Lepage, Arnaud;Dandois, Julien;Geeraert, Arnaud;Molton, Pascal;Ternoy, Frederic;Dor, Jean Bernard;Coustols, Eric
Advances in aircraft and spacecraft science
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제4권2호
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pp.145-167
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2017
The presented paper gives an overview of several projects addressing the experimental characterization and control of the buffet phenomenon on 3D turbulent wings in transonic flow conditions. This aerodynamic instability induces strong wall pressure fluctuations and therefore limits flight domain. Consequently, to enlarge the latter but also to provide more flexibility during the design phase, it is interesting to try to delay the buffet onset. This paper summarizes the main investigations leading to the achievement of open and closed-loop buffet control and its experimental demonstration. Several wind tunnel tests campaigns, performed on a 3D half wing/fuselage body, enabled to characterize the buffet aerodynamic instability and to study the efficiency of innovative fluidic control devices designed and manufactured by ONERA. The analysis of the open-loop databases demonstrated the effects on the usual buffet characteristics, especially on the shock location and the separation areas on the wing suction side. Using these results, a closed-loop control methodology based on a quasi-steady approach was defined and several architectures were tested for various parameters such as the input signal, the objective function, the tuning of the feedback gain. All closed-loop methods were implemented on a dSPACE device able to estimate in real time the fluidic actuators command calculated mainly from the unsteady pressure sensors data. The efficiency of delaying the buffet onset or limiting its effects was demonstrated using the quasi-steady closed-loop approach and tested in both research and industrial wind tunnel environments.
본 논문에서는 제어 입력이 있는 이산 시간 상태 공간 모델에 대한 유한기억구조(Finite Memory Structure, FMS) 스무딩 필터(Smoothing filter)를 개발한다. FMS 스무딩 필터는 가장 최근 윈도우의 유한 관측값과 제어 입력값만을 이용하여 비편향성 제약조건하에서 최소 분산 성능 지표의 최적화 문제를 직접 해결함으로써 얻어진다. FMS 스무딩 필터는 비편향성(Unbiasedness), 무진동성(Deadbeat) 및 시불변성(Time-invariance)과 같은 내재적으로 좋은 특성을 갖는다. 또한, 관측값과 추정값이 구해지는 시간 사이의 지연 길이에 따라 FMS 스무딩 필터는 기존의 FMS 필터들과 동등함을 보인다. 마지막으로, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 FMS 스무딩 필터의 내재적인 강인성(Robustness)을 검증하기 위해 일시적인 모델 불확실성을 가진 시스템에 FMS 스무딩 필터를 적용해본다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 FMS 스무딩 필터가 기존의 FMS 필터와 칼만(Kalman) 필터보다 우수할 수 있음을 보여준다.
Availability of abundant water resources data in developing countries is a great concern that has hindered the adoption of deep learning techniques (DL) for disaster prevention and mitigation. On the contrary, over the last two decades, a sizeable amount of DL publication in disaster management emanated from developed countries with efficient data management systems. To understand the current state of DL adoption for solving water-related disaster management in developing countries, an extensive bibliometric review coupled with a theory-based analysis of related research documents is conducted from 2003 - 2022 using Web of Science, Scopus, VOSviewer software and PRISMA model. Results show that four major disasters - pluvial / fluvial flooding, land subsidence, drought and snow avalanche are the most prevalent. Also, recurrent flash floods and landslides caused by irregular rainfall pattern, abundant freshwater and mountainous terrains made India the only developing country with an impressive DL adoption rate of 50% publication count, thereby setting the pace for other developing countries. Further analysis indicates that economically-disadvantaged countries will experience a delay in DL implementation based on their Human Development Index (HDI) because DL implementation is capital-intensive. COVID-19 among other factors is identified as a driver of DL. Although, the Long Short Term Model (LSTM) model is the most frequently used, but optimal model performance is not limited to a certain model. Each DL model performs based on defined modelling objectives. Furthermore, effect of input data size shows no clear relationship with model performance while final model deployment in solving disaster problems in real-life scenarios is lacking. Therefore, data augmentation and transfer learning are recommended to solve data management problems. Intensive research, training, innovation, deployment using cheap web-based servers, APIs and nature-based solutions are encouraged to enhance disaster preparedness.
N. Nithiyanandam;C. Mahesh;S.P. Raja;S. Jeyapriyanga;T. Selva Banu Priya
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1706-1727
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2023
Under Water Sensor Networks (UWSN) has gained attraction among various communities for its potential applications like acoustic monitoring, 3D mapping, tsunami detection, oil spill monitoring, and target tracking. Unlike terrestrial sensor networks, it performs an acoustic mode of communication to carry out collaborative tasks. Typically, surface sink nodes are deployed for aggregating acoustic phenomena collected from the underwater sensors through the multi-hop path. In this context, UWSN is constrained by factors such as lower bandwidth, high propagation delay, and limited battery power. Also, the vulnerabilities to compromise the aquatic environment are in growing numbers. The paper proposes an Energy-Efficient standalone Intrusion Detection System (EEIDS) to entail the acoustic environment against malicious attacks and improve the network lifetime. In EEIDS, attributes such as node ID, residual energy, and depth value are verified for forwarding the data packets in a secured path and stabilizing the nodes' energy levels. Initially, for each node, three agents are modeled to perform the assigned responsibilities. For instance, ID agent verifies the node's authentication of the node, EN agent checks for the residual energy of the node, and D agent substantiates the depth value of each node. Next, the classification of normal and malevolent nodes is performed by determining the score for each node. Furthermore, the proposed system utilizes the sheep-flock heredity algorithm to validate the input attributes using the optimized probability values stored in the training dataset. This assists in finding out the best-fit motes in the UWSN. Significantly, the proposed system detects and isolates the malicious nodes with tampered credentials and nodes with lower residual energy in minimal time. The parameters such as the time taken for malicious node detection, network lifetime, energy consumption, and delivery ratio are investigated using simulation tools. Comparison results show that the proposed EEIDS outperforms the existing acoustic security systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.1042-1058
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2024
Terahertz (THz) communication is becoming a key technology for future 6G wireless networks because of its ultra-wide band. However, the implementation of THz communication systems confronts formidable challenges, notably beam splitting effects and high computational complexity associated with them. Our primary objective is to design a hybrid precoder that minimizes the Euclidean distance from the fully digital precoder. The analog precoding part adopts the delay-phase alternating minimization (DP-AltMin) algorithm, which divides the analog precoder into phase shifters and time delayers. This effectively addresses the beam splitting effects within THz communication by incorporating time delays. The traditional digital precoding solution, however, needs matrix inversion in THz massive multiple-input multiple-output (MIMO) communication systems, resulting in significant computational complexity and complicating the design of the analog precoder. To address this issue, we exploit the characteristics of THz massive MIMO communication systems and construct the digital precoder as a product of scale factors and semi-unitary matrices. We utilize Schatten norm and Hölder's inequality to create semi-unitary matrices after initializing the scale factors depending on the power allocation. Finally, the analog precoder and digital precoder are alternately optimized to obtain the ultimate hybrid precoding scheme. Extensive numerical simulations have demonstrated that our proposed algorithm outperforms existing methods in mitigating the beam splitting issue, improving system performance, and exhibiting lower complexity. Furthermore, our approach exhibits a more favorable alignment with practical application requirements, underlying its practicality and efficiency.
본 논문에서는 시분할 이중화 방식의 MANET(Mobile Ad-hoc Network)망 동기화 시스템의 성능개선 및 경량화를 위해 윈도 마스킹 기법(Window-Masking Method)과 HAT(Hardware Attached Top) CPU SoM(System on Module)을 On-Device 화하여 RISC-V 기반의 Soft-core MCU로 하드웨어 가속기(Hardware Accelerator)인 FPGA에 탑재하는 것을 제안한다. 또한 실험을 통해 검증하였다. 실험 결과 성능 면에서는 제안한 기법을 적용하여 동기획득 범위는 -50dBm~+10dBm에서 -60dBm~+10dBm으로 동기 획득 최저 입력 레벨이 -50dBm에서 -60dBm으로 20% 증가, 검출 지연(Latency)은 220ns에서 125ns로 43% 감소하였다. 경량화 면에서는 Soft-core MCU로 대체 함으로써 컴퓨팅 자원(Resource, 48%), 크기(Size, 33%) 및 무게(Weight, 27%)가 평균 36% 경량화하였다.
본연구에서는 제주도의 중제주 수역 내에 위치하는 총 12개 지하수 관정에서 미래 30일 기간의 지하수위를 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 예측 모델개발을 위해 시계열 예측에 적합한 딥러닝 기법의 하나인 누적 장단기 메모리(stacked-LSTM) 기법을 이용하였으며, 2001년에서 2022년 동안 관측된 일 단위 강수량, 지하수 이용량 및 지하수위 자료가 예측 모델개발에 활용되었다. 특히, 본 연구에서는 입력자료의 종류 및 과거 자료의 순차 길이에 따라 다양한 모델을 구축하고 성능을 비교함으로써 딥러닝 기반 예측 모델개발에서 고려하여야 할 사항에 대한 검토와 절차를 제시하였다. 예측 모델개발 결과, 강수량, 지하수 이용량 및 과거 지하수위를 모두 입력자료로 활용하는 모델의 예측성능이 가장 뛰어난 것으로 확인되었으며, 입력으로 활용되는 과거 자료의 순차가 길수록 예측의 성능이 향상됨을 확인하였다. 이는 제주도의 깊은 지하수위 심도로 인하여 강수와 지하수 함양 간 지연시간이 길기 때문으로 판단된다. 이뿐만 아니라, 지하수 이용량 자료의 경우, 모든 이용량 자료를 활용하는 것보다 예측하고자 하는 지점의 지하수위에 민감한 영향을 주는 관정을 선별하여 입력자료로 이용하는 것이 예측 모델의 성능 개선에 긍정적 영향을 주는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 지하수위 예측 모델은 현재의 강수량 및 지하수 이용량을 기반으로 미래의 지하수위를 예측할 수 있어 미래의 지하수량에 대한 건전성 정보를 제공함에 따라 적정 지하수량 유지를 위한 다양한 관리방안 마련에 도움이 될 것으로 판단된다.
타원곡선 암호시스템을 GF(2$^{m}$ )상에서 고속으로 구현하기 위해서는 빠른 나눗셈기가 필요하다. 빠른 나눗셈 연산을 위해선 비트-패러럴 구조가 적합하나 타원곡선 암호시스템이 충분한 안전도를 가지기 위해서는 m의 크기가 최소한 163보다 커야 한다. 즉 비트-패러럴 구조는 0(m$^2$)의 면적 복잡도를 가지기 때문에 이러한 응용에는 적합하지 않다. 따라서, 본 논문에서는 CF(2$^{m}$ )상에서 표준기저 표기법을 사용하여 모듈러 나눗셈 A(x)/B(x) mod G(x)를 고속으로 수행하는 새로운 비트-시리얼 시스톨릭 나눗셈기를 제안한다. 효율적인 나눗셈기 구조를 얻기 위해, 새로운 바이너리 최대공약수(GCD) 알고리즘을 유도하고, 이로부터 자료의존 그래프를 얻은 후, 비트-시리얼 시스톨릭 나눗셈기를 설계한다. 본 논문에서 제안한 나눗셈기는 0(m)의 시간 및 면적 복잡도를 가지며, 연속된 입력 데이터에 대하여, 초기 5m-2 사이클의 지연 후, m 사이클 마다 나눗셈의 결과를 출력한다. 제안된 나눗셈기를 동일한 입출력 구조를 가지는 기존의 연구 결과들과 비교 분석한 결과 칩 면적 및 계산 지연시간 모두에 있어 상당한 개선을 보인다. 따라서 제안된 나눗셈기는 적은 하드웨어를 사용하면서 고속으로 나눗셈 연산을 수행할 수 있기 때문에 타원곡선 암호화시스템의 나눗셈 연산기로 매우 적합하다. 또한 제안한 구조는 기약 다항식(irreducible polynomial) 선택에 있어 어떤 제약도 두지 않고, 단 방향의 신호흐름을 가지면서, 매우 규칙적이기 때문에 필드 크기 m에 대해 높은 유연성 및 확장성을 제공한다.였다. an extraction system, a new optical nonlinear joint transform correlator(NJTC) is introduced to extract the hidden data from a stego image in real-time, in which optical correlation between the stego image and each of the stego keys is performed and from these correlation outputs the hidden data can be asily exacted in real-time. Especially, it is found that the SNRs of the correlation outputs in the proposed optical NJTC-based extraction system has been improved to 7㏈ on average by comparison with those of the conventional JTC system under the condition of having a nonlinear parameter less than k=0.4. This good experimental results might suggest a possibility of implementation of an opto-digital multiple information hiding and real-time extracting system. 촉각에 있는 지각신경세포가 뇌의 촉각엽으로 뻗어 들어가 위의 5가지 신경연접중 어느 형을 형성하는지를 관찰하기 위하여 좌측 촉각의
본 논문에서는 on-chip oscilloscope의 sub-sampler를 위한 클록을 생성하기 위한 두 가지 방식의 주파수 합성기를 제안한다. 제안하는 두 가지의 주파수 합성기는 지연고정루프 기반의 위상 선택기를 이용한 구조와 분수 분주형 위상고정루프를 이용하는 구조를 가지며 시뮬레이션 결과를 비교함으로써 각 구조의 특성이 분석된다. 제안된 두 회로 모두 1V 공급전압을 이용하는 65-nm CMOS 공정에서 설계되었으며, 125 MHz의 주파수를 가지는 입력 클록에 대해 121.15 MHz의 주파수를 가지는 출력 클록을 생성한다. 지연고정루프 기반의 위상 선택기를 이용한 주파수 합성기는 0.167 $mm^2$의 면적을 가지며 출력 클록은 2.88 ps의 지터 특성을 나타나며, 4.75 mW의 전력을 소모한다. 분수 분주형 위상고정루프를 이용한 주파수 합성기는 0.662 $mm^2$의 면적을 가지며 7.2 ps의 지터 특성을 나타내며, 1.16 mW의 전력을 소모한다.
본 연구에서는 온실 내부의 태양 잉여열과 외부의 공기열을 선택적으로 열원으로 이용함으로써 히트펌프의 성능을 향상시키고, 온실의 환기 지연을 통해 이산화탄소 시용비용을 절감할 수 있는 온실 공조시스템을 개발하고자 하였다. 본 시스템의 축열 과정은 태양 잉여열을 이용하는 내부순환모드와 외기열을 이용하는 외부순환모드가 온실 내부온도에 따라 자동으로 절환되도록 구성하였으며, 히트펌프 가동, 축열모드 절환, 난방 가동을 위한 6개의 온도값을 입력함으로써 축열과 난방이 자동으로 수행되도록 설계하였다. 단동온실을 대상으로 무환기 조건에서 기초시험을 수행한 결과, 태양 잉여열을 이용한 축열은 약 11시부터 시작되어 평균 3시간 30분 정도 유지되었으며, 주간의 온실 내부온도는 환기를 수행하지 않음에도 대부분 약 $20{\sim}28^{\circ}C$ 범위를 유지하였다. 주간 내부순환모드에서 시스템의 난방성능계수는 약 3.35로 야간 외부순환모드의 2.46 및 주간 외부순환모드의 2.67에 비해 각각 36% 및 25% 향상됨을 확인하였다. 본 시스템의 개선사항으로 태양 잉여열의 효율적 이용을 위해 축열조 관리온도를 상승시킬 수 있는 고효율 히트펌프의 적용이 필요하며, 온실의 무환기 운용에 따른 과습환경의 조성을 방지하고 태양 잉여열 수준이 높은 시기에 온실의 온도상승을 방지하기 위해 강제환기를 운전모드에 추가할 필요가 있는 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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