종단 호스트에서의 전통적인 네트워크 프로토콜 처리 기법은 인터럽트 기반의 선착순 처리 방식을 사용함으로써 다음과 같은 두 가지 문제점을 가진다. 첫째, 인터럽트가 가장 높은 우선순위로 처리되기 때문에 네트워크 패킷과 응용 프로세스간에 우선순위 역전현상이 발생할 수 있다. 둘째, 네트워크 패킷 처리가 선착순으로 진행되기 때문에 패킷과 패킷간에 우선순위 역전현상이 발생할 수 있다. 이러한 문제는 우선순위에 기반한 프로토콜 처리 방법으로 해결이 가능한 것으로 알려져 있지만, 기본적으로 우선순위 기반의 해법은 기아(starvation)라는 부작용을 가지고 있으며 각각의 네트워크 흐름에 대하여 QoS 격리 및 조절이 불가능하기 때문에 네트워크 흐름마다 상이한 QoS가 요구되는 환경에 적용하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 우선순위와 예산(budget) 개념에 기반하여 bottom-half 메커니즘을 이용한 프로토콜 처리 기법을 제안한다. 제안하는 방법을 사용하면 우선순위 기반의 프로토콜 처리 방법이 가지고 있는 기아 현상을 해결함은 물론 각각의 네트워크 연결이 요구하는 QoS의 격리(isolation)가 가능하다. 이러한 특성으로 인해 패킷 처리 시간을 상한 (upper-bound)시키는 것이 가능해지며, 본 논문에서는 그 최대값을 계산해내는 방법을 함께 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안하는 방법이 네트워크 흐름간 QoS를 효과적으로 격리 및 조절할 수 있음을 확인할 수 있었다.
국가는 전통적으로 국토를 방위하고 국민의 생명과 재산을 보호하는 사명을 가지고 있으며, 이러한 방위의 범위는 지상, 공중, 바다, 우주에 이어 제5의 영역인 사이버 영역을 포함한다. 사이버 영역으로 국가 방위의 범위가 확대 되었지만, 사이버 영역에 있어서는 국가보다는 민간이 더 많은 사이버 관련 출처와 수집수단을 보유하는 정보역전 현상 때문에 정부 주도의 사이버 영역 방위에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 먼저 사이버위협정보를 정의하고 그 특성을 분석하였다. 다음으로 정보역전 현상을 극복하기 위한 각국의 노력과 우리나라의 현 주소를 조사하였고, 그 결과를 바탕으로 정부 주도의 사이버 방위를 위한 국가정보기관의 역할과 사이버위협정보의 민간 공유 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 국가정보기관에서 활용한다면 사이버위기에 보다 효과적으로 대응할 수 있는 기반 체계가 마련될 것을 기대해 볼 수 있다.
본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다. 또한 강우량 및 유출량의 범위에 제한을 받지 않는 강우-유출예측 모형의 개발 및 홍수기로부터 갈수기까지의 보다 넓은 범위의 유출량의 예측에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 보로노이 다이아그램을 이용하여 오류 역전파 신경망의 초기값을 결정할수 있는 VoD_EBP를 제안하였다. VoD_EBP는 초기 연결 가중치와 임계값을 공학적 계산방법으로 결정함으로써 기존의 EBP에서 자주 발생하는 학습 마비 현상을 피할수 있고 초기부터 빠른 속도로 학습이 진행되므로 학습횟수를 단축시킬수 있다, 또한 VoD_EBP는 은닉층의 노드 수를 보로노이 다각형으로 구분된 클러스터들의 개수로 정할 수있어 신경망 설계에 신뢰성을 향상시켰다. 제시된 VoD_EBP의 효율성을 입증하기 위해 간단한 실험으로 2차원 입력벡터를 갖는 XOR 문제와 3차원 패리티 코드 검출 문제에 대하여 적용하여 보았다. 그 결과 임의의 초기값으로 설정하였던 EBP보다 훨씬 빠르게 학습이 종료되었고, 지역 최소치에 빠져 학습이 진행되지 못하는 현상이 발생하지 않았다.
홍수 발생 시 모래하천의 수위-유량 관계가 고리형을 이룬다는 것은 많은 현장 계측을 통해 보고되어 왔다. 또한, 홍수파 해석이나 사련에서 사구로 변동되는 하상해석을 통해 고리형 수위-유량 관계의 원인이 규명되어서 고리의 형태나 진행방향 등에 대해서는 이론적으로도 상당부분 입증되어 있다. 그러나 경사가 급한 자갈 및 암반으로 구성된 산지하천의 경우, 현장유량계측의 어려움과 관측 정확도의 문제로 고리형 수위-유량 관계에 대한 연구가 매우 드물었다. 본 논문은 자갈 및 암반지형의 산지하천인 제주도 한천에서 2011년 태풍 무이파 때 계측한 홍수 유량을 바탕으로 수위-유량 관계를 구축하고, 자갈하천에서 형성되는 고리형 수위-유량곡선을 분석하고자 한다. 유량계측 방식으로는 홍수기에 적합한 비접촉식인 전자파 표면유속계를 사용하여, 홍수의 상승기와 하강기의 유량을 시간 단위로 계측하는 데 성공했다. 계측결과 수위-유량관계에서 뚜렷한 고리 형상을 확인할 수 있었다. 그리고 고리의 이력이 모래하천과 정반대로 동일수위에서 상승기의 유량이 하강기의 유량보다 작은, 고리 경로의 역전 현상을 발견하였다. 이러한 역전현상은 자갈하천의 조도의 변화가 모래하천의 경우와 반대로 발생하는 데 기인하는 것으로 추정한다.
가열된 곡면에 의한 자연대류에서는 유동의 박리현상이 존재하지 않음이 알려져 있다. 이에 반해 날카로운 모서리를 갖는 가열된 정방형 수평실린더에 의한 자연대류에서는 그라소프 수가 4.66*$10^{4}$ 전후로 부착 혹은 박리현상이 윗쪽 양 모서리 부근에서 일어남을 광학간섭 계(Mach Zehnder Inter-ferometer)를 이용하여 온도장을 가시화하고 이를 이용하여 좌우 대칭 선상에서의 속도분포를 간단한 대수적인 방법으로 구하여 수평정방형 윗쪽 수평면 위에 유동의 박리현상을 시사하는 "쌍동이 소용돌이"의 존재를 입증하였고, 이에 의해 온도역전현상과 평균 열전달량의 급격한 증가를 설명 할 수 있다.설명 할 수 있다.
본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART1의 경계 변수의 설정에 따른 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위해 ART1 알고리즘과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ART1 기반 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 가중치 조정에 승자 뉴런 방식을 도입하여 은닉층에 해당하는 클래스에 영향을 끼친 패턴들의 정보만 저장하게 하여 은닉층 노드로의 책임 분담에 의한 정체 현상이 일어날 가능성을 줄인다. 그리고 학습시간과 학습의 수렴성도 개선한다. 제안된 알고리즘의 학습 성능을 분석하기 위하여 주민등록번호 분류를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 신경망보다 경계 변수나 모멘트에 민감하지 않으며 학습 시간도 적게 소요되고 수렴성도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
This paper proposes a new TR-based baseline-free SHM technique in which the time-reversal (TR) property of the guided Lamb waves is utilized. The new TR-based SHM technique has two distinct features when compared with the other TR-based SHM techniques: (1) The backward TR process commonly conducted by the measurement is replaced by the computation-based process; (2) In place of the comparison method, the TOF information of the damage signal extracted from the reconstructed signal is used for the damage diagnosis in conjunction with the imaging method which enables us to represent the damage as an image. The proposed TR-based SHM technique is then validated through the damage diagnosis experiment for an aluminum plate with a damage at different locations.
In this paper, damage detection method by using the time reversal is developed to detect damage on composit structures. The time reversal was investigated for direct root between PZT and PZT, but in case of a circular PZT, lamb wave moves not only along the direct root but also another roots. The center frequency of lamb wave is kept when the lamb waves are reflected from damage. This paper presents experimental and theoretical results for the new structural health monitoring method by above features of lamb wave, and we can increase accuracy of the new structural health monitoring method by using STFT(Short Time Fourier Transform).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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