IoT 단말을 관리하는 IoT 관리 허브가 수집한 센싱데이터를 원격의 서버로 저장하기 위해서 인터넷 네트워킹이 가능해야 한다. 네트워크에 접속하기 위한 방법은 유선연결 방법과 WLAN AP에 접속하는 방법이 있는데, WLAN AP에 접속하기 위해서는 접속 가능한 영역의 AP 목록을 조회하고 특정 AP를 선택해야 한다. AP에 보안키가 설정되어 있는 경우에는 해당 보안키를 입력 할 수 있는 방법 또한 필요하다. 기존 방식에서는 IoT 관리 허브가 AP의 목록조회를 위한 디스플레이 장치가 필요했고, 목록을 선택하고 보안키를 입력하기 위한 입력 장치가 필요했다. 이러한 방식은 IoT 관리 허브가 디스플레이 장치와 입력 장치를 포함한 형태로 구성되기 때문에 단말의 소형화와 저가격화를 방해하게 된다. 또한 IoT 서비스가 대중화 되었을 때 사용자들에게 불편한 서비스로 인식될 우려가 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 Wifi, 디스플레이 장치, 입력 장치를 이용하여 사용자에게 친숙한 방법으로 IoT 관리 허브를 WLAN 네트워크에 연결하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 단일 프레임 지도 시간적 행동 지역화에서 1D 합성곱 층의 커널 사이즈 변화를 제안한다. 본 논문에서는 두 개의 1D 합성곱 층의 커널 사이즈를 각각 3과 1을 사용하는 기존 방법을 기반으로, 각각의 1D 합성곱 층의 커널 사이즈를 변화시키는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법의 효율성을 검증하기 위하여 THUMOS'14 데이터셋을 활용하여 비교실험을 수행하였다. 또한 성능 평가를 위해 전체 비디오에 대한 분류 정확도(Accuracy), mAP(mean Average Precision) 그리고 Average mAP를 성능 지표로 사용하였다. 본 논문의 실험 결과에 따르면 제안하는 방법이 기존 방법보다 더 정확한 mAP와 Average mAP를 제공할 수 있음을 관찰하였다. 또한 커널 사이즈를 7과 1로 변화시킨 방법이 전체 비디오에 대한 분류 정확도에서 8.0% 개선된 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 인프라스트럭처 네트워크에서 토큰링 기법을 활용하여 지연시간 절감과 성능향상을 달성하고자 한다. AP(Access Point)는 노드의 A-ID (Association-ID)를 ACK 프레임에 담아 순차적으로 전송함으로써 토큰 패싱 효과를 준다. 이는 매체접속에 필요한 시간을 최대한 단축시키고, 그에 따라 전송률 또한 향상시킨다. 또한, AP는 큐 테이블을 생성 및 관리 하여 AP에 의해 결합된 노드 중에서 큐 정보가 가장 큰 노드에게 더 많은 매체 접속 기회를 제공한다. 이는 노드들의 큐의 포화 정도에 따라 균등하게 매체 접속 기회를 제공한다.
잡음섞인 관측데이타로부터 AR 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. AP 방법이라고 이름붙인 이 방법은 단순하고도 신뢰성있는 적응예측기를 이용하려는 시도의 산물이다. 잡음섞인 입력수열로부터 계산된 AR 모수의 추정치보다 예측수열로부터 계산된 AR 모수의 추정치가 원래의 모수에 스펙트럼상의 거리가 더 가깝다는 것을 이론적으로 증명하였다. 실제 음성 신호와 칼만필터를 사용한 실험결과도 이론과 일치함을 보였다. 대략적으로, AP방법으로 계산된 추정치를 사용하였을때의 잡음감쇠성능은 잡음섞인 입력수열로부터 계산된 AP 모수의 추정치를 사용하였을때보다는 우수하였고, EM반복법에 의한 추정치를 사용하였을때보다는 약간 못한 것으로 나타났다. 그러나, 제안된 방법은 그 단순성으로 인하여 경우에 따라 더 복잡한 다른 방법의 대안으로 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 핑거프린트(fingerprint)기법과 전파 예측 모델을 결합한 무선랜 기반 실내 위치추정 기법을 제안한다. 실내에 설치된 무선랜 AP(access point)는 공용 AP와 사설 AP로 구분되고, 설치 위치가 고정된 공용 AP의 경우 핑거프린트 방식을 적용하기 용이하지만 사설 AP의 경우 위치가 임의로 변경될 수 있으므로 핑거프린트 방식을 적용하기 힘들다. 제안된 방식에서는 공용 AP로부터 수신된 신호에 핑거프린트 방식을 적용하고, 사설 AP로부터 수신된 신호에 전파 예측 모델을 적용하여 공용 AP와 사설 AP를 모두 이용함으로써 위치 추정 정확도를 높인다. 무선랜 환경에서의 데이터 실측과 모의실험을 통해 기존 실내 위치 추정 방식과 제안된 방식의 성능을 비교한다.
AP(Ammonium Perchlorate, $NH_4ClO_4$)를 포함하는 복합화약조성의 등온가열시험시, 일정 순도 이하의 AP를 사용하는 경우 "bulged"현상으로 인해 등온가열시험 결과를 얻을 수 없었다. 본 연구는 품질 혹은 순도에 따른 AP의 열적 안정성 차이에 대해 규명하기 위해 LOT 별 AP에 대해 DSC 결과를 분석하고, 그 분석결과를 등온가열시험 결과 및 ARC결과와 비교분석하였다. 또한 순도가 낮은 AP에 대해서는 재결정을 통해 포함된 불순물을 제거한 후 분석한 결과, 열적 안정성이 높아졌음을 확인하였다. DSC 고압팬을 사용하여 AP 순도를 결정하는 정량적 분석방법을 확립하였다.
항균제내성(抗菌劑耐性)인 Salmonella typhi를 공시(供試)하여 chloramphenicol(Cm), tetracycline(Tc), ampicillin(Ap), kanamycin(Km) 및 rifampicin(Rif)의 항균작용(抗菌作用)을 한천평판희석법(寒天平板稀釋法)(평판법(平板法))과 broth 희석법(稀釋法)(broth법(法))으로 비교(比較)하였다. 공시균(供試菌)의 최소발육저지농도(最少發育沮止濃度)(MIC)를 보면 Cm, Tc 및 Rif에 있어서는 평판법(平板法)과 broth법(法) 사이에 유의(留意)할만한 차이(差異)는 없었으나 Km에 있어서는 broth법(法)의 MIC가 평판법(平板法)보다 높은 것이 약(約) 반수(半數)있었고 Ap에 있어서도 소수(少數) 있었다. Cm과 Rif는 대부분(大部分)의 공시균(供試菌)에 대(對)하여 정균적(靜菌的)으로 작용(作用)하였으나 Tc, Ap 및 Km은 살균적(殺菌的)으로 작용(作用)하였고 그 작용(作用)은 균주(菌株)에 따라 차이(差異)가 있었다.
본 연구는 다단 하이브리드 로켓의 낮은 비추력 성능을 향상시키는 방법으로 AP 첨가 추진제를 제안하고 있다. 추진제에 첨가된 AP 첨가비율 변화에 따라 다단 하이브리드 로켓의 비추력 성능 변화와 연료과농 연소특성 변화를 살펴보았으며, 이때 AP 첨가비율은 하이브리드 로켓의 연소 특징을 유지하기 위해 최대 15 wt%로 제한하였다. 결과에 의하면, AP 15 wt% 추진제는 AP 0 wt% 추진제와 비교하여 비추력 성능이 약 3% 향상되었다. 또한, 동일한 연소온도를 유지함에도 불구하고, AP 첨가비율을 증가시키면 산화제 유입량, O/F비 변화량, 그리고 연소압력은 감소하며 반경반향 온도 분포가 좋아지는 등 다단 하이브리드 로켓의 성능향상에 긍정적인 효과가 나타났다. 그러나 오직 AP를 추진제에 첨가하는 것만으로 다단 하이브리드 로켓의 비추력 성능을 일반 화학로켓의 수준으로 향상시키는 것이 매우 어려운 일임을 고려할 때, 추가적으로 금속입자 첨가를 통해 비추력 성능을 향상시킬 계획이다.
무선 네트워크에서 핸드오프가 발생할 경우 기존의 AP탐색과정은 신호세기 정보를 이용하여 다수의 AP들 중에서 하나를 선택한다. IEEE 802.11은 매체를 공유함으로써 채널을 획득하기 위해 경합하는 CSMA/CA를 이용한 접속방식이다. 그러므로 네트워크 성능은 신호세기 외에도 네트워크에 참여하는 노드들의 수와 네트워크 혼잡에 의해 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 새로운 AP를 선택하는 과정에서 이동노드의 네트워크 성능을 보장하는 핸드오프를 구현하기 위해서 추가적인 AP선택 지표와 새로운 핸드오프 알고리즘을 제안했다. 이 지표는 이동노드의 네트워크 정보를 반영하는 핸드오프 비용 함수를 포함하고 있으며, 이것을 이용해 이동노드가 네트워크 정보를 이용한 네트워크 성능을 보장하는 핸드오프를 가능하게 했다. 또 이동노드를 고속 이동노드와 저속 이동노드로 나누어 핸드오프 시 고속 이동노드는 신호세기 정보로 AP를 선택하고, 저속 이동노드는 해당 영역에 있는 AP 네트워크 정보를 이용하여 AP를 선택 할 수 있도록 하였다. 그 결과 이동노드가 동시에 접속하는 무선 네트워크 환경에서도 성능 개선 효과를 얻을 수 있고, 사용자의 분산으로 자원과 망 관리의 효율적인 측면에서도 상당한 효과가 있음을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
One of the most important factor in the performance of Korean text-to-speech system is the prediction of accentual and intonational phrase boundary. The previous method of prediction shows only the 75-85% which is not proper in the practical and commercial system. Therefore, more accurate prediction must be needed in the practical system. In this study, we propose the simple and more accurate method of the prediction of AP, IP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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