최근에 사용 편이성으로 인해 다양한 무선 이동 네트워크들이 널리 보급되면서, 무선 네트워크성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 무선 네트워크에서의 패킷 손실은 유선 네트워크의 혼잡이 아닌, 전파 오류로 인해 빈번히 발생되기 때문에, 시뮬레이션에서 무선 네트워크의 성능을 정확히 평가하기 위해서는 알맞은 무선 채널 모델을 채택해야 한다. 적합한 채널 모델은 사용 주파수 영역, 신호출력, 방해물 존재 유무, 평가하는 프로토콜의 비트 오류에 대한 민감성 둥 여러 가지 변수를 고려하여 선택해야 한다. 본 논문에서는 센서(Sensor) 채널의 고 전파 오류 특성을 분석하고, 센서 채널에 알맞은 채널 모델을 결정한다. 또한 센서 네트워크에서 수집한 비트 오류 데이타와 다양한 이론적 무선 채널 모델링 방식을 이용하여 링크계층 FEC(Forward Error Correction) 알고리즘과 TCP 성능 변화를 평가한다. 10일간의 센서 채널 트레이스와의 비교 분석에 의하면, CM(Chaotic Map) 모델은 센서 채널의 BER 편차와 PER(Packet Error Rate) 같을 각각 3배와 10배 이내의 오차 범위에서, 다른 모델은 수십 배 이상 오차범위에서 예측한다. FEC 알고리즘과 세가지 TCP (Tahoe, Reno, 그리고 Vegas) 시뮬레이션 실험에서도 CM 모델은 트레이스와 유사한 성능 변화를, 다른 모델은 최대 10배 이상의 오차를 보인다.
본 연구에서는 백두산 분화 전 지반 균열 및 거동에 의한 천지못 지반 붕괴 시나리오 별 천지못 유출수의 이동경로와 홍수 피해영향범위를 시계열로 예측하였다. 지형 지표 기상 환경 자료를 기반으로 다방향 흐름기법, 지표토양에 의한 흡수율과 초기저장량, 화구 및 분지 지형의 부피(저장공간)를 함께 고려할 수 있는 지리정보시스템 기반의 수문분석 알고리즘을 개발하였다. 백두산 지역의 화산군 분포와 지형적 특성을 고려하여 4가지 경우의 천지못 지반 붕괴 지점을 가상으로 선정하고, 개발된 알고리즘을 적용하여 천지못 유출수의 확산패턴과 시간 변화에 따른 피해영향범위를 산정하였다. 시나리오 1과 2(천지못 전체/남쪽 경계 지반 붕괴)의 경우 천지못 유출 약 3시간 경과 후부터 중국쪽 마을에 홍수피해가 발생한 반면 북한 영토는 천지못 남동쪽에 위치한 산봉우리의 지형적 특성으로 인해 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 반면 시나리오 2의 조건에 천지못 남동쪽 산봉우리를 붕괴시킨 시나리오 3과 4의 경우에는 천지못 유출 약 3시간 경과 후부터 중국뿐만 아니라 북한 영토쪽 마을에도 1,500만톤 이상의 홍수 피해를 발생시키는 것으로 분석되었다.
모의 원자로내 용융물 냉각 실증 실험 결과 용융물 $Al_2O_3/Fe$ thermite 와 lower head vessel사이에 간극이 발생된다. 간극을 정량적으로 측정하기 위한 기존의 초음파 방법은 구조물의 복잡성과 $2300^{\circ}C$ 에서 용융되는 thermite $Al_2O_3/Fe,\;Al_2O_3$의 영향으로 발생되는 lower head의 열영향부위(HAZ)의 금속학적인 결정입자 크기의 변화로 결정 계면으로부터 발생되는 잡음신호와 초음파 산란, 감쇠, 모드 변환 등이 발생되어 신뢰성이 떨어지고 있다. 간극을 정량적으로 측정하기 위해서 thermite와 lower head 사이에 물이 채워진 형태의 즉 고체, 액체, 고체의 다층구조에서 초음파의 진행 및 반사 형태를 분류 및 분석하였다. 결정립의 잡음을 억제하기 위하여 주파수대역의 확률 처리 방식인 PT(polarity threshold) 알고리즘을 이용하여 약 6dB 신호 대 잡음비의 개선효과를 가져왔다.
수도권에는 1일 약 2000만 건의 대중교통카드 전수자료가 생성되고 있으며, 이 자료를 이용하여 시설운영 및 정책방안을 개선하고 도출하려는 시도가 다양해지고 있다. 본 연구는 교통카드에서 생성되는 동적인 수요변화의 예측 가능성을 모형화하는 시도로서 동적 통행수요배정모형을 구축하는 것이 목적이다. 버스의 경우 승객 이동상황이 카드태그(tag)를 통해 비교적 정확하게 파악되므로, 본 연구에서는 버스를 제외한 수도권 도시철도에 대해, 7개 운송기관이 운영하는 노선을 대상으로 적용되는 모형 및 알고리즘을 구축하였다. 구축된 모형은 교통카드자료의 Big Data 속성에 적합하게 연속 시간형 모형으로 구축되었으며, 승객의 경로선택행태를 효과적으로 나타내기 위하여 환승 횟수 증가에 따른 인지파라메타를 구성하였다. 수도권 도시철도 약 800만 쌍에 대하여 모델링한 결과, 연속형 시간기반 모형의 장점이 반영되어 어떤 시간 시점에서도 동적 수요를 분석할 수 있는 특성을 파악하였다. 특히 기존 철도운영기관의 목측조사자료와 비교한 혼잡도 변화를 파악할 때, 모형에서 도출된 혼잡도와 운영기관이 제시한 혼잡도 간에 유사한 추세를 보이고 있어 높은 신뢰도를 보여주고 있다. 본 연구는 철도기관에 한정한 모형으로 향후, 버스-도시철도와 통합된 모형체계 구축과 같은 연구가 필요할 것으로 파악된다.
Body temperature (BT) monitoring in cattle could be used to early detect fever from infectious disease or physiological events. Various ways to measure BT have been applied at different locations on cattle including rectum, reticulum, milk, subcutis and ear canal. In other to evaluate the temperature stability and reliability of subcutaneous temperature (ST) in highly fluctuating field conditions for continuous BT monitoring, long term ST profiles were collected and analyzed from cattle in autumn/winter and summer season by surgically implanted thermo-logger devices. Purposes of this study were to assess ST in the field condition as a reference BT and to determine any location effect of implantation on ST profile. In results, ST profile in cattle showed a clear circadian rhythm with daily lowest at 05:00 to 07:00 AM and highest around midnight and rather stable temperature readings (mean${\pm}$standard deviation [SD], $37.1^{\circ}C$ to $37.36^{\circ}C{\pm}0.91^{\circ}C$ to $1.02^{\circ}C$). STs are $1.39^{\circ}C$ to $1.65^{\circ}C$ lower than the rectal temperature and sometimes showed an irregular temperature drop below the normal physiologic one: 19.4% or 36.4% of 54,192 readings were below $36.5^{\circ}C$ or $37^{\circ}C$, respectively. Thus, for BT monitoring purposes in a fever-alarming-system, a correction algorithm is necessary to remove the influences of ambient temperature and animal resting behavior especially in winter time. One way to do this is simply discard outlier readings below $36.5^{\circ}C$ or $37^{\circ}C$ resulting in a much improved mean${\pm}$SD of $37.6^{\circ}C{\pm}0.64^{\circ}C$ or $37.8^{\circ}C{\pm}0.55^{\circ}C$, respectively. For location the upper scapula region seems the most reliable and convenient site for implantation of a thermo-sensor tag in terms of relatively low influence by ambient temperature and easy insertion compared to lower scapula or lateral neck.
기존의 확률론적 안전성 평가의 신뢰도 제고를 위하여 잘 알려진 입력 파라미터의 일반적인 분포에 새롭게 측정된 신뢰도 있는 데이터를 결합하여 사후분포를 구할 수 있는 베이지안 업데이팅 방법론을 제안하였다. 마코프체인 몬테 칼로 샘플링 기법의 알고리듬을 통한 GoldSim 모듈도 개발하였다. 복수의 입력 파라미터의 사전분포에 대해 연속적으로 사후분포를 구해낼 수 있는 베이지안 업데이팅이 가능하도록 개발된 이 모듈을 GoldSim 템플릿 형태의 기존의 GSTSPA 프로그램으로 이행하여 보다 신뢰도 있는 확률론적 방사성폐기물 처분 시스템 안전성 평가가 가능하도록 하였다. 이는 기존에 존재하는 사전분포의 일반적인 형태는 취하되 새롭게 얻어지는 실제 측정치나 전문가들의 의견을 기존의 분포에 적용하여 보다 더 높은 믿음을 갖는 입력 파라미터의 사후분포를 얻을 수 있게 한다. 균열암반 내 핵종 이동에 관련된 몇 개의 입력 파라미터의 사전분포의 세차례의 연속적 업데이팅을 통해 프로그램의 유용성도 예시하였다. 이 연구를 통하여 처분시스템과 같이 장기적 평가가 필요하고 넓은 모델링 지역을 가지며 측정된 입력자료가 부족한 경우 보다 더 믿음직한 방법으로 안전성 평가를 수행할 수 있는 것을 보였다.
제품 수명주기의 급격한 단축화와 기술융합의 가속화와 같은 환경 변화의 대응 방안으로서 경쟁뿐만 아니라 기업 간 협력의 중요성도 강조되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 디스플레이 산업에서 나타나는 코피티션의 맥락과 동향을 파악하고자 다음과 같은 연구목적 하에 연구를 진행하였다. 첫째, 전 세계 디스플레이 산업에서 기업들의 협력과 경쟁을 결정하는 경영 및 기술 관련 행위의 특성을 규명한다. 둘째, 전 세계 디스플레이 산업에서 협력과 경쟁 행위에서 향후 중요하게 부각되는 요소를 파악한다. 셋째, 한국의 디스플레이 산업에서 협력과 경쟁 행위의 특징과 향후 견지해야 할 전략적 방향을 제시한다. 이를 위하여, 최근 15년간의 전 세계 기업들의 협력 및 경쟁 행위 관련 정보를 수집하였으며, 기술시장의 전환시점을 고려하여 이를 두 기간으로 구분하였다. 기업 행위 정보를 이용하여 구축한 키워드 네트워크의 네트워크 지표 분석과 군집 분석을 통해 전 세계 기업과 국내 기업의 코피티션 동향을 비교 분석하였다. 분석 결과, 디스플레이 산업에서의 코피티션은 다양한 주제가 분산되어 나타나기보다는 특정 주제들이 중심이 되어 협력과 경쟁 활동을 주도하는 경향을 보였으며, 한국의 파생기술과 산업주도권 선점을 위한 선제적 활동이 두드러지게 나타났다. 본 연구는 전 세계 디스플레이 산업에서 나타나는 기술 분야의 전조 현상 및 이와 관련한 전략적 행동들을 포착하고, 한국 기업들의 선제적 역할을 파악하였다는데 의의가 있다. 연구결과는 향후 제품개발 및 기술마케팅 혁신 방향의 예측가능성을 제시하는데 활용 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 불규칙 선수파랑 조건에서 선박계류시스템의 전후동요를 억제하는 연구를 수행하였다. 두점식 계류시스템은 비선형복원력의 특성으로 인하여 규칙파 조건에서도 강한 비선형 응답 특성을 보인다. 종방향 불규칙 장파가 외란으로 선박계류시스템에 작용하게 되면 규칙파 외력이 입사하는 경우보다 변위와 속도에서 더욱 복잡한 비선형 거동이 발생한다. 계의 종동요 변위와 속도를 동시에 억제하기 위하여 슬라이딩모드 제어법(SMC)을 적용하였다. SMC는 매개변수의 불확실성 및 외란에 대한 강인성을 갖는 폐루프 시스템을 제공하지만, 채터링은 이 제어법을 사용할 때 큰 단점이 된다. 본 연구에서는 준 슬라이딩모드의 시그모이드 함수를 이용하여 불규칙 해양파의 외란 조건에서 채터링을 줄이고. 수렴의 정확성에 도달하는 목표를 달성하였다. 제어법의 유효성은 수치시뮬레이션을 통해 증명하였다.
Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R2 = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R2 = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.
This study presents an automatic system to predict parturition time in the crated sows. The system relies on ultrasonic transducers mounted from above along the length of the crate. Using a 40 kHz time of flight (TOF) single envelope wave, the momentary distances between the sensors are measured. Therefore, the local momentary height of the sow and the momentary posture, i.e. standing posture (SDP), kneeling posture (KP), sitting posture (STP) and lateral lying posture (LLP) are determined. Crated sows change their postures from standing to lying and vice versa which follows a characteristic pattern. As parturition approaches, sows exhibit uneasiness, restlessness and the stand up sequence (SUS, the posture transition from LLP to SDP) rate increases because of labor pains. In time series, the SUS rate demonstrates a peak and it happens approximately 0-12 h before parturition. In this paper, the basic parturition threshold value method (BPTVM) and the same hour method (SHM) are proposed for predicting parturition, both of which are based on the SUS rate. The BPTVM mainly detects the peak of the SUS rate. As the SUS rate exceeds the threshold value, the parturition becomes predictable. Moreover, the SHM calculates the difference in the SUS rates between a particular time of day and the corresponding time of the preceding day. Compared to the BPTVM, the SHM can eliminate the circadian rhythm of the SUS rate influenced by feeding behavior. Using the SHM the parturition can be approximately predicted within hours. In an attempt to define the threshold parameters of predicting parturition, a data set with 32 sows of the SUS rate are used to estimate assumable predicting probability. The results show the assumable probability of the parturition prediction within 9 h is 96.9% for the SHM and 84.4% for the BPTVM. Moreover, the SHM can even reach a 75% probability of prediction within three hours of parturition. We conclude that the SHM is more accurate and is more useful for parturition time prediction. When parturition is detected, the proposed algorithm generates a warning signal which can inform human personnel to protect the mother and newborn piglets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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