센서네트워크에서 각 노드가 오직 자신의 이웃 노드에 대한 위치정보만을 가지고 라우팅 경로를 설정하는 위치 기반 라우팀은 확장성에 있어 매우 효과적인 프로토콜이다. 그러나 순수한 위치기반 라우팅은 채널상태를 고려하지 않는다. 채널상태를 고려하지 않는다면, 라우팅 테이블이 업데이트될 때 채널상태가 좋지 않은 노드가 라우팅 테이블에 업데이트 되어 릴레이 노도로 선택되어질 수 있다. 이것은 에러로 인한 재전송을 유발하게 되고 이러한 재전송 때문에 추가의 에너지가 소비되게 된다. 이러한 사실로부터, 본 논문에서는 위치기반 라우팅에서 채널상태를 고려함으로 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장하고 소비되는 에너지를 최소화 할 수 있는 라우팅 방법을 제시하였다.
기체혼합물의 분리및 정제기술은 에너지 절약의 관점과 새로운 기능성 고분자의 개발로 고분자막에 의한 분리법이 관심을 끌게되었다. 공기로부터 산소부화, 방사성 크세논 및 크립론의 제거, 제련소 폐가스증의 수소분리, 천연가스로부터 헬륨의 회수분야등은 실제로 산업적으로 실용화되고 있다. 그러나 고분자막은 일반적으로 투과성과 선택성이 서로 상반되는 경향을 나타내므로, 투과성과 분리성이 좋은 기능성 고분자막의 개발에 다양한 연구가 필요로 하고있다. 본 연구에서 사용한 PTFE(polytetrafluoroethylene)는 결정성 고분자로서 넓은 온도범위에서 낮은 마찰계수, 우수한 전기적 절연특성, 강한 Carbon-fluorine 겹합에 기인한 높은 열적 안정성, 화확적 불활성때문에 공업용 고분자 재료로서 독특한 위치를 차지하고 있다. 최근에 미국과 일본을 주축으로 상용화딘 공기전지(Zinc-air battery)는 PTFE막의 뛰어난 소수성과 화학적 저항성으로 수은 전지의 대체품으로 주목받고 있는데, 장기 방전시 성능 저하가 따르므로 막을 통한 산소투과성을 방전에 필요한 최소값으로 감소시키는 것이 중요한 과제가 되고있다.
육계사육에 있어 생산성 향상을 위해 해야 할 일이 무엇일까? 계사시설, 환기, 병아리 품질, 사료선택등 몇 가지 사항들을 나열해 볼 수 있겠지만 무엇보다 기본이 되고 밑바탕이 되어야만 하는 것이 바로 '사양가'를 꼽을 수있다. 사양가는 병아리 입추부터 출하까지 사육방법에 있어 선택과 결정을 하며 이를 실행에 옮기는 총책임자로서 사양성적으로 결정짓는 가장 중요한 요소인 것이다. 이번호에는 이천지역에서 위치한 명성농장을 방문하여 오랜 기간동안 꾸준히 우수한 성적을 유지하고 있는 사육비결을 들여다 보았다.
위치기반 서비스는 사용자의 위치를 자동으로 인식하여 사용자의 위치를 고려한 맞춤형 서비스를 제공하며, 일반적으로 위치정보 획득을 위해 GPS(Global Positioning System)를 이용하고 있다. 본 논문에서는 GPS 수신기를 통해 수신된 정보로부터 차량의 위치정보를 인식하고, 이를 사전에 설정된 관광 차량의 이동경로와 비교 분석하여 안내 방송이 필요한 각 관광지까지의 거리와 소요시간 등을 실시간으로 인식한다. 또, 이러한 인식결과를 이용하여 사전 또는 실시간으로 설정된 관광지의 멀티미디어 관광 콘텐츠를 영상과 음성으로 재생하여 관광객에게 제공하게 된다. 특히, 각각 사용 언어가 다른 사용자가 동시에 서비스를 이용하더라도 별도의 음성채널을 통하여 서비스를 제공하며, 사용자 수신기에서 채널을 선택하여 이용하므로 사용자 편의성을 높일 수 있다.
새로운 해상통신망 모델로 자율망 모델과 광대역 무선접속기술의 다양성과 혼재성을 활용하고 경로상의 홉 단위로 최적노드와 캐리어를 선택하는 경로배정방식(MCS-NLTC)을 새롭게 제안한다. 여기서는 일반적인 홉 수가 아니라 목적지 선박과의 거리(위치정보)가 기본적인 기준이 되고 캐리어의 전송특성의 정규값을 가중치로 삼아 최적경로를 탐색하는 방식이다. 위치정보가 기본적으로 고려되기 때문에 탐색 수렴성이 개선되어 탐색시간이 크게 단축되고 경로의 최적성도 향상되었다. 기존 전송특성의 절대값을 상호 비교하는 최다승방식(OMH-MW)과 전송특성의 정규값만을 고려하는 방식(MCS-NTC)과 성능을 비교하여 이를 확인하였다.
모바일 에드 혹 네트워크는 어떤 고정된 네트워크 인프라구조도 갖고 있지 않는 모바일 노드들로 구성된 망이다. 모바일 노드의 위치는 빈번히 변경되므로 노드의 위치를 효과적으로 관리하는 것은 관심을 끄는 분야이다. 본 논문에서는 모바일 에드 혹 네트워크에서 모바일 노드의 위치를 관리하기 위한 적응적 랜덤 데이터베이스 그룹 스킴을 제안한다. 제안하는 스킴은 노드의 이동성을 필요로 한다면, 모바일 노드는 위치 정보를 업데이트하거나 질의하기 위해서 몇 개의 데이터베이스를 랜덤하게 선택한다. 질의를 하는 경우에 선택되는 데이터베이스의 수는 고정되어 있는 반면에, 업데이트를 하는 경우에는 업데이트를 하고자 하는 모바일 노드의 인기도에 따라 데이터베이스의 수가 결정된다. 제안하는 스킴의 성능을 분석적 모델을 사용하여 평가하였으며 기존의 랜덤 데이터베이스 그룹 스킴과 성능을 비교하였다.
본 연구에서는 다중채널 뇌파에서 특징 파라미터로 선형 예측기 계수(Linear predictor coefficients)를 추출하고, 패턴인식기로는 신경회로망을 이용한 쾌적성 분류 알고리즘을 개발하여 다중 템플릿 방법으로 쾌적성 분류 실험을 하고자 하였다. 뇌파 데이터는 대학생 10명으로부터 쾌적한 환경과 불쾌적한 환경에서의 데이터를 수집하였으며, 전극 위치는 Fpl, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 쾌적성 분류 방법은 다중템플릿 방법으로 여러 명의 피검자를 각각 학습시켜 이로부터 생성되는 신경회로망의 가중치들을 템플릿에 저장한다. 그리고 테스트를 할 때에는 먼저 처음의 안정 상태의 뇌파를 이용하여 템플릿 검색을 하고 가장 가까운 템플릿을 선택한다. 그리고 선택된 템플릿을 이용하여 다른 감정에 대한 쾌적성 분류 실험을 하게 된다. 쾌적성 분류 실험 결과 평균 인식률이 약 75%의 성능을 나타내었다.
메틸기가 한 개 또는 두 개 치환된 10가지 메틸아닐리늄 이온과 18-크라운-6와의 착물 형성 및 선택성을 메탄올에서 적하수은 전극에 의해 조사하였다. 메틸아닐리늄 이온과 18-크라운-6와의 착물의 안정도 상수는 메틸기의 위치와 개수에 따른 입체장애 효과에 의해 큰 차이를 나타내었다. 또한 반파전위의 차가 매우 작아 일반적인 방법으로는 분석이 불가능한 메틸아닐리늄 이성질체 혼합물 등에 보조 착화제로 18-크라운-6를 첨가하여 입체장애에 의한 착물반응의 선택성을 이용하여 분석을 시도하였다. 그 결과 18-크라운-6와 두 게스트 이온의 안정도 상수의 차, ${\Delta}log\;K$가 대략 0.7~1.3인 경우 이성분 혼합물의 확인이 정성적으로 가능하였으며, 1.6 이상인 경우에는 정량적인 개별분석도 가능하였다. 이는 18-크라운-6가 아닐리늄의 메틸치환기의 위치에 따라 입체장애의 정도를 선별적으로 인식하여 큰 착물형성 선택성을 나타낸 결과로 각 환원파의 음전위 이동 정도가 크게 달라지기 때문이다.
센서 네트워크는 센서 디바이스를 이용해 원하는 정보를 수집하고 전달하는 일종의 애드혹 (Ad-Hoc)네트워크이다. 현재 센서 네트워크의 기술은 많은 분야에서 응용이 예상되고 있지만 센서의 여러 특성에 의해 기존의 애드혹 라우팅 기법을 적용하기에 적합하지 않아 여러 가지의 라우팅 기법이 제안 되고 있다. 제안된 여러 기법 중 체인기반 프로토콜(Chain-Based Protocol)인 PEGASIS(Power-Efficient GAthering in Sensor Information Systems) 라우팅 기법은 헤드 노드의 선택과정에 있어서 BS(Base Station)의 위치를 고려하지 않고 체인으로 연결된 노드들 중에 하나가 헤드 노드로 선택됨으로써 불필요한 데이터의 이동이 발생하게 된다. 본 논문에서는 PEGASIS라우팅 기법의 성능향상을 위해 BS 노드의 위치를 고려한 데이터 이동의 방향성에 기반한 라우팅을 통해 향상된 PEGASIS 라우팅을 제안한다. 데이터의 이동의 방향성에 기반한 라우팅은 데이터의 불필요한 이동 경로를 줄임으로써 기존의 라우팅보다 에너지 효율면에서 뛰어난 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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