IEEE802.11g VoWLAN (Voice over Wireless LAN) 단말기는 802.11b 전용 단말기에 비해 통화시간이 30 % 이상 감소하는 문제점이 있어 통화시간이 문제로 대두되고 있다. 일반적으로, 802.11g에서는 멀티캐리어 방식인 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 변조방식을 사용하여 54 Mbps속도로 전송하기 때문에 기존의 802.11b MAC (Medium Access Control) 전송방식과 비교하여 통화시간을 만족시키는 것이 어렵다. 본 논문에서는 802.11g 규격을 적용한 단말기에서 통화중 Power Save 방법으로 Holdover Time을 처음으로 제안하므로 통화시간을 만족시킨다. 다만, 통화 단말기 수 증가에 따른 네트워크 혼잡으로 경합 창 (contention window)이 많이 발생하여, Back-off 수 증가로 인한 통화품질(QoS)의 문제가 발생하지만, QoS 해결 방안으로 다운 링크 시 802.11 G.711 Sequence Number를 단말기 MAC 단에서 분석하여 손실율에 따른 Holdover Time을 가변 하는 방법을 제안하므로 이 문제를 해결한다. 802.11b/g 소비전류 분석과 통화 단말기 증가에 따른 네트워크 혼잡에 의한 MAC 파라미터 성능을 분석하며, VQT장비와AiroPeek를 이용하여 실제적인 데이터를 분석한다.
최근의 컴퓨팅은 이질적인 클라이언트와 서버들간의 상호 운용성을 요구하는 분산 어플리케이션을 위한 프로그래밍 파라다임을 지원하기 위한 분산 객체 컴퓨팅 환경으로 발전되고 있다. 여기에는 복잡한 네트워킹과 다양한 멀티미디어 응용 서비스를 위한 객체지향 기술들이 접목되고 있다. 이러한 분산 컴퓨팅 환경에서 처리되는 어플리케이션들의 실시간 서비스 지원을 위해 요구되는 실시간 특성과 분산 객체들의 관리의 어려움을 해결하기 위하여 본 논문에서는 실시간 객체그룹 플랫폼을 구축한다. 기존의 연구들은 실시간 CORBA를 사용하거나 또는 ORB를 수정하거나 실시간 운영체제상에 특정 CORBA 제품군을 사용하여 분산 환경의 특정 영역의 성능향상만을 도모하고 있다. 그러므로, 본 논문은 ORB의 수정 없이 표준 CORBA 상에서 실시간 특성을 지원할 수 있는 실시간 객체그룹 플랫폼을 설계한다. 본 논문의 실시간 객체그룹 구조는 객체들의 관리적인 측면과 실시간 어플리케이션 서비스 지원 측면에 대한 요구사항들을 분석하여 정립한 모델이며, 구성요소들의 기능을 관리와 서비스로 분리하여 각각의 기능 수행시에 발생하는 객체간의 상호작용이 다른 역할에 영향을 미치지 않도록 한다. 또한 구축된 플랫폼은 실시간 어플리케이션 개발자에게 실시간 특성 파라미터의 표현화 처리에 대한 투명성을 부여하여 어플리케이션에 유연성과 확장성을 제공하기가 용이하도록 한다. 따라서, 본 논문은 실시간 객체그룹 플랫폼의 구성요소들에 대한 역할을 정의하고 기능을 정립하며, 각 구성요소들을 설계하고 구현하였으며, 구현되어진 실시간 객체그룹 플랫폼의 기능과 수행 성능을 검증한다.
이동 통신 수요의 급격한 증가와 멀티미디어 서비스에 대한 요구에 의해 기존의 셀룰러 시스템은 용량 부족 및 QoS 처리에 있어서 한계에 부딪히게 되었다. 따라서 사용자들이 요구하는 QoS를 만족시켜줌과 동시에 최대한 많은 사용자를 수용하기 위해 계층셀 구조가 제안되었다. IMT-2000에서는 셀구성 방안으로 계층셀 구조를 채택하였는데, 그에 따라 복잡한 중첩 구조를 간단하면서도 효율적으로 이용할 수 있는 호 처리 알고리즘의 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 기존에 제안된 복합 호 처리 방식에서 한 걸음 나아가 이동 속도와 대역폭을 고려한 호 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 버퍼와 가드 채널을 이용하여 호의 이동 속도와 대역폭을 고려하여 기존의 방식보다 효율성을 높일 수 있도록 하였다. 또한 대역폭과 이동 속도를 고려하여 호들을 분배하여 처리함으로써 사용자의 QoS를 만족시켜주고 핸드오버율을 줄이고자 하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 본 논문에서는 계층 셀룰러 시스템을 구성하고 다양한 트래픽을 생성하여 시뮬레이션을 수행하였다. 블로킹률, 드로핑률, 채널 활용률, 계층간 핸드오버 수 등 다양한 파라미터를 토대고 기존의 방식과 제안한 방식을 비교해봄으로써 성능 향상을 입증하였다.
QoS 라우팅은 멀티미디어 응용 프로그램들이 요구하는 QoS 요구사항을 기반으로 이를 만족시킬 수 있는 적정경로를 찾아내는 라우팅 기법이다. QoS 라우팅은 네트워크의 동적인 상태를 반영하여 경로를 결정하기 때문에 응용의 요구를 만족시킬 뿐 아니라 네트워크의 활용율을 증대시키는 효과가 있다. 그러나, 네트워크의 동적인 상태 정보를 파악하기 위해서는 라우터들이 이러한 정보를 서로 교환하는 오버헤드가 발생하게 된다. 이러한 프로토콜의 오버헤드를 줄이기 위해 주기적으로 네트워크 상태 변화를 점검하여 변화의 정도가 어떤 값 이상일 때만 네트워크 상태 정보를 주고받는 방법이 제안되었다. 그러나 이렇게 주기를 사용하게 되면 주기가 큰 경우에는 라우터의 네트워크 상태 갱신 필요를 판단하는 파라미터의 민감성이 네트워크 상태 갱신에 거의 반영되지 않는다는 문제가 있다. 또한, 부정확한 네트워크 상태 정보에 근거하여 경로를 결정하는 경우 QoS 라우팅에 의해 적정 경로로 선택된 경로에 실제로는 요구된 정도의 자원이 없어서 자원 예약에 실패하게 될 수 있는데, 이렇게 되면 이미 자원 예약이 이루어진 경로의 일부에서 자원 예약을 해제해야 하는 등의 오버헤드가 커지게 된다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제에 대한 기존의 네트워크 상태 갱신 정책 개선안을 제시하고 시뮬레이션에 의해 그 성능을 평가하였다.
토큰으로 매체 이용 자격을 부여하는 토큰링 시스템은 링 혹은 버스 구조의 LAN에서 매체 이용방법으로 흔히 이용되어 왔으며 이러한 시스템으로 모델링 될 수 있다. 이 시스템은 단순히 프레임을 저장하고 전송 조건에 해당되면 전송을 진행하는 브리지를 이용함으로써 단일 링들이 상호 연결된 멀티 토큰링 시스템으로 시스템 규모를 확장할 수 있다. 본 논문에서는 상호 연결된 토큰링 시스템의 전송성능을 분석하기 위하여 스테이션 큐에 도착하는 프레임들이 Poisson과정이고 각 도착 프레임의 길이가 서로 독립이며 동등한 일반 분포를 갖는 M/G/1 큐잉 시스템을 가정하여, 임의의 프레임이 목적지까지 전달에 영향을 미치는 해석적으로 조사하였다. 프레임 전송 지연시간에 영향을 미치는 요소는 임의의 시간으로 부터 토큰이 전송하는 스테이션까지 오는데 걸리는 시간, 전송 스테이션의 전송 시간부터 스테이션 내의 대상 프레임이 전송되기까지 소요되는 대기시간, 대상 프레임의 길이와 목적지까지 소요되는 시간의 합으로 주어지며, 외부링으로부터 내부링 브리지 큐까지. 그리고 외부링 브리지 큐로부터 목적 스테이션 까지의 시간에 대한 합으로 주어진다. 또한 전송지연시간에 미치는 파라미터들을 변화시킬때 전체 지연시간에 미치는 영향을 조사하였다. 그 결과 프레임 전송 지연시간에 상대적으로 큰 영향을 미치는 요소는 프레임의 평균 도착율이 크고 수신 스테이션이 타 외부링일 비율이 커질때이며, 이는 우선순위 서비스 방식의 이용 여부에 관계없이 지연 시간이 지수적 증가를 나타낸다. 이를 감소시키려면 외부링 스테이션의 수를 줄여 상대적으로 중추링의 스테이션 수를 증가시킴으로써 전체 지연시간을 줄일 수 있다.
최근의 컴퓨팅 환경은 이질적인 클라이언트와 서버들간의 상호 운용성을 요구하는 분산 어플리케이션을 위한 프로그래밍 파라다임을 지원하기 위한 분산 객체 컴퓨팅 환경으로 발전되고 있다. 여기에는 복잡한 네트워킹과 다양한 멀티미디어 응용 서비스를 위한 객체지향 기술들이 접목되고 있다. 이러한 분산 컴퓨팅 환경에서 처리되는 어플리케이션들의 실시간 서비스 지원을 위해 요구되는 실시간 특성과 분산 객체들의 관리의 어려움을 해결하기 위하여 본 논문에서는 실시간 객체그룹 플랫폼을 구축한다. 기존의 연구들은 실시간 CORBA를 사용하거나 또는 ORB를 수정하거나 실시간 운영체제상에 특정 CORBA 제품군을 사용하여 분산 환경의 특정 영역의 성능향상만을 도모하고 있다. 그러므로, 본 논문은 ORB의 수정 없이 표준 CORBA상에서 실시간 특성을 지원한 수 있는 실시간 객체그룹 플랫폼을 설계한다. 본 논문의 실시간 객체그룹 구조는 객체들의 관리적인 측면과 실시간 어플리케이션 서비스 지원 측면에 대한 요구사항들을 분석하여 정립한 모델이며, 구성요소들의 기능을 관리와 서비스로 분리하여 각각의 기능수행시에 발생하는 객체간의 상호작용이 다른 기능에 영향을 미치지 않도록 한다. 또한, 구축된 플랫폼은 실시간 어플리케이션 개발자에게 실시간 특성 파라미터의 표현과 처리에 대한 투명성을 부여하여 어플리케이션에 유연성과 확장성을 제공하기가 용이하도록 한다. 따라서, 본 논문은 실시간 객체그룹 플랫폼의 구성요소들에 대한 역할을 정의하고 기능을 정립하며, 각 구성요소들을 설계하고 구현하였으며, 구현되어진 실시간 객체그룹 플랫폼의 기능과 수행 성능을 검증한다.가지 유기화합물 중에서는 35.6%를 차지하였다. BTEX 각각 개별물질은 미국 환경보호청이 제시하는 일일 노출 기준량(Reference Concentration; RfC) 보다는 현저히 낮았다. 총 휘발성 유기화합물읜 농도는 실내가 실외 보다 높았다(I/O ratio 2.5). BTEX의 상대적 함량도 실내가 실외보다 높아 실내에도 발생원이 있음을 암시하고 있다. 자료 분석결과 유치원 실내의 벤젠은 실외로부터 유입되고 있었고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌은 실외뿐 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타
허프 변환(Hough transform)은 영상에서 몇 개의 파라미터로 표현되는 기하학적 요소 추출을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나이다. 하지만 허프 변환은 영상의 한 픽셀이 허프 공간(Hough space)의 한 방정식에 대응되는 일대다 특성으로 인해 잡음에 민감한 특성을 갖는다. 이러한 잡음 민감성은 검출되는 직선의 개수뿐만이 아니라 검출된 직선의 품질에도 영향을 미칠 수 있다. 즉, 실제 직선에서 벗어난 직선이 검출되거나 하나의 실제 직선에 대해 여러 개의 직선이 검출되는 등의 직선 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 직선 왜곡은 잡음 이외에도 허프 공간의 설정, 특히 각 해상도의 설정에 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 기존의 허프 변환에서 발생하는 이러한 직선 왜곡을 분석하고, 잡음 민감성을 줄이기 위해 제안된 경계선 강도 허프 변환(Edge Strength Hough Transform, ESHT)에서 이러한 왜곡이 적게 발생함을 보인다. 하지만 허프 공간의 크기는 허프 변환 이전에 정해지므로, 정해진 허프 공간에 대해 왜곡의 발생이 최소가 되도록 하는 방법을 제시한다. 또한 경계선 강도 허프 변환의 경계선 확장과 강도 설정 과정을 통해 경계선 강도 허프 변환에서만 발생할 수 있는 직선 왜곡을 분석하고 이를 해결하는 방법을 제시한다. 실험 결과에서는 제시한 방법이 직선의 왜곡이 감소하는 것을 확인하였다.
문서의 제목은 문서의 내용을 가장 효율적으로 요약하여 제공해 준다. 이때 독자들이 선호하는 스타일과 언어에 따라 문서의 제목을 다르게 제공해 준다면, 독자들은 문서의 내용을 좀 더 쉽게 예측할 수 있다. 본 연구에서는 문서가 주어졌을 때 언어와 스타일에 따라 제목을 자동 생성하는'교차 언어 및 스타일 기반의 제목 생성 모델을 제안한다. 모델을 학습하기 위해서는 같은 내용을 다른 언어와 다른 스타일로 작성한 병렬데이터가 필요하다. 그러나 이러한 종류의 병렬데이터는 구축하기 매우 어렵다. 반면, 단일 언어와 단일 스타일로 구축된 제목 생성 데이터는 많으므로 본 연구에서는 제로샷(zero-shot) 학습으로 제목 생성을 수행하고자 한다. 교차 언어 및 스타일 기반의 제목 생성을 학습하기 위해 다중 언어로 사전 학습된 트랜스포머 모델에 각 언어, 스타일, 기계번역을 위한 어댑터를 추가하였다. 기계 번역용 병렬데이터를 이용하여 기계번역을 먼저 학습한 후, 동일 스타일의 제목 생성을 학습하였다. 이때, 필요한 어댑터만을 학습하고 다른 부분의 파라미터는 모두 고정시킨다. 교차 언어 및 스타일 기반의 제목을 생성할 때에는 목적 언어와 목적 스타일에 해당하는 어댑터만을 활성화시킨다. 실험 결과로는 각 모델을 따로 학습시켜 파이프라인으로 연결시킨 베이스라인에 비해 본 연구에서 제안한 제로샷 제목 생성의 성능이 크게 떨어지지 않았다. 최근 대규모 언어 모델의 등장으로 인한 자연어 생성에서의 많은 변화가 있다. 그러나 제한된 자원과 제한된 데이터만을 이용하여 자연어 생성의 성능을 개선하는 연구는 계속되어야 하며, 그런 점에서 본 연구의 의의를 모색한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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