최근 발생한 아모레퍼시픽 창고화재는 국내 랙크식 창고의 자동식소화설비 및 감지기 설치기준의 보완 및 개선의 필요성을 제시하고 있다. 물류창고는 보관물품에 따라 화재 확산율 및 열 방출비율이 다르며 저장높이, 랙크 배치, 통로폭, 물품의 양 등에 따라서 화재위험성이 결정된다. 고천정화에 따른 화재하중의 증가로 인하여 자동식 스프링클러설비가 작동하여도 가연물에 직접적인 침투효과에 한계가 있으며 화재감지기의 작동시간이 지연되어 초기소화에 실패할 확률이 높아진다. 이를 위하여 본 연구에서는 화재사례 및 국내외 관련규정비교 그리고 현장조사 등을 수행하여 랙크식 창고의 초기소화 및 제어성능을 확보하기 위한 수용물품의 위험도 분류 및 스프링클러 설치기준 개선방향과 화재피해를 최소화하기 위한 제도적 도입을 제안한다.
본 논문에서는 IEEE 802.11 WLAN(Wireless LAN)의 MAC(Medium Access Control)인 DCF(Distributed Coordination Function)의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션으로 분석한다. IEEE 802.11 WLAN의 MAC에서는 데이터 전송을 제어하기 위한 방법으로 DCF와 PCF(Point Coordination Function)를 사용하며, DCF의 경우 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance)를 기반으로 한다. DCF는 경쟁 스테이션이 적은 상황에서는 비교적 우수한 성능을 보이나 경쟁 스테이션의 수가 많은 경우 처리율, 지연 관점에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 패킷 전송 후 충돌이 발생하면 윈도우 값을 최대 CW로 증가시키고 패킷의 정상적인 전송 후에는 윈도우 값을 서서히 감소함으로써 현재 WLAN의 망 상태정보를 계속 활용함으로써 패킷 충돌 확률을 낮추는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 시뮬레이션을 수행하여 그 타당성을 제시하였다.
반도체 공정 및 디스플레이 공정에서 발생하는 오염입자는 공정 불량을 일으키는 가장 큰 원인 중의 하나이며, 수십 나노에서 수 백 나노의 크기를 갖는다. 최근 디스플레이 및 반도체 산업이 발전함에 따라 회로의 선폭이 점차 감소하고 있으며 오염입자의 임계 직경(critical diameter) 또한 작아지고 있다. 현재 반도체 및 디스플레이 산업에서 사용되는 측정방법은 레이저를 이용하여 공정 후 표면에 남아있는 오염입자를 측정하는 ex-situ 방법이 주를 이루고 있다. Ex-situ 방법을 이용한 오염입자의 제어는 웨이퍼 전체를 측정할 수 없을 뿐만 아니라 실시간 측정이 불가능하기 때문에 공정 모니터링 장비로 사용이 어려우며 오염입자와 공정 간의 상관관계 파악에도 많은 제약이 따르게 된다. 이에 따라 저압에서 in-situ 방법을 이용한 실시간 오염입자 측정 기술 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 저압 환경에서 실시간으로 입자를 모니터링 할 수 있는 장비를 입자의 광 산란 원리를 이용하여 개발하였으며, 산란 신호를 입자크기로 변환하는 신호 분석 알고리즘 연구를 수행하였다. 빛이 입자와 충돌하게 되면 산란 및 흡수 현상이 발생하게 되는데 이 때 발생하는 산란 및 흡수량과 입자 크기와의 연관성이 Gustav Mie에 의해서 밝혀졌으며, 현재까지 광을 이용한 입자 크기 분석 장치의 기본 원리로 사용되고 있다. 하지만, Mie 이론은 단일입자가 일정한 강도를 가진 광을 통과할 경우인 이상적인 조건에서 적용이 가능하고 실제 조건에서는 광이 가우시안 분포를 가지며 광 집속에 의해서 광 강도가 위치에 따라 변하기 때문에 이러한 조건을 가지는 광을 입자가 통과할 때 발생하는 산란량은 단순히 Mie 이론에 의해서 계산하는 것이 불가능 하다. 본 연구에서는 이러한 현상을 입자 측정의 불확정성 이라고 규정하고 입자가 특정한 위치를 통과할 확률을 이용하여 신호를 분석하는 알고리즘을 개발 및 연구를 수행하였다.
비순서화된 스트림은 윈도우 기반의 질의를 처리할 때 부정확하거나 지연된 결과를 유발할 수 있다. 기존의 방식에서는 일반적으로 버퍼를 이용하여 비순서화된 스트림을 정렬하며, 버퍼의 크기를 추정하기 위해 네트워크 지연의 최대값에 기반한 방식을 이용한다. 그러나 이러한 방식은 버퍼의 크기를 불필요하게 큰 값으로 추정할 수 있으며, 지연된 질의 결과를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 지연의 변화에 따라 적응적으로 버퍼의 크기를 추정하기 위한 확률론적인 접근 방법을 제안한다 제안하는 방법에서는 튜플의 생성이 포아송 분포를 따르며 네트워크 지연은 정규 분포를 따른다고 가정한다. 그리고 이러한 가정을 바탕으로 추정식을 유도한다. 추정식은 튜플의 손실율을 입력인자로 요구하며, 이는 실시간에 튜플의 손실에 있어서 허용 가능한 백분율을 나타낸다. 사용자는 손실율을 질의문에서 정의함으로써, 응용의 요구에 따라 질의 결과의 정확성이나 처리속도 중 원하는 특성에 중점을 둘 수 있다. 본 논문의 실험 결과는 제안한 추정식이 기존의 네트워크 지연의 최대값에 기반한 추정식에 비해 적응성이 우수함을 보인다.
버스트 제어 정보와 버스트를 offset 시간으로 분리하여 전송하는 광 버스트 스위칭 망에서 버스트 충돌 발생은 서비스 품질 저하를 초래하며 이러한 현상은 버스트 크기가 클수록 더욱더 심각해진다. 그러므로 노드에서 버스트 충돌 방지를 위한 효과적인 예방 대책이 반드시 수립되어야 한다. 그러나 현재 광 버스트 스위칭 망에서 제시되고 있는 버스트 충돌에 대한 다양한 접근 방법들은 버스트 충돌 발생 후 이를 해결하기 위한 방안으로 제시되고 있다. 그러나 본 논문에서 제안한 기법은 Ingress 에지 노드에서 부 반송파 다중화 기술을 이용하여 버스트 전송 크기를 줄임으로써 코어 망에서 스케줄링 시 발생할 수 있는 버스트 충돌 확률을 미리 예방하는 방법이다. 이를 위해 본 논문에서는 부 반송파 다중화 기한의 광 버스트 스위칭 망에서 버스트 생성과 전송을 위한 모듈구조와 기법을 제안하였다. 또한, 제안된 기법에 대해 파장 개수와 부 반송파 개수에 따른 버스트 손실률, 처리율 및 총 용량 관점에서 성능 평가를 실시하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.11 기반의 군 전술 네트워크에서 신뢰성을 보장하면서 망 생존성 향상을 위해 저피탐 성능을 향상시킬 수 있는 멀티캐스팅 MAC 프로토콜을 제안한다. RTS-CTS 기법을 사용하는 IEEE 802.11 기반의 멀티캐스팅 MAC에서는 신뢰성을 보장하기 위해 송신측이 보낸 RTS와 DATA의 수신 확인을 위한 모든든 수신단말의 CTS와 ACK가 보내져야 한다. 제안하는 프로토콜에서는 연속적인 CTS와 ACK 대신 MC-DS/CDMA 기술을 이용하여 병렬적인 CTS와 ACK를 전송함으로써 전송 오버헤드를 낮출 수 있다. 또한 이 기법을 적이 아군의 신호를 탐지하려고 시도하는 전술환경에 적용시 코드를 통해 전송 파워를 제어함으로써 확산 이득을 통해 송신 단말은 다수의 수신 단말로부터 전송된 신호를 받을 수 있지만, 적 검파기에는 탐지 확률이 낮아짐으로 인해 저피탐 성능 역시 얻을 수 있는 장점이 있다. 제안하는 기법은 IEEE 802.11a 기반 시뮬레이션을 통해 기존에 연속적으로 CTS와 ACK를 전송하는 신뢰성 있는 멀티캐스팅 MAC 프로토콜보다 시스템 처리량, 메시지 전송 지연시간 저피탐 성능에서 신뢰성을 유지하면서 효율성과 생존성을 동시에 높일 수 있음을 보여준다.
본 논문은 WDM/TDM 네트워크에서 사용자 요구 트래픽 특성에 따른 광 경로를 설정하기 위한 분산된 광 경로 설정에 관한 연구이다. 본 논문에서는 시간슬롯 기반의 WDM/TDM 네트워크에서 사용자 요구 트래픽 특성을 고려하여 시간슬롯을 효율적으로 제공할 수 있는 대역폭 보장형 시간슬롯 할당(Guaranteed-Bandwidth Time-slot Allocation:GBTA) 알고리즘을 제안하였다. 이를 위해 사용자가 요구하는 트래픽 특성을 ATM 네트워크에서 정의하고 있는 서비스 범주에 적용하여 클래스를 구분하였다. 또한 링크의 이용률을 높이고 블록킹 확률을 최소화하기 위해서, 제안한 GBTA방식을 적용한 분산형 광 경로 설정 프로토콜을 확장하였다. 분산형 광 경로 설정 프로토콜은 광 경로를 설정하기 위해 보다 최근의 정보를 가지고 자원을 예약하는 후방 예약 프로토콜 방식을 사용하였다. 제안된 GBTA 기반의 광 파장 경로 네트워크의 경로 설정 성능을 검증하기 위해서 네트워크 시뮬레이터(NS)를 확장한 DOWTns를 이용하여 성능분석을 수행하였다.
본 논문에서는 향상된 최소값 제어 재귀 평균 (improved minima controlled recursive averaging, IMCRA) 알고리즘과 로그 최소값 평균 제곱 오차 (log minimum mean square error, logMMSE)를 기반으로 한 저연산 음성 향상 알고리즘을 제안한다. IMCRA 알고리즘은 버퍼를 이용하여 일정 구간에서 입력 신호 전력의 최소값을 추적하고 최소값과 입력 신호의 비율을 통해 음성 존재를 확인한다. 이러한 과정에서 많은 연산이 필요하며 연산량을 줄이기 위해서 음성 존재 확률을 기반으로한 주파수 밴드별 시변 스무딩으로 최소값을 추적한다. 제안된 알고리즘은 0dB, 5dB, 10dB 그리고 15dB 신호 대 잡음비에서 평균 2.778%, 3.481%, 2.980% 그리고 2.162% 음성 품질이 향상되었으며, 평균 9.570% 연산량이 감소한 것을 확인하였다.
본 논문은 VHF 대역을 사용하는 다중-홉 해양통신망에서 실시간 서비스를 제공하기 위해 제안된 DSTS(Dynamic Space-Time Subframe)기반 프레임 구조에서 다수의 MAC PDU로 구성된 데이터를 ASO-TDMA 전송 방식을 사용했을 때 발생되는 지연시간의 분포를 수학적으로 분석하고, 그 성능을 시뮬레이션을 통해 확인한다. 또한, 기존 전송방식에서 발생되는 지연시간을 단축시키는 동시에 시스템의 수율을 최대화하기 위한 연속적인 자원 할당 방식과 적응적 전송 확률 제어 방식을 제안하고, 기존 방식과 수율 성능을 비교한다. 이를 통해 본 논문에서 제안하는 방식은 DSTS 프레임 구조에서 다수의 MAC PDU에 대해서도 실시간 전송이 가능하고, 또한 수율 성능을 극대화할 수 있음을 보인다.
많은 연구자들은 여러 개의 채널을 가진 Electroencephalogram(EEG) 신호를 기반으로 한 사람의 감정인식을 위해 두뇌와 컴퓨터의 인터페이스에 관한 연구를 하고 있다. EEG 신호를 이용한 연구들은 주로 의학 분야와 심리학의 영역에서 간질이나 발작 등을 알아내고 거짓말 탐지기로써의 역할로 많이 사용되어져 왔다. 최근에는 사람의 두뇌와 컴퓨터 간의 인터페이스에 관한 연구들이 뇌파를 이용한 로봇의 제어하거나 게임을 하는 등의 여러 가지 공학적인 접근으로써 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, EEG 신호를 통해서 두뇌를 연구하는 분야에서 EEG 신호의 잡음을 제거해서 보다 정확한 신호를 추출하는 연구에도 많이 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 사람의 감정에 따른 EEG 신호를 측정하고 측정된 EEG 신호를 5개 부분의 주파수 영역으로 분류하였다. 영역별로 분류된 EEG 신호들은 전체영역에 대한 상대적인 비율의 값으로 계산하게 된다. 그 값들은 Bayesian Networks를 통해서 현재 어떠한 감정을 나타내는지 확률 값으로 나타낸다. 그 결과 값에 따라 사람의 감정은 아바타로 표현하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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