Lateral 구조를 갖는 탄소나노튜브 에미터 캐소드의 금속전극 선폭과 간격은 탄소나노튜브 에미터 밀도와 게이트에 인가되는 전계의 크기에 밀접한 관계가 있어 전계방출특성에 큰 영향을 나타내므로 조속한 상업화를 위해서는 최적화 연구가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 금속전극의 선폭과 간격을 110/30, 80/30, 40/30과 120/20, 90/20, 20/20 ${\mu}m$로 각각 변화시켜 4.6인치 탄소나노튜브 에미터 기반 flat light lamp 개발연구를 진행하였다. 이때 사용한 금속전극은 2 mm 두께를 갖는 4.6인치 소다라임 글라스 위에 패턴 된 PR에 Ag를 sputtering하여 증착 후 PR을 lift-off하여 형성하였다. 이와 같이 형성된 금속전극은 ~1 ${\mu}m$와 12 nm의 두께와 표면단차를 각각 가지고 있었다. 형성된 금속전극 위에 유전체와 탄소나노튜브 에미터를 각각의 페이스트를 사용하여 스크린 인쇄와 소성과정을 통해 형성하였다. 이때 레이저 빔을 전극사이의 빈 공간에 조사하여 탄소나노튜브 에미터를 금속전극 위에 정밀하게 정렬하였으며 잔존하는 유기물과 유기용매를 없애기 위해 대기압 공기분위기의 $410^{\circ}C$에서 10분간 소성과정을 거친 후 접착테이프를 사용하여 잔탄 속에 있는 탄소나노튜브 에미터를 물리적 힘으로 수직하게 노출시켜 캐소드를 준비하였다. 애노드는 전계에 의해 방출된 전자의 측정과 전계방출 이미지를 얻기 위해서 P22 형광체와 Al박막이 증착된 2 mm 두께의 소다라임 글라스를 사용하였다. 캐소드와 애노드 사이의 간격은 6~10 mm로 유지하였고, 진공챔버의 기본 압력을 $5{\times}10^{-6}$ Torr 이하로 유지하였다. 캐소드와 게이트 전극에 1, 4 kHz와 3% duty를 갖는 bipolar 형태의 DC 사각펄스파를, 애노드에 ~18 kV의 DC 고전압을 각각 인가하여 평가하였으며 추후, 이렇게 제작된 다양한 선폭과 간격을 갖는 탄소나노튜브 에미터 기반 flat light lamp의 전계방출특성과 효율에 대한 비교 연구를 진행할 계획이다.
무선 센서 네트워크에서 데이터 병합을 수행하는 센서노드는 자식 노드의 메시지를 기다리는 시간인 타임아웃을 스케줄링한다. 본 논문에서는 데이터 병합시 소모되는 전력을 최소화하고 데이터 정확도를 높이기 위해, 센서 네트워크에서 수집되는 데이터 패턴에 따라 타임아웃을 적응적으로 조절하는 새로운 타임아웃 스케줄링 기법을 제안한다. 제안 타임아웃 스케줄링 기법은 자식노드로부터 수신한 데이터가 특별한 이벤트 없이 기준 데이터 변동률 범위 내에 있게 되면 타임아웃 값을 줄인다. 타임아웃을 작게 하면 메시지 대기시간이 짧아지고 센서 노드의 에너지 소모가 감소한다. 센싱 데이터가 기준 데이터 변동률을 벗어나면 중요 이벤트 발생 확률이 높으므로 보다 정확한 데이터 병합 값을 얻기 위해 타임아웃 값을 증가시킨다. 시뮬레이션 결과에서 제안 기법은 기존 캐스케이딩 타임아웃 스케줄링 기법에 비해 에너지 소모와 데이터 정확도 측면에서 우수한 성능을 보여주었다.
외판원 순회문제(Traveling Salesman Problem)는 세일즈맨이 한 도시(node)를 출발하여 모든 도시를 한 번씩 방문한 후 다시 출발점으로 되돌아오는 최적 경로를 반환한다. 이 기법은 도시의 수가 늘어날수록 연산횟수가 기하급수적으로 늘어나는 단점으로 인해 실생활에서 여러 노드(node)를 방문해야 하는 놀이동산이나 택배에 적용하기에는 탐색 성능에 한계가 있다. 또한, 최적 경로 탐색은 각 노드 사이의 거리를 1차원 속성으로 사용하기 때문에 이동시간, 관심도, 대기시간 등의 다차원속성을 고려하는 사용자의 요구를 만족하기 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 해결하기 위하여 Top-n 스카이라인 질의(Skyline query)를 이용한 다차원 외판원 순회문제(TS-MDT, Top-n Skyline-Multi Dimensional TSP) 알고리즘을 제안한다. 제안기법은 스카이라인의 지배원칙에 따라 다중 속성의 노드들을 제거함으로써 연산횟수의 감소를 통한 신속한 연산과 최적 경로를 반환한다. 실험에서는 1차원 속성의 데이터를 사용한 기존의 동적 계획법과 다차원속성을 처리하는 제안기법의 연산시간을 비교한 결과, 같은 데이터 개수일 때 다차원속성을 처리하는 제안기법이 더 빠른 것으로 나타났다.
대부분의 이동 에이전트는 순차적인 노드 이주 방식에 의하여 다수의 이동 에이전트 시스템들로 이주된다. 하지만, 이러한 이주방식에서는 호스트의 결점이나 장애 등과 같은 문제가 발생하였을 경우, 이동 에이전트가 무한 대기나 고아 상태에 빠지므로 노드들 사이의 네트워크 소요시간이 증가하기 때문에 실제 다른 분산 기술들을 사용한 것만큼의 기대효과를 얻기가 어렵다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 연구들이 진행되어 왔지만 대부분 수동적 라우팅 테이블을 기반으로 노드의 이주를 결정하거나 문제가 발생된 호스트를 선회하는 방법이므로 실제 전체적인 네트워크 소요시간을 감소시키기 위한 연구는 아직 미흡하다. 본 논문에서는 이동 에이전트가 이동 에이전트 시스템들로 이주시 네트워크 소요시간을 감소시키기 위하여 네이밍 에이전트의 메타-테이블에 등록된 구현 객체 정보를 기반으로 능동적 라우팅 테이블을 설계한다. 또한 사용자의 키워드에 대하여 메타-테이블에서 일치하는 객체 참조자의 정보와 수에 따라 다수의 에이전트 객체를 복제한다. 복제된 객체는 이동에이전트 시스템들로 병렬 이주되며, 최소의 네트워크 소요시간을 제공한다.
본 연구는 교통운영 개선에 필요한 빅데이터 및 인공지능 모델 개발의 일환으로서, 도시부의 링크통행시간 및 통과교통량 등 가용 데이터 등을 이용하여 교통변수로 활용도가 높은 차량대기길이와의 관계를 딥러닝(Deep Learning)을 통해 학습하고 추정하는 인공지능 모델을 구축하는 것을 목표로 하였다. 차량대기길이 추정모형은 데이터 분석결과를 토대로 하여 우선 차량대기길이의 링크 초과여부를 분류한 후 링크 초과 및 링크 미초과 상황에서의 차량대기길이 추정하는 3개의 모형으로 모델링하였다. 딥러닝 모형은 텐서플로우로 구현하였으며, 모든 모형은 DNN 구조로서 은닉층과 노드 개수를 다양화하여 학습 및 테스트 후 최소 오차를 나타내는 네트워크 구조를 선정하였다. 차량대기길이 링크 초과여부 분류 모형은 약 98%의 정확도를 나타냈으며, 미초과 모형은 15% 미만, 초과 모형은 5% 미만의 오차를 각각 나타내었다. 링크별 평균 오차는 12%로 도출되었다. 이를 기존 검지기 데이터 기반의 방식과 비교한 결과 오차가 약 39% 감소된 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 배터리 응용을 위해 저면적 DC-DC 변환기를 갖는 1.5V 256kb eFlash 메모리 IP를 설계하였다. 저면적 DC-DC 변환기 설계를 위해서 본 논문에서는 단위 전하펌프 회로에서 펌핑 노드의 전압을 VIN 전압으로 프리차징해주는 회로인 크로스-커플드 (cross-coupled) 5V NMOS 트랜지스터 대신 5V NMOS 프리차징 트랜지스터를 사용하였고, 펌핑 노드의 부스팅된 전압을 VOUT 노드로 전달해주는 트랜지스터로 5V 크로스-커플드 PMOS 트랜지스터를 사용하였다. 한편 5V NMOS 프리차징 트랜지스터의 게이트 노드는 부스트-클록 발생기 회로를 이용하여 VIN 전압과 VIN+VDD 전압으로 스윙하도록 하였다. 그리고 펌핑 커패시터의 한쪽 노드인 클록 신호를 작은 링 발진 (ring oscillation) 주기 동안 full VDD로 스윙하기 위해 각 단위 전하펌프 회로마다 로컬 인버터 (local inverter)를 추가하였다. 그리고 지우기 모드 (erase mode)와 프로그램 모드 (program mode)에서 빠져나와 대기 (stand-by) 상태가 될 때 부스팅된 전압을 VDD 전압으로 프리차징해주는 회로를 사용하는 대신 HV (High-Voltage) NMOS 트랜지스터를 사용하여 VDD 전압으로 프리차징 하였다. 이와같이 제안된 회로를 DC-DC 변환기 회로에 적용하므로 256kb eFLASH IP의 레이아웃 면적은 기존 DC-DC 변환기 회로를 사용한 경우보다 6.5% 정도 줄였다.
무선 네트워크에서의 데이터 손실과 일관성 없는 지연, 그리고 전송 속도의 저하 등의 많은 문제점들로 인해 무선 네트워크에서의 QoS의 보장은 필수적이다. 본 논문에서는 Mobile IPv6 에서 제시되었던 AAA 와 MAP, QoS Object등의 솔루션들을 이용하여 MR이동 시 Binding Update로 인한 대기시간을 줄여주고, MR내의 각 노드들의 QoS 경로를 보장해주는 무선 네트워크 내의 네트워크 이동성을 고려한 메커니즘을 제시한다.
대용량 교환시스템인 TDX-10의 내부통신망의 성능을 분석하였다. 내부통신망의 시뮬레이션은 SLAM II의 이산사건모델을 이용하여 개발하였다. 시뮬레이션의 결과로 각 노드에서의 최대버퍼길이와 평균대기시간 그리고 D버스의 이용율을 구하였다. 또한 링크속도를 고려한 내부통신망의 최대호처리용량을 구하였다.
컴퓨터통신 분야 및 개인이동통신 분야 등에서 먼저 도입된 멀티미디어 데이터의 사용이 큰 호응을 얻으면서, 최근 디지털 텔레비전 환경에서 멀티미디어 데이터 방송서비스를 시행하려는 노력들이 이루어지고 있다. 이는 다수의 사용자를 겨냥한 방송서비스로 데이터가 개별 사용자의 요구에 의해서가 아닌 정해진 방송 순서에 의해 제공된다. 따라서 사용자들은 원하는 정보를 수신할때까지 대기하게 된다. 이러한 응답시간 (response time)을 감소시키기 위해서, 문맥인지 캐슁(context-aware caching) 정책과 캐쉬 점유 우선순위 결정에 핵심이 되는 두 노드사이의 거리 산출을 위한 방법을 제안한다. 또한 선입산출(first-in-first-out) 정책과의 비교 모의실험(simulation)을 통해, 제안한 문맥인지 캐슁 정책이 응답시간 감소효과가 좋음을 확인하고, 이를 분석한다.
In this study, we consider stationary waiting times in finite-buffer 3-node single-server queues in series with a Poisson arrival process and with either constant or non-overlapping service times. We assume that each node has a finite buffer except for the first node. The explicit expressions of waiting times in all areas of the stochastic system were driven as functions of finite buffer capacities. These explicit forms show that a system sojourn time does not depend on the finite buffer sizes, and also allow one to compute and compare characteristics of stationary waiting times at all areas under two blocking rules communication and manufacturing blocking. The goal of this study is to apply these results to an optimization problem which determines the smallest buffer capacities satisfying predetermined probabilistic constraints on stationary waiting times at all nodes. Numerical examples are also provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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