TCP는 유선망을 위하여 설계되었기 때문에, 유선망과 다른 특성을 가진 무선망에서 서비스되는 경우 성능이 크게 저하된다. 무선 Ad-hoc네트워크에서 혼잡윈도우(congestion window)값은 TCP의 성능에 크게 영향을 준다. 네트워크 상황에 따라 적절한 크기의 혼잡 윈도우 값을 설정함으로서 TCP성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 무선Ad-hoc 네트워크에서 TCP 성능을 향상시키는 새로운 TCP 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 TCP 수신측에서 최적의 윈도우 크기를 측정하고, ACK 패킷의 윈도우 필드를 사용하여 CWL(Congestion Window Limit)를 최적 값에 세팅하는 최대 혼잡윈도우 조정 기법이다. 무선 Ad-hoc네트워크의 다양한 환경에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과 제안된 알고리즘이 기존 TCP new reno 프로토콜보다 전송률 및 패킷 손실에서 성능을 크게 향상하였다.
In this study, an embedded system composed of equipment setting, block importing, scenario setting and output reporting is developed in multi-body dynamics program, ADAMS, for conducting dynamic structural analysis of block lifting process. First, equipment used for block lifting process is set in the simulation environment and the shapes and functions of two lifting beams, and six block loaders are provided as the equipment. Second, the modal analysis result of the lifting block is imported from the static structural analysis system, NASTRAN. Third, the lifting scenarios, such as hoisting, waiting, trolley moving, and wire connecting, are set in the system. Finally, output results in the forms of plots, texts and tables, are reported after the dynamic structural analysis. The test examples conducted in a shipyard are applied into the developed system in various condition and scenarios. The loads at the lug points, the stress contours, and the hot spot tables of the developed system are compared with the result of the static analysis system.
최근 사물인터넷의 데이터가 대용량화됨에 따라 실시간 시스템의 메모리 전력 소모가 급증하고 있다. 이는 실시간 시스템이 태스크 전체를 항상 메모리에 올려놓고 처리함으로 인한 DRAM 용량 증가에 기인한다. 본 논문은 최근 각광 받는 고속 스토리지를 활용하여 실시간 태스크의 일부를 스토리지에 내려놓고 필요시 메모리에 올리는 전력 절감 기술을 제안한다. 또한, 이를 CPU의 동적 전압조절 기법과 결합하여 CPU와 메모리의 전력 절감을 동시에 최적화한다. 제안하는 기술은 CPU의 유휴시간을 최대한 줄이는 전압 모드를 결정하는 동시에 메모리 크기를 최소화하는 스왑 비율을 결정하여, 태스크의 데드라인을 어기지 않으면서 전력 소모를 최소화하는 최적의 조합을 탐색한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안하는 기술이 실시간 시스템의 전력 소모를 크게 줄임을 보인다.
2017년 발생한 포항 지진으로 인하여 천장재, 외장재, 커튼월 등 비구조재의 파괴에 의한 피해가 다수 보고되었으며 비구조재의 내진설계가 중요해지고 있다. 본 연구에서는 임팩트해머 테스트를 통해 행어볼트 길이에 따른 천장재의 고유진동수와 감쇠비를 식별하였다. 또한 천장재가 벽 또는 다른 구조체에 충돌하는 경우 발생하는 충격효과를 정확히 고려하기 위해 충돌실험을 수행하였다. 식별된 천장재의 동특성과 충격지속시간을 바탕으로 실제로 천장재가 지진하중으로 인하여 주변 구조물과 충돌이 발생하는 경우에 대한 천장재 응답특성을 수치해석을 통하여 분석하였다. 수치해석 시뮬레이션 결과, 충격하중은 이격거리에 따라 선형적으로 증가하는 경향을 보였으며, 달대길이와는 무관한 것으로 나타났다.
최근 한반도 남동부에서 발생한 연이은 강진들로 인해 국내에서도 지진 방재에 대한 관심도가 높아지고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 급격히 진보하고 있는 시각지능과 가상현실 분야 기술들을 기반으로 하는, 맞춤형 지진재해 대응을 위한 기술적 방법론에 대해 살펴보고자 한다. 해당 기술은 카메라를 이용한 생활공간 영상 정보의 취득, 개별 객체의 영상 기반 인식, 3차원 공간 정보의 추출, 이산요소법 등을 활용한 가상 지진의 동역학적 모의, 가상현실환경에서의 모의 지진 실감화 등의 단계를 통해 구성된다. 본 연구에서는 이러한 전체 기술 프로세스를 구성하기 위한 각 단계의 프로세스, 해당 이슈와 관련한 현재 기술 동향, 실시를 위한 기술적 해결 과제 등을 분석하였다.
본 논문에서는 전산구조 해석 데이터를 기반으로 인공 신경망을 활용하여 헬리데크 구조물에 대한 손상 추정 기법을 제안하였다. 헬리데크를 구성하는 트러스와 서포트 부재들에 대해서 절점을 공유하는 부재들을 70개의 모델로 그룹화 하였으며, 최대 3가지 부재 그룹에 무작위로 손상을 부여하여 총 37,400개의 손상 시나리오를 생성하였다. 이들 각각에 대해서 구조 해석 프로그램을 통해 모드 해석을 수행하였으며, 전체 손상 시나리오를 사용 목적에 따라 학습, 유효성 검사, 그리고 검증 시나리오로 분리하였다. 헬리데크의 손상 및 비손상 상태의 동적 응답 특성에 대한 패턴 인식을 위해 PyTorch 프로그램을 활용하여 3개의 은닉층을 가지는 인공 신경망을 구성하였으며, 이에 대해서 다양한 손상 시나리오를 반복 학습함으로써 손실 함수를 최소로 하는 인공 신경망을 도출하였다. 최종적으로 총 400개의 검증 시나리오에 대해서 인공 신경망이 추정한 손상률과 실제 부여된 손상률을 비교하였으며, 그 결과 본 연구를 통해 얻어진 인공 신경망이 손상 부재의 위치와 손상 정도를 매우 높은 정확도로 예측하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 RPL을 사용하는 사물인터넷 환경에서 노드들이 이동할 때에도 토폴로지 변경에 빠르게 적응하여 패킷 손실 문제를 해결하기 위한 방안을 제안한다. 이동성을 향상시키기 위해 모든 노드는 이웃 노드들의 이동성을 인식하고, 전체 수신 패킷과 제어메시지 수를 고려하여 이동 정도를 수치화한다. 이동 정도에 따라 DIO 타이머를 동적으로 설정하여 토폴로지 변경을 빠르게 인식하고 목적지까지의 경로를 업데이트할 수 있도록 한다. 제안 방식의 성능은 Contiki 기반 Cooja 시뮬레이터를 이용하여 다양한 이동 속도에 대해서 평가한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방식은 패킷 전달률이 31.03% 개선됨을 확인하여 표준 RPL보다 이동성 시나리오에 잘 대처함을 보여준다.
최근 들어, 모바일 단말의 폭발적인 보급 더불어 단말 내의 중요정보가 외부 저장 매체로 불법적으로 유출되는 보안 위협이 증가되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 단말 내 중요정보의 외부 저장 매체로의 유출 방지 기법을 설계 및 구현한다. 이 기법은 파일의 임의위치에서 시그니처를 샘플링하고 이를 이용하여 유출 탐지, 차단 기능을 수행한다. 시그니처 샘플링 과정은 대상 파일을 일정 크기의 추출 윈도우로 구분한 후 이 영역 내에서 임의의 위치에서 1개 이상의 시그니처를 추출한다. 그리고, 가장 효과적인 샘플링을 수행하기 위하여 전체 샘플링, 이항분포 샘플링, 동적 샘플링의 다양한 추출 방식을 구현 및 시뮬레이션을 수행 한다. 제안된 기법은 파일의 임의 위치에서 시그니처를 샘플링하여 공격자의 시그니처 예측성을 낮출 수 있고 원본 데이터에 대한 변형 없이 유출 방지기능을 효과적으로 구현할 수 있다는 장점을 가진다. 따라서, 사용자 편의성이 중시되고 비교적 저 사양의 시스템인 모바일 단말에서 효과적으로 유출방지 기능을 구현할 수 있는 기법이다.
SRS는 특정 센서 네트워크 및 센서 유형에 독립적으로 센서 데이터의 의미를 모바일 기기에 즉시적으로 처리하기 위해 제안되었다. 하지만 새로운 센서 데이터를 수신할 때 마다 센서 데이터 검사 연산을 반복적으로 수행하게 되어 성능 저하를 야기한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 앱 프로파일 기반 SRS가 제안되었다. 앱 프로파일 기반 SRS는 프로파일을 통해 SRS 문제점을 개선하였으나 가상 시뮬레이션 환경에서 실험이 이루어졌으며 이 후 실시간 환경에서 실험을 하였으나 동적인 다양한 요소들을 고려하여 실험하지 못했다. 따라서 이 논문은 사용자의 이동성, 센서 밀집도 등의 인자를 고려하여 실험 평가를 실제 환경에서 수행하고 실험 결과의 분석을 통해 앱 프로파일 기반 SRS의 성능을 평가한다. 그 결과 앱 프로파일 기반 SRS는 밀집도와 센서의 종류에 큰 영향을 받으며, 센서 노드 수는 영향을 받지 않는 것을 알 수 있다.
프로그래밍 언어의 형식적인 의미를 적절하게 표현하면 언어를 표준화하고 최적화하여 번역하는 과정에서 중요한 역할을 수행한다. 파이썬은 주목받는 강력한 언어이고, 파이썬에 대한 형식적인 의미 구조를 정의하고 표현하는 것은 향후 유사한 언어를 설계할 때 참고할 수 있고 표준화하는 과정이나 최적화된 번역기를 구현하는 과정에서도 필요하다. 본 연구에서는 파이썬에 대한 의미 구조를 표현하기 위해 기존의 작용식을 수정하고 업그레이드해서 파이썬의 정적이고 동적인 의미 구조를 표현하는 작용식 2.0을 새롭게 제시한다. 작용식 2.0에 명세된 의미구조를 자바로 구현해 파이썬 프로그램들에 대한 실행시간을 측정하고 시뮬레이션을 통해 작용식 2.0이 구현 가능한 실제적인 의미 구조임을 입증하고, 판독성(Readability), 모듈성(Modularity), 확장성(Extensibility), 융통성(Flexibility)의 네 영역에서 명세된 작용식 2.0을 기존의 대표적인 의미 표현법과 비교하여 본 작용식 2.0의 우월성을 확인하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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