본 논문에서는 유선 통신의 광 네트워크와 무선 통신의 Zigbee의 통합으로 신뢰성 있는 전송이 가능한 지능형 SAN(Ship Area Network) 네트워크 모델을 제시하고, SAN 통합 네트워크와 연결된 각종 센서와 제어기를 구성 및 관리 하고 원격제어를 하기 위한 모듈을 구현한다. 이는 선박 내부의 주요구획 및 장비에 대한 실시간 모니터링 및 열악한 선박 내부의 작업환경을 감시하여 선박의 사고예방에 도움을 줄 수 있을 것이며, 선박 내부의 노동 경감, 운항 안전성 향상, 운항 경제성 향상 등에 활용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 PSTN과 PSDN망의 통합 망 설계 기술에 대하여 연구하였다. 망 구조모델은 소프트 스위칭과 액세스 게이트 웨이을 이용함으로써, 기존의 SONET기반 네트워크가 제공해줄 수 없는 대역폭 대비 사용료와 실시간/웹기반의 다양한 서비스를 창출할 수 있다. 또한 각 영역의 수행기능과 지역 망의 가입자 구축에 있어서 각 망을 지역권으로 구분함으로써 망복구능력이 탁월하다. 전용망 사용비용으로 대체되기 때문에 통신비용의 대폭적인 절감과 부수적으로 자체적인 통신망 활용을 극대화할 수 있다는 것이다.
본 논문은 센서 네트워크의 주요 문제점인 센서 노드의 이탈과 네트워크 변화에 따른 네트워크 수명 감소를 개선하기 위한 논문이다. 기존 Scalable Topology Organization(STO) 기반 지그비 트리 토폴로지 컨트롤 알고리즘은 전력 소모에 대한 방안을 고려하지 않아 네트워크의 수명이 비교적 짧았다. 이에 따라 매 라운드가 지날때마다 부모 노드를 새로 선출하고 네트워크 토폴로지를 새로 구성하는 클러스터 헤더 선출 기법을 도입하여 네트워크의 전체적인 수명을 연장하였다. 이에 대한 성능은 OMNet++ 시뮬레이터를 통해 동일한 실험 환경에서 기존의 STO 알고리즘과 제안하는 클러스터 헤더 선출 기법을 도입했을 때의 결과를 도출하였고 그 결과 네트워크 수명을 약 40% 증가시킬 수 있었으며 배터리 잔량 부분에서도 약 10%의 성능이 개선된 것을 확인 할 수 있었다.
Water network partitioning (WNP) is an initiative technique to divide the original water distribution network (WDN) into several sub-networks with only sparse connections between them called, District Metered Areas (DMAs). Operating and managing (O&M) WDN through DMAs is bringing many advantages, such as quantification and detection of water leakage, uniform pressure management, isolation from chemical contamination. The research of WNP recently has been highlighted by applying different methods for dividing a network into a specified number of DMAs. However, it is an open question on how to determine the optimal number of DMAs for a given network. In this study, we present a method to divide an original WDN into DMAs (called Clustering) based on community structure algorithm for auto-creation of suitable DMAs. To that aim, many hydraulic properties are taken into consideration to form the appropriate DMAs, in which each DMA is controlled as uniform as possible in terms of pressure, elevation, and water demand. In a second phase, called Sectorization, the flow meters and control valves are optimally placed to divide the DMAs, while minimizing the pressure reduction. To comprehensively evaluate the WNP performance and determine optimal number of DMAs for given WDN, we apply the framework of multiple-criteria decision analysis. The proposed method is demonstrated using a real-life benchmark network and obtained permissible results. The approach is a decision-support scheme for water utilities to make optimal decisions when designing the DMAs of their WDNs.
The drag reduction (DR) and heat transfer efficiency reduction (HTER) of nonionic surfactant according to the fluid velocity, temperature and surfactant concentration were investigated experimentally. For this study, several kinds of new surfactant which contains amine-oxide and betaine were developed. And experimental apparatus equipped with two water storage tanks temperature controlled, pumps, testing pipe network, two flowmeters, two pressure gauges, heat exchanger, and data logging system was built. Results showed that existing alkyl ammonium surfactant (CTAC) had DR of $0.6{\sim}0.8$ for $1,000{\sim}2,000\;ppm$ in fluid temperature of $50{\sim}60^{\circ}C$ and had very low DR in fluid temperature over $70^{\circ}C$. And new amino oxide and betaine surfactant (SAOB) had lower DR in fluid temperature of $50{\sim}60^{\circ}C$ compared with CTAC but in fluid temperature of $70{\sim}80^{\circ}C$ DR was $0.6{\sim}0.8$ for 1$1,000{\sim}2,000\;ppm$.
Kohonen's self organizing feature map (SOFM) converts arbitrary dimensional patterns into one or two dimensional arrays of nodes. Among the many competitive learning algorithms, SOFM proposed by Kohonen is considered to be powerful in the sense that it not only clusters the input pattern adaptively but also organize the output node topologically. SOFM is usually used for a preprocessor or cluster. It can perform dimensional reduction of input patterns and obtain a topology-preserving map that preserves neighborhood relations of the input patterns. The traditional SOFM algorithm[1] is a competitive learning neural network that maps inputs to discrete points that are called nodes on a lattice...
This work developed a code analysis & extraction tool named Function Network Analyzer (FNA) to reduce the cost of software safety analysis. FNA analyzes functions and variables which a given function depends on, and extracts subset of code that can be compiled of automotive operating system, final resulting a well-ordered code sequence that can be compiled for model checking technique. And the experimental result illustrates that FNA can get 100% accurate rate and over 96% reduction rate by testing API functions from trampoline system.
In this paper, we propose a topic network analysis approach which integrates topic modeling and social network analysis. We collected 2,039 scientific papers from five top journals in the field of data mining published from 1996 to 2015, and analyzed them with the proposed approach. To identify topic trends, time-series analysis of topic network is performed based on 4 intervals. Our experimental results show centralization of the topic network has the highest score from 1996 to 2000, and decreases for next 5 years and increases again. For last 5 years, centralization of the degree centrality increases, while centralization of the betweenness centrality and closeness centrality decreases again. Also, clustering is identified as the most interrelated topic among other topics. Topics with the highest degree centrality evolves clustering, web applications, clustering and dimensionality reduction according to time. Our approach extracts the interrelationships of topics, which cannot be detected with conventional topic modeling approaches, and provides topical trends of data mining research fields.
A modeling method of electric power network inside a fishing boat less than 5 tons is proposed for its high-energy efficiency with renewable energy sources. The power network inside the fishing boat consists of a diesel engine, a starter motor, an alternator, battery packs, and electric loads, which are connected in parallel. To obtain proper power network model, the voltage -current characteristics of the electric components are considered to develop elaborate electrical models under several load conditions. Measured data of the battery and alternator current include noise. By using an average method, the AC components from the power network of the fishing boat can be reduced, which is verified by KCL rule. Using the proposed power network model, the power generation of the alternator and the reduction of diesel consumption in the boat's engine are predictable under various operating conditions. The validity of the proposed methodology is verified by comparing simulation results with experimental measurements using statistical inferences.
효율적인 네트워크 관리를 위해 중앙 집중적인 구조, 분산 관리 구조, 그리고 하이브리드 구조와 같은 다양한 관리 구조들이 연구되었지만, 어느 구조도 모든 환경에서 효율적이지는 못하다. 본 연구에서는 향후 활용이 많을 것으로 기대되는 광범위한 영역에 분포된 많은 수의 저용량 NE(Network Element)들을 유연성 있게 관리하기 위한 MA+SNMP 기반의 계층적 관리 구조를 제안한다. 제안 구조는 중간 관리 노드를 사용한 계층적 분할 관리 구조이며 관리의 유연성과 NMS의 부하 감소를 위하여 중간 관리 노드는 MA 기반의 분산 처리를 수행하고, NE의 소규모 특성을 고려하여 NE는 SNMP 기반으로 동작한다. 분석을 통해 제시된 환경에서 제안 구조가 기존 관리 구조의 취약점을 해결하여 처리 시간이 개선됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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