In this paper, we extend the multiple time scale control framework to window-based congestion control, in particular, TCP This is performed by interfacing TCP with a large tine scale control nodule which adjusts the aggressiveness of bandwidth consumption behavior exhibited by TCP as a function of "large time scale" network state. i.e., conformation that exceeds the horizon of the feedback loop as determined by RTT Our contribution is threefold. First, we define a modular extension of TCP-a function call with a simple interface-that applies to various flavors of TCP-e.g., Tahoe, Reno, Vegas and show that it significantly improves performance. Second, we show that multiple time scale TCP endows the underlying feedback control with preactivity by bridging the uncertainty gap associated with reactive controls which is exacerbated by the high delay-bandwidth product in broadband wide area networks. Third, we investigate the influence of three traffic control dimensions-tracking ability, connection duration, and fairness-on performance. Performance evaluation of multiple time scale TCP is facilitated by a simulation bench-mark environment which is based on physical modeling of self-similar traffic.
Park, Ji Hun;An, Ye Ji;Yoo, Kwae Hwan;Na, Man Gyun
Nuclear Engineering and Technology
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제53권8호
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pp.2547-2555
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2021
The frequency of reactor coolant leakage is expected to increase over the lifetime of a nuclear power plant owing to degradation mechanisms, such as flow-acceleration corrosion and stress corrosion cracking. When loss of coolant accidents (LOCAs) occur, several parameters change rapidly depending on the size and location of the cracks. In this study, leak flow during LOCAs is predicted using a deep fuzzy neural network (DFNN) model. The DFNN model is based on fuzzy neural network (FNN) modules and has a structure where the FNN modules are sequentially connected. Because the DFNN model is based on the FNN modules, the performance factors are the number of FNN modules and the parameters of the FNN module. These parameters are determined by a least-squares method combined with a genetic algorithm; the number of FNN modules is determined automatically by cross checking a fitness function using the verification dataset output to prevent an overfitting problem. To acquire the data of LOCAs, an optimized power reactor-1000 was simulated using a modular accident analysis program code. The predicted results of the DFNN model are found to be superior to those predicted in previous works. The leak flow prediction results obtained in this study will be useful to check the core integrity in nuclear power plant during LOCAs. This information is also expected to reduce the workload of the operators.
인터넷 관련 국제 표준화 기구인 Internet Engineering Task Force(IETF)에서는 이동 환경에서의 인터넷 사용을 위한 Mobile Ipv6 프로토콜을 제안하였으며 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 경로 최적화를 기본 원칙으로 하는 Mobile IPv6은 최적화된 경로를 따라 이동노드로 패킷의 전달을 가능하게 하지만 이를 위해서 이동 노드들은 이동시마다 자신의 위치를 HA(Home Agent)나 CN(Correspondent Node)에게 알려야 한다. 만일 빈번하게 이동하는 노드는 그 만큼 자주 위치갱신 및 등록 작업을 수행하여야 한다. 이를 보완하기 위하여 계층적 기법들이 제안되었다. 즉, 계층적 기법들은 중간 이동성 에이전트를 두어 매크로 이동성과 마이크로 이동성을 분리하여 지역성을 이용한다. 그리나 이런 계층적 기법들은 패킷 전송에 있어서 경로 최적화를 보장하지 못한다. 따라서 CN에서 이동 노드를 향하는 모든 패킷들은 반드시 중간 이동성 에이전트를 통과하여야 한다. 이는 중간 이동성 에이전트의 패킷집중과 불필요한 패킷 지연을 초래하게 된다. 이에 본 논문에서는 이 중간 이동성 에이전트의 패킷 집중을 완화시키고, 패킷의 지연을 줄이기 위한 기법을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존의 계층 기법에 프로파일의 개념을 도입한다. 프로파일은 각 서브넷에서의 이동노드의 상주시간에 대한 기록을 보유하고 있으며 이 프로파일을 이용하여 중간 이동성 에이전트가 패킷 전송을 위해 기존의 패킷 전송 경로와 최적화된 경로중에서 이동노드에 적절한 위치정보를 CN들에게 알린다. 이렇게 함으로서 제안 기법은 최적화된 경로로 패킷을 전송할 수 있으므로 중간 이동성 에이전트로의 패킷 집중을 완화시키고, 이에 따르는 불필요한 패킷 지연을 완화시킬 수 있다.
제트 전투기의 항공전자 시스템 아키텍처 개발 경향은 서브 시스템 구성요소 기능의 디지털화, RF 센서 공유의 증가, 광섬유 채널 네트워크, 그리고 모듈화된 통합 구조이다. 5세대 제트 전투기(F-22, F-35)의 항공전자 시스템 아키텍처는 컴퓨팅 기능 통합과 RF 통합 센서 시스템 기반인 통합 모듈형 항공전자 시스템으로 발전했다. 제트 전투기의 통합 항공전자 시스템은 전투기의 전투력 향상, 내결함성 및 제어 용이성을 제공해야한다. 이를 위해 본 논문에서는 5세대 제트 전투기의 항공전자 시스템 아키텍처 분석을 통해 차세대 제트 전투기의 항공전자 시스템 아키텍처의 방향과 요구사항을 제시한다. 차세대 통합 모듈화 항공전자 시스템 아키텍처 요구사항들의 핵심 과제는 주요 구성 장치와 센서들을 항공기에 통합하는 플랫폼을 구축하는 것이라 할 수 있다. 즉, 차세대 전투기의 아키텍처는 시스템의 표준화와 개방형 인터페이스를 통한 각 서브 시스템의 센서통합, 기능요소 통합, 네트워크 통합이며 조종사와 전투기의 일체화로 고자율적 대응 및 제어능력 향상에 있다.
본 연구는 천관산도립공원의 식물사회 특성을 파악하고 지속가능한 식생관리와 도립공원 연구에 필요한 기초자료를 구축하기 위해 수행되었다. 천관산도립공원을 대상으로 126개의 방형구를 설치하여 출현한 목본수종을 조사하였고 희소종을 제외한 종을 중심으로 종간결합분석을 실시하였다. 그 결과를 Gephi 0.10 프로그램을 이용하여 소시오그램으로 작성하였으며, 인접한 노드 간 그룹을 나누어주는 모듈화 분석과 네트워크 중심성 및 구조분석을 실시하였다. 분석 결과, 조사된 방형구 내 출현빈도는 청미래덩굴이 가장 높게 나타났고, 졸참나무, 사스레피나무, 때죽나무, 조릿대 등의 순으로 높게 나타났다. 희소종을 제외한 69종에 대해 종간결합분석을 실시하였고, 양성결합을 토대로 식물사회네트워크를 시각화하였다. 식물사회네트워크는 69개의 노드와 396개의 연결선으로 구성되어 있으며, 한 수종이 평균 약 17.9종과 종간결합을 맺으며 2.3단계 만에 서로 간 연결되었다. 69종은 모듈화 분석을 통해 3개의 그룹으로 나뉘었으며, 1그룹은 주로 상록활엽수 및 난온대 지역에서 출현하는 수종으로 이루어졌으며, 2그룹은 낙엽활엽수 위주로 이루어졌다. 3그룹은 주로 햇빛이 잘 들고 건조한 양지에서 잘 자라는 수종으로 나뉘었다.
SDR(Software Defined Radio) 기술은 RF 및 IF를 신호처리를 위한 고성능 디지털 신호처리 소자를 기반으로 하드웨어 수정 없이 모듈화 되어 있는 통신 플랫폼을 이용하여 소프트웨어 변경만으로 단일의 송수신 시스템을 통해 다수의 무선 통신 규격을 통합 수용하기 위한 무선 접속 기반 기술이다. 다양한 복합 네트워크 환경 하에서 구성될 다양한 통신 시스템은 각각의 무선 네트워크들 간의 쉽고 빠른 인터페이스를 보장하기 위해 재구성 가능한 SDR개념 기반의 통신 플랫폼이 요구된다. 본 논문은 이러한 SDR 기반의 플랫폼 구현을 위해 TMS320C6713 CPU를 이용한 DSP 보드, IF 신호처리를 위한 FPGA 보드와 무선랜 대역의 RF 송수신기가 결합된 형태의 통신 플랫폼을 설계 및 제작하였다. 또한, 제작된 플랫폼을 이용하여 다양한 통신방식(BPSK, QPSK, 16QAM)을 적용함으로서, 재구성 가능한 통신 단말 플랫폼의 구현을 확인하였다.
컴퓨터 네트워크에서 전송제어 프로토콜 상에서 다중시간 간격으로 혼잡제어의 지연을 피드백 루프의 시간간격을 조정하여 명시적 예측을 실행해 제어의 단점을 개선하는데 연구한다. 자기 사성은 다양한 네트워크 환경에서 공통적으로 발생하는 현상인 것으로 정체 제어에서 자기 유사성 트래픽의 장거리 상관 구조를 활용할 가능성과 MTS 정체 제어의 프레임워크를 발전시켜, 이 프레임워크가 전송 율 기반 피드백 제어의 성능을 향상시키는 데 시뮬레이션을 통해 트래픽 조건으로 나타낸다. 자기 유사성 트래픽 조건에서 3가지 단계로 구성한다. 먼저 TCP의 모듈 형 확장에서 Tahoe, Reno, Vegas 등 다양한 버전의 TCP에 적용되는 간단한 인터페이스를 통한 함수 호출을 정의하고, 이것이 성능을 크게 향상시킨다. 두 번째로, 광대역 WAN에서 지연-대역폭의 곱이 높을 경우 더욱 심각해지는 사후제어의 불확실성 차이를 해소함으로써 MTS TCP가 기반 피드백 제어에 사전성을 부여한다. 세 번째는 트래픽 제어의 3가지 차원인, 즉 추적 능력, 연결 지속 기간, 공정성이 성능에 미치는 영향 등을 비교 분석하여 입증한다.
질의응답 문제를 인공지능 모델을 통해 해결하는 연구는 메모리 네트워크의 등장으로 인해 방법론의 변화를 맞이하고 있으며, 그 중 동적 메모리 네트워크(DMN)는 인간 기억 체계에 착안하여 신경망 기반의 주의 기제를 적용하면서, 질의응답에서 일어나는 각 인지 과정들을 모듈화 했다는 특징들을 갖는다. 본 연구에서는 부족한 학습 데이터를 확장 시키고, DMN이 내포하고 있는 시간 인식의 한계를 개선해 정답률을 높이고자 한다. 실험 결과, 개선된 DMN은 1K-bAbI 문제의 테스트 데이터에서 89.21%의 정답률과, 95%를 질의응답 통과의 기준의 정답률으로 가정할 때 12개의 과제를 통과하는 성능을 보여 정확도 면에서 기존의 DMN에 비해 13.5%p 만큼 더 높고, 4개의 과제를 추가로 통과하는 성능 향상을 보여주었다. 또한 뒤이은 실험을 통해, 데이터 내에서 비슷한 의미 구조를 가지는 단어들은 벡터 공간상에서 강한 군집을 이룬다는 점과, 일화 기억 모듈 통과 횟수와 근거 사실 수의 성능에 큰 영향을 미치는 직접적인 연관성을 발견하였다.
자기유사성(self-similarity) TCP 네트워크에서 양방향 트래픽 경로를 통해 동일한 종단 노드 쌍 사이에 전송하는 무선네트워크에서 TCP 성능을 높이는 것이 중요하다. 컴퓨터 네트워크에서 전송제어 프로토콜 상에서 다중시간 간격으로 혼잡제어의 지연을 피드백 루프의 시간간격을 조정하여 명시적 예측을 실행해 제어의 단점을 개선에 관하여 연구한다. 먼저 TCP의 모듈 형 확장에서 Tahoe, Reno, Vegas등 다양한 버전의 TCP에 적용되는 간단한 인터페이스를 통한 함수 호출을 정의하고, 이것이 성능을 크게 향상시키는 것을 입증한다. 두 번째로, 광대역 WAN에서 지연-대역폭의 곱이 높을 경우 더욱 심각해지는 사후 제어의 불확실성 차이를 해소함으로써 MTS TCP가 기반 피드백 제어에 사전성을 부여한다는 것을 입증한다. 세 번째는 트래픽 제어의 3가지 차원인, 즉 추적 능력, 연결 지속 기간, 공정성이 성능에 미치는 영향 등을 비교 분석하여 개선됨을 입증한다.
모바일 환경이 보편화됨에 따라 사용자의 상황을 인식하고 관련된 각종 컨텍스트를 공유하는 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 컨텍스트 공유는 사용자의 의사소통을 보다 풍부하게 할 뿐만 아니라 사회적 관계를 원만하게 유지하도록 도와준다. 최근 각종 메신저나 모바일 어플리케이션에는 간단한 수준의 사용자 컨텍스트 공유가 적용되고 있으나 사용자 환경이 복잡해짐에 따라 더욱 다양한 컨텍스트의 인식과 공유가 요구된다. 본 논문에서는 다양한 센서 정보를 수집하여 사용자의 대표적 컨텍스트인 감정, 스트레스, 행동을 동적 확률 모델을 이용하여 인식하고 메신저에 연동하여 컨텍스트 정보를 공유하는 상황인지 메신저를 개발한다. 다양한 컨텍스트를 인식하기 위한 다중모델을 효과적으로 구성하고 아이콘 방식으로 컨텍스트를 표시한다. 개발한 시스템을 사용자 시나리오를 바탕으로 평가하여 유용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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