웜홀 네트웍에서 교착상태의 복구를 기반으로 하는 라우팅 알고리즘은 간단한 하드웨어 구조와 높은 라우팅 적응성으로 인해 관심을 이끌었다. 진보적인 교착상태 복구 방안들은 교착상태에 속한 패킷들을 삭제하는 대신에 소수 전용 리소스들을 통해 전송한다. 교착상태에 속한 패킷은 타임아웃에 의해 선정하는데 다양한 트래픽 형태 및 패킷 길이를 고려하여 가장 바람직한 성능을 가져오는 제한 시간 값을 결정하기는 매우 어려운 일이다. 본질적으로, 타임아웃을 사용하는 현재의 방법들은 네트웍 부하가 심하거나 메시지 길이가 긴 경우에 교착상태의 존재를 잘못 판단할 가능성이 크다. 또한 교착상태가 발생할 경우, 하나 이상의 메시지가 교착상태로 판단되어 복구를 위해 마련된 자원을 과포화시킬 수 있다. 본 논문에서는 타임아웃을 사용하지 않고 보다 정확히 교착상태를 발견하는 방안을 제시한다. 제안한 방안은 교착 상태를 잘못 판단하는 확률을 현저히 낮출 수 있다. 또한 순환 구조를 이루는 대기 상태의 메시지들 중에서 하나만을 교착상태라고 선언함으로써 복구에 따른 부담을 감소시킨다.
본 연구는 토마토의 토양 수분결핍조건에서의 생장과 생리적인 반응을 근본적으로 조사하기 위하여 수행되었다. 토양에 두가지 수분조건, 심한 수분결핍(-100kPa)과, 대조구인 약한 수분결핍 처리(-25kPa)는 실시간 토양수분함량을 모니터링을 할 수 있는 토양센서와 관수 모듈을 갖춘 micro-irrigation 시스템을 고안, 온실에서 유지되었다. 토양수분함량은 30일동안 변동되었으며, -25kPa로 맞춰진 처리구는 평균 -47kPa, -100kPa 처리구는 평균 -119kPa로 차이를 나타냈다. 이 두 가지 다른 토양수분상태에서 자란 식물체 사이의 생육을 비교해 본 결과 수분결핍상태(-100kPa)에서 자란 식물체가 대조구인 약한 수분결핍(-25kPa) 처리구에 비해 절간수의 차이없이 신장이 유의하게 감소하였으며 건물중의 축적은 더 높게 나타났다. 또한 건물중 당 엽면적의 차이 없이, 엽면적과 엽건중이 수분 결핍이 약한 처리구에 비해 수분결핍이 심한 처리구가 더 높게 나타났다. 이러한 생육상의 차이는 심한 수분스트레스가 엽두께의 변화없이 생체중의 증가와 엽면적 확보를 통해 토마토의 수분스트레스에 적응을 야기시킬 수 있음을 제시했다. 수분결핍에 따른 토마토 생육기간동안, 생리적변화를 조사한 결과, -100kPa 처리구에서 자란 토마토가 대조구인 -25kPa 처리구에 비해 엽의 상대수분함량의 증가와 잎의 삼투압이 낮게 나타났다. 이는 수분스트레스아래서 토마토의 더 나은 수분상태를 유지하기 위한 생리적인 적응을 설명해준다. 아울러 심한 수분스트레스는 대조구에 비해 PSII 활성과 수분활용도를 증가되었으며, 낮은 기공저항도를 나타내었다. 처리간의 광합성의 차이는 없었으며, 토마토 과실의 수와 생육량의 차이는 없었다. 이러한 결과는 토마토 'Picco'가 엽형태의 변형과 삼투압, 수분활용도와 PSII의 활성을 통해 수분결핍상태에서 적응할 수 있게 만들 능력을 보여준다. 본 연구결과에서 나타난 토마토의 수분스트레스 적응 메커니즘은 토마토의 가뭄저항성 스크린에 있어서 고려되어져야 할 것으로 보인다.
본 연구는 간호대학생의 건강증진행위, 대학생활적응 및 취업전략 정도를 확인하고 각 변수들간의 상관성 및 취업전략에 관련된 요인을 파악하고자 시도되었으며, 서술적 조사연구로 설계되었다. 자료수집은 G시의 일개 간호대학교에서 2017년 9월 1일부터 9월 30일까지 수집되었다. 연구대상자는 본 연구의 목적을 이해하고 동의한 221명의 간호대학생들이 참여하였으며, 참여자들은 구조화된 자가 설문지를 통해 건강증진행위, 대학생활적응 및 취업전략을 작성하였다. 수집된 자료는 SPSS 22.0 프로그램을 사용하여 빈도와 백분율, t-test, ANOVA, Pearson 상관계수, 다중회귀분석을 시행하였다. 본 연구결과, 간호대학생의 건강증진행위 평균점수는 $2.11{\pm}.34$점, 대학생활적응 평균점수는 $3.47{\pm}.67$점, 취업전략 평균점수는 $3.24{\pm}.56$점이었다. 건강증진행위와 대학생활적응 (r=.437, p<.001), 건강증진행위와 취업전략 (r=.536, p<.001), 대학생활적응과 취업전략(r=.615, p<.001)은 통계적으로 유의한 양의(+) 상관관계를 나타냈다. 간호대학생들의 취업전략에 영향을 미치는 요인은 대학 생활적응, 건강증진행위, 환경변화적응, 건강상태로 나타났으며, 이들 변수의 설명력은 49.7%이었다. 결론적으로, 간호대학생의 취업전략은 건강증진행위, 대학생활적응과 관련이 있는 것으로 나타났다. 따라서, 간호대학생의 건강증진행위, 대학생활적응과 취업전략을 향상시키기 위해 프로그램개발과 반복연구, 교육과정개선이 필요하다.
차세대 무선 망 시스템에서는 멀티미디어 서비스가 당연히 요구되며 그리고 경제적인 패킷 데이터 전송은 필수적이다. 이러한 점에서, OFDMA (WiBro) 시스템에서는 다양한 트래픽 클라스를 최적하게 제어할 수 있는 적응적 자원관리 방법이 요구된다. 본 논문은 과거의 서브 채널 상태정보를 기반으로 최근 서브 채널 상태를 예측하는 알고리즘을 개발하였고 이 방법을 이용하여 또한 다운링크의 멀티미디어 트래픽을 효과적으로 제어하는 스케줄링 알고리즘을 개발하였다.
현재 제안되고 있는 멀티캐스트 메커니즘은 각 라우터에서 멀티캐스트 라우팅을 위만 상태 정의를 바탕으로 데이터를 전송하게 된다. 따라서, 각 라우터는 상태정보를 유지해야 하므로 확장성 문제가 발생하게 된다. 이 문제의 해결을 위하여 제안된 메커니즘으로 Explicit Multicast (Xcast)[1]가 있다. 하지만 Xcast의 경우 각 경로상의 라우터는 반드시 Xcast를 탑재해야 하는 제약을 가지고 있다. 이러만 제약은 현재의 망에 구현 관점에서는 큰 문제가 된다. 따라서 본 논문은 상태 정보가 없이 멀티캐스트를 점진적으로 적응할 수 있는 Multicast based on Virtual Topology (MVT)즉 제안한다. MVT는 멀티캐스트 데이터가 분기되는 라우터를 분기라우터로 지정하고 분기라우터간의 가상 토폴로지 정보를 헤더에 삽입함으로써 멀티캐스트 서비스를 제공하는 메커니즘이다.
본 논문은 실시간으로 변하는 사용자의 감정 상태에 적응하여 IoT 조명을 제어를 통해 조명 치료 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다. 이를 위해서는 사용자 및 조명의 현재 상태를 인지하고 색상 및 조도를 원하는 상태로 실시간 제어 가능해야 하기에 REST 방식의 API 를 설계하고 구현하였다. 제안하는 시스템은 기존의 조명들을 통합적으로 관리하기 어려웠던 문제를 해결하고 이를 기반하여 조명 치료에 적용하여 사용자에게 편리한 사용성과 조명을 다양한 방법으로 활용할 수 있는 확장성을 제공할 것이다. 제안하는 시스템은 업무공간, 호텔, 가정 등 다양한 장소에서 이용되고, 홈 IoT 디바이스 시장이 확장하고 있는 현시점과 맞물려 사용자들에게 충분한 이용가치를 지닌 시스템이 될 것으로 기대된다.
본 논문은 스트리밍 환경에서 동적 임계점에 기반한 스트리밍 서버의 고장탐지와 Fail-Over 구조를 제안한다. 지속적이며 투명한 서비스를 사용자에게 지원하기 위해서는 서버 고장에 대한 서비스 중단 시점을 정확하고 빠르게 탐지해야 한다. 기존의 서버 고장탐지 방식은 고정된 시간, 즉 최대 서버 응답시간을 사용하여 서버의 고장을 탐지함으로써 네트워크 상태에 따라 고장탐지 시간이 증가하는 단점을 가진다. 임계점이 서버 응답지연시간을 초과하게 되면 서버에게 고장여부를 확인하기 위한 질의를 보내는데 제안된 기법은 이러한 임계점을 네트워크 상태에 따라 서버응답 지연시간의 변동에 동적으로 적응되도록 하는 방법이다. 동적 임계점을 사용하여 네트워크 상태에 가장 적합한 임계점을 찾을 수 있다는 것을 보이고 성능을 검증한다.
Successor representation (SR) 은 두뇌 내 해마의 공간 세포가 인지맵을 구성하여 환경을 학습하고, 이를 활용하여 변화하는 환경에서 유연하게 최적 전략을 수립하는 기전을 모사한 강화학습 방법이다. 특히, 학습한 환경 정보를 활용, 환경 구조 안에서 목표가 변화할 때 강인하게 대응하여 일반 model-free 강화학습에 비해 빠르게 보상 변화에 적응하고 최적 전략을 찾는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 SR 기반 강화학습 알고리즘이 보상의 변화와 더불어 환경 구조, 특히 환경의 상태 천이 확률이 변화하여 보상의 변화를 유발하는 상황에서 어떠한 성능을 보이는 지 확인하였다. 벤치마크 알고리즘으로 SR 의 특성을 목적 기반 강화학습으로 통합한 SR-Dyna 를 사용하였고, 환경 상태 천이 불확실성과 보상 변화가 동시에 나타나는 2-stage 마르코프 의사결정 과제를 실험 환경으로 사용하였다. 시뮬레이션 결과, SR-Dyna 는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화에는 적절히 대응하지 못하는 결과를 보였다. 본 결과를 통해 두뇌의 강화학습과 알고리즘 강화학습의 차이를 이해하여, 환경 변화에 강인한 강화학습 알고리즘 설계를 기대할 수 있다.
본 논문은 DC/DC 위상천이 풀브릿지 컨버터의 과도상태 개선을 위한 듀얼모드 제어를 제안한다. 기존의 discontinuous conduction mode (DCM)과 continuous conduction mode (CCM)을 이용하여 운용하는 위상천이 풀브릿지 컨버터는 각 모드의 상이한 전압게인의 특성을 고려하지 않아 급격한 로드 변동시 출력 전압의 언더슈트 혹은 오버슈트가 크게 발생한다. 제안하는 듀얼모드 제어는 DCM과 CCM 각 모드 별개로 제어가 적용되고 출력 전류의 변화에 대응하는 적응형 feed-forward 제어가 적용되어 컨버터의 과도상태를 개선할 수 있다. 듀얼모드의 제어 방법의 성능과 타당성을 시뮬레이션을 통해 입증한다.
최근 네트워크 미디어 기술의 발달로 인터넷 망에서 HDTV급의 고화질 비디오를 스트리밍하는 시도가 많이 이루어 지고 있다. 그러나 최선형 서비스(best-effort service)를 기반으로 하는 인터넷 망에서 고화질 비디오를 안정적으로 스트리밍하기 위해서는 네트워크 상황에 적응할 수 있는 전송 기법이 요구된다. 본 논문에서는 MPEG 프레임(I, P, B)기반의 패킷 우선순위화를 적용한 네트워크 적응형 HD MPEG-2 스트리밍 시스템을 설계 및 구현한다. 전송 비디오는 JVC HDV 카메라로부터 실시간으로 입력받으며 19.2 Mbps의 비트율과 MPEG-2 TS (MPEG-2 MP@HL) 형식을 갖는다. 네트워크 상태의 측정은 스트리밍 클라이언트에서의 RTP 패킷 헤더의 파싱을 이용한 패킷 손실율과 평균 지터의 측정을 통해 이루어지며 이 정보는 주기적으로 스트리밍 서버로 피드백 된다. 스트리밍 서버의 네트워크 적응 관리자(network adaptation manager)에서는 네트워크 상태에 따라 프레임의 중요도에 따른 프레임 폐기(frame dropping)를 함으로서 전송률 적응을 수행한다. 이와 관련하여 TS 패킷의 실시간 파싱 및 프레임 기반 패킷 우선순위화 기법이 제안된다. 제안 시스템은 소프트웨어로 구현되며 LAN 환경에서의 실험을 통해 네트워크의 이용 가능한 대역폭이 변동하는 상황에서 HD 스트리밍의 종단 간 서비스 품질을 향상시킴을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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