광학관측 시스템에서, 미지의 우주물체의 궤도 정보를 얻을 수 있는 궤도 결정 방법에는, 균등한 시간 간격의 세쌍의 관측 값이 필요하다. 본 논문에서는 하나의 스트릭 영상의 정보를 이용하여, 세 쌍의 관측 값을 획득하기 위한 스트릭 추정 방법에 대하여 살펴본다. 우주 물체의 궤도에 따른 특성을 확인하고, 추정 성능을 평가하기 위하여, STK 프로그램을 이용하여 총 9가지 경우에 대한 위성 궤적 모의 관측 자료를 생성하였다. 하나의 스트릭 영상 정보로부터 수 초 후의 다음 스트릭 위치를 추정할 수 있는 세 가지 접근 방법을 적용하여 시뮬레이션을 수행하고, 추정 성능을 평가해 보았다. 선형 가정을 기본으로 하는 선형 벡터 방법과 Kalman Filter 방법은 비선형성이 커지는 부분에서 추정 오차도 함께 증가하는 경향을 보였으나, 최소자승 기법을 기반으로 한 다항식 커브 피팅을 통한 추정 방법은, 앞선 방법들 보다 오차 값이 작고 균일한 결과를 보였다.
스트라이프 구조를 이용하여 대형 스파스 선형 방정식을 해석하는 CGM 반복 씨스톨릭 알고리즘을 제시하고, 이를 씨스톨릭 어레이로 구현했다. 메트릭스 A를 상삼각 행렬과 대각선행렬, 하삼각 행렬로 나누어서 이들이 별개의 선형 어레이에 의해서 병행적으로 실행되도록 했다. 따라서 1개의 선형 어레이를 사용했을 때보다도 실행시간이 대략 1/2로 단축되며, 스트라이프 구조를 이용하므로서 불규칙하게 분포된 스파스메트릭스의 연산을 효율적으로 할 수 있다.
전통적으로 예상 전송 시간 메트릭을 라우팅으로 사용하는 인프라스트럭처 무선 메쉬 네트워크는 모바일 유저에게 심각한 지연을 발생한다. 캐시를 갖는 메쉬 라우터를 통해 성능 향상을 기대할 수 있지만, 콘텐츠 인기도, 캐시 비용 및 다운로드 지연을 고려한 캐싱 할당 기법에 대한 연구는 부족하다. 이러한 문제점을 해결하고자 모바일 유저 수의 증가에 따라 성능을 극대화할 수 있는 최적화 기반 사용자 중심의 캐싱 기법을 제안한다. 또한 메타 휴리스틱 기법인 유전 알고리즘 (일정 교차/변이)을 적용하여 예상 지연 시간을 줄이며 캐시 적중률에 만족하는 최적의 모바일 유저 수를 찾는다. 이는 인프라스트럭처 무선 메쉬 네트워크를 운영하는 통신 사업자가 다양한 캐싱 비용, 라우터 속도, 콘텐츠 인기도를 고려한 목표 캐시 적중률을 만족할 뿐만 아니라 성능 향상을 기대할 수 있다.
기존 도공지 생산 공정에서 널리 사용되던 블레이드 도공방식을 대체할 수 있을 것으로 기대되는 커튼코팅 방식은 스크래치, 스트릭, 미스팅, 블레이드의 마모등을 발생시키지 않고 고고형분 도공이 가능하며 우수한 커버리지를 갖는 도공층을 형성시킬 수 있다는 장점을 갖고 있다. 뿐만 아니라 하나의 코팅 유닛에서 여러개의 도공층을 한번에 형성시킬 수 있어 설비투자비용 및 건조에너지, 공간활용도 절감 측면에서도 한층 유리하다. 커튼 코팅 방식에서 도공액의 유동은 도공액이 필름 형태로 사출되는 sheet forming zone, 도공액 커튼이 낙하하는 curtain flow zone, 도공액 커튼이 원지와 접촉하는 impingement zone으로 나뉜다. 커튼 코팅이 이루어지기 위해서는 sheet forming zone과 curtain flow zone에서 도공액이 얇은 막 상태를 안정적으로 유지하고 impingement zone에서는 고속으로 이송되는 도공원지에 의한 급격한 신장 조건에서 도공액 필름이 끊어지지 않고 유지되어야 한다. 이를 위해 유화제를 통해 동적 표면 장력을 낮초고 rheology modifier를 통해 점도 및 신장점도를 조절해 도공액의 커튼 안정성을 부여하는 연구가 보고된 바 있다. 도공액 제조시 바인더로 널리 사용되는 S/B 라텍스는 입도, 유리전이온도, 표면전하 등 그 특성을 달리하여 제조할 수 있으며 이러한 특성에 따라 도공액의 점도와 같은 유변특성이 변화하여 도공액의 커튼 안정성에 영향할 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 입자경과 유리전이온도, 카르복실화 정도 등을 달리한 다양한 S/B 라텍스를 사용하여 유변특성을 달리한 도공액을 제조하고 커튼 안정성의 변화를 살펴보고자 하였다.
현재 GPT-4와 같은 거대한 언어 모델이 기계 번역, 요약 및 대화와 같은 다양한 작업에서 압도적인 성능을 보이고 있다. 그러나 이러한 거대 언어 모델은 학습 및 적용에 상당한 계산 리소스와 도메인 특화 미세 조정이 어려운 등 몇 가지 문제를 가지고 있다. In-Context learning은 데이터셋에서 추출한 컨택스트의 정보만으로 효과적으로 작동할 수 있는 효율성을 제공하여 앞선 문제를 일부 해결했지만, 컨텍스트의 샷 개수와 순서에 민감한 문제가 존재한다. 이러한 도전 과제를 해결하기 위해, 우리는 Super In-Context Learning (SuperICL)을 활용한 새로운 방법론을 제안한다. 기존의 SuperICL은 적용한 플러그인 모델의 출력 정보를 이용하여 문맥을 새로 구성하고 이를 활용하여 거대 언어 모델이 더욱 잘 분류할 수 있도록 한다. Super In-Context Learning for Generation은 다양한 자연어 생성 작업에 효과적으로 최적화하는 방법을 제공한다. 실험을 통해 플러그인 모델을 교체하여 다양한 작업에 적응하는 가능성을 확인하고, 자연어 생성 작업에서 우수한 성능을 보여준다. BLEU 및 ROUGE 메트릭을 포함한 평가 결과에서도 성능 향상을 보여주며, 선호도 평가를 통해 모델의 효과성을 확인했다.
이 리뷰 논문은 복합재에 함유되어 충격파를 감쇠하는 물질에 대한 탐구를 통해 폭발로 인한 외상성 뇌손상(bTBI)에 대비하여 인적자원을 보호하는 방법을 살펴보고자 한다. 이에 더하여 복합재의 충격파 감소의 정량화를 위한 충격파의 생성과 측정에 관련된 실험적인 방법들을 알아보고자 한다. 충격파는 고에너지 폭발물, 충격관, 레이저 및 레이저-플라이어 기술과 같은 다양한 접근법을 통해 생성이 가능하다. 충격파 전파 및 감쇠의 평가는 압전, 간섭계, 전자기 유도 및 스트릭 카메라 방법을 비롯한 첨단 기술을 활용하여 진행된다. 또한 충격파 압력감쇠 특성이 알려진 폴리우레아, 이온액체를 포함한 상분리 물질을 조사하였고 복합재 구조의 구성을 통해서 충격파를 감소시킬 수 있는 방법을 제시한다. 본 리뷰에서는 충격파 감쇠 물질 개발에 관한 연구를 종합하고 분석함으로써 폭발로 인한 외상성 뇌 손상에 대한 위험을 낮출 수 있는 재료적인 관점을 제시하고자 한다.
저온은 식물 생장을 저해하는 주된 요인이며 병원균에 대한 감수성을 증가시킨다. 그러므로 식물체에서 스트레스 내성을 증대시키는 것은 불리한 환경 조건에서 살아남기 위한 중요한 전략이다. 본 실험의 목적은 고추 묘에서 저온 내성과 식물병 발생에 대한 외생 살리실산(SA)과 일산화질소(NO) 처리의 효과를 밝히는 것이다. 정식 후 23일 동안 고추 묘(Capsicum annuum L. '기대만발')는 온도 $20/25^{\circ}C$(낮/밤), 광주기 15시간, 광도 $145{\pm}5{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$의 정상적인 생육환경에서 자랐다. 1주일에 2번 계면활성제 0.1%를 포함한 SA와 NO 3mL을 고추 묘에 각각 분사해주었다. 처리 후 고추 묘는 암 상태에서 6시간 동안 $4^{\circ}C$ 저온에 노출시킨 후 정상적인 생육환경에서 2일 동안 회복시켜주었다. 저온 스트레스에 대한 식물 내성을 평가하기 위해 저온 처리 후 생육특성, 엽록소 형광 값, 세포막 투과성을 측정하였다. 총 페놀릭 농도와 항산화도는 실험하는 동안 측정하였다. 또한, 고추의 점무늬병과 풋마름병 발생 정도도 조사하였다. 저온 처리 전 후를 비교하여 대조구 고추묘에서는 저온에 의해 상대적으로 많은 수분을 손실하여 건물율이 높지만 SA와 NO 처리 된 고추 묘는 비슷한 건물율을 유지하였다. 저온 처리 후 대조구에 비해 SA와 NO 처리구의 전해질 유출 값은 더 낮았다. 저온 처리 동안 SA와 NO 처리구의 엽록소 형광값은 약 0.8 수준으로 유지하였지만 대조구는 빠르게 감소하였다. 화학적 처리 동안 SA 처리구의 총 페놀릭 농도와 항산화도는 NO 처리구보다 높았다. 또한 저온 처리 후 대조구와 NO 처리구의 총 페놀릭 농도는 증가하였다. 고추에서 풋마름병에 대한 저항성은 SA가 보다 효과적이었다. 본 실험의 결과는 SA와 NO의 외생처리는 고추 묘의 저온 내성을 증대시켰고 병 발생 정도를 감소시키는 데 효과적이었음을 보여준다.
무선 네트워크 기술과 무선 전송 기술의 발전으로 인해 무선 전달망(Wireless Transit Network) 구성 기술로서 무선 메시 네트워크(WMN)가 관심을 받고 있다. 오랜 기간 다양한 영역에서 WMN에 대한 연구가 진행되었지만 아직 해결되지 않은 문제들이 많이 남아있다. 그 중 하나가 무선 링크로 구성된 다중 홉 네트워크에서 최적 경로를 찾는 라우팅 문제이다. WMN의 3가지 구성유형 중 하나인 하이브리드 WMN에서 최적 경로 선택을 위해서는 우수한 성능의 메트릭 연구와 함께 효과적으로 인프라스트럭처 메시를 전달망으로 사용하기 위한 경로 검색 프로토콜 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 하이브리드 WMN을 위한 듀얼모드-AODV(Ad hoc On-demand Distance Vector)를 제안한다. 본 논문에서 제안된 듀얼모드-AODV를 하이브리드 WMN에 적용하는 경우 AODV에 비하여 경로 검색 지연시간이 52% 감소하는 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
이동 애드 혹 망(MANET)은 유선 인프라스트럭처의 도움 없이 이동 노드들 간에 서로 협력하여 무선 다중-홉으로 통신을 할 수 있도록 해주는 네트워크이다. 따라서 MANET에서는 서로의 전파 범위에 있지 않은 노드들 간에 통신할 수 있도록 해주는 경로 설정 방법이 필수적이며, MANET의 특성을 고려한 반응형(reactive) 라우팅 프로토콜 중의 하나로 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector)가 제안되었다. 이 방식은 경로 설정을 위한 메트릭으로 홉 수를 사용하며, 결과적으로 거리가 먼 인접 노드를 경로 상의 다음 노드로 선택하게 되어 상대적으로 낮은 전송 속도를 갖는 경로가 설정되어 망 전체 처리율이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 다중 전송속도를 갖는 MAC 기반의 효율적인 반응형 경로 설정 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 기법의 성능을 분석하였으며, 실험 결과로부터 제안 기법이 기존 방법에 비해서 우수한 성능을 제공하는 것을 알 수 있었다.
하드웨어 자체적으로 가상화를 지원하는 기능들이 추가됨에 따라 다양한 작업 유형을 가진 사용자 어플리케이션들이 가상화 시스템에서 효율적으로 운용되고 있다. 가상화 지원 기능 중 SR-IOV는 PCI 장치에 대한 직접 접근을 통해 하이퍼바이저 또는 운영체제 개입을 최소화하여 시스템 성능을 높이는 기술로 베어-메탈 시스템 대비 비교적 긴 I/O 경로 및 사용자 영역과 커널 영역에 대한 빈번한 컨텍스트 스위칭 등 가상화 계층의 추가로 낮은 네트워크 성능을 가진 가상화 시스템에서 네트워크 I/O 가속화를 실현하게 해준다. 이러한 성능적 이점을 이용하기 위해 가상머신 또는 컨테이너와 같은 인스턴스에 SR-IOV를 접목할 시 최적의 네트워크 I/O 성능을 도출할 수 있는 네트워크 자원 관리 정책이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 I/O 가속화를 실현하는 SR-IOV의 네트워크 성능을 1) 네트워크 지연 시간, 2) 네트워크 처리량, 3) 네트워크 공정성, 4) 성능간섭, 5) 다중 네트워크와 같은 측면으로 세밀한 성능 평가 및 분석을 Virtio와 비교하여 진행한다. 본 논문의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 가상화 시스템에서 Virtio와 SR-IOV의 네트워크 I/O 과정을 명확히 설명했으며, 둘째, Virtio와 SR-IOV의 네트워크 성능을 다양한 성능 메트릭을 기반으로 분석하였다. 셋째, 가상머신 밀집도가 높은 환경에서 SR-IOV 네트워크에 대한 시스템 오버헤드 및 이에 대한 최적화 가능성을 실험으로 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 및 분석들은 스마트 팩토리, 커넥티드-카, 딥러닝 추론 모델, 크라우드 소싱과 같은 네트워크 집약적인 서비스들을 운용하는 가상화 시스템에 대한 네트워크 자원 관리 정책에 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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