• Structural Engineering and Mechanics
• /
• 제84권1호
• /
• pp.35-48
• /
• 2022

This paper investigates the artificial neural network (ANN) to predict the dimensionless parameters for contact pressures and contact lengths under the rigid punch, the initial separation loads, and the initial separation distances of a contact problem. The problem consisted of two elastic infinitely layers (EL) loaded by means of a rigid cylindrical punch and resting on a half-infinite plane (HP). Firstly, the problem was formulated and solved theoretically using the Theory of Elasticity (ET). Secondly, the contact problem was extended based on the ANN. External load, the radius of punch, layer heights, and material properties were created by giving examples of different values used at the training and test stages of ANN. Finally, the accuracy of the trained neural networks for the case was tested using 134 new data, generated via ET solutions to determine the best network model. ANN results were compared with ET results, and well agreements were achieved.

• ETRI Journal
• /
• 제43권4호
• /
• pp.702-716
• /
• 2021

This work proposes suitable network configurations for single frequency networks (SFNs) with ATSC 1.0 based on network coverage calculations and the laboratory multipath handling performance of commercial receivers. SFNs are widely used for delivering terrestrial digital television services because of their efficient use of the spectrum. In Mexico the analogue television transmissions switch-off occurred on 31 December 2016. Thus it is expected the adopted ATSC 1.0 system will be in force for the next several years despite the recent standardization of the ATSC 3.0 system. As ATSC 1.0 uses 8-VSB modulation the multipath handling capability of receivers is critical for the design of SFNs. The presented network planning results help develop technical normativity for implementing SFNs in Mexico and other countries that use ATSC 1.0. SFNs with transmitter separation up to 130 km are fully covered for outdoor reception mainly due to the directivity of the receiving antenna. Moreover for indoor reception at least 70% of an SFN coverage area can be achieved with a transmitter separation of up to 60 km depending on the radiated power and the transmitter antenna height.

• 디지털융복합연구
• /
• 제11권2호
• /
• pp.43-50
• /
• 2013

최근 지능화 고도화 되고 있는 사이버위협으로부터 기업의 정보자산을 안전하게 보호하기 위해서는 기술적인 분야뿐만 아니라 관리적, 환경적 분야 등 전방위적 대응체제를 구축하여야 한다. 본 연구에서는 보안적으로 안전한 망 설계를 위해 물리적 망분리와 논리적 망분리등 보안 망 이론에 대한 사례를 분석하여 기업 환경에 적합하고 상시적 대응 및 관리가 가능한 정보보호 관리 모델을 제안한다. 특히, 제안 모델은 기존 망에서의 개선사항을 도출하고, 개선사항이 적용된 망을 설계하기 위해서 중앙 관리성을 향상시킨 실시간 보안 대응 능력, 보안 위협 발생 시 선제 탐지 및 능동적 대처, 중요 장비 이중활르 통한 고가용성, 고성능, 고신뢰성 확보, 개별 네트워크의 보안 정책 통합 관리, 개별 네트워크의 망 분리로 보안성 향성 등의 기능을 적용하였다.

• 플랜트 저널
• /
• 제12권2호
• /
• pp.24-30
• /
• 2016

이산화탄소 분리공정에 있어서 분리막 공정은 소형, 모듈성, 설치의 용이성, 작동의 유연성, 낮은 설치 비용 및 낮은 에너지 소비량 등의 장점들로 인하여 주목 받고 있다. 본 연구에서는 실험데이터와의 비교를 통해 교차흐름, 병류흐름, 향류흐름 3가지 모델의 정확도를 알아보았다. 실험에서 이용된 이산화탄소 분리공정을 가장 잘 나타내어주는 모델을 토대로 전산모사를 통하여 2단 막 분리 구조에서의 운전조건을 규명하고 분리막의 투과도 및 선택도가 분리성능에 미치는 영향을 알아보았다. 나아가 수증기 sweep을 이용하는 2단 막 분리 구조에서 열교환망 합성기법을 적용하여 열교환기 도입에 따른 소요 전력의 변화와 운전비용 절감효과를 살펴보았다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제49권9호
• /
• pp.729-738
• /
• 2021

본 연구에서는 실속 받음각 근처에 발생하는 익형 위의 유동박리를 억제하기 위하여 인공신경망 기반의 피드백 유동제어를 NACA0015 익형에 수치적으로 적용하였다. 익형 위 박리영역 크기의 축소화라는 제어 목표를 달성하기 위해 익형의 박리 지점 근처에 인위적 외란(Blowing & Suction) 제어 신호를 적용하였다. 유동의 운동을 나타내는 시스템 모델링 단계에서 압력데이터에 적합직교분해(Proper Orthogonal Decomposition)를 적용하여 유동제어에 필요한 운동 모드를 추출하고 유동의 특성을 분석하였다. 분해된 모드를 기반으로 NARX(Nonlinear AutoRegressive Exogenous) 구조의 인공 신경망을 학습하여 유동의 운동을 나타내도록 하였으며, 최종적으로 피드백 제어루프에 작동시켰다. 예측된 제어신호를 CFD 해석에 적용하였으며 제어 유/무에 따른 공력특성을 분석하고 익형 주변의 고유 공간모드의 변화를 비교하여 제어 효과를 분석하였다. 본 연구에서 진행된 피드백 제어는 약 29%의 압력항력 감소효과를 보여주었으며, 이는 익형 뒷전의 큰 압력회복으로 인해 나타나는 것을 확인하였다.

• 전기학회논문지
• /
• 제57권8호
• /
• pp.1454-1463
• /
• 2008

Blind source separation by independent component analysis (ICA) has applied in signal processing, telecommunication, and image processing to recover unknown original source signals from mutually independent observation signals. Neural networks are learned to estimate the original signals by unsupervised learning algorithm. Because the outputs of the neural networks which yield original source signals are mutually independent, then mutual information is zero. This is equivalent to minimizing the Kullback-Leibler convergence between probability density function and the corresponding factorial distribution of the output in neural networks. In this paper, we present a learning algorithm using information theory and higher order statistics to solve problem of blind source separation. For computer simulation two deterministic signals and a Gaussian noise are used as original source signals. We also test the proposed algorithm by applying it to several discrete images.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.187-194
• /
• 2018

The operating system for IoT should have a small memory footprint and provide low power state, real-time, multitasking, various network protocols, and security. Although the Zephyr kernel, an operating system for IoT, released by the Linux Foundation in February 2016, has these features but errors generated by the user code can generate fatal problems in the system because the Zephyr kernel adopts a single-space method that both the user code and kernel code execute in the same space. In this research, we propose a space separation method, which separates kernel space and user space, to solve this problem. The space separation that we propose consists of three modifications in Zephyr kernel. The first is the code separation that kernel code and user code execute in each space while using different stacks. The second is the kernel space protection that generates an exception by using the MPU (Memory Protection Unit) when the user code accesses the kernel space. The third is the SVC based system call that executes the system call using the SVC instruction that generates the exception. In this research, we implemented the space separation in Zephyr v1.8.0 and evaluated safety through abnormal execution of the user code. As the result, the kernel was not crashed by the errors generated by the user code and was normally executed.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제12권1호
• /
• pp.78-89
• /
• 2006

정보가전기기를 개발하는데 있어서 가장 어려운 일 중 하나는 네트워크 성능을 최적화하거나 성능상의 특이 현상을 극복하는 일이다. 본 논문에서는 상용 홈 네트워크 게이트웨이를 개발하면서 이런 네트워크 성능 최적화의 한 문제를 발견하고 정의하며, 그 원인을 규명하고, 이를 해결한 연구를 기술한다. 본 논문의 흠 게이트웨이는 비대칭 링크인 ADSL 을 사용하는데 업링크로의 패킷 전송 속도가 다운링크로의 패킷 전송 유무에 간섭을 받는 특이 현상인 속도 간섭 현상을 보인다. 이러한 현상은 보통 receive livelock 문제로 생각되어 입력 큐에서의 패킷 경쟁이 그 원인이라고 분석된다. 그러나 본 논문에서는 실험적 검증을 통해 이 현상이 receive livelock과는 그 원인이 다른 새로운 문제임을 밝혀낸다. 추가적인 분석과 실험의 결과 출력 큐에서의 패킷 경쟁과 TCP 프로토콜의 메커니즘이 이 현상의 원인임을 밝힌다. 우리는 이 문제를 해결하기 위해 패킷 스케줄링 메커니즘을 제안하며 이를 흠 게이트웨이에 구현한다. 그 결과 개선된 흠 게이트웨이에서는 속도 간섭 현상이 완전히 해결됨을 보인다.

• 한국음향학회지
• /
• 제42권4호
• /
• pp.357-363
• /
• 2023

다양한 신호가 혼합된 수중 신호로부터 각각의 신호를 분리하는 기술은 오랫동안 연구되어왔지만, 낮은 품질의 수중 신호의 특성 상 쉽게 해결되지 않는 문제이다. 현재 주로 사용되는 방법은 Short-time Fourier transform을 사용하여 수신된 음향신호의 스펙트로그램을 얻은 뒤, 주파수의 특성을 분석하여 신호를 분리하는 기술이다. 하지만 매개변수의 최적화가 까다롭고, 스펙트로그램으로 변환하는 과정에서 위상 정보들이 손실되는 한계점이 지적되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 긴 시계열 신호 처리에서 좋은 성능을 보인 Dual-path Recurrent Neural Network을 기반으로, 다중 채널 센서로부터 생성된 입력신호인 3차원 텐서를 처리할 수 있도록 변형된 Tripple-path Recurrent Neural Network을 제안한다. 제안하는 기술은 먼저 다중 채널 입력 신호를 짧은 조각으로 분할하고 조각 내 신호 간, 구성된 조각간, 그리고 채널 신호 간의 각각의 관계를 고려한 3차원 텐서를 생성하여 로컬 및 글로벌 특성을 학습한다. 제안된 기법은, 기존 방법에 비해 개선된 Root Mean Square Error 값과 Scale Invariant Signal to Noise Ratio을 가짐을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
• /
• pp.393-395
• /
• 2000

현재 인터넷이 직면하고 있는 IP 주소 부족문제 해결을 위한 새로운 방안으로서 데이터 플로우 구별에 의한 네트워크 주소 변환(NAT-FS : NAT by Flow Separation) 기법을 제안하고 기술한다. 이 방식은 기존의 NAPT와 같이 단 하나의 글로벌 IP 주소에 모든 로컬 호스트가 할당되면서도 Basic NAT 방식처럼 DNA와 연동하여 Full Access 기능도 지원할 수 있다.