에코응답시간은 유닉스 시스템 성능을 위한 관심사이며, 평균값으로 보면 중요하지 않지만 때에 따라 길어지는 등 평균에 대한 편차가 일정치 않은 문제점이 있다. 본 논문은 유닉스 시스템의 에코응답시간을 분석한다. 유닉스 커널의 Fair Share Scheduler (FSS)를 설명하며, FSS의 영향을 받아 에코응답시간이 길어지는 이유를 분석한다. 이러한 분석을 통하여 에코응답시간을 향상시키는 방법을 제시한다. 이 해결방법은 유닉스의 장점인 FSS의 본질을 잃지 않으면서 에코응답시간에 대한 문제점을 극복할 수 있는 개선된 FSS이다. 이러한 결과 도출을 위하여 수학적인 분석을 사용하였으며, 제시된 방법은 유닉스시스템의 성능 및 생산성을 높일 수 있을 것이다.
Purpose: This study compared the characteristics of the brake response time during the driving task between elderly and younger drivers. Methods: The participants consisted of an elderly group (n=12) and a younger group (n=12). The brake response time (BRT), which consisted of the reaction time (RT) and movement time (MT), was assessed in an actual driving car. The BRT was measured at the initiation and termination of the brake response for the driving task Results: The elderly group showed a significantly longer delay in the initiation and termination of the brake response than the younger group. The BRT correlated significantly with both the RT and MT. However, the RT showed a more significant correlation. Conclusion: A delay in the initiation and termination of the brake response may have clinical implications. A further study will be needed to determine the different factors contributing to the driving performance of elderly drivers.
European side impact analysis of an electric vehicle was done using the robust design method. In order to minimize VC as well as rib deflection, the injury response table which consists of rib deflection and VC response table has been introduced. The sensitivities and interactions are almost the same when it was compared with those of rib deflection and VC response table. Using internal energy of the factors, the starting time of dummy rib deflection and the contact average velocity, the internal energy and time-velocity response table were introduced. It is shown that the results of the new response tables have the similar characteristics to those of the Injury response table. It is suggested that the internal energy and time-velocity response table should be utilized to minimize injuries.
In this study, the general solution of heat balance equation including conductive heat loss were suggested and were determined the constants with the results of experiment in hot tunnel in order to derive the general equation for the response time and to investigate the response time index which represent the characteristics of response of sprinkler head in actual fires. Two types of test were considered, the plunge test, in which the air temperature is represented by a step function, and the ramp test, in which the air temperature increases at a constant rate. As a result, simple equations were derived, which can be predicted the response time for the ramp type fire with the rate of temperature rise and gas velocity, for the plunge type fire with temperature and gas velocity. Also other useful data, such as the effective temperature, time constant, response time index and conduction parameter were obtained.
A regression model represents the relationship between explanatory and response variables. In real life, explanatory variables often affect a response variable with a certain time lag, rather than immediately. For example, the marriage rate affects the birth rate with a time lag of 1 to 2 years. Although deep learning models have been successfully used to model various relationships, most of them do not consider the time lags between explanatory and response variables. Therefore, in this paper, we propose an extension of deep learning models, which automatically finds the time lags between explanatory and response variables. The proposed method finds out which of the past values of the explanatory variables minimize the error of the model, and uses the found values to determine the time lag between each explanatory variable and response variables. After determining the time lags between explanatory and response variables, the proposed method trains the deep learning model again by reflecting these time lags. Through various experiments applying the proposed method to a few deep learning models, we confirm that the proposed method can find a more accurate model whose error is reduced by more than 60% compared to the original model.
In current seismic design codes, various elastic design acceleration spectra are defined considering different seismological and soil characteristics and are widely used tool for calculation of seismic loads acting on structures. Response spectrum analyses directly use the elastic design acceleration spectra whereas time history analyses use acceleration records of earthquakes whose acceleration spectra fit the design spectra of seismic codes. Due to the fact that obtaining coherent structural response quantities with the seismic design code considerations is a desired circumstance in dynamic analyses, the response spectra of earthquake records used in time history analyses had better fit to the design acceleration spectra of seismic codes. This paper evaluates structural response distributions of multi-story reinforced concrete frames obtained from nonlinear time history analyses which are performed by using the scaled earthquake records compatible with various elastic design spectra. Time domain scaling procedure is used while processing the response spectrum of real accelerograms to fit the design acceleration spectra. The elastic acceleration design spectra of Turkish Seismic Design Code 2007, Uniform Building Code 1997 and Eurocode 8 are considered as target spectra in the scaling procedure. Soil classes in different seismic codes are appropriately matched up with each other according to $V_{S30}$ values. The maximum roof displacements and the total base shears of considered frame structures are determined from nonlinear time history analyses using the scaled earthquake records and the results are presented by graphs and tables. Coherent structural response quantities reflecting the influence of elastic design spectra of various seismic codes are obtained.
World Wide Web (WWW)의 지속적인 성장으로 인해 Web Service의 Response Time을 수집하는 방식에 관한 연구가 진행되고 있다. 현재 Client Response Time을 수집하는 방식은 sniffer[1] 를 이용한 Agent 방식을 사용하고 있다. 하지만, 기존의 방식은 클라이언트 PC에 설치되어 수집하게 되므로 Agent의 설치가 쉽지 않고, 관리 또한 어려운 문제점을 갖고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 Web Application Server (WAS)[2] 에서의 Dynamic HTML 변경을 통해 Client에 추가적인 Application을 설치하지 않고도 Client의 Response Time을 Collection하는 방식에 대하여 제안하였다. 이를 통해, 사용자 (End-User)에게 추가적인 응용 프로그램을 설치하지 않고도 Dynamic HTML 을 이용하여 Client Response Time을 수집함과 동시에 Server에 Feedback할 수 있다.
인트라넷 네트워크상 에서의 응답시간 단축은 정보제공 효율성을 확보하는 기본요소이다. 그동안 네트워크상에서 응답시간 단축을 실현하기위해 많은 방법론들이 연구되고 제안 되었다. 이같은 연구의 목적은 응답시간 단축 메커니즘 구현을 통해 단축된 빠른 응답시간 내에서 신속성을 생명으로 하는 정보시스템 본래의 목표실현이 가능하기 때문이다. 네트워크를 활용하는 정보시스템에서 최종적인 목표는 요구되는 시간내에 목적하는 성능을 확보하는 것이다. 이를 위해서 정보시스템 네트워크 응답시간 측정방법을 연구개발 하므로서 단축된 응답시간 보증방법 개발이 가능해진다. 본 논문에서는 latency 테스트 결과를 참조하는 인프라시스템에서 응답시간 측정 방법론을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 통해 체계적인 측정환경을 설계하여 응답시간 측정이 가능함이 입증되었고 응답시간측정 메카니즘을 통해서 개선된 네트워킹 기능과 정보시스템 기능을 위한 효율성제고 방법론 개발이 가능함을 보여주고 있다.
일반적으로 응답스펙트럼 해석법은 지지해석에 널리 쓰이고 있지만 동적하중에 의한 구조물의 진동해석은 주로 시간이력해석에 의존한다. 그러나 시간이력해석법은 응답스펙트럼 해석법에 비하여 복잡하며 어렵고 또한 시간이 많이 소요된다 따라서본 논문에서는 응답스펙트럼 해석법을 이용하여 구조물의 연직 최대 응답을 예상하는 방법을 연구하였다 이를 위하여 우선 지지해석에서 응답스펙트럼 해석법과 시간이력해석법에 의하여 구조물의 최대응답을 구하여 비교하였으며 동적하중에 대한 응답스펙트럼 해석을 수행하는 과정을 나타내었다. 마지막으로 제안된 방법과 시간이력해석에 의한 결과를 비교하였다.
This paper presents classification of domestic fire detector using response time index. Response time is measured using fire detector distributed in Korea, and the response time index is estimated. Plunge test prescribed by FM is conducted to measure response time of fire detector. The detector used to test is fixed temperature type(thermistor and bimetal type) and rate of rise temperature type(thermistor and pneumatic type). The nominal operation temperature of fixed temperature type detector is $70^{\circ}C$ and rate of rise temperature is $15^{\circ}C/min$. The fixed temperature type is measured 7 products, and the rate of rise temperature type is measured 5 products. The results show that in case of fixed temperature type(thermistor) is classified "Quick" or "Standard" and fixed temperature type(bimetal) is not classified. The rate of rise temperature type(thermistor) is classified "Fast" or "Ultra Fast" and the rate of rise temperature type(pneumatic) is classified "Very Fast" or "Ultra Fast". The pneumatic type shows more fast response than thermistor type. Also these results indicate the fixed temperature type(bimetal) is not suitable for early stage fire detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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