본 논문에서는 MTS(Multiple Time Scale) 트래픽 제어 프레임워크를 TCP(Transfer Control Protocol) 기반의 신뢰할 수 있는 전송 및 윈도우 기반 혼잡제어로 확대 적용한다. 이 작업은 TCP의 대역폭 소비 반응의 적극성을 LTS 네트워크 상태의 함수 형태, 즉 RTT(Round-Trip Delay Time)가 결정한 피드백 루프의 한계를 넘어서는 정보의 형태를 조정하는 LTS(Large Time Scale) 모듈과 TCP를 연계시키는 방법으로 수행된다. 혼잡 제어 성능 평가 방식은 자기 유사성 네트워크 트래픽의 물리적 모델링으로부터 얻은 시뮬레이션 기반 하에서 결과를 나타낸다. 자기 유사 버스트 환경 하에서 RTT가 450ms일 때 소스 트래픽이 초과되지 않는 경우에 TCP-SSC(Selective Slope Control)의 성능 이득은 각각 ${\alpha}$가 1.05일 45%정도 높아지는 반면에 ${\alpha}$가 1.95일 때는 20%정도의 성능 이득을 얻을 수 있다. 그러므로 비율 기반 피드백 혼잡 제어에 TCP-MTS를 적용함으로서 TCP-SCC 처리 이득의 성능이 약 2배정도의 개선이 이루어짐을 시뮬레이션 결과로부터 알 수 있다.
본 논문에서는 MTS 정체 프레임워크를 윈도우 기반 정체 제어, 특히 TCP로 확장하고 TCP의 대역폭 소비 반응의 적극성을 LTS 자기유사성 네트워크 상태의 함수 형태에서 연구한다. RTT가 결정한 피드백 루프의 시간 한계를 초과하는 정보의 형태로 조정하는 LTS 제어모듈과 TCP를 연계시키는 방법으로 연구하며, 또 정보는 개연적인 특성을 갖고 여러 시간대에 걸쳐 분산되는 기존 윈도우를 기반으로 실현되기 때문에, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방법으로 개선하고, MTS TCP의 성능을 자기 유사성 트래픽의 물리적 모델링에 기반 한 시뮬레이션을 벤치마크 환경을 통해 수행된다. 본 논문은 자기유사성 트래픽 조건에서 프로토콜 스택의 전송 프로토콜 변화의 영향을 파악 및 평가하는 방법론을 활용하고, 과중한 워크로드 조건에서 시뮬레이션을 통해 성능 개선을 평가 비교한다.
특징정보를 기반으로 한 유사 이미지 검색은 이미지 데이타베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 이미지 데이타의 특징정보는 각 이미지를 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기 조직화 맵 기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기 조직화 맵은 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑하여 위상특징 맵을 생성한다. 위상특징 맵은 입력 데이타의 특징공간과 상호관계(유사성)를 가지고 있으며, 인접노드에 서로 유사한 특징벡터가 클러스터링된다. 그러므로 위상특징 맵상의 각 노드에는 노드 벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사 이미지가 분류된다. 이러한 자기 조직화 맵에 의한 유사 이미지 분류결과에 대하여 k-NV 탐색을 구현하기 위하여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제 이미지로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사 이미지 검색에 유효한 견과를 얻을 수 있었다.
We consider fractional Gussian noise and FARIMA sequence with Gaussian innovations and show that the suitably scaled distributions of the FARIMA sequences converge to fractional Gaussian noise in the sense of finite dimensional distributions. Finally, we figure out ACF function and estimate the self-similarity parameter H of FARIMA(0, $d$, 0) by using R/S method.
Two types of regularization method (singular system and HMP approaches) for generating depth-concentration profiles from angle-resolved XPS data were evaluated. Both approaches showed qualitatively similar results although they employed different numerical algorithms. The application of the regularization method to simulated data demonhstrates its excellent utility for the complex depth profile system . It includes the stable restoration of depth-concentration profiles from the data with considerable random error and the self choice of smoothing parameter that is imperative for the successful application of the regularization method. The self choice of smoothing parameter is based on generalized cross-validation method which lets the data themselves choose the optimal value of the parameter.
In this paper the self-organized and fuzzy inference used stochastic gradient ascent method is proposed. Fuzzy rule and fuzzy set increase as occasion demands autonomously according to the observation information. And two rules(or two fuzzy sets)becoming to be similar each other as progress of learning are unified. This unification causes the reduction of a number of parameters and learning time. Using fuzzy inference and making a rule with an appropriate state division, our proposed method makes it possible to construct a robust reinforcement learning system.
The problem of the collapse of a self gravitating disk is here considered. We show self-similar solutions for the above problem under a modified viscous parameter. Surface density depends on r$^m$ in the inner region, where m is -1.6. Therefore growing central mass goes on without mass inflow to the system.
We consider fractional Brownian motion and FARIMA process with Gaussian innovations and show that the suitably scaled distributions of the FARIMA processes converge to fractional Brownian motion in the sense of finite dimensional distributions. We figure out ACF function and estimate the self-similarity parameter H of FARIMA(0, d, 0) by using R/S method. Finally, we display power spectrum density of FARIMA process.
In presented paper there were studied some properties of Benford's law. The existence of this law in not necessary large sets of numbers is a very interesting example that can show how the complex phenomena can appear in the positional number systems. Such systems seem to be very simple and intuitive and help us proceed with numbers. However, their simplicity in the case of usage in our lifetime is not necessary connected with the simplicity in the case of laws that govern them. Even if this laws indicate the existence of self-similar properties.
Consider FARIMA time series with innovations that have infinite variances. We are interested in the estimation of self-similarities $H_n$ of FARIMA(0, d, 0) by using modified R/S statistic. We can confirm that the $H_n$ converges to Hurst parameter $H=d+\frac{1}{2}$. Finally, we figure out ARMA and minimum variance power spectrum density of FARIMA processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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