최근 하루가 다르게 증가하는 이동전화 가입자의 통화 품질을 보장하기 위해CDMA중계기의 중요도가 증가하고 있으며 자동화된 모니터링 시스템의 필요성이 대두되었다. Embedded Internet하에 CDMA중계기를 임베디드 리눅스 시스템과 연동하여 리눅스 커널 레벨에서의 모니터링 방안으로 EKMM(Embedded internet based Kernel level Monitoring Modules)시스템을 제시한다. 본 시스템은 SA-1110 마이크로 프로세스로 구현된 하드웨어에 시리얼 디바이스 드라이브와 네트웍 디바이스 드라이브를 설계하였다. 또한 리눅스 커널을 재구성하며 동적 로딩 방식으로 EKMM이 탑재되어 기존의 중계기 임베디드 시스템 보다 기능 확장성이 뛰어나고 성능이 향상된 중계기 모니터링 시스템을 설계 구현하였다.
In this paper, we suggest a kernel level multi thread web accelerator (called the SCALA-AX), which significantly improves the performance of the web soerver. In comparison with a conventional proxy web cache that is generally called a caching server and a simple content-copy based system, the primary functions and goals of SCALA-AX are designed to maximize the content services of a front end web server with high performance. Specifically, the SCALA-AX runs on the kernel level of a web sorrel, based on the newest caching techniques. Moreover, the SCALA-AX supports the http 1.1 protocol and allows the dynamic pages as well as static pages to be processed.
With increasing traffic volumes and rising vehicle traffic, especially in cities, the number of pedestrian bridges has also increased significantly. Like all other structures, pedestrian bridges also suffer damage. In order to increase the safety of pedestrians, it is necessary to identify existing damage and to repair them to ensure the safety of the bridge structures. Owing to the shortcomings of local methods in identifying damage and in order to enhance the reliability of detection and identification of structural faults, signal methods have seen significant development in recent years. In this research, a new methodology, based on cone-shaped kernel distribution with a new damage index, has been used for damage detection in pedestrian truss bridges. To evaluate the proposed method, the numerical models of the Warren Type steel truss and the Arregar steel footbridge were used. Based on the results, the proposed method and damage index identified the damage and determined its location with a high degree of precision. Given the ease of use, the proposed method can be used to identify faults in pedestrian bridges.
With the success of the digital economy and the rapid development of its technology, network security has received increasing attention. Intrusion detection technology has always been a focus and hotspot of research. A hybrid model that combines particle swarm optimization (PSO) and kernel extreme learning machine (KELM) is presented in this work. Continuous-valued PSO and binary PSO (BPSO) are adopted together to determine the parameter combination and the feature subset. A fitness function based on the detection rate and the number of selected features is proposed. The results show that the method can simultaneously determine the parameter values and select features. Furthermore, competitive or better accuracy can be obtained using approximately one quarter of the raw input features. Experiments proved that our method is slightly better than the genetic algorithm-based KELM model.
밀의 등숙에 따른 종실의 품질과 제분특성에 대하여 검토하였다. 천립중과 용적중은 등숙이 진행됨에 따라 그리고 수분함량이 감소함에 따라 증가하였으며 출수후 40일이 성숙기로 추정되었다. 종실의 수분함량과 천립중 및 용적중은 각각 -0.877** 및 -0.761**의 부의 상관이 있었으며, Pearling index와는 0.915**의 정의 상관이 있었다. 제분특성과 관련된 배유는 등숙초기에도 종실의 많은 부분을 차지하고 있었으나 제분평점은 출수후 40일이 되어서야 일정수준에 도달하였다. Break-Reduction flour ratio는 품종에 따라 큰 차이가 있었으며, 특히 조광은 높은 Break-Reduction flour ratio를 보였다. 천립중과 제분율, 회분함량 및 제분평점과는 0.603**, -0.958** 및 0.956**의 고도의 상관이 있었다.
그리드 응용이 수행되는데 필요한 네트워크 자원을 실시간으로 측정하고, 그에 대한 통계 데이터를 제공함으로 그리드 응용별 시스템 및 네트워크의 사용 자원의 양을 분석하기 위해서, 본 논문에서는 효율적인 모니터링 방법에 대한 연구를 수행하여, 커널을 기반으로 하는 모니터링 방법을 제안하였다. 이 방식을 이용한 성능 모니터링 측정의 장점은 tcpdump 등 기존의 패킷 캡처 방법에 비해서 시스템 자원을 적게 사용하면서 정확하면서도 적은 지연시간으로 측정이 가능하다는 것이다. 또한 이 모니터링 방법을 이용하여 실제 그리드 어플리케이션의 시스템 및 네트워크의 사용 정보량을 측정하는 시스템을 구현하였다. 이러한 연구는 그리드 응용 개발 및 그리드 네트워크 상의 자원할당 및 분배가 효율적으로 이루어 질 수 있도록 스케쥴러에게 필요한 정보를 제공할 수 있으며, 네트워크 관리자에게 그리드 네트워크 구축에 대한 근거 자료를 제시할 수 있다.
The broth solution was prepared by the mixing of an uranyl nitrate, THFA, PVA, and water. The uranium concentration of the broth solution was $0.5{\sim}0.8$ mole-U/L and the viscosity of it was $30{\sim}80cSt$. The droplets of this broth solution were farmed in air and ammonia by the vibrating nozzle with the frequency of 100 Hz at the amplitude of $100{\sim}130V$. The diameter of the droplet was about $1900{\mu}m$ from using the nozzle diameter of 1 mm. The diameter of the aged gel was about $1400{\mu}m$ after aging in ammonia solution at $60{\sim}80^{\circ}C$, and the dried gel with the diameter of about $900{\mu}m$ was obtained after drying at room temperature or partially vacuum condition. The diameter of the calcined $UO_3$ microsphere after calcination at $600^{\circ}C$ appeared about $800{\mu}m$ in air atmosphere. Although the droplets of the same sizes were formed, the calcined microspheres of different sizes were manufactured in the case of the broth solutions of the different uranium concentration. The droplets of the desired diameters were obtained by the change of the nozzle diameters and the broth flow rates.
기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의에서 가장 큰 문제점은 극치강수량을 재현하기 어렵다는 점이다. 이러한 문제점으로 인해 수자원계획을 수립하는데 있어서 불확실성을 가중시키고 있다. 특히 일강수량 모의기법을 통해서 추정되는 빈도강수량의 과소추정으로 인해 수공구조물 설계 시에 신뢰성을 확보하는데 문제점이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Markov Chain 모형에서 일강수량에 평균적인 특성과 극치특성을 동시에 재현할 수 있도록 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 3개 강수지점에 대해서 기존 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용한 결과 여름의 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 제안한 불연속 Kernel-Pareto 분포형 기반 Markov Chain 모형은 여름의 일강수량 모의 시 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 방법론은 전체적으로 기존 Markov Chain 모형에 비해 극치강수량을 재현하는데 유리한 기법으로 판단된다. 또한 극치강수량을 일반강수량으로부터 분리하여 모의함으로서 평균 및 중간값 등 낮은 차수에 모멘트 등 일강수량에 전체적인 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인할 수 있었다.
In this paper, development of embedded system based on Windows CE 5.0 which released recently is studied. Embedded softwares for the target board using S3C2410A SOC based on ARM920T core are composed of (1) BSP(Board Support Package) contains an OAL(OEM Adaptation Layer) which includes a boot loader for initializing and customizing target hardware, device drivers, and a corresponding set of configuration files (2) Windows CE 5.0 kernel (3) SDK and MP3 test application. Particularly, PB(Platform Builder) provides the efficient functions to build, test and debug the BSP and CE kernel. It is looked forward to being widely spread that Windows CE 5.0 will be utilized at smart devices such as PMP, CNS and DMB phone which inevitably require a display device.
Early criticality prediction models that determine whether a design entity is fault-prone or not are becoming more and more important as software development projects are getting larger. Effective predictions can reduce the system development cost and improve software quality by identifying trouble-spots at early phases and proper allocation of effort and resources. Many prediction models have been proposed using statistical and machine learning methods. This paper builds a prediction model using Support Vector Machine(SVM) which is one of the most popular modern classification methods and compares its prediction performance with a well-known prediction model, BackPropagation neural network Model(BPM). SVM is known to generalize well even in high dimensional spaces under small training data conditions. In prediction performance evaluation experiments, dimensionality reduction techniques for data set are not used because the dimension of input data is too small. Experimental results show that the prediction performance of SVM model is slightly better than that of BPM and polynomial kernel function achieves better performance than other SVM kernel functions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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