무선 환경에서는 모바일 기기의 이동 혹은 링크의 충돌, 부족한 대역폭등 모바일 기기의 외적 환경 변화에 의해 무선 링크의 단절이 빈번하게 일어나는데, 링크의 단절은 네트워크 자원을 사용하는 어플리케이션의 에러로 이어진다. 이러한 무선 환경의 단절을 어플리케이션이 알 수 있다면, 링크의 단절로 인한 어플리케이션의 에러를 방지 할 수 있게 된다. 본 논문에서는 어플리케이션이 무선 링크에 적응할 수 있도록 링크의 상태 정보를 판단 및 예측할 수 있는 dynamic watermark 기반의 상태 정보 추적 알고리즘을 제안한다.
레이더 기술은 획득된 신호를 바탕으로 물체(object)를 추출, 추적함으로써 자동항해시스템, 항공기 충돌방지시스템 둥의 각종 첨단 분야에 두루 활용되고 있으며, 산업 전반에 걸쳐 눈부신 발전을 거듭해 왔다. 본 논문에서는 레이더로부터 획득한 신호로부터 효율적인 물체를 추출, 추적하기 위한 전처리 단계로서 레이더 이미지를 구성하는 방법에 대해 제안한다. 특히, 불완전한 데이터 시퀀스를 갖는 신호를 양질의 레이더 이미지로 복원하는 방법을 제안하고 결과 영상을 통해 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.
모바일 환경이 일반화되면서 모바일 디바이스간 또는 모바일 디바이스와 PC 또는 서버와의 동기화가 요구되었다. 모토로라, 에릭슨, 노키아 등의 업체들은 컨소시엄을 구성하여 데이터의 동기화와 다양한 전송프로토콜과의 연동을 목표로 산업계의 표준인 SyncML(Synchronization Markup Language)을 제정하였다. 그러나, SyncML에서는 동기화 과정에서 둘 이상의 클라이언트가 동일한 데이터 동기화를 요청했을 때 데이터 충돌이 일어나게 된다. 본 논문에서는 데이터 동기화과정에서 발생할 수 있는 다양한 충돌에 대해서 분석하고, 체계적으로 분류하였다. 이를 바탕으로 동기화에 대한 정보를 추적할 수 있는 Change Log Information(CLI)을 구축하고 운영 원칙을 수립하여, 데이터의 안정성과 일치성을 보장하기 위한 충돌 해결(Conflict Resolution)을 위한 방법을 제안한다.
무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 위치정보를 이용한 위치기반 서비스 형태는 더욱더 다양해 지고 있다. 특히, 언제 어디서나 사람과 사물 같은 객체의 위치를 인식하고 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 위치기반 서비스(Ubiquitous Location Based Services : u-LBS)가 중요한 서비스로 대두되고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 차량 충돌 위치와 관련한 서비스 시스템을 제안한다. 제안 된 시스템에서 사용된 GPS Packet에는 위치에 대한 정보와 차량 충돌에 대한 충돌 세기와 시간, 차량에 대한 NodeID 등으로 구성되어 있다. 이러한 데이터들을 이용하여 하나의 패킷이 만들어 지게 되고 차량 간 충돌이 발생할 경우 차량에서 Gateway로 전송된다. Gateway에서 Server로 전송된 패킷은 충돌 여부를 판단하여 위급상황으로 판단되면, 구급센터로 위치정보와 충돌측정여부에 대하여 알려주게 된다. 또한, 이러한 위급상황에 대해서는 외부에 있는 가족 등의 관련된 사람들에게 무선으로 무선단말기(PDA, 휴대폰)를 통해 알려주게 된다. Server에 들어오게 되는 충돌 정보들은 Database에 저장이 되도록 구성하였다. 아울러, 제안한 u-LBS시스템의 유효성을 검증하기 위한 실험을 수행하였다.
기존의 요구사항 추적테이블은 요구관리적 관점에서 요구사항의 일관성, 완전성 확보를 목표로 하거나 요구사항 누락과 충돌, 중복 방지 요구사항 변경관리 측면만을 강조해 왔다. 그러나 자체 솔루션 개발관점과 유지보수 측면에서 제시된 요구사항 추적테이블이 없었다. 따라서 본 논문에서는 Pain Chain을 근간으로 개발 후 유지보수 요청관리에 효과적인 요구사항 추적테이블 방안을 제시하고자 한다.
RFID(Radio Frequency IDentification) 기술은 RF 신호를 사용하여 물품에 부착된 전자태그를 비접촉식으로 식별하는 자동인식기술이다. RFID 시스템 구축에 있어 식별영역 내에 다수의 태그가 존재할 경우, 다중태그 식별(multi-tag identification)을 위한 충돌방지(anti-collision) 알고리즘이 필수적으로 요구된다. 태그 충돌방지와 관련된 기존 연구들은 각각 고유한 형태의 코드체계를 기반으로 하고 있으며 태그 식별성능에 대한 비교연구도 부족한 상태이다. 본 논문에서는 저비용(low-cost) RFID 시스템 구축을 목표로 표준화가 진행되고 있는 96-비트 EPC(Electronic Product Code) 코드를 기반으로 기존 대표적인 충돌방지 알고리즘인 트리 기반 메모리래스(tree based memoryless) 충돌방지 알고리즘들과 슬롯 알로하 기반으로 (slot aloha based) 충돌방지 알고리즘들의 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 초당 평균 태그 식별개수에서 충돌 추적 트리(collision tracking tree) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 최소 2배에서 최대 50배 이상의 우수한 성능을 보여준다.
A prediction of binary droplets collision is important in the formation of falling drops and the evolution of sprays. The droplet velocity, impact parameter and drop-size ratio have influence on the interaction of the droplets. By the effect of these parameter, the collision processes are generated with the complicated phenomena. The droplet collision can be classified into four interactions such as the bouncing, coalescence, reflexive separation and stretching separation. In this study, the two-phase flow of the droplet collision was simulated numerically by using the Level Set method. 2D axi-symmetric simulations on the head-on collisions in the coalescence and reflexive separation, and 3D simulation on the off-center collisions in the coalescence and stretching separation were performed. These numerical results showed good agreements with the experimental and analytical results. For tracking the identity of droplets after the collision, transport equation for the volume fraction of the each initial droplet were used. From this, the identities of droplets were analyzed on the collision of droplets having different size.
저자들은 관절경하 회전근개 파열을 봉합한 후 만성적인 견관절 통증을 호소하는 3명의 환자에서 매듭으로 인한 충돌 증후군을 초음파로 진단하고 관절경수술로 치료하였다. 최근 초음파는 회전근개 봉합술 후에 추적관찰의 방법으로 가장 많이 쓰이고 있으며, 유용한 검사방법이다. 저자들은 초음파를 이용하여 매듭 충돌 증후군을 진단 및 치료하였으며, 그 유용성을 문헌고찰과 함께 보고하는 바이다.
본 논문에서는 감시 시스템에서 다중 물체를 감지하고 추적하기 위한 빠르고 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안된 시스템은 감지 모듈과 추적 모듈, 2개의 모듈로 구성된다. 이동 물체의 감지 모듈에서는 우리는 영상 이진화 기법과 프레임별 영상을 이용하여 움직이는 물체를 추출하고, 모폴로지 기법을 이용하여 각종 노이즈를 제거한다. 또한, 블록 기반 히스토그램기법을 사용하여 인간과 다른 물체를 구분하는 방법을 제안한다. 이동 물체의 추적 모듈에서는 색상 기반 추적 알고리즘과 칼만 필터가 이용된다. 먼저 RGB 영상을 HSV 영상으로 변환한 후, 다중 물체를 추적하기위해 색상 기반 추적 알고리즘을 사용한다. 이때 다른 물체와의 충돌시 물체를 추적하기 위해 칼만 필터를 사용한다. 마지막으로, 제안된 방법을 몇 가지 실험을 통해 그 효용성 및 응용 가능성을 보인다.
본 논문은 다량의 가변적인 정보를 보유하고 있는 수중에서 유동하는 입자의 움직임을 추적하고 유체의 흐름에 따라 분산되는 입자의 분산정도 그리고 입자의 침전패턴을 정확하게 예측해내기 위해 인공신경망 알고리즘을 도입한 가시화 시스템을 제안한다. 이러한 시스템은 물과 같은 공간에서 움직이는 다양한 입자들을 고려하고 있는데, 물의 흐름을 위해서 운동량방정식과 연속방정식을 일반화하여 흐름을 제어하고 있다. 또한 입자간에 작용하는 부력, 침강력 등의 물리적인 힘과 침전패턴에 주요한 영향을 주고 있는 입자간의 충돌은 인공신경망 ART2를 이용하여 충돌을 감지하도록 하고 있다. 본 논문에서 제안한 시스템을 통해 다양한 외부적인 요인에 따라 움직임을 달리하는 유동 입자들을 실제 물에서와 같이 유사하게 가시화되도록 한다. 또한 가시화된 유동 입자의 움직임을 효율적으로 추적하고, 침전하는 입자들의 패턴까지도 미리 예측해 낼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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