AAL2 전송 방식은 3G WCDMA 망에서 Node-B와 RNC사이에서 음성 및 데이터 트래픽을 전송하는데 사용되고 있다. AAL2의 성능을 분석하기 위하여 이산 마코프 체인 모델을 이용하여 음성 트래픽의 압축밀도와 대역이득을 분석하였으며, 시뮬레이션을 통하여 이 결과를 검증하였다. 또한 집선기에서 AAL2 다중화기의 성능을 세부적으로 분석하였다. 분석에 의하여 Node-B에서의 최적의 Timer_CU를 결정하기 위한 근거를 제안하였으며, 대역이득의 측면에서 집선기에서의 부가적인 AAL2 다중화기의 이점이 매우 작다는 것을 확인하였다. 또한 Node-B와 Iub인터페이스의 집선기에서 AAL2를 사용했을 때 데이터 트래픽의 경우 음성 트래픽에 비하여 그 이점이 매우 작다는 것을 알 수 있었다.
Corrugated bulkheads for a bulk carrier are divided into watertight bulkheads and deep tank bulkheads. Design of the watertight bulkheads is principally determined by the permissible limit of Classification and IACS requirements. But, the verification of strength through finite element analysis is indispensable for design of the deep tank bulkheads. A stage for stress evaluation of corrugated part is required for optimum structural design of the deep tank bulkheads. Since the finite element analysis for real model requires excessive amount of calculation time, in this study one corrugated structure is replaced with beam element and is idealized as 2 dimensional frame structure connected to upper and lower stool Minimum weight design of the deep tank bulkheads is performed through generalized sloped deflection method(GSDM) as direct calculation method. The purpose of this study is the development of design system for the minimization of steel weight of deep tank bulkheads as well as watertight bulkheads. Discrete variables are used as design variables for the practical design. Evolution strategies(ES) is used as an optimization technique.
데이타베이스를 이용하여 연속적인 이동 객체를 관리할 경우 매 시간마다 변경된 모든 위치 정보를 저장하는 것은 불가능하다. 그러므로, 일정한 비율의 시간 주기를 결정한 후 매 주기마다 이동 객체의 위치 정보를 이산적으로 저장하게 된다. 그러나 연속적인 모델의 이동 객체를 이산적인 형태로 관리하게 될 경우, 데이타베이스에 저장되지 않은 불확실한 과거 및 미래의 위치 정보에 대한 질의에 적절히 응답할 수 없는 문제점이 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 동일한 데이터베이스에 저장된 이력정보를 이용한 이동 객체 외 과거 및 미래의 위치 추정 방법과 알고리즘을 제안한다. 이 때 3차 스플라인 보간법을 적용하여 이동 객체의 과거 위치를 추정하고, 이력정보의 평균 이동 값을 구하여 미래의 위치를 추정한다. 결국, 가상 이동경로 및 위치 샘플을 이용한 위치 추정 실험을 통해 제안한 3차 스플라인 함수가 선형 함수보다 더 적은 오차를 발생시킴을 보였다.
본 논문에서는 ATM 망에서 사용되고 있는 예방적 트래픽 제어 방법의 하나인, 사용 변수 제어(UPC : Usage Parameter Control)를 ATM 셀(Cell) 헤더(Header)내에 있는 셀 손실 우선순위 정보(Cell Loss Priority Bit)를 기반으로 하는 개선된 UPC 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 ITU-T 1.371에서 정의한 사용 변수 제어 알고리즘을 적용했을 경우 알고리즘의 시작점에 따라 우선순위가 높은 셀(CLP = 0)의 손실률이 크게 차이 날 수 있다는 단점을 제거하였다. 즉 제안한 알고리즘은 우순순위가 높은 셀의 손실률을 최소로 하고, 트래픽의 다중화 및 역다중화 과정에서 발생되는 트래픽의 군집성(Burstiness of the traffic)을 해소할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 이산시간 분포를 갖는 입력 트래픽에 대한 모의실험을 행하였고, 그 결과 ITU-T에서 정의한 UPC 알고리즘보다 우수한 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 타키오닉스의 SiGe HBT 파운더리를 이용하여 50 MHz에서 3 GHz까지 동작하는 광대역 RFIC 증폭기를 구현한다. 평탄한 이득특성과 광대역 임피던스 정합을 위하여 voltage-shunt 피드백 구조를 이용하였으며, 저주파 소신호 해석을 이용하여 설계 파라메터의 초기값을 결정하였다. 설계시점에서 HBT의 대신호 모델이 준비되지 않았기 때문에 저주파에서 유효한 튜닝보드를 제작하여 설계 파라메터를 미세 조정하였다. 제작된 증폭기는 12 dB 이득에 1 dB 이득 변동특성을 갖고 있으며, P1 dB는 850 MHz에서 15 dBm이다.
복합지형을 지나는 박리흐름(separated flows)들이 와도 이론에 의해 모델링 되었다. 흐름은 비회전성 및 비점성으로 가정하였으며, 선형 시어흐름에 대한 유선함수를 결정하기 위해 새로운 기법이 기술되었다. 지형지물의 형태로는 snow cornice과 backward-facing step을 정의하였으며, 이러한 지형지물의 후미에는 유체의 박리현상과 역류현상(reattachment)이 생긴다. 유체의 박리현상이 지형지물의 가장자리에 발생되게 하기 위해 점 와도를 흐름에 발생시켰고, 지형지물의 가장자리에 있는 뾰족한 부분을 완화하고 최대곡률 부근에서의 섭동운동에 중요한 박리흐름 발생지점의 구속조건을 없애기 위해 conformal mapping을 수정하였다. 와도 발생지점에서 와도를 평형으로부터 이동시키거나, 또는 임의의 섭동을 초기흐름에 가하는 방식으로 섭동을 가하여 비정상흐름을 발생시켰다. 박리지점의 풍상측에서 연속적으로 방출되고, 또한 bubble의 이차순환에 의해 변형된 물질의 궤적들이 수치적으로 적분되었으며, 시간에 대한 농도누적이 역류지점의 풍하측 고정된 지점에서 계산되었다. 본 연구에 사용된 모델은 방출물질의 확산형태와 간헐성을 제대로 다룰 수 있음을 알 수 있으며, 이산적인 방법에 의한 다중-와도모델 및 수치모델의 결과들과도 일치한다. 본 연구에 의하면, 박리 및 역류현상이 있는 유체의 흐름 속에 순환하는 bubble들의 비정상상태(unsteadiness)는 풍하측에서 대규모의 고농도 누적을 일으키는 주요 원인이다.
차량과 같은 이동환경에서 무선 인터넷 서비스를 사용할 때, 불필요하게 발생하는 핸드오버는 서비스 품질 저하와 시그널링 오버헤드를 유발하여 실시간 멀티미디어 서비스 제공에 단점으로 작용한다. 본 논문에서는 Mobile Node (MN)가 일정한 이동패턴을 가지고 있을 때, Mobility behavior profile을 이용하여 생성한 DTMC을 이용하여 핸드오버의 발생 횟수를 감소시켜 무선 인터넷 서비스를 향상시킬 수 있는 핸드오버 방법을 제안한다. 기존 핸드오버 방법을 반복적으로 수행하며 Mobility behavior profile을 학습하고, Mobility behavior profile 에 충분한 양이 학습되면 Mobility behavior profile을 이용하여 DTMC의 1-step & 2-step transition probability matrix를 생성한다. 그 이후에는 DTMC의 1-step & 2-step transition probability matrix를 이용하여 핸드오버를 수행하며 Mobility behavior profile을 계속 업데이트한다. 4개의 Mobility model에서의 실험을 통하여 평균 핸드오버 횟수와 평균 RSSI값, 그에 따른 Throughput을 비교한다.
일반적으로 특정한 작업에 익숙해진다는 것은 그 작업에 투입되는 노력에 비해 산출되는 성과가 보다 뚜렷해진다는 것을 의미한다. 동일한 양이나 정도의 노력을 들여 특정한 작업을 반복적으로 수행하게 되면 초기 시점보다 원하는 성과를 기대 이상으로 얻게 된다는 것을 의미한다. 이를 학습곡선효과(learning-curve effects)'라고 한다. 본 연구에서는 특정한 작업을 반복시행한 결과가 개수형인 형태로 측정되는 변수에 대해 (역)S자 형태를 가지는 통계적 모형을 적용하고자 한다. 다양한 모의실험 하에서의 모형의 성능을 평가하고 특정질환으로 인한 사망자 자료에 적합하였다.
The active vibration control of laminated composite shell has been performed with the optimized sensor/actuator system. PVDF film is used fur the material of sensor/actuator. Finite element method is utilized to model the whole structure including the piezoelectric sensor/actuator system, The distributed selective modal sensor/actuator system is established to prevent the adverse effect of spillover. In the finite element discretization process, the nine-node shell element with five nodal degrees of freedoms is used. Electrode patterns and lamination angles of sensor/actuator are optimized using genetic algorithm. Sensor is designed to minimize the observation spillover, and actuator is designed to minimize the system energy of the control modes under a given initial condition. Modal sensor/actuator profiles are optimized for the first and the second modes suppression of singly curved cantilevered composite shell structure. Discrete LQG method is used as a control law. The real time vibration control with profile optimized sensor/actuator system has been performed. Experimental result shows successful performance of the integrated structure for the active vibration control.
최근 자연언어처리 분야에서 딥러닝 모델이 좋은 성과를 보이고 있다. 이러한 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다. 하지만 많은 양의 데이터를 모으기 위해서는 많은 인력과 시간이 소요되기 때문에 데이터 확장을 통해 이와 같은 문제를 해소할 수 있다. 그러나 문장 데이터의 경우 이미지 데이터에 비해 데이터 변형이 어렵기 때문에 다양한 문장을 생성할 수 있는 생성 모델을 통해 문장 데이터 자동 확장을 해보고자 한다. 본 연구에서는 최근 이미지 생성 모델에서 좋은 성능을 보이고 있는 생성적 적대 신경망 중 하나인 CS-GAN을 사용하여 학습 데이터로부터 새로운 문장들을 생성해 보고 유용성을 다양한 지표로 평가하였다. 평가 결과 CS-GAN이 기존의 언어 모델을 사용할 때보다 다양한 문장을 생성할 수 있었고 생성된 문장을 감성 분류기에 학습시켰을 때 감성 분류기의 성능이 향상됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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