본 논문은 EPON(Ether Passive Optical Network)에서 채널 사용률을 개선하기 위한 방안으로 가변 최대 전송 윈도우를 이용한 동적 대역폭 할당(DBA-AMTW: Dynamic Bandwidth Allocation with Adaptive Maximum Transmission Window) 알고리즘을 제안한다. EPON에서의 폴링 기법은 채널 사용률을 결정하고 DBA 및 스케줄링 기법의 사용에 영향을 미친다. IPS(Interleaved Polling with Stop)에 기반을 둔 DBA 방식은 합리적인 전송 윈도우 할당이 가능한 장점을 갖지만, 채널 비사용 구간이 발생하여 채널 사용률이 저하되는 단점을 가진다. 제안하는 가변 최대 전송 윈도우를 이용한 동적 대역폭 할당 알고리즘은 채널 비사용 구간을 효율적으로 감소시키는 동시에 모든 ONU의 REPORT 메시지를 고려한 합리적인 채널할당이 가능한 특징을 가진다. 각 ONU는 개별적인 최대 전송 윈도우의 크기를 가지고 이러한 최대 전송 윈도우의 크기는 이전 사이클에서 결정된다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 동적 대역폭 할당 방식이 기존 방식에 비해 처리율과 평균 지연 시간에 대한 성능을 향상시킴을 확인하였다.
본 논문에서는 전달길이에 영향을 미치는 인자에 따라 프리텐션 부재가 받는 동적 충격에 의한 영향을 실험적으로 고찰하였다. 이를 위해 긴장재의 직경, 콘크리트의 피복 두께, 구속 철근과 비부착 구간의 유무, 긴장력 도입 방식을 변수로 한 10개의 프리텐션 콘크리트 부재를 제작하고, 긴장재에 부착한 전기 저항식 변형률 게이지를 통하여 부재에 긴장력 도입 시 변형률 변화를 동적으로 측정하였다. 실험 결과, 순간 전달 방식으로 긴장력을 도입할 때 절단단부에서 큰 동적 효과가 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 변형률 변화량으로 각 부재의 긴장력을 비교한 결과, 각 인자에 따라 차이가 존재하는 것을 확인했다. 직경 15.2 mm 강선보다 12.7 mm 강선의 잔류 긴장력 비율이 더 컸으며, 75 mm의 콘크리트 피복 두께만으로도 충분한 구속 효과를 기대할 수 있는 것으로 판단된다. 구속 철근의 영향은 미미했고, 비부착 구간의 영향으로 잔류 긴장력이 향상되었다. 순간 전달 방식보다 지연 전달 방식으로 긴장력을 도입할 때 긴장력 손실이 적은 것으로 확인되었다.
저속, 저전력, 저가의 특징을 갖는 IEEE 802.15.4 standard는 무선 센서 네트워크 환경에서 효율적이다. IEEE 802.15.4 표준에서 사용하는 다양한 토폴로지 중에서도 많은 노드들이 참여하는 클러스터-트리 토폴로지는 싱크 노드 주변에 트래픽이 집중되어 전송 지연과 에너지 소모 증가 및 데이터 손실을 초래하게 된다. 본 논문에서는 효율적인 데이터 전송을 위해 패킷간의 충돌을 최소화하고 제한된 에너지를 효율적으로 사용하기 위해 액티브 구간을 동적으로 할당하는 MRS-DCA알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 IEEE 802.15.4 standard의 액티브구간에 RP(Reservation Period)를 할당하여 사용한다. 또한, EWMA를 이용한 할당 알고리즘으로 트래픽을 예측하고 이것을 기반으로 RP와 CAP를 동적으로 할당함으로써 안정적인 데이터 전송을 보장한다. 제안하는 MRS-DCA알고리즘의 성능 비교를 위하여 IEEE 802.15.4, DCA scheme과 비교한 결과, 액티브 구간의 단축으로 전력 소모가 적어지고 충돌 회피율의 상승으로 높은 전송률을 보이는 것을 확인하였다.
상용 마그네슘 합금의 경우, 상온에서 낮은 성형성을 갖기 때문에, 온간 성형 조건 하에서 성형 공정을 수행하는 것이 일반적이다. 마그네슘 합금은 온간 성형 과정 중에 동적 재결정(dynamic recrystallization, DRX)이 발생하여, 초기 결정립 사이즈가 급격하게 작아지며, 내부 전위 밀도가 낮아지게 된다. 이에 따라, 유동 응력 곡선은 세 단계의 복잡한 변형 경화 및 연화 현상을 보이게 된다. 첫 번째 구간에서는 변형률이 증가함에 따라, 가공 경화에 의해 응력이 증가하는 경향을 보이며, 두 번째 구간에서는 동적 재결정 현상에 의한 가공 연화로 응력이 갑작스럽게 감소한다. 세 번째 구간에서는 가공 경화와 가공 연화 사이의 평형에 의해, 응력이 일정하게 나타난다. 본 연구에서는, 성형 온도 $300^{\circ}C$, 변형률 속도는 0.001, 0.1, 1, 10/sec에서 AZ80 합금의 구성 방정식의 18개 변수들을 체계적으로 최적화하며, 유동 곡선의 정확도를 높일 수 있는 방식에 대해 제안하려고 한다. 또한 AZ80외에 AZ61도 추가적으로 최적화여 본 논문에서 제안한 최적화 방식의 성능을 증명하였다.
본 연구는 SMS의 RMA-2를 이용한 하천흐름 해석에서 WMS HEC-1으로 모의된 하천 본류 및 지류의 수리량을 동적인 경계 입력자료로 하여 다양한 시나리오별로 하천내의 흐름 영향을 파악하고자 하였다. 안성천 유역의 공도와 평택수위관측소 구간(10.5km)에 대하여 WMS로 모의한 50, 100, 500, 1,000년 빈도별 시단위 유량을 본류 및 3개 지류의 유량 경계조건으로 적용하여 하천의 수리학적 특성을 분석하였다. SMS RMA-2의 동적 조건(dynamic type)으로 구동한 결과, 하천 본류구간의 시간별 수위 및 유속분포를 모의할 수 있었다. 빈도를 증가시킬수록 측점별 평균유속과 수위가 증가함을 확인할 수 있었으며, 특히 지류가 유입되는 본류지점의 가까운 하류부에서 하천 폭이 좁으면 유속이 크게 증가하였다.
자율주행 자동차는 기본적으로 차량과 도로에 설치된 센서를 활용해 수집된 도로·교통 정보를 통해 자율주행 기능을 수행한다. 그러나 이러한 기술과 정보만으로는 완전한 자율주행을 구현하는 것에 한계가 있음을 인정하고 있다. 최근에는 센서 기반 자율주행 기술의 한계를 극복하기 위해 다양한 방면에서 노력을 하고 있으며, 동적지도정보(local dynamic map: LDM)라 불리는 보다 구체적이고 정확한 도로 및 교통정보를 활용하는 노력도 진행 중이다. 그러나 LDM 관련 데이터 표준 및 데이터 세부항목 등이 아직 충분히 검증되지 않았으며, 자율주행 중 LDM의 시공간적 제공 범위에 대한 연구는 극히 제한적이다. 이러한 배경 하에, 본 연구의 목적은 기존 LDM 관련 연구 사례를 통해 기존 연구의 한계를 도출하고, 나아가 LDM 기반 도로·교통정보의 시공간적 활성화 구간 산정 프레임워크을 제시하는 것이다.
MPEG에서 GOP의 길이가 고정되어 있다 하더라도 부호화 효율 측면에서 최상의 화질을 제공하지는 않는다. GOP의 길이 N은 약 0.5초의 랜덤 접근을 위해 15나 12로 고정되고 있으며 P-picture의 구간 M은 GOP 구조를 정의하는 중요한 변수중의 하나이다. 이것은 원 영상의 특성과는 관계없는 부호화 수행으로 M=3은 영상 시퀸스에 널리 사용되고 있다. 그러나 P-picture의 구간 M=3은 모든 영상열에 좋은 화질을 제공하는 것은 아니다. 우리는 실시간 MPEG-2 비디오코딩을 위한 적응적 GOP구조 선택 방법을 제안한다. 이 방법은 single-pass 부호화를 갖는 코딩 복잡도를 기반으로 하여 3개의 picture 구간에서 P-picture의 구간 M을 동적으로 적응시킨다.
본 연구에서는 효과적인 시계열 예측을 위하여 구간연산 기능을 갖는 신경망모델을 제안한다. 이는 기존의 FIR 네트워크의 동작특성을 구간연산으로 일반화함으로써 시계열 신호의 동적 특성을 효과적으로 반영할 뿐만 아니라 학습데이타 표현의 유연성을 증대시킨다. 이는 또한 실제 응용에서 신경망 입력 데이타에 내재할 수 있는 측정치 오류의 영향을 보완할 수 있게 하며 데이타 그룹화를 효과적으로 이룰 수 있게 함으로써 입력데이타의 양을 감축시키고 이로부터 학습의 효율을 개선한다. 본 논문에서는 구간연산을 이용하여 네트워크 동작특성, 학습알고리즘을 제시하고 실제 응용시스템에 이를 적용함으로써 제안된 이론의 유용성을 평가한다.
대규모 지반침하 및 지반함몰로 인한 재산, 인명피해를 사전에 예방하기 위하여 지반의 공동 및 이완구간에 대한 조사는 필수적이다. 최근, 지하투과레이더를 이용한 지반침하 및 지반함몰 구간 예측과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있으나, 기존의 지하투과레이더 탐사에서는 전기적 임피던스가 서로 다른 층간 경계면 심도만을 산정하므로 조밀한 지반과 느슨한 지반을 서로 반대로 예측하는 오류를 범할 수 있었다. 본 연구에서는, 지하투과레이더로부터 획득된 전자기파의 반사파 특성을 이용하여 이완구간 심도를 추정하고자 하였다. 이완구간에 따른 신호획득을 위하여 과거 침하이력이 있었던 현장을 대상으로 지하투과레이더 탐사가 수행되었으며, 결과의 상호비교 및 검증을 위하여 동적 콘 관입시험이 수행되었다. 전자기파의 반사특성 분석 결과, 지하투과레이더 안테나에서 처음 측정된 신호와 조밀한 지반에서 반사되어 측정된 전자기파는 동일한 위상을 보이며, 느슨한 지반에서 반사되는 경우 안테나에서 처음 측정된 신호와 반대 위상을 보이는 것으로 나타났다. 획득된 지하투과레이더 신호로부터 대상지반의 이완구간 심도 산정 및 동적 콘 관입지수와 상호비교 결과, 지하투과레이더 신호 분석으로부터 산정된 이완구간 또는 조밀한 구간의 심도는 높은 신뢰도로 산정되었다. 본 연구에서 수행된 지하투과레이더 신호획득 및 분석과정은 지반 불연속층의 심도산정뿐만 아니라 이완구간 산정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
예측신경회로망 모델은 다층 퍼셉트론을 연속되는 음성특징 벡터간의 비선형예측기로 사용하는 동적인 음성인식 모델이다. 이 모델은 음성의 동적인 특성을 인식에 이용하고 연속음성인식으로의 확장이 용이한 우수한 인식 모델이다. 그러나, 예측신경회로망 모델은 음운학적으로 유사한 음성구간에서의 변별력이 낮다는 문제점이 있다. 그것은 기존의 학습 알고리즘이 다른 어휘와의 거리는 고려하지 않고 대상어휘의 예측오차만 최소화시키기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 직접 인식오차를 최소화시키는 GPD알고리즘에 의해 유사어휘간의 거리를 고려하는 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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