본 연구의 목적은 10명의 비만여성을 체지방율에 의해 두 그룹(A:30~35%, B:35~40%)으로 분류하여 여러 동일한 속도(5.5, 6.0, 6.5, 7.0km.$hr^{-1}$)에서 걷기와 달리기 시 에너지 소비율과 심박수, 호흡교환율, 근동원량 등을 비교하는 것이었다. 본 실험결과 트레드밀 속도증가에 따른 산소 소비량은 두 그룹모두 걷기시 비선형적으로 증가하는 경향을 나타내었으나, 달리기 시에는 선형적 증가를 나타내어 두 그룹 모두에서 속도 6.5~7km/hr내에서 걷기의 에너지 소비율이 달리기시보다 높아지는 시점을 나타내었다. 두 그룹간 비교에서 유의한 차이는 나타나지 않았으나 A그룹 보다 B그룹이 다소 낮은 속도에서 걷기의 에너지효율성이 달리기시보다 떨어지는 경향을 보였다. 심박 수의 측정결과에서는 체 지방 율이 높은 그룹이 낮은 그룹보다 높은 심박 수 반응을 보여 체 지방 율이 높을수록 운동스트레스가 커지는 결과를 보였다. 호흡교환율 또한 체 지방 율이 낮은 그룹 보다 높은 그룹에서 운동시 탄수화물의 에너지참여비율이 높게 나타나 대사적 스트레스가 높은 것으로 나타났다. 이상의 결과로써 비만여성에서 걷기와 달리기 시 체 지방 율이 높을수록 대사적 스트레스를 증가시킬 수 있는 것으로 나타났고 에너지 소비 율도 영향을 받음으로써 걷기시 에너지 효율성에 비만인간 차이가 발생될 수 있지만, 이러한 차이는 크지 않은 것으로 생각된다.
다수의 노드들이 유사한 이동 특성을 보이는 그룹 이동성을 고려하였을 때, 동일 그룹에 속한 노드간의 상대 속도는 작기 때문에 그룹 내 라우팅 업데이트 주기를 길게 설정하여 라우팅 오버헤드를 최소화하는 것이 가능하지만, 수집된 정보의 정확성이 저하되기 때문에 상대 속도가 큰 그룹 간의 패킷 전송 성공률이 감소된다. 그룹 간의 라우팅 오버헤드를 패킷 전송 성공률의 저하 없이 감소시키기 위해 이동 적응적인 라우팅 업데이트 구조가 본 논문에서 제안된다. 제안하는 알고리즘은 각 그룹 단위로 이동성을 예측을 하고 이를 통해 라우팅 업데이트 주기를 유동적으로 조절하여 라우팅 오버헤드를 감소시킨다. 또한 적절한 인접 그룹을 중계(relay) 그룹으로 설정하여, 추후 이동성에 의해 두 그룹간의 직접적인 연결이 단절되더라도 중계 그룹을 통해 통신이 원활이 유지될 수 있도록 지원함으로써 오버헤드가 감소하고 패킷 전송 성공률이 높아지게 된다.
멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 피코셀(Pico-cell)환경의 IMT-2000(International mobile Telecommunication-2000) 이동통신망 구조를 살펴보면, 셀의 크기가 작기 때문에 이동체의 셀간 이동이 상대적으로 증가해서 잦은 핸드오프 처리로 서비스 중단이 빈번히 발생할 수 있을 뿐만 아니라 자원의 낭비도 많아지게 된다. 이런 문제를 해결하기 위해 셀 간 이동체에 대하여 중단 없는 서비스를 제공하고 멀티미디어 서비스를 효율적으로 채공하기 위하여 멀티캐스트 그룹 선정 방법과 핸드오프 알고리즘을 제안하고 성능을 평가하였다. 제안한 방법은 이동체의 속도와 예상 진행 방향을 애측하여 멀티캐스트 그룹을 결정한다. 결정된 멀티캐스트 그룹을 이용하여 이동체의 속도 증\ulcorner감소에 따라 멀티캐스트 그룹을 조절하여 핸드오프 멀티캐스트로 인한 버퍼 오버헤드를 감소시킴으로서 핸드오프 호의 블러킹을 감소시켜 전체적인 QoS를 향상시킬 수 있다.
두 종류의 열방성 액정고분자와 세종류의 엔지니어링 고분자와의 블렌드들에 대해 유변학적/형구학적 연구를 한 결과 블렌드의 유동거동과 물성이현저히 다른 두 그룹으로 나 뉘어짐을 발견하였다. 즉 연속상의 조업온도가 분산상의 전이온도보다 높은 그룹A에 속하 는 블렌드의 전단점도/신장점도는 액정고분자를 첨가할수록 첨가할수록 감소하고 블렌드의 신장점도는 연속상의 그것처럼 신장변형률속도가 커질수록 증가하였다. 또한 분산상의 점도 가 연속상의 그것보다 작아서 분산상이 미세섬유구조의 형태로 존재하였다. 이와 대조적으 로 연속상의 조업온도가 액정고분자의 전이온도보다 낮은 그룹 B에 속하는 블렌드는 반대 의 거동을 보였고 분산상의 미세섬유구조가 존재하지 않았다. 그러나 연신변형이 주가 되는 방사공정을 거치면 그룹A와 B블렌드 공히 분산상이 비슷한 미세섬유구조의 형태로 존재하 고 기계적 성질도 크게 향상되는 결과를 보였다. 이는 블렌드내의 신장유동이 분산상의 섬 유구조형상에 결정적 역할을 하기 때문이라 판단된다.
본 논문은 CDHMM(Continuous Density Hidden Markov Model)의 훈련하는 방법을 동적 다중 그룹 혼합 가중치(Dynamic Mutli-Group mixture weight)을 이용하여 재구성하는 방법을 제안한다. 음성은 Hidden 상태열에 의하여 특성화되고, 각 상태는 가중된 혼합 가우시안 밑도 함수에 의해 표현된다. 음성신호를 더욱더 정확하게 계산하려면 각 상태를 위한 가우시안 함수를 더욱더 많이 사용해야 하며 이것은 많은 계산량이 요구된다. 이러한 문제는 가우시안 분포 확률의 통계적인 평균을 이용하면 계산량을 줄일 수 있다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 다양한 화자의 발화속도와 가중치의 적용이 적합하지 못하여 인식률을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 다양한 화자의 발화속도에 적합하도록 화자의 화자의 발화속도에 따라 동적으로 5개의 그룹으로 구성하고 동적 다중 그룹 혼합 가중치를 적용하여 CDHMM 파라미터를 재구성함으로써 8.5%의 인식율이 증가되었다.
본 논문에서는, 적응 간섭 제거기(AIC : adaptive interference canceller)에 사용되는 적응 알고리즘 중 계산량이 적고, 하드웨어적 복잡성이 낮은 최소 평균 자승(LMS)알고리즘의 적응화 상수(constant step size)를 여러 개 사용하여 빠른 수렴 속도와 낮은 평균 자승 에러를 가지는 방법을 제안한다. 최소 평균 자승 알고리즘에서 적응화 상수는 수렴속도와 평균 자승 에러를 제거하는데, 적응화 상수가 증가할수록 수렴속도가 빨라지는 반면, 평균 자승 에러는 증가하게 된다. 이 논문에서는 수렴속도를 증가하는 동시에 평균 자승 에러를 줄이기 위해, 최소 평균 자승 알고리즘에서 세 개의 적응화 상수를 가지는 새로운 검출기를 제안한다. 이 구조에서, 매 반복횟수에 따른 각 그룹 출력 값들을 가지고, 선택(selection)부분에서 평균 자승 에러들을 비교하며, 가장 작은 평균 자승 에러를 나타내는 그룹의 에러 값과 필터 계수 값들이 선택되어져 여러 적응화 상수 최소 평균 자승 알고리즘(several step size LMS algorithm)부분에서 각 그룹의 필터 계수를 갱신하는데 필요한 정보로 이용된다.
본 논문에서는 고 가용성 및 신뢰성을 보장하는 클러스터드 EJB(Enterprise Java Beans)서버 환경에서 동일한 그룹에 속해 있는 분산된 모든 EJB서버들이 배포되는 어플리케이션들에 대해 동일한 이미지를 갖도록 하여 서비스하고자 할 때 사용자가 작성한 어플리케이션들을 동일한 그룹의 EJB서버들에 전송, 배포하고 유지하는 방법에 관한 것이다. 이러한 방법으로써 본 논문에서는 동일한 그룹에 속해 있는 모든 EJB서버들이 하나의 저장소를 사용하도록 함으로써 하나의 어플리케이션 이미지로 다중 배포할 수 있는 방법에 대해 논의한다.
백본 라우터에서의 최장 길이 프리픽스 검색(LPM: Longest Prefix Matching) 속도를 향상시키기 위해 활발히 연구된 방식들은 계산 량과 사용 메모리 량을 교환하는 방식들이다. 이러한 방식들은 성능향상을 위해서 대용량의 포워딩 테이블(Forwarding Table)을 캐쉬(Cache)에 저장할 수 있는 소용량 인덱스 테이블(Index Table)로 압축함으로써 고속 캐쉬 접근 회수와 그 계산량은 증가하는 대신 저속 메모리 접근 회수를 줄이는 방식이다.〔1〕본논문에서는 저속 메모리 사용량이 증가하는 반면 저속 메모리의 접근 빈도와 계산량을 동시에 감소시키는 FPLL(Fixed Prefix Length Lookup) 방식을 소개한다. 이 방식은 포워딩 엔트리(Entry)들을 프리픽스의 상위 비트(Bit)에 의해 그룹으로 나누고, 각 그룹에 속하는 엔트리들을 같은 길이로 정렬한다. FPLL에서의 LPM검색은 목적지 주소가 속하는 그룹들의 길이를 계산하여 검색할 최장 프리픽스의 길이를 미리 결정하고, 결정된 프리픽스를 키(key)로 하여 해시 테이블(Hash Table)로 구성된 포워딩 테이블에서 완전 일치(Exact Matching) 검색을 한다. 완전 일치 검색을 위해 같은 그룹에 속한 엔트리들을 정렬할 필요가 있는데 이 정렬을 위해 여분의 포워딩 테이블 엔트리가 생성된다. 3만개 엔트리를 갖는 Mae-West〔2〕 경우에, FPLL방식은 12만개 정도의 여분의 엔트리가 추가로 생성되는 대신에 1번 캐쉬 접근과 O(1)의 복잡도를 갖는 해시 테이블 검색으로 LPM 검색을 수행한다.
신장유동의 예로 등온 방사공정을 구성방식의 예로 변형률속도에 따라 변하는 풀림 시간을 가지는 White-Metz-ner 모델을 사용해서 점탄성유체의 거동에 관한 해석적 연구를 수행했다, 그결과 풀림시간의 변형률속도에 대한 의존도에 따라 점탄성유체를 두가지로 구 분할 수 있음을 알 수 있었다, 다시말해서 풀림시간이 변형률속도에 대해서 작은 의존도를 가지는 그룹I의 유체의 경우는 변형률속도가 커짐에 따라 신장점도가 증가하며 Weissen-berg수 (무차원 풀림시간)가 커짐에 따라 방사사선의 속도가 증가한다, 반면에 풀 림시간이 변형률속도에 대해서 큰 의존도를 가지는 그룹 II의 유체의 경우는 변형률 속도가 커짐에 따라 신장점도가 감소하며 Weissenberg수가 커짐에 따라 방사사선의속도가 감소한 다. 이렇게 대조적딘 점탄성유체에 관한 결과는 유사한 거동을 보고한 다른 연구자들의 결 과와 잘 부합한다. 또한 Weissenberg수가 다른경우의 신장점도 곡선들을 무차원 변형률속 도를 Weis-senberg수에 비례하게 Shift 시키면 master Curve를 얻을수 있었다.
IEEE 802.11 프로토콜은 근거리 네트워크인 LAN(Local Area Network)을 대상으로 한다. 네트워크를 구성하는 하나의 BSS(Basic Service Set)는 보통 제한된 규모의 크기를 가지며 그 안에 속한 스테이션(station)의 수는 수십 개 내외로 가정한다. 하지만 지능형 교통 시스템과 같은 대규모의 네트워크에서 하나의 AP(Access Point)가 담당하는 BSS의 크기는 수 Km에 달하며 그 안에 속한 스테이션의 수도 수백개에 달한다. 이러한 고속 이동성과 대규모의 스테이션 수를 특징으로 하는 네트워크를 지원하기 위해 기존의 802.11 프로토콜은 적합하지 않다. 본 논문에서는 대규모 고속 이동 스테이션들이 존재하는 네트워크를 지원할 수 있는 802.11 기반의 그룹화 메커니즘을 제안한다. 하나의 BSS 내에서 경쟁하는 스테이션의 수를 그룹화 하여 경쟁의 정도를 완화함으로써 성능을 개선한다. 기존의 802.11 프로토콜 성능을 수학적 모델로 평가하였던 [1]과 제안한 그룹화 메커니즘을 도입하였을 경우의 성능을 수학적으로 비교 분석한 결과 그룹화를 통해 최대 187%의 성능 향상을 가져올 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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