최근 각 지자체별로 ITS에서 방대한 양의 APTS(BMS, 교통카드 등)자료가 수집되고 있으나 버스배차관리에 활용되는 지표는 도착정시성과 차두간격균등성에 국한되어 있다. 수집되는 자료를 버스운행관리에 충분히 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이용객 수요를 고려한 운수회사의 배차관리 수준을 평가하기 위해 상관계수를 이용하여 수요탄력적 배차관리지표(DEI, Demand Elastic Index)를 개발하였다. 합리적인 개발지표의 적용을 위한 이상치를 유발시키는 자료에 대한 보정방안을 강구하여 적용하였으며, 노선별 제약조건(운행대수, 배차간격 등)을 고려하여 지표의 형평성을 제고하였다. 개발된 평가지표를 서울시 전체노선(356개)에 적용하고, 노선특성(일평균배차간격, 일일수집금, 일평균운행시간, 운행대수)에 따른 적용성(형평성)을 확인하였다. 본 연구의 개발지표는 ATPS자료가 수집되는 노선의 배차계획 및 관리 수준의 평가가 가능하여, 효율적인 배차관리에 활용성이 클것으로 생각된다.
본 논문은 클라이언트-서버 방식을 사용하는 대규모 1인칭 온라인 슈터 게임(MMOFPS)에서의 네트워크 부하를 줄이기 위한 효율적인 적응적 패킷전송 주기 방법을 제안한다. 플레이어 움직임에 있어서 빠르고 지속적인 변화와 정적이고 선형적인 상태가 다양하게 공존하는 FPS 게임의 특성상 변화의 정도에 따라 서버로의 패킷 전송량을 절약할 수 있는 지점들이 존재하는데, 이를 위해 본 논문에서는 클라이언트가 매 패킷을 전송할 때마다 플레이어의 위치 및 움직임 변수들의 변화량을 측정하여 이를 기반으로 다음번 패킷이 전송되어야 할 시간 간격을 계산한다. 서버 측에서는 받은 패킷의 정보들을 사용하여 다음 패킷이 도착할 때까지의 공백을 메우기 위해 위치 예측을 수행하여 모든 클라이언트에게 브로드캐스팅을 하게 된다. 긴 패킷 전송 간격으로 인한 예측 오차를 줄이기 위하여 전송 간격 최대한계치와 이중 패킷전송 등의 추가적 작업을 수행한다. 결과의 효율성을 보이기 위해 테스트 게임 환경을 구축하여 기존의 고정된 패킷전송 주기 시스템과의 비교분석을 수행하였다.
고객의 도착간격시간과 서비스시간 중 어느 하나가 지수분포가 아닌 큐를 분석할 때 중요하게 등장하는 함수가 보조재생함수(auxiliar renewal function)이다. 재생함수와 마찬가지로 보조재생함수도 이론적으로는 정의할 수 있으나 함수값을 실제로 계산하기에는 어려움이 많아 근사값을 구하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 보조재생함수의 값을 근사적으로 계산하는 두 가지 방법을 보여주고 부분적으로 알려져 있는 보조재생 함수의 참값과의 비교를 통하여 두 방법을 서로 비교한다.
Suppose that a customer arrives at the GI/M/1/K queueing system when there are customers in the system, $n,m{\geq}0,\;n+m{\leq}K$. Sooner or later, the number of customers in the system will reach . In this paper, we present the Laplace transform of the remaining interarrival time upon reaching level, for the first time, since a customer arrived when there are customers in the system.
이글은 LDV의 단일실현형 데이터로부터 얻어지는 여러 통계치의 정확한 추정을 위해 기존에 발표된 논문들을 정리함으로써 난류유동장에 대한 실험에서 정밀한 실험값을 얻고자 하는데 목 적을 두었다. LDV로부터 얻어지는 데이터열로부터 추정되는 통계값은 머리말에서 언급되었듯이 다른 여러 가지 편의들에 의해서도 영향을 받는다. 또한 속도 편의의 존재여부에 대해 실험을 근거로 한 논란은 계속되어 왔는데 이는 가우시안 형태의 레이저 빔이 갖는 강도분포에 의해 나타난다고 알려져 있다. 즉, 측정체적을 지나는 산란입자에 대한 광감지기에서 검출되는 산란 광전자는 속도편의와 상반되는 효과를 나타내며 이를 진폭편의(amplitude biss)라 한다. 이 속 도편의와 진폭편의의 상대적인 양은 실험자가 입자 도착 시간간격에 대한 확률분포함수 등을 사용해서 결정해야 한다. 결론적으로 산란입자에 의한 여러 가지 통계 추정량의 편의오차를 줄 이기 위해서는 제편의문제에 대한 이해와 실험치를 바탕으로 한 실험연구인들의 적절한 판단이 필수적이다.
본 논문에서 대기체계 M/M/1에서 평균 도착시간간격 $\theta$에 대한, 평형상태에서 평균시스템시간 (Steady State Mean System Time) W의 민감도 $dW/d\theta$를 표본통로(Sample Path)를 관찰하므로서 얻을 수 있는 방안을 제시하였으며, 평형상태에서 시스템 내에 고객이 k명 있을 확률, 즉 극한 확률(Limiting Probability) $P_k$의 민감도 $dP_k/d\theta$에 대해서도 유사한 결과를 얻었다. 또한 두 경우 모두 민감도의 추정값이 IPA(Infinitesimal Perturbation Analysis) 추정값과 그 이외의 요인에 의한 값의 합으로 명확히 표시됨을 보임으로서 IPA 추정값이 일반적으로 적용될 수 없음을 확인하였다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.551-556
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2006
위치 정보를 얻기 위해 GPS를 이용하며 다수의 GPS 안테나를 이용하면 자세까지 구할 수 있다. 그러나 실내에서는 GPS 신호 세기가 너무 약해 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 GPS 대신 Zigbee와 초음파를 이용하여 실내에서도 위치와 자세를 구하는 기법을 제시하였다. Zigbee 신호와 초음파 신호의 도착 시간차로부터 송신기와 수신기간의 거리를 구할 수 있으며 이로부터 위치를 구할 수 있다. 여기에 추가의 발신기를 장착하면 두 발신기의 위치 차이로 정의되는 기저선 벡터를 구할 수 있으며 이로부터 자세를 구할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 발신기를 이용하여 효과적으로 기저선 벡터를 구하는 기법과, 이로부터 자세를 구하는 시스템을 구축하였다. 추가로 오차해석을 통하여 구해진 자세의 정확도를 예측하였다. 실제 실험을 통하여 20cm 간격의 두 발신기를 이용하여 1도 이하의 오차를 갖는 방위각과 앙각을 연속적으로 구할 수 있음을 확인하였다.
무선 이동통신환경에서는 시간에 따라 네트워크에 의한 데이터 손실, 일관성 없는 패킷의 도착 간격 등과 같은 문제와 전송 속도의 저하가 발생함으로써 일정한 수준의 QoS 를 제공하기 어렵다. 이러한 문제점에 대처하기 위하여 다중 비트율 코딩, 트랜스코딩 등과 같은 기술이 제안되었다. 그러나 이러한 방식들은 서버의 과도한 연산량 요구나 저장 공간 낭비라는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다중 비트율 코딩 방식과 스케일러블 코딩 방식을 결합하여 네트워크 QoS 변화에 유연하게 적응될 수 있는 방식을 제시한다. 기존의 심플 혹은 메인 프로파일이 네트워크의 상태가 일정하다는 것을 전제로 하는 반면, 스케일러블 프로파일은 기본 데이터와 부가 데이터를 분리하여 하나의 파일로 관리되므로 서버의 연산량을 줄이고, 저장 공간도 절약한다. 또한 같은 스트림에 대해서도 단말기의 능력에 따라서 부가 데이터를 복호화 할지를 결정할 수 있어 여러 사용자에게 같은 스트림 데이터를 전송할 수 있는 장점이 있다.
동일 데이터를 액세스하는 다수 요구간의 시간적 지역성을 고려하여, 인접한 요구간의 시간 간격(interval)을 버퍼에 캐슁하여 공유하면 서버의 응답시간이 향상되고, 디스크 액세스 감소로 인한 대역폭 활용이 높아지며, 따라서 보다 많은 사용자 서비스가 가능해 진다. 본 논문에서는 VOD Server로 들어오는 요구 도착시간에 따라 버퍼 공유 크기를 결정하는 그룹핑(grouping)을 수행하게 하여 인접한 요구들의 공유 데이터 블록이 전체 버퍼를 점유하는 현상을 막고 디스크 액세스율을 감소시켜 대역폭의 활용도를 높일 수 있는 알고리즘을 구축한 후 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 분석한다.
본 논문에서는 정보시스템에 바이러스가 ${\lambda}$의 비율을 갖는 포아송 프로세스를 따라 도착한다고 가정한다. 정보시스템에는 바이러스를 검출하고 치료하기 위해 실시간스캔과 배치스캔의 두가지 방식으로 안티바이러스시스템을 운용하고 있다. 실시간스캔 방식에서는 바이러스가 시스템에 도착하자마자 스캔하게 되어 무한 용량의 안티바이러스시스템을 보유한 것과 같은 효과가 있다. 스캔과 치료에 소요되는 시간은 일반분포를 따르는 것으로 가정한다. 배치스캔 방식에서는 시스템 관리자가 일정한 시간 간격마다 정기적으로 시스템을 스캔하여 시스템에 존재하는 바이러스들을 동시에 치료한다. 본 논문에서는 안티바이러스시스템의 동작을 확률적으로 모형화하고 경제적으로 최적운용정책이 달성되는 조건을 유도한다. 비용 요소를 고려하여 실제적인 운용 환경에서의 시사점을 제시할 수 있는 수치예제도 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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