Raghunath, Chaitra;Watson, Layne T.;Jrad, Mohamed;Kapania, Rakesh K.;Kolonay, Raymond M.
Advances in aircraft and spacecraft science
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v.4
no.3
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pp.317-334
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2017
With rapid growth in the complexity of large scale engineering systems, the application of multidisciplinary analysis and design optimization (MDO) in the engineering design process has garnered much attention. MDO addresses the challenge of integrating several different disciplines into the design process. Primary challenges of MDO include computational expense and poor scalability. The introduction of a distributed, collaborative computational environment results in better utilization of available computational resources, reducing the time to solution, and enhancing scalability. SORCER, a Java-based network-centric computing platform, enables analyses and design studies in a distributed collaborative computing environment. Two different optimization algorithms widely used in multidisciplinary engineering design-VTDIRECT95 and QNSTOP-are implemented on a SORCER grid. VTDIRECT95, a Fortran 95 implementation of D. R. Jones' algorithm DIRECT, is a highly parallelizable derivative-free deterministic global optimization algorithm. QNSTOP is a parallel quasi-Newton algorithm for stochastic optimization problems. The purpose of integrating VTDIRECT95 and QNSTOP into the SORCER framework is to provide load balancing among computational resources, resulting in a dynamically scalable process. Further, the federated computing paradigm implemented by SORCER manages distributed services in real time, thereby significantly speeding up the design process. Part 1 covers SORCER and the algorithms, Part 2 presents results for aircraft panel design with curvilinear stiffeners.
The drone technology, which is receiving a lot of attention due to the 4th industrial revolution, requires an Unmanned Aerial Vehicles'(UAVs) flight path search algorithm for automatic operation and driver assistance. Various studies related to flight path prediction and recommendation algorithms are being actively conducted, and many studies using the A-Star algorithm are typically performed. In this paper, we propose an Optimal 3D Flight Path Recommendation System for unmanned aerial vehicles. The proposed system was implemented and simulated in Unity 3D, and by indicating the meaning of the route using three different colors, such as planned route, the recommended route, and the current route were compared each other. And obstacle response experiments were conducted to cope with bad weather. It is expected that the proposed system will provide an improved user experience compared to the existing system through accurate and real-time adaptive path prediction in a 3D mixed reality environment.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.391-394
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2014
In this paper, we introduce a method of determining the absolute position of the rotor for the vector control of Hall sensor type multi-pole BLDC motor using the DSP(TMS320F28335), and implement an algorithm to complement the problems of the conventional method. The switching method of the inverter for providing desired sinusoidal current to each phase of a motor, we adopt Space-Vector pulse width modulation method. In order to increase the speed range, Field-Weakness control method are used. In order to verify the proposed algorithm, we compare the value of Iqe, Ide and phase currents with the values before compensated.
A Web Crawler is a program, which is commonly used by search engines to find the new brainchild on the internet. The use of crawlers has made the web easier for users. In this paper, we have used unstructured data by structuralization to collect data from the web pages. Our system is able to choose the word near our keyword in more than one document using unstructured way. Neighbor data were collected on the keyword through word2vec. The system goal is filtered at the data acquisition level and for a large taxonomy. The main problem in text taxonomy is how to improve the classification accuracy. In order to improve the accuracy, we propose a new weighting method of TF-IDF. In this paper, we modified TF-algorithm to calculate the accuracy of unstructured data. Finally, our system proposes a competent web pages search crawling algorithm, which is derived from TF-IDF and RL Web search algorithm to enhance the searching efficiency of the relevant information. In this paper, an attempt has been made to research and examine the work nature of crawlers and crawling algorithms in search engines for efficient information retrieval.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.4
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pp.39-46
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2011
This study is conducted to examine the optimal integrated security policy based on network in case of attacks by implementing unique security policies of various network security equipments as an algorithm within one system. To this end, the policies conduct the experiment to implement the optimal security system through the process of mutually integrating the unique defense policy of Firewall, VPN(Virtual Private Network), IDS(Intrusion Detection System), and IPS(Intrusion Prevention System). In addition, this study is meaningful in that it designs integrated mechanism for rapid detection of system load caused by establishment of the security policy and rapid and efficient defense and secures basic network infrastructure implementation.
This study sets the research goal of reducing energy consumption which 'H' University Industry-University Cooperation Foundation and resident companies are concerned with, as well as conducting policy research and data analysis. We tried to present a solution to the problem using the technique. The algorithm showing the greatest reliability in the power of the model for the analysis algorithm of this paper was selected, and the power consumption trend curves per minute and hour were confirmed through predictive analysis while applying the algorithm, as well as confirming the singularity of excessive energy consumption. Through an additional sub-sensor analysis, the singularity of energy consumption of the unit was identified more precisely in the facility rather than in the building unit. Through this, this paper presents a system building model for real-time monitoring of campus power usage, and expands the data center and model for implementation. Furthermore, by presenting the possibility of expanding the field through research on the integration of mobile applications and IoT hardware, this study will provide school authorities and resident companies with specific solutions necessary to continuously solve data-based field problems.
The idea of the combination of the fractional-order operators with the brain emotional learning-based intelligent controller (BELBIC) is developed for implementation in seismic-excited structures equipped with active mass damper (AMD). For this purpose, a new design framework of the mentioned combination namely fractional-order BEBIC (FOBELBIC) is proposed based on a modified-teaching-learning-based optimization (MTLBO) algorithm. The seismic performance of the proposed controller is then evaluated for a 15-story building equipped with AMD subjected to two far-field and two near-field earthquakes. An optimal BELBIC based on the MTLBO algorithm is also introduced for comparison purposes. In comparison with the structure equipped with a passive tuned mass damper (TMD), an average reduction of 44.7% and 42.8% are obtained in terms of the maximum absolute and RMS top floor displacement for FOBELBIC, while these reductions are obtained as 30.4% and 30.1% for the optimal BELBIC, respectively. Similarly, the optimal FOBELBIC results in an average reduction of 42.6% and 39.4% in terms of the maximum absolute and RMS top floor acceleration, while these reductions are given as 37.9% and 30.5%, for the optimal BELBIC, respectively. Consequently, the superiority of the FOBELBIC over the BELBIC is concluded in the reduction of maximum and RMS seismic responses.
This paper presents a design and analyzes the performance of a hospital assignment and reassignment scheme for emergency rescue services based on minimum cost maximum flow algorithm. It consists of flow graph building, link capacity updating, and allocation discovering steps. The efficiency of the algorithm makes it possible to reallocate hospitals even in case of dynamic changes in the number of patients or hospitals. The performance measurement result obtained from a prototype implementation shows that the proposed scheme can reduce the transport time requirement miss by up to 24%.
Non-destructive methods are extensively utilized for assessing the integrity of rock bolts, with longitudinal wave speed being a crucial property for evaluating rock bolt quality. This research aims to propose a method for predicting reliable longitudinal wave velocities by leveraging various properties of the rock surrounding the rock bolt. The prediction algorithm employed is the Multilayer Neural Network (MNN), and the input properties includes elastic modulus, shear wave speed, compressive strength, compressional wave speed, mass density, porosity, and Poisson's ratio, totaling seven. The implementation of the MNN demonstrates high reliability, achieving a coefficient of determination of 0.996. To assess the impact of each input property on longitudinal wave speed, an importance score is derived using the random forest algorithm, with the elastic modulus identified as having the most significant influence. When the elastic modulus is the sole input parameter, the coefficient of determination for predicting the longitudinal wave speed is observed to be 0.967. The findings of this study underscore the reliability of selecting specific properties for predicting longitudinal wave speed and suggest that these insights can assist in identifying relevant input properties for rock bolt integrity assessments in future construction site experiments.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.3
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pp.545-550
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2018
Ultra-lightweight block cipher CHAM, consisting of simple addition, rotation, and eXclusive-or operations, enables the efficient implementations over both low-end and high-end Internet of Things (IoT) platforms. In particular, the CHAM block cipher targets the enhanced computational performance for the low-end IoT platforms. In this paper, we introduce the efficient implementation techniques to minimize the memory consumption and optimize the execution timing over 8-bit AVR IoT platforms. To achieve the higher performance, we exploit the partly iterated expression and arrange the memory alignment. Furthermore, we exploit the optimal number of register and data update. Finally, we achieve the high RANK parameters including 29.9, 18.0, and 13.4 for CHAM 64/128, 128/128, and 128/256, respectively. These are the best implementation results in existing block ciphers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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