International journal of advanced smart convergence
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제11권3호
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pp.1-6
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2022
In this paper, we estimate the mean number of objects in the M/H2/1 model for web service when the mean object size in the M/H2/1 model is equal to that of the M/G/1/PS and M/BP/1 models. To this end, we use the mean object size obtained by assuming that the mean latency of deterministic model is equal to that of M/H2/1, M/G/1/PS, and M/BP/1 models, respectively. Computational experiments show that if the shape parameter of the M/BP/1 model is 1.1 and the system load is greater than 0.35, the mean number of objects in the M/H2/1 model when mean object size of M/H2/1 model is the same as that of M/G/1/PS model is almost equal to the mean number of objects in the M/H2/1 model when the mean object size of M/H2/1 model is the same as that of M/BP/1 model. In addition, as the upper limit of the M/BP/1 model increases, the number of objects in the M/H2/1 model converges to one, which increases latency. These results mean that it is efficient to use small-sized objects in the web service environment.
본 논문에서는 IEEE 802.16n 기반 단말간 직접통신을 위한 MIMO (multi-input multi-output) 채널 모델링 기법을 제안한다. 송신단과 수신단에 모두 이동성을 반영하기 위하여 기하학적 이중링 산란 환경을 적용하고 기존 802.16m에서 사용하는 채널 모델링 방식을 단말간 직접통신에 적합하도록 변형하여 새로운 채널 모델을 제안한다. 모의실험을 통해 시간영역 및 공간영역에서 제안된 채널 모델의 통계적 특성을 분석하고, 모의실험을 통해 기존 802.16m 기지국-단말간 채널 모델에서의 링크 성능과 제안된 채널 모델에서의 링크 성능을 비교한다.
A model experiment on the pair midwater trawl net applicable to 800 PS class Korean pair bottom trawlers was carried out in the special-prepared experimental thank. the tank was prepared as a reverse trapezoid shape in its vertical section by digging out flat soil. The dimension of the tank showed the 9.6 W$\times$43.0 L(m) of the upper fringe and the 4.8 W$\times$38.0 L(m) of the bottom with 3.0m in depth. The depth of water was maintained 2.7m during experiment. The model net was prepared based on the Tauti's similarity law of fishing gear in 1/30 scale considering the dimension of the experimental tank. Mouth performance of the model net during towing were determined by the photographs taken in front of the net mouth with the combinations of towing velocity, warp length and distance between paired boats. The results obtained can be summarized as follows: 1. Vertical opening of the model nets A and B was varied in the range of 0.18~0.88 m and 0.21~0.78 m (which can be converted into 5.4~26.4m and 6.3~23.4 m in the full-scale net) respectively, and was varied predominantly by towing speed. Vertical opening (H which is appendixed m for the model net. f for the full-scale net. A and B for the types of the model net) can be expressed as the function of towing velocity$V_t$as in the model net $V_t$ : m/ sec)$H_{mA}$=1.67$e^{-1.65V_t}$ $H_{mB}$=1.15$e^{-1.13V_t}$, in the full-scale net ($V_t$ : k't) $H_{fA}$=50.27$e^-0.37V_t$ $H_{fB}$=34.46$e^{-0.26Vt}$. 2. Horizontal opening of the model nets An and b was varied in the range of 1.03~1.54m and 1.04~1.55 m (which can be converted into 30.9~46.2 m and 31.2~46.5m in the full-scale net) respectively, and was varied predominantly by distance between paired boats. Horizontal opening (W, appendixes are as same as the former) an be expressed as the function of distance between paired boats $D_b$as in the model net $W_{mA}$=0.69+0.09$D_b$ $W{mB}$=0.73+0.09$D_b$, in the full-scale net $W_{fA}$=20.81+0.09$D_b$ $W_{fB}$=22.11+0.09$D_b$ 3. Net opening area of the model net A and B was varied in the range of 0.28~1.04 $m^2$ and 0.33~0.94$m^2$(which can be converted into 252~936$m^2$ and 297~846$m^2$ in the full-scale net) respectively, and was varied predominantly by towing velocity. Net opening area ($S$, appendixes are as same as the former) van be expressed as the function of towing velocity$V_t$ as in the model net $v_t$ : m/sec) $S_{Ma}$=2.01$e^{-1.54V_T}$ $S_{mA}$=1.40$e^{-1.65V_t}$, in the full-scale net ($V_t$ : k't) $S_{fA}$=1.807$e^-0.35V_t$ $S_{fA}$=1.265$e^{-0.24V_t}$. 4. Filtering volume of the model nets A and B was varied in the range of 0.32~0.55 $m^3$ and 0.37~0.55$m^3$(which can be converted into 8.640~14.850 $m^3$ and 9.990~14.850$m3$in the full~scale net) respectively, and was predominantly varied by towing speed. filtering volume of the model net-A showed the maximum at the towing speed 0.69 m/sec(3 k't in the full-scale net), compared with that of the model net B showed at 0.92 m/sec(4 k't in the full-scale net).
IoT 환경의 최종 사용자 도메인에서 점점 더 많은 수의 지능형 M2M(Machine-to-Machine Communication) 장치가 애플리케이션 서비스를 생성하고 공유하기 위한 자원을 제공한다. 따라서 기존의 중앙집중식 서비스 제공자의 역할을 P2P 환경의 최종 사용자에게 이전하여 신뢰를 관리하는 것은 매우 유용할 수 있다. 그러나 최종 사용자가 독립적으로 서비스를 제공하거나 소비하는 비중앙집중식 M2M 컴퓨팅 환경에서는 상호간의 신뢰 구축이 가장 중요한 요인이 된다. 오작동하는 서비스를 구축하려는 악의적인 사용자들이 IoT와 같은 M2M 컴퓨팅 환경에서 보안문제를 야기할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 M2M 애플리케이션 서비스의 신뢰 평가를 위한 통합적인 분석과 접근방식을 제공하고, M2M 커뮤니티의 사용자들 사이의 신뢰도를 보장할 수 있는 최적화된 신뢰 평가 모델을 제시한다.
We consider $M_1,M_2/M/1$ retrial queues with two classes of customers in which the service rates depend on the total number or the customers served since the beginning of the current busy period. In the case that arriving customers are bloced due to the channel being busy, the class 1 customers are queued in the priority group and are served as soon as the channel is free, whereas the class 2 customers enter the retrical group in order to try service again after a random amount of time. For the first $N(N \geq 1)$ exceptional services model which is a special case of our model, we derive the joint generating function of the numbers of customers in the two groups. When N = 1 i.e., the first exceptional service model, we obtain the joint generating function explicitly and if the arrival rate of class 2 customers is 0, we show that the results for our model coincide with known results for the M/M/1 queues with smart machine.
본 연구는 NRCS-CN 방법이 산정하는 유출량의 정확성을 향상시키기 위하여 강우량과 최대잠재보유수량을 초기손실량 계산과정의 주요 기여인자로 고려하였으며, 우리나라 15개 유역에서 관측된 658개의 강우량과 유출량 자료를 이용하여 초기손실량의 수정모형을 제안하였다. 유효우량을 산정하는 방법으로는 NRCS-CN 방법(M1), NRCS-CN 방법에서 초기손실량계수를 감소시킨 방법(M2), 관측 강우-유출 관계를 바탕으로 본 연구에서 제안하는 방법(M3)을 적용하였다. 또한 USDA에서 제시하는 CN값($CN_T$), 관측자료로 부터 계산된 CN값($CN_C$) 그리고 최소자승법으로 추정한 CN값($CN_{LSF}$)을 각각의 방법에 적용하였다. 적용 결과는 RRMSE, NSE 그리고 PBIAS 등을 이용하여 평가되었다. 그 결과 $CN_T$를 M1, M2, M3에 적용한 경우 각 유역에서 평균적으로 [RMSE (23.60, 18.12, 16.04), NSE (0.54, 0.73, 0.79), PBIAS (36.54, 20.25, 12.00)]로 나타났다. 이와 비슷하게 $CN_C$를 M1과 M2에 적용하고, $CN_{LSF}$를 M3에 적용하였을 경우 각 유역에서 평균적으로 [RMSE (17.17, 15.88, 13.82), NSE (0.76, 0.80, 0.85), PBIAS (3.06, 4.47, 0.11)]로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제안된 M3 방법을 사용하여 추정한 유효우량이 관측된 직접유출량과 통계학적으로 가장 가까운 값을 제공하는 것으로 나타났다.
oneM2M 글로벌 IoT 표준 미들웨어 플랫폼을 활용한 스마트시티 서비스 데이터 모델 지원 및 FIWARE NGSI 기반 Orion Broker 연동 개발 사례를 소개한다. 또한 flexContainer 리소스 타입을 활용한 서비스 데이터 모델 개발 및 oneM2M 릴리즈 3에서 공개된 Interworking Framework (TS-0033) 기반의 FIWARE NGSI 인터페이스 연동 개발 내용을 소개한다. 이를 통해 기존 contentInstance 리소스 타입 기반대비 데이터 모델 엘리먼트에 대한 직접 엑세스를 통한 구독/통지 기능을 활용할 수 있고 Interworking Framework을 활용한 FIWARE NGSI 인터페이스 연동을 표준 기반으로 구축하여 서비스 종속성 없는 스마트시티 플랫폼 간 데이터 연동을 구축할 수 있다.
최근 몇 년간 기후변화에 의해 기상이변이 발생하고 있으며 이에 따른 집중호우로 인한 홍수피해가 심각하게 증가하고 있다. 이러한 피해를 저감하기 위한 수문기상학적 요소와 특성인자들의 정확한 상호 연관성 규명과 공간적 변동성 해석은 강우-유출 모형에서 발생하는 불확실성을 감소시키는데 중요한 요소로 작용하게 된다. 이에 본 연구에서는 레이더강우 격자 해상도와 지형인자 격자 해상도에 따라 강우-유출모형이 어떻게 반응하는지 분석하였으며, 가-분포 강우-유출 모형인 ModClark 모형을 이용하여 강원도 인제군의 내린천 유역을 대상으로 광덕산 레이더자료를 이용하였다. ModClark 모형 구성을 위한 GIS 지형공간 자료는 30m, 150m, 250m, 350m 격자크기의 DEM을 사용하였으며, 2006년 7월 14일부터 7월 17일까지의 관측레이더 강우자료를 500m, 1km, 2km, 5km, 10km 사용하여 유출모의를 실시하고, 각각의 격자해상도에 따른 모의 결과를 비교하기 위해 유출 수문곡선을 작성하고 유출량 변화를 모의하였다. 분석 결과 첨두유량 및 유출체적에 대해서는 DEM 30m~150m, 레이더강우 500m~2km 크기의 격자일 때 가장 최적의 유출 모의를 한 것으로 분석되었으며, 통계적 분석에 의한 분석결과에서는 모든 DEM 격자는 레이더강우 격자가 500m인 경우, 모든 레이더강우 격자는 DEM 30m인 경우에 모형의 적합성이 높은 것으로 나타났고, 민감도 산정 결과 지수 등급이 높은 DEM이 분포형 모형의 결과 값에 큰 영향을 주는 것으로 분석되었다. 최근 집중형 모형에서 분포형 모형을 이용한 강우-유출해석이 이루어지고 있기에 모델링 구성을 위한 효율적인 의사결정의 기준으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
The minimum distance estimation based on the L$_2$ distance between a model density and a density estimator is studied from M-estimation point of view. We will show that how a model density and a density estimator are incorporated in order to create an M-estimation function. This method enables us to create an M-estimating function reflecting the natures of both an assumed model density and a given set of data. Some new types of M-estimation functions for estimating a location and scale parameters are introduced.
퇴사는 하천과 저수지의 기능을 저해하는 주요 요소 중 하나로 취수구 부분의 펌프 임펠러 손상 등 많은 문제점을 내포하고 있다. 따라서 저수지의 운영 및 계획, 수자원의 효율적 활용을 위해서는 정확한 퇴사량 산정이 이루어져야 한다. 본 연구의 목적은 경상북도 운문호 2차원모형(SMS)을 이용한 퇴사량 예측에 있다. 계획홍수위(EL.152.12m)의 저수용량과 비교할 경우 RUSLE모형의 경우 50년 후 $2,084.09{\times}10^6m^3$, 100년 후 $2,196.65{\times}10^6m^3$로 감소하는 것으로 나타났다. 2차원 모형의 경우 50년 후의 저수량은 $2,227.41{\times}10^6m^3$, 100년 후에 저수량은 $2,121.47{\times}10^6m^3$로 감소하는 것으로 나타났다. 적용결과 2차원모형은 저수지 퇴사량 산정에 매우 유용할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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