무선센서 네트워크(WSNs)는 일반적으로 수많은 센서노드들이 배치되어 데이터를 전송하며, 불필요한 데이터 전송으로 인해 에너지 낭비를 초래한다. 기존의 연구들은 주로 에너지 소모문제를 해결하는데 집중되었다. 하지만 실시간으로 정보전송이 필요한 어플리케이션에 대해서는 지연 보장 역시 고려되어야 한다. 본 논문은 생체시스템을 모방하여 무선센서망에서 에너지의 소모와 연시간을 줄이기 위한 BISA(Bio-inspired Scheduling Algorithm)를 제안한다. BISA는 에너지 효율성이 높은 라우팅경로를 탐색하고 다중채널을 이용해 데이터 전송경로를 다중화함으로써 데이터 전송을 위한 에너지소모와 지연시간을 최소화한다. 실험결과를 통해 제안한 알고리즘의 기존방식 보다 적은 에너지를 사용하며 동시에 요구지연 시간을 보장함을 확인한다.
접근이 어렵거나 지속적인 모니터링이 필요한 서비스에 적용 가능한 WSN(Wireless Sensor Network) 기술은 최근 그 응용 분야의 확대 및 효율성의 증가로 인해 연구 개발의 필요성이 점증하고 있는 분야이다. 특히, 국방 분야에서는 경계 및 감시 정찰 등 인원 투입 시 발생 가능한 위험 요소를 회피하고 효율적인 인원 활용을 위한 대안으로 센서 네트워크를 포함한 최신 IT 기술에 대한 연구가 활발히 진행되는 상황이다. 본 논문에서는 클러스터링(Clustering) 및 위치 기반 기법을 적용하여 센서 네트워크를 구성하는 노드들의 수명을 늘리기 위한 조건을 분석한 후 수명 연장을 위한 요인들을 도출하였다. 도출된 요인들은 CH(Cluster Head) 선출 방안, 각각의 CH에서 BS(Base Station)까지의 경로 선정 방안 등이 포함되며 실험을 통해 검증된 최적의 결과 및 방안을 적용하여 클러스터링 기반의 WSN 구성 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 효율적인 QoS 라우팅을 위하여 선계산(precomputation) 방식의 경로계산에서 자원 비용 산정 방식을 제안하여 전체 네트워크 자원의 최적 사용과 네트워크 자원의 부하 균등을 가능하게 하였다. 도메인으로 분할된 대규모 네트워크의 QoS 라우팅에서 transit traffic을 위한 경로를 선계산 방식으로 설정하고, 이들 경로들의 예약 가능성을 높이기 위해 자원 예약 측면에서 가장 좋은 K개의 경로들을 부하균등을 고려하여 계산한 후 경로 선택확률에 따라 경로를 설정하는 방안을 제안하였다. 그리고 동일한 자원 비용 산정 방식을 transit traffic과 intra traffic에 모두 적용하여 도메인간 라우팅(inter-domain routing)과 도메인내 라우팅(intra-domain routing)을 무리 없이 연계하면서 transit traffic을 우선으로 하는 방식을 제안하였다. 끝으로 부하균등 비용산정을 분석하기 위한 시뮬레이션을 수행하였다.
무선 협력 통신 기술은 유선 기간망과 연결 없이 설치 가능한 중계국(Relay Station)을 이용하여 추가적으로 기지국을 설치하지 않아도 커버리지 확장, 음영지역의 해소, 링크 전송률을 향상시킬 수 있다. 중계국은 중요한 이동 통신자원 중 하나로 등장하면서 많은 연구들이 최적의 중계국 선택 방안, 중계국 분배 알고리즘과 같은 주제에 초점을 맞추어 진행하여 왔다. 그러나 특정한 환경에 배치한 중계국 수와 획득할 수 있는 링크 전송률 이득사이 관계를 정확히 분석하는 수학적 모델에 대한 제안은 없었다. 본 논문에서는 Voronoi tessellation에 의한 중계국 기반 클러스터 기법을 제안한다. 또한 Voronoi tessellation에 기반하여 배치한 중계국 수와 사용자가 획득할 수 있는 링크 전송률 이득 사이 관계에 대한 수학적 분석 모텔을 추출한다. 본 논문에서 제안된 수학적 분석 모델의 정확성은 Erceg 경로 손실 모델에 기반한 시뮬레이션에 의해 검증되었다.
The effects of different averaging operators and atmospheric stability on the turbulent fluxes are investigated using the vertical velocity, air temperature, carbon dioxide concentration, and absolute humidity data measured at 10 Hz by a 3-dimensional sonic anemometer and an open-path $CO_2/H_2O$ infrared gas analyzer installed at a height of 18.5 m on the rooftop of the Jungnang KT building located at a typical residential area in Seoul, Korea. For this purpose, 7 different averaging operators including block average, linear regression, and moving averages during 100 s, 300 s, 600 s, 900 s, and 1800 s are considered and the data quality control procedure such as physical limit check and spike removal is also applied. It is found that as the averaging interval becomes shorter, turbulent fluxes computed by the moving average become smaller and the ratios of turbulent fluxes computed by the 100 s moving average to the fluxes by the 1800 s moving average under unstable stability are smaller than those under neutral stability. The turbulent fluxes computed by the linear regression are 85~92% of those computed by the 1800 s moving average and nearly the same as those computed by 900 s moving average, implying that the adequate selection of an averaging operator and its interval will be very important to estimate more accurate turbulent fluxes at urban area.
최근 유무선 네트워크의 라우팅과 부하 분산에 대한 간단하지만, 효과적인 방법으로 개미 집단 최적화 가 주목받고 있다. 그러나 정체(stagnation) 효과 때문에 개미 집단 최적화를 무선 센서 네트워크에 적용하는 것이 어려워서, 개미 집단 최적화를 무선 센서 네트워크의 라우팅 성능을 개선하는데 적용하고자 하는 연구는 적었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화에 기반한 에너지 효율적인 경로 선정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 단순히 개미 집단 최적화를 라우팅 알고리즘에 적용하는 것 외에, 정체 효과를 감소시키는 방식을 도입하였다. 시뮬레이션 결과에 의하면, 제안된 알고리즘은 무선 센서 네트워크의 멀티 홉 평면 라우팅 프로토콜에서 유명한 Direct Diffusion에 비해서 데이터 전송 지연과 에너지 효율 면에서 뛰어남을 보여주었다. 더욱이 개미 집단 최적화를 무선 센서네트워크에 단순히 도입한 방식에 비해서도 정체 효과를 줄일 수 있음을 확인하였다.
남부지방 택사 앞작물에 적합한 조생종 벼 품종의 효율적인 선발을 위한 기초자료를 얻고자 우리나라 중산간 및 산간 고랭지용으로 개량된 조생종 벼품종 11품종을 공시하여 유전력, 표현형 상관, 유전상관, 환경 상관을 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 다수성이며 수량구성요소가 높은 조생종 벼로서는 Jinbubyeo가 가장 적합하였다. 2. 유전력은 수당입수(91.90), 정 조수량(69.88)에서 높았고 수장, 수수, 등숙 비율을 천립중은 중간정도였다. 3. 형질 상호간의 상관관계에서 정조수량은 간장, 수장, 수수, 수당입수, 등숙 비율을, 천립중과 고도의 유의차로 정의 상관을 보였다.
Purpose Youth unemployment is a social problem that continues to emerge in Korea. In this study, we create a model that predicts the employment of college graduates using decision tree, random forest and artificial neural network among machine learning techniques and compare the performance between each model through prediction results. Design/methodology/approach In this study, the data processing was performed, including the acquisition of the college graduates' vocational path survey data first, then the selection of independent variables and setting up dependent variables. We use R to create decision tree, random forest, and artificial neural network models and predicted whether college graduates were employed through each model. And at the end, the performance of each model was compared and evaluated. Findings The results showed that the random forest model had the highest performance, and the artificial neural network model had a narrow difference in performance than the decision tree model. In the decision-making tree model, key nodes were selected as to whether they receive economic support from their families, major affiliates, the route of obtaining information for jobs at universities, the importance of working income when choosing jobs and the location of graduation universities. Identifying the importance of variables in the random forest model, whether they receive economic support from their families as important variables, majors, the route to obtaining job information, the degree of irritating feelings for a month, and the location of the graduating university were selected.
In the present investigation, kinetic studies of oxidation of formic acid with and without catalyst and promoter in aqueous acid media were studied under the pseudo-first order conditions [formic acid]T ${\gg}[Cr(VI)]_T$ at room temperature. In the 1,10-phenanthroline (phen) promoted path, the cationic Cr(VI) phen complex is the main active oxidant species undergoes a nucleophilic attack by the substrate to form a ternary complex which subsequently experiences a redox decomposition through several steps leading to the products $CO_2$ and $H_2$ along with the Cr(III) phen complex. The anionic surfactant (i.e., sodium dodecyl sulfate, SDS) and neutral surfactant (i.e., Triton X-100, TX-100) act as catalyst and the reaction undergo simultaneously in both aqueous and micellar phase with an enhanced rate of oxidation in the micellar phase. Whereas the cationic surfactant (i.e., N-cetyl pyridinium chloride, CPC) acts as an inhibitor restricts the reaction to aqueous phase. The observed net enhancement of rate effects has been explained by considering the hydrophobic and electrostatic interaction between the surfactants and reactants. The neutral surfactant TX-100 has been observed as the suitable micellar catalyst for the phen promoted chromic acid oxidation of formic acid.
최근 개발되고 있는 GIS 기반 교통경로 안내 시스템은 자가 운전자를 위한 시스템이 대부분이다. 대중 교통에 적용된 몇몇 사례들은 환승시에 고려해야 할 시간적 제약 요소들을 반영하고 있지 않아 한계점을 지니고 있다. 대중 교통을 위한 시스템 개발에는 - (1) 이용객들이 목적지까지 이동하면서 서로 다른 교통수단간에 환승할 수 있다는 사실과 (2) 환승 시에는 이동시간, 대기 시간 등의 환승소요 시간이 있다는 것 -이 반영되어야만 한다. 본 연구에서는 다수의 교통수단이 혼재된 대중교통 네트웍에서 최적의 경로를 산출하는 방안을 제시하였다. 시간제약과 기타 서비스 가용시간 등을 고려한 최적해 또는 이에 근사한 해를 찾기 위해 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 사용하였으며, 이를 GIS에서 구현하기 위한 데이터 구조를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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