처리율로 대표되는 전반적인 TCP의 성능은 패킷 손실이 발생했을 때 이를 복구하는 과정의 효율성에 의해 크게 좌우된다. 특히, 무선 링크를 통한 전송 과정에서의 비트 오류로 인해 발생하는 비 혼잡 패킷 손실은 TCP의 손실 복구 성능을 크게 저하시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 무선 채널에 존재하는 다중 경로 페이딩(multipath fading)에 의해서 상호 연관성을 가지고 연속적으로 발생하는 패킷 손실(correlated packet Losses)에 대해 TCP 손실 복구 과정의 성능을 모델링을 통해서 분석한다. Markov 프로세스를 이용한 분석 결과를 바탕으로 전체적인 패킷 손실 확률이 매우 낮더라도 패킷 손실의 연속성이 손실 복구 차원에서의 TCP의 성능을 크게 저하시킬 수 있음을 보인다.
열역학 제 2법칙의 관점의 열역학적 가용에너지인 엑서지 해석법을 적용하여 가솔린, 메탄올, M90 연료를 사용한 전기점화 기관의 성능해석을 수행하였다. 열역학적 사이클 해석을 위하여 사이클을 구성하는 각 과정은 열역학적 모델로 단순화하였고, 크랭크 각도에 따른 실린더의 압력과 작동유체를 구성하는 연료, 공기 및 연소생성물의 열역학적 물성 값들을 이용하여 각 과정에서의 엑서지와 손실 일을 계산하였다. 실험데이터는 단기통 전기점화기관을 가솔린, 메탄올과 M90(메탄을 90%+부탄 10%의 혼합연료)을 연료로 WOT(Wide Open Throttle), MBT(Minimum advanced spark timing for Best Torque), 2500rpm 조건으로 운전하여 측정하였다. 계산에 이용한 자료는 실험으로 측정한 크랭크 각도에 따른 연소실의 압력, 흡입공기와 연료유량, 흡입공기 온도, 냉각수 온도와 배출가스 온도 등이다. 이를 이용하여 각 과정에서의 엑서지와 손실 일을 계산하였으며 각 과정에서의 손실 일은 연소과정에서 가장 크며 팽창과정, 배출과정, 압축과정 및 흡입과정 순으로 크게 나타났다.
지금까지 TCP (transmission control protocol)의 성능을 분석하고 예측하기 위한 많은 모델들이 제시되어 왔다. TCP의 처리율을 모델링을 통해 정확하게 분석하기 위해서는 보다 정확한 TCP의 종단간 전송 지연(latency)을 모델링하는 것이 필요한데, 이를 위해서는 손실 복구 과정에서 발생하는 지연이 필수적으로 고려되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 재전송에 의해 복구되는 패킷 손실의 개수를 고려한 손실 복구 확률을 기초로 손실 복구과정에서 발생하는 지연(loss recovery latency)을 모델링을 통해 분석한다. 수학적인 분석과 시뮬레이션을 통해 선택 승인(selective acknowledgement) 옵션을 사용하는 TCP의 성능이 TCP NewReno보다 손실 복구 지연 차원에서 우월하다는 것을 보인다.
무손실 정보은닉은 추출과정에서 원본 영상으로의 완벽한 복원이 가능하도록 정보를 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 영상에서의 회복적인 무손실 정보은닉 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 히스토그램 수정을 Haar 웨이블릿 계수차분에 적용한 방법으로, 두 단계 삽입과정으로 나누어진다. 1차 삽입과정에서 웨이블릿 계수차분 히스토그램의 수정으로 인해 발생하는 왜곡은 2차 삽입과정을 통해 보상된다. 이러한 회복적인 특성은 실험을 통해 영상의 왜곡을 줄여주는 동시에 높은 삽입용량으로 나타난다.
다양한 분야에서 현재 활용되고 있는 딥러닝 과정은 데이터 준비, 데이터 전처리, 모델 생성, 모델 학습, 모델 평가로 구성 된다. 이중 모델 학습 과정에서 손실함수는 모델이 학습하면서 출력한 값을 실제 값과 비교하여 그 차이를 출력하게 되고, 출력된 손실값을 기반으로 모델은 역전파 알고리즘을 통해 손실값이 감소하는 방향으로 가중치를 수정해가며 학습을 진행한다. 본 논문에서는 바이오마커 추출을 위한 딥러닝 모델에서 사용될 신경망 출력 값의 손실도를 측정하여 출력해주는 다양한 손실함수를 분석하고 실험을 통해 최적의 손실함수를 찾아내고자 한다.
본 논문에서는 300kW급 모듈형 NPC 인버터의 방열 설계를 위해 전력반도체 스위치 소자의 손실을 분석하여 열적 특성을 고려한 인버터 모듈을 설계하고 제작을 하였다. 전력반도체 스위치의 손실은 스위칭 손실과 도통손실로 구분되며, 대부분 열손실로 나타나기 때문에 발열량을 토대로 방열판의 구조 및 크기를 결정하였다. 인버터 높은 출력비를 얻기 위해서는 열 손실을 고려한 방열판 설계는 반드시 필요한 과정으로 설계 과정의 타당성을 검증하기 위해 PLECS를 통한 시뮬레이션과 실험결과를 비교하였다.
본 연구는 수학영재의 집단창의성 발현 과정과 산출을 분석하여 어떤 특성이 있는지를 확인하고, 집단창의성 발현을 방해하는 과정 손실의 원인을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 수학영재학급 수업에 집단창의성 발현을 위한 단계를 적용하였고, 수 체계의 성질과 모듈로 산술을 주제로 하여 수업을 진행하였다. 연구방법으로는 학생들이 보인 반응과 산출의 사례를 질적으로 분석하는 사례연구를 진행하였고, 집단창의성 발현 과정과 산출, 과정 손실의 원인에 대한 선행연구 내용을 기준으로 분석하였다. 그 결과, 집단의 과정에서 창의적 시너지가 나타날 수 있는 상보적, 발생, 긴장 상태와 기여의 결합이 나타나는 방식인 수집, 연결, 선택, 변형, 집단의 창의적 산출의 특성인 집단 유창성, 집단 융통성, 집단 독창성, 집단 정교성이 관련된 것끼리 이어질 수 있음을 확인하였다. 그리고 집단 수준의 창의적 시너지가 나타날 수 있는 상보적, 발생, 긴장 상태에서 과정 손실의 인지적 원인과 사회 동기적 원인이 나타나는 경우를 확인하였다. 분석 결과를 통해 집단창의성 발현을 위한 수학영재학급 수업 설계 시에 고려해야 할 점에 대해 제안하였다.
이 논문에서는 여러 종류의 고객을 서비스하는 멀티클래스 손실시스템의 상태를 마코프 확률과정으로 표현하고 분석하는 방법을 연구한다. 특히 손실시스템에 대한 유니트 개념을 설명하고 등확률 유니트 배정을 운용하는 경우를 중점적으로 다룬다. 상태방정식을 이용하여 극한확률을 구하는 방법을 연구하고 손실확률 등의 성능척도를 산출한다. 간단한 시스템에 대한 분석을 통하여 일반적인 시스템의 특성을 알아본다.
본 논문은 손실값을 포함하는 불완전한 데이터를 처리하는 방법에 대해 논한다. 손실값을 최적으로 처리한다는 것은 학습 데이터가 가지고 있는 정보들에서 본래값과 가장 근사한 추정치를 구하고, 이 값으로 손실값을 대치하는 것이다. 이것을 실현하기 위한 방안으로 분류기가 정보를 분류하는 과정에서 완성되어가는 결정트리를 이용한다. 다시말해 이 결정트리는 전체 학습 데이터 중에서 손실값을 포함하지 않는 완전한 정보만을 C4.5 분류기에 입력하여 학습하는 과정에서 얻어진다. 이 결정트리의 노드들은 분류 변수의 정보를 가지는데, 루트에 가까운 상위 노드일수록 많은 정보를 포함하게 되고 말단 노드에서는 루트로부터의 경로를 통해 분류 영역을 형성하게 된다. 또한 각 영역에는 분류된 데이터 사건들의 평균이 기록된다. 손실값을 포함하는 사건들은 이러한 결정트리에 입력되어 각 노드의 정보에 따라 순회과정을 통해 사건과 가장 근접한 영역을 찾아가게 된다. 이 영역에 기록된 평균값을 손실값의 추정치로 간주하고, 보상 과정은 완성된다.
해양에서 자연적으로 형성된 기포 또는 기포집단의 그 자체의 공진특성에 의해, 해중에서 사용하는 음파의 전달과정에 여러 가지 영향을 미칠 수 있음이 제기되어 왔다. 본 실험은 기포집단이 수중에서 음파의 전달과정에 어떤 영향을 주는가를 알아보기 위한 것으로, 수중에 수직형태의 판형기포 집단을 발생시켜 1 kHz ~ 100 kHz의 주파수를 가지는 음파를 각각 투과시킴으로써 주파수별 음파전달손실을 측정하였다. 측정결과, 개개 기포의 공진주파수 영역에서 투과손실이 최대가 됨을 알 수 있었고, 그 이하의 주파수영역에서는 기포판의 두께공진모드에 의한 변화가 관측되었으며, 공진주파수 이상의 고주파수영역에서는 주파수 증가에 따라 투과손실이 감소하는 현상을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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