• Title/Summary/Keyword: 고려대학교

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Slot 코팅 공정

  • Kim, Su-Yeon;Jeong, Hyeon-Uk
    • NICE (News & Information for Chemical Engineers)
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    • v.23 no.5
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    • pp.524-529
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    • 2005

Replica Allocation with Selfish Node over Mobile Ad Hoc Networks (모바일 애드혹 네트워크 환경에서 이기적인 노드를 고려한 데이터 복제본 할당 기법)

  • Shim, Kyu-Sun;Jung, Daoun;Ryu, Byung-Gul;Lee, SangKeun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.69-71
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    • 2010
  • 모바일 네트워크에서는 모바일 노드의 이동성으로 인하여 네트워크가 빈번하게 분리되며, 이로 인해 데이터 접근성이 낮아지는 문제가 발생한다. 기존 연구에서는 이러한 문제 해결하기 위해 다양한 복제 본 할당 기법이 연구되었다. 그러나 지금까지 연구된 복제본 할당기법들은 모바일 애드혹 네트워크 환경의 제한된 자원으로 인한 노드들의 이기적인 행동에 대해 고려하지 않았다. 본 논문은 모바일 애드혹 네트워크 상의 이기적인 노드들을 검출하기 위해 이진결정 기법과 레벨화 기법을 제안하고, 이를 통해, 이기적인 노드들의 영향을 최소화하는 기법을 제안하고자 한다. 실험 결과는 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 모바일 애드혹 네트워크 내에 이기적인 노드들이 있는 환경에서 데이터 접근성이 향상됨을 보여준다.

An examination of the relationship between peak velocity at a basin outlet and parameters of the Clark model (유역 출구에서의 첨두유속과 Clark 모형 매개변수 간의 관계 검토)

  • Lee, Jinwook;Lee, Munseok;Kim, So Eun;Yoo, Chulsang
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.332-332
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    • 2020
  • 본 연구에서는 유역 출구에서의 첨두유속과 Clark 모형 매개변수 간의 관계를 검토하였다. 첨두유속과 집중시간의 관계가 먼저 검토되었으며, 이후 집중시간과 저류상수의 관계가 검토되었다. 이를 위해, 다년간의 수위 관측 및 유속 및 유량 측정 성과가 있는 지점들이 선정되었다. 분석을 위해 관측 수위 및 수위-유량 곡선이 존재하는 호우사상들이 고려되었으며, 이 중 첨두유속 자료가 존재하는 사상들이 첨두유속과 집중시간 관계 검토를 위해 고려되었다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 호우사상 규모가 커짐에 따라 첨두유속은 크게, 집중시간은 작게 나타나며, 이 둘은 선형적인 관계를 가진다. (2) 집중시간과 저류상수는 호우사상 규모에 관계없이 유역별로 어느 정도 일정하게 나타나며, 이는 유역의 상사성과 높은 상관을 가진다.

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Workload Analysis of Change Detection (움직임 검출의 작업부하 분석)

  • Kim, HaeLyeon;Choi, DongWhee;Chung, Yongwha
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.04a
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    • pp.359-361
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    • 2012
  • 움직임 검출은 비디오 감시 시스템의 작업부하를 줄여주는 주요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 다양한 움직임 검출 알고리즘의 작업부하를 분석하고, 움직임 검출의 정확도와 작업부하를 고려한 경우의 최적 알고리즘을 도출한다. 비디오 감시 시스템에서 획득된 실제 데이터를 이용한 실험 결과, 움직임 프레임 비율이 낮은 환경의 비디오 감시 시스템에서는 차 프레임과 GMM을 이용하는 알고리즘이, 움직임 프레임 비율이 높은 환경에서는 GMM만을 이용하는 알고리즘이 정확도와 수행시간을 통합한 성능지수 관점에서 가장 효과적인 움직임 검출 솔루션이 될 수 있음을 확인하였다.