IEEE 802.11 MAC은 노드들간에 매체 접근을 제어하기 위해 DCF를 사용한다. 하지만 DCF 자체로는 실시간 데이터 전송에 필요한 QoS 요구사항을 만족시킬 수 없다. 이를 보완하기 위해 802.11 MAC에서 제공되는 DCF 기능을 수정하여 QoS를 제공하는 다양한 기법들이 나왔다. 본 논문에서는 DCF 기능을 향상시키기 위해 (m,k)-firm 기법을 이용하면서 IEEE 802.11에 근거한 (m,k)-collision 기법을 제시했다. 제시된 기법은 노드에서 발생되는 충돌 횟수에 따라 서로 다른 CW 값을 할당한다. 시뮬레이션 결과 제시된 기법이 DCF의 처리율 향상에 도움을 주고 있다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 TDMA ad hoc MAC 프로토콜들의 메시지 복잡도를 분석한다. Ad hoc 네트워크의 자원은 간섭과 경쟁 기반 무선 통신 채널로 제한되기 때문에 ad hoc 알고리즘을 개발하는 데 있어 노드 수의 증가에 따른 유연한 확장성(Scalability) 문제는 주요한 연구 과제 중의 하나이다. 분석 기법을 적용한 결과, MAC 프로토콜들 중에서 TMMAC가 가장 높은 메시지 복잡도를 가졌으며, SMACS 프로토콜이 가장 낮은 메시지 복잡도를 보였다. 네트워크의 크기가 커질수록 유니캐스트에 의한 메시지 복잡도의 영향이 증가함으로, $N^2$항목을 가지고 있는 Z-MAC, BMA, TMMAC에서 Z-MAC은 노드 수의 증가에 따라 복잡도가 선형적으로 상승하는 반면, BMA와 TMMAC의 복잡도는 지수 형태로 상승함을 밝혔다.
최근 단말기 기반의 경로 탐색에서도 동적인 정보를 반영하기 위한 연구가 진행되고 있다. 제시하는 대부분의 알고리즘은 $A^*$알고리즘을 기반으로 한다. 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 추상 그래프는 실제 도로 네트워크를 단순화한 그래프로, 휴리스틱 의존성과 탐색 비용을 줄이기 위해 제안된 방법이다. 이 논문에서는 생성방법이 다른 두 가지의 추상 그래프를 이용하여 성능 평가하였다. 추상 그래프는 생성 방법에 따라 동일 특성 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^H$)와 연결 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^C$)로 구별된다. 성능 실험 결과 생성 비용과 노드 접근 비용 측면에서 $AG^C$가 좋은 성능을 보였지만, 탐색된 경로의 이동시간측면에서는 $AG^H$가 좋은 성능을 보였다.
본 연구에서는 무선 가속도 센서노드를 이용한 강 거더 볼트연결 부재의 진동기반 손상 모니터링 체계를 제안하였다. 이 같은 연구목표를 위해, 다음과 같은 연구를 수행하였다. 먼저, 무선 가속도 센서노드의 하드웨어 구성 및 내장된 작동 소프트웨어를 제시하였다. 다음으로, 강 거더 볼트연결 부재의 진동기반 손상 모니터링 체계를 제시하였다. 손상 모니터링 체계는 가속도 응답특성 분석을 통해 전역적 손상발생 경보 및 손상위치 추정을 수행한다. 전역적 손상발생 경보는 파워스펙트럼밀도의 상관계수를 적용하였다. 손상위치 추정은 고유 진동수기반 손상검색 기법과 모드형상기반 손상검색 기법을 적용하였다. 마지막으로, 모형 강 거더의 볼트연결 부재 손상을 식별하기 위한 진동기반 손상 모니터링 체계의 적용성을 검증하였다.
실제 도로망에서의 최적의 경로는 도로의 상황에 따라 수시로 변하게 된다. 따라서 경로 탐색 시스템에서 최적의 경로를 탐색하기 위해서는 실시간적으로 변화하는 도로의 상황을 고려한 경로 탐색이 이루어져야 한다. 기존의 존재하는 대부분의 경로 탐색 기법들은 도로 상황을 고려한 경로 탐색 방법이 아니며, 도로 정보를 이용할 경우 효율적인 탐색을 수행하기 어렵다. 따라서 도로 상황을 반영한 새로운 탐색 기법이 필요하다. 이 논문에서는 TPEG와 같은 기술을 이용한 단말기 기반에서 경로 탐색이 이루어지기 위한 실제 도로망 추상화 기법을 제시한다. TPEG을 통해 전송된 교통정보를 이용하여 단말기 기반에서 보다 질 놓은 경로를 제공한다. 제시하는 기법은 실제 도로망을 간략한 그래프로 추상화하여 교통 정보를 이용하기 위한 기반을 제공한다. 실제 노드를 기반으로 경계 노드를 생성하며, 연결 정보가 같은 경계 노드들 간의 병합이 이루어진다. 실제 경로 탐색을 수행하기 전 추상 그래프 탐색을 통해 경로가 존재하는 탐색 영역을 제공한다.
주변 환경으로부터 직접 데이터를 수집하는 센서 노드는 많은 제약 조건을 가지기 때문에 자원의 효율적인 사용이 필요하다. 본 논문에서는 도로를 주행 중인 차량의 위치 데이터를 수신하는 센서 노드에서, 칼만 필터로 추정한 대상의 속도와 이동 거리 가중치로 데이터 수신 주기를 변경한다. 차량의 속도가 느릴수록 센서 노드의 데이터 수신 주기를 길게 함으로써 전체 네트워크에서 이루어지는 연산 시간을 줄일 수 있다. 제안하는 기법은 MATLAB으로 구현된 교통 시뮬레이터를 통하여 검증하였으며, 기존 방법에 비해 제안하는 기법을 사용하는 센서 네트워크에서 연산에 소요되는 시간이 감소하는 것을 확인하였다.
최근에 비 구조적 피어투피어 시스템을 위해 분산적으로 재결정위상을 구성하는 위상 제어 프로토콜이 제안되었다[1]. 본 논문에서는 재결정위상이라고 불리는 이러한 계층적 위상이 척도 없는 거듭제곱 법칙 망임을 보인다. 우리는 재결정 위상의 분산된 구성을 위한 알고리즘의 프로세스를 모형화 하고, 평균 장 점근법(Mean field Approximation)과 연속체 이론(Continuum theory)에 근거를 두고 분석하여, 구성된 재결정 망이 척도 없는 망임을 보였다. 위상제어 알고리즘을 따르는 각 노드는 더 선호하는 노드에 대한 연결을 추가하고, 가장 비선호하는 노드에 대한 연결을 제거한다. 다시 말해, 알고리즘에 따라, 각 피어는 자신이 알고 있는 피어들 중에서 최고의 적중률(또는 검색 능력 혹은 선호도)을 가지고 있는 노드들과 연결을 추가하고, 최저의 적중률을 가진 노드들과의 연결을 끊는다. 이것은 비구조적 피어투피어 망에서 재결정 위상을 구성하기 위한 지역적인 프로세스를 실제적으로 표현한다. 우리는 차수의 분포를 분석적으로 유도한다. 분석 결과, 만들어지는 재결정 위상은 척도 없는 망이며, 이것의 거듭제곱 법칙의 지수$\gamma$는 3 이다.
TCP는 신뢰성을 보장하는 전송 프로토콜로서 인터넷 등에서 가장 널리 사용되고 있는 전송 방식이다. 하지만 TCP는 유선망에 적합하도록 설계되었기 때문에 무선망에서 TCP를 사용할 경우 성능 저하가 발생된다. TCP의 성능 저하 원인으로는 MAC 계층에서의 무선 매체 경쟁, hidden-terminal 문제와 exposed terminal 문제, 링크 계층에서의 패킷 손실, 불공정성의 문제들과 노드의 이동에 의한 경로 단절시 발생되는 패킷 순서 바뀜 문제와 경로의 단절로 인한 재전송 타이머의 exponential backoff에 의한 대역폭의 낭비 등이 있다. 특히 이동 ad-hoc 망에서는 전송 범위(transmission range)와 간섭범위(interference range)의 불일치로 인해 발생되는 hidden terminal 문제로 인해 동시에 전송할 수 있는 노드의 수가 제한되며 이로 인해 성능저하가 크게 발생된다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 기반 이동 ad-hoc 망에서 발생되는 hidden terminal 문제로 인해 노드가 전송을 하지 못하고 CW(contention window)만 크게 증가되는 문제를 해결하기 위한 MAC 알고리즘을 제안한다. 기존의 802.11 MAC의 DCF(distributed coordination function)에서는 전송에 실패할 경우 CW를 지수적으로 증가시키지만 본 논문에서 제안하는 기법은 노드가 전송 실패를 하였을 경우 그 원인에 따라 CW를 적절하게 변화시킴으로 성능 향상을 얻을 수 있다. 이 기법을 사용하면 hidden terminal에 의해 전송을 실패하는 노드에게 공정한 전송 기회를 부여함으로써 TCP 성능 향상을 얻을 수 있음을 시뮬레이션을 통해 보였다.
본 논문에서는 심근허혈 질환을 효율적으로 분류하기 위한 신경망을 설계하였다. European ST-T DB의 심전도로부터 ST 분절의 특징을 추출하여 입력노드를 결정하고 10개의 학습률과 학습 횟수에 따른 신경망의 MES를 계산하였다. 실험 결과 특징 파라미터의 조합을 ST0, ST80, Slope, Area로 하였을 때 MSE를 가장 작았다. 이러한 특징 파라미터를 이용하여 신경망의 입력으로 학습시킨 경우 학습 횟수의 증가에 따라 MSE가 지수합수적으로 감소하였으며 1,000회 이상에서는 둔하게 감소하였다. 또한 학습 횟수가 5,000회, 10,000회, 15,000회 각각의 경우에 대하여 학습률을 0.01부터 0.7까지 증가시키면서 MSE를 계산한 결과 학습 횟수가 증가할수록 MSE를 최소로 하는 최적학습률이 0.1부터 0.04까지 감소하였다.
가격대 성능 비를 고려할 때 저가격으로 병렬시스템을 제작할 수 있다는 특징으로, 시작된 클러스터시스템이 구성 장비의 특수화 및 전체 시스템의 대규모화로 인하여 더 이상 보조적인 소규모 시스템이 아닌, 슈퍼컴퓨터의 한 종류를 이루는 비중있는 시스템으로 자리매김하고있다. 이처럼 클러스터시스템 개발의 전반적인 방향이 대규모화를 지향하는 점을 고려할 때, 각 구성 요소의 무결성, 즉 안정성 점검은 시스템의 정상적인 운영을 위해서 중요한 부분이다. 본 논문에서는 클러스터시스템을 구성하는 각 계산노드의 메모리의 이상 유무을 관리 서버 측면에서 종합적으로 진단하기 위한 관리 도구의 개발을 다루고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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