최근 무분별한 액세스 포인트 설치로 인해 무선랜 간섭이 많이 발생하고 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 기법이 제안되었다. 액세스 포인트 집단화 기법은 특정 액세스 포인트로 스테이션의 연결을 이동시켜 전송을 수행하는 액세스 포인트를 줄이는 방식이다. 이 방식은 스테이션의 연결을 강제로 이동시키므로 특정 스테이션의 전송 성능 저하가 발생할 수 있다. 액세스 포인트 전송 파워 조절 기법의 경우 연결이 끊어지는 스테이션이 발생하거나 특정 값 이하로 파워를 조절할 경우 전체적인 전송 성능 감소가 일어날 수 있다. 두 기법을 결합하면 집단화를 통해 전송을 수행하는 액세스 포인트가 줄어 간섭이 줄어들고 세부적인 전송 파워 조절을 통해 간섭 범위를 더 줄일 수 있다. 그러나 두 기법을 단순 결합하면 집단화 수행 후에 파워 조절이 가능한 경우의 수가 적어지거나 파워 조절 시 연결이 끊어지는 스테이션이 늘어나 성능 향상이 단일 기법보다 미미한 상황이 발생할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 OpenFlow 기반 무선랜 환경에서 액세스 포인트 집단화 기법, 파워 조절 기법을 결합하여 각 기법의 단점을 보완하고 집단화를 수행할 때 다음 단계 전송 파워 조절 수행 시 파워 조절 가능한 경우의 수가 많아지도록 고려하여 간섭을 효율적으로 완화하는 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 각 기법을 비교한 결과 제안 기법의 평균 전송 지연 시간은 집단화 기법에 비해 최대 12.8%, 파워 조절 기법에 비해 최대 18.1% 감소하고, 간섭에 의한 패킷 손실률은 제안 기법이 집단화 기법에 비해 최대 24.9%, 파워 조절 기법에 비해 최대 46.7% 감소하였다. 또한 집단화 기법과 파워 조절 기법은 특정 스테이션의 데이터 처리율이 감소하는 부작용이 발생하는 반면 제안 기법은 특정 스테이션의 처리율 감소 없이 전체 데이터 처리율을 증가시킴을 확인할 수 있었다.
A fundamental problem in analyzing complex multilevel-structured periodontal data is the violation of independency among the observations, which is an assumption in traditional statistical models (e.g., analysis of variance and ordinary least squares regression). In many cases, aggregation (i.e., mean or sum scores) has been employed to overcome this problem. However, the aggregation approach still exhibits certain limitations, such as a loss of power and detailed information, no cross-level relationship analysis, and the potential for creating an ecological fallacy. In order to handle multilevel-structured data appropriately, mixed effects models have been introduced and employed in dental research using periodontal data. The use of mixed effects models might account for the potential bias due to the violation of the independency assumption as well as provide accurate estimates.
이 논문에서는 무선 센서네트워크의 한정된 에너지 사용의 문제점을 해결하기 위해 노드 적응적 데이터 병합 및 전달 기법을 제안한다. 기존 무선 센서네트워크 환경에서 에너지 효율을 위해 사용되었던 계층적 구조 방식의 LEACH나 TEEN 방식을 기반으로 제안된 방법은 모든 라운드에서 전송 데이터가 있는 멤버노드(Member Node:MN)이나 전송 데이터가 없는 MN 모두에게 프레임을 할당하여 전송데이터가 없는 MN도 활성상태 모드(Active Mode)로 에너지를 소비한다. 또한 수집 데이터가 있다해도 이전 전송 데이터와 동일한 경우에도 데이터를 전송함으로 MN의 에너지 소비를 가중시킨다. 대부분의 계층적 방식은 LEACH를 기반으로 제안되었다. 따라서 이 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 센싱 데이터가 있는 MN에게만 프레임을 할당한다. 또한 센싱 데이터가 있는 MN 중 이전 전송 데이터와 통일한 데이터를 센싱한 MN는 휴지상태 모드(Sleep Mode)로 전환하여 중복 데이터 전송을 피해 클러스터헤드(Cluster Head:CH)의 데이터전송 에너지를 감소하고 CH에서 데이터 병합 에너지를 감소하여 네트워크 전체 에너지 효율성을 제공한다.
각 센서들이 측정한 데이타의 평균값 등을 구하는 집계연산은 센서 네트워크에서 자주 사용되는 응용이다. 센서 네트워크를 구성하는 센서는 작은 배터리로 작동되기 때문에 센서의 에너지 소모를 줄이는 것은 센서 네트워크의 중요한 문제이다. 센서의 에너지 소모를 줄이기 위한 가장 중요한 요소는 전송되는 메시지 수를 줄이는 것인데, 네트워크 내 집계연산과 데이타 필터링이 집계연산 시 전송되는 메시지 수를 줄이기 위한 효과적인 방법이라고 알려져 있다 네트워크 내 집계연산과 데이타 필터링을 동시에 수행하면 더 많은 메시지글 줄일 수 있으며, 최근에 이 방법을 근간으로 한 연구가 있었다. 본 논문에서는, 기존의 데이타 필터링 방법보다 더 효율적이고 효과적인 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 센서 노드의 자기 조정에 기반하고 있기 때문에 더 쉽고 간단하다. 다양한 실험을 통해서, 본 논문에서 제안하는 방법이 다른 방법들보다 더 많은 메시지를 줄이는 것을 확인하였다.
Cordycepin (3'-deoxyadenosine) is an adenosine analog, isolated from Cordyceps militaris, and it has been used as an anticancer and anti-inflammation ingredient in traditional Chinese medicine. We investigated the effects of cordycepin (3'-deoxyadenosine) on human platelet aggregation, which was induced by thapsigargin, a tumor promoter, and determined the cytosolic free $Ca^{2+}$ levels ($[Ca^{2+}]_i$) (an aggregation-stimulating molecule) and cyclic-guanosine monophosphate (cGMP) (an aggregation-inhibiting molecule). Cordycepin inhibited thapsigargin-induced platelet aggregation in a dose-dependent manner, and it clearly reduced the levels of $[Ca^{2+}]_i$, which was increased by thapsigargin ($1\;{\mu}M$) or U46619 ($3\;{\mu}M$). Cordycepin also increased the thapsigargin-reduced cGMP levels. Accordingly, our data demonstrated that cordycepin may have a beneficial effect on platelet aggregation-mediated thrombotic diseases through the $[Ca^{2+}]_i$-regulating system such as cGMP.
본 연구는 SCORM 기반 학습 객체의 메타데이타 생성 즉 Asset, SCO, Contents Aggregation과 Contents Package에 대한 메타데이터를 생성하는 시스템(MetaGene)을 개발한다. SCORM 을 지원하는 LMS내 API 어댑터와 인터페이스를 위한 학습 객체 내에 API 활성화 함수를 내장시키고, 데이터 모델을 기반으로 학습 과정을 트래킹 하는 코드도 포함 시킨다. 또한 학습 객체들이 LMS에 전송되게 PIF(Package Interchange File)로 패키징 시킨다. MetaGene에 생성된 학습객체의 메타데이터와 컨텐츠 패키지의 manifest file을 $SCORM^{(TM)}$ Conformance Testsuite을 이용하여 유효성을 검증한다.
Our networked world has been growing exponentially fast. The explosion in volume of machine-to-machine (M2M) transactions threatens to exceed the transport capacity of the networks that link them. Therefore, it is quite essential to reconsider the tradeoff between using many data sets versus using good data sets. We focus on this tradeoff in the context of the quality of information aggregated from many sensors in a noisy environment. We start with a basic theoretical model considered in the famous "CEO problem'' in the field of information theory. From a point of view of large deviations, we successfully find a simple statement for the optimal strategies under the limited network capacity condition. Moreover, we propose an open problem for a sensor network scenario and report a numerical result.
The Analytic Hierarchy Process (AHP) is widely used for evaluation of large projects. If a group of experts with different expertise are involved in a AHP decision, they need some way to aggregate their opinions. In this paper, we suggest a way to aggregate the experts' priorities in a given hierarchy using the concept of the Bayesian decision analysis. A criterion that can be used for screening out unreliable data is introduced, and it is used for priority aggregation. Some numerical results are shown to illustrate the procedure.
This method explores a method of aggregating the measures of effectiveness of a weapon system from its characteristics. With this method, the constant sum method and multiple regression are used to develop a functional relationship between system effectiveness and system characteristics. As an example, a study of a tank weapon system was${\cdot}$conducted with data from the U.S. Army Armor School. It was concluded that the aggregation method is feasible, and that for the tank system studied, the reciprocals of system characteristics give a good estimating equation for measuring tank system effectiveness.
Collecting data in wireless sensor networks in minimum time is a traditional problem which is known NP-hard. Previous studies built the schedule using the node-based or link-based metrics to prioritize the transmissions. In this work, we combine the effect of both metrics to obtain a smaller aggregation time. We compare our work with state of the art schemes and report the improvement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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