT와 같은 초거대 인공지능 기술이 발달하고 있으며, 다양한 산업 분야 전반에서 인공지능이 활용됨에 따라 인공지능 반도체에 대한 관심이 집중되고 있다. 인공지능 반도체는 인공지능 알고리즘을 위한 연산을위해 설계된 칩을 의미하며, NVIDIA, Tesla, ETRI 등과 같이 국내외 여러 기업에서 인공지능 반도체를 개발 중에 있다. 본 논문에서는 국내외 인공지능 반도체 9종에 대한 연구 동향을 파악한다. 현재 대부분의 인공지능 반도체는 연산 성능을 향상시키기 위한 시도들이 많이 진행되었으며, 특정 목적을 위한 반도체들 또한 설계되고 있다. 다양한 인공지능 반도체들에 대한 비교를 위해 연산 단위, 연산속도, 전력, 에너지 효율성 등의 측면에서 각 반도체에 대해 분석하고, 현재 존재하는 인공지능 연산을 위한 최적화 방법론에 대해 분석한다. 이를 기반으로 향후 인공지능 반도체의 연구 방향에 대해 제시한다.
Minggui Zhou;Gongxing Yan;Danping Hu;Haitham A. Mahmoud
Advances in nano research
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제16권6호
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pp.623-638
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2024
This study investigates the thermal post-buckling behavior of concrete eccentric annular sector plates reinforced with graphene oxide powders (GOPs). Employing the minimum total potential energy principle, the plates' stability and response under thermal loads are analyzed. The Haber-Schaim foundation model is utilized to account for the support conditions, while the transform differential quadrature method (TDQM) is applied to solve the governing differential equations efficiently. The integration of GOPs significantly enhances the mechanical properties and stability of the plates, making them suitable for advanced engineering applications. Numerical results demonstrate the critical thermal loads and post-buckling paths, providing valuable insights into the design and optimization of such reinforced structures. This study presents a machine learning algorithm designed to predict complex engineering phenomena using datasets derived from presented mathematical modeling. By leveraging advanced data analytics and machine learning techniques, the algorithm effectively captures and learns intricate patterns from the mathematical models, providing accurate and efficient predictions. The methodology involves generating comprehensive datasets from mathematical simulations, which are then used to train the machine learning model. The trained model is capable of predicting various engineering outcomes, such as stress, strain, and thermal responses, with high precision. This approach significantly reduces the computational time and resources required for traditional simulations, enabling rapid and reliable analysis. This comprehensive approach offers a robust framework for predicting the thermal post-buckling behavior of reinforced concrete plates, contributing to the development of resilient and efficient structural components in civil engineering.
유체 디스펜싱(fluid dispensing) 방식인 Microplotter 시스템은 압전 소자를 통한 초음파 펌핑(pumpin)을 기반으로 유체를 분사한다. 이 기법은 넓은 범위의 점도를 가진 다양한 물질들이 마이크로 사이즈로 프린팅 되는 것을 가능하게 한다. 본 논문에서는 디스펜서 프린팅 기술에 대해 소개하고 장비를 이용한 다양한 공정을 이해 및 응용에 목적을 두고 있다. 또한, 분사 강도, 분사 시 팁의 높이, 분사 속도와 같은 매개변수들을 조절하여 장비의 최적화 방법에 대해 설명하고자 한다. 금속 나노 입자, 탄소나노튜브, DNA, 단백질 등 광범위한 유체와 호환된다는 Microplotter의 장점을 이용함으로써 인쇄전자, 생명공학, 화학공학 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다.
Rotating beams play a crucial role in representing complex mechanical components that are prevalent in vital sectors like energy and transportation industries. These components are susceptible to the initiation and propagation of cracks, posing a substantial risk to their structural integrity. This study presents a two-stage methodology for detecting the location and estimating the size of an open-edge transverse crack in a rotating Euler-Bernoulli beam with a uniform cross-section. Understanding the dynamic behavior of beams is vital for the effective design and evaluation of their operational performance. In this regard, modal parameters such as natural frequencies and eigenmodes are frequently employed to detect and identify damages in mechanical components. In this instance, the Frobenius method has been employed to determine the first two natural frequencies and corresponding eigenmodes associated with flapwise bending vibration. These calculations have been performed by solving the governing differential equation that describes the motion of the beam. Various parameters have been considered, such as rotational speed, beam slenderness, hub radius, and crack size and location. The effect of the crack has been replaced by a rotational spring whose stiffness represents the increase in local flexibility as a result of the damage presence. In the initial phase of the proposed methodology, a damage index utilizing the slope of the beam's eigenmode has been employed to estimate the location of the crack. After detecting the presence of damage, the size of the crack is determined using a Genetic Algorithm optimization technique. The ultimate goal of the proposed methodology is to enable the development of more suitable and reliable maintenance plans.
Jong-Won Lee;Eui-Seob Park;Junhyung Choi;Tae-Min Oh;Min-Jun Kim
Geomechanics and Engineering
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제36권5호
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pp.511-525
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2024
Underground openings significantly affect the mechanical stability of underground spaces and create damaged zones. This study investigated the acoustic emission (AE) characteristics associated with the formation of damaged zones around circular openings. Uniaxial compression experiments were conducted on three types of rock specimens, namely, granite (GN-1 and GN-2), gabbro (GB), and slate (SL), containing a circular opening. AE and digital image correlation (DIC) techniques were used to monitor and evaluate the damaged zones near the circular openings. The AE characteristics were evaluated using AE parameters, including count, energy, amplitude, average frequency, and RA value. The DIC results revealed that the estimated diameters of the damaged zones of GN-1, GN-2, GB, and SL were 1.66D, 1.53D, 1.49D, and 1.9D, respectively. The average displacements at the surface of the damaged zones for these specimens were 0.814, 0.786, 0.661, and 0.673 mm, respectively, thus demonstrating a strong correlation with Young's modulus. The AE analysis with DIC revealed that tensile failure occurred in the direction parallel to the maximum compression axis as the load increased. Thus, this study provides fundamental data for a comprehensive analysis of damaged zones in underground openings and will facilitate the optimization of rock engineering projects and safety assessments thereof.
Mansoor Alghamdi;Sami Mnasri;Malek Alrashidi;Wajih Abdallah;Thierry Val
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권5호
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pp.135-155
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2024
Urban public health monitoring in smart cities focuses on the control of conditions and health challenges in urban environments. Considering the rapid spread of diseases and pandemics, it is important for health authorities to trace people carrying the virus. In smart cities, this tracing must be interoperable and intelligent, especially in indoor surfaces characterized by small distances between people. Therefore, to fight pandemics, it is necessary to start with the already-existing digital equipment of the Internet of Things, such as connected objects and smartphones. In this study, the developed system is employed to provide a social IoT network and suggest a strategy which allows reliable traceability without threatening the privacy of users. This IoT-based system allows respecting the social distance between persons sharing public services in smart cities without applying smartphone applications or severe confinement. It also permits a return to normal life in case of viral pandemic and ensures the much-desired balance between economy and health. The present study analyses previous proposed social distance systems then, unlike these studies, suggests an intelligent and distributed IoT based strategy for positioning students. Two scenarios of static and dynamic optimization-based placement of Bluetooth Low Energy devices are proposed and an experimental study shows the contribution and complementarity of the introduced contact tracing strategy with the applications on smartphones.
This paper focuses on the rigorous and holistic fatigue analysis of mooring chains for a deep draft semi-submersible platform in the challenging environment of the central Gulf of Mexico (GoM). Known for severe hurricanes and strong loop/eddy currents, this region significantly impacts offshore structures and their mooring systems, necessitating robust designs capable of withstanding extreme wind, wave and current conditions. Wave scatter and current bin diagrams are utilized to assess the probabilistic distribution of waves and currents, crucial for calculating mooring chain fatigue. The study evaluates the effects of Vortex Induced Motion (VIM), Out-of-Plane-Bending (OPB), and In-Plane-Bending (IPB) on mooring fatigue, alongside extreme single events such as 100-year hurricanes and loop/eddy currents including ramp-up and ramp-down phases, to ensure resilient mooring design. A detailed case study of a deep draft semi-submersible platform with 16 semi-taut moorings in 2,500 meters of water depth in the central GoM provides insights into the relative contributions of wave scatter diagram, VIMs from current bin diagram, the combined stresses of OPB/IPB/TT and extreme single events. By comparing these factors, the study aims to enhance understanding and optimize mooring system design for safety, reliability, and cost-effectiveness in offshore operations within the central GoM. The paper addresses a research gap by proposing a holistic approach that integrates findings from various contributions to advance current practices in mooring design. It presents a comprehensive framework for fatigue analysis and design optimization of mooring systems in the central GoM, emphasizing the critical importance of considering environmental conditions, OPB/IPB moments, and extreme single events to ensure the safety and reliability of mooring systems for offshore platforms.
This study introduces a novel 'multi-mushroom' structural system designed to improve seismic performance in lowrise buildings. Traditional low-rise structures tend to favor sliding over rocking due to their smaller aspect ratios despite the rocking system's superior seismic response reduction. Rocking designs allow structures to pivot at their base during seismic events, reducing damage by dissipating energy. The proposed multi-mushroom system divides the building into four equal sections with small gaps in between, each capable of independent rocking. Numerical analyses are conducted using scaled earthquake records from far- and near-source events to evaluate this system's performance. The results indicated that the multimushroom system significantly reduces plastic hinge formation compared to conventional designs. The system also demonstrated enhanced beam performance and a robust base girder, contributing to reduced collapse vulnerability. The 3-story model exhibited the most favorable behavior, effectively mitigating peak roof drift values, where the rocking system achieved a 21% reduction in mean roof displacement for near-field records and 15% for far-field records. However, the 5-story configuration showed increased roof displacement, and the 7-story model recorded higher incidences of collapse prevention (CP) hinges, indicating areas for further optimization. Overall, the multi-mushroom system enhances seismic resilience by minimizing plastic hinge formation and improving structural integrity. While the system shows significant promise for low-rise buildings, challenges related to roof displacement and inter-story drift ratio in taller structures necessitate further research. These findings suggest that the multi-mushroom system offers a viable solution for seismic risk reduction, contributing to safer and more sustainable urban development in earthquake-prone areas.
Many efforts are being made to enhance user productivity and promote collaboration while ensuring the economic efficiency of office buildings. Analyzing space utilization, indicating how users utilize spaces, has been a crucial factor in these efforts. Appropriate space utilization enhances building maintenance and space layout design, reducing unnecessary energy waste and under-occupied spaces. Recognizing the importance of space utilization, there have been several studies to predict space utilization using information about users, activities, and spaces. These studies suggested an ontology of the information and implemented automated activity-space mapping as part of space utilization prediction. Despite the existing studies, there remains a gap in integrating space utilization prediction with automated space layout design. As a foundational study to bridge this gap, our study proposes a novel methodology that automatically generates office rooms based on space utilization optimization. This methodology consists of three modules: Activity-space mapping, Space utilization calculation, and Room generation. The first two modules use data on space types and user activity types as input to calculate and optimize space utilization through requirement-based activity-space mapping. After optimizing the space utilization value within an appropriate range, the number and area of each space type are determined. The Room generation module then automatically generates rooms with optimized areas and numbers. The practical application of the developed methodology is demonstrated, highlighting its effectiveness in fabricated case scenario. By automatically generating rooms with optimal space utilization, our methodology shows potential for expanding to automated generation of optimized space layout design based on space utilization.
This study conducted experiments to measure air currents in an experimental building according to external conditions, types of induction ducts, and types of internal sockets by applying an external induction duct comprised of inducing openings and lines and induction units to the kitchen and bathroom vents at the rooftop of a super high-rise apartment building in order to help to improve the venting performance. The study also proposed the optimization of the external induction-style kitchen and bathroom vents capable of wind power generation. (1) As for air current distribution according to vent velocity changes, it increased the venting performance of the kitchen and bathroom by 1.0m/s at vent velocity of 2.0m/s or higher and allowed for wind power generation. (2)As for air current distribution according to external velocity changes, it increased the venting performance of the kitchen and bathroom by 1.2m/s at external velocity of 2.0m/s or higher and allowed for wind power generation. (3)As for air current distribution according to wind direction changes($0{\sim}180^{\circ}$), it was favorable for higher vent velocity when the angle between the external induction duct direction and prevailing wind direction was within ${\pm}30^{\circ}$. (4)As for air current distribution according to induction duct type, the[M1] type combining the inducing openings and lines with the induction units recorded the highest improvement effects in the kitchen and bathroom venting performance by increasing vent velocity by 46%. (5)As for air current distribution according to the changing types of internal sockets where the main ducts of the kitchen and bathroom are connected to the external induction ducts, the venturi tube type[Sv] increased vent velocity by 66% based on the smoothest external inflow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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