ISATAP 은 IPv4 기반의 거대한 인터넷이 주류를 이루고 있는 IPv6 초기 도입기에 IPv4 기반 망내의 IPv6 고립된 단말이 ISATAP 라우터와의 ISATAP 터널링을 통해서 IPv6 망으로 쉽게 접속할 수 있도록 지원함으로서 IPv4 망의 점진적인 IPv6 망으로의 전환을 지원할 수 있는 기술로 활용될 것으로 기대되는 메커니즘 중에 하나이다. 이 기술은 국제 민간 표준화 기구인 IETF 의 NGTrans 워킹그룹에 의하여 표준화중인 IPv6 전환 기술 중에 하나이며 독립적으로 구성된 IPv6 호스트 IPv4 망에서 통신을 하는 경우에 널리 사용될 것으로 예상된다. 본 논문은 ISATAP 기술을 리눅스 환경에서 구현한 소프트웨어 모듈에 관한 설계 및 운용에 관한 것이다.
양극성 이중 독립 게이트 실리콘 나노와이어 전계 효과 트랜지스터를 새롭게 제안한다. 제안한 트랜지스터는 극성 게이트와 제어 게이트를 가지고 있다. 극성게이트의 바이어스에 따라서 N형과 P형 트랜지스터의 동작을 결정할 수 있고 제어 게이트의 전압에 따라 트랜지스터의 전류 특성을 제어할 수 있다. 2차원 소자 시뮬레이터를 이용해서 양극성 전류-전압 특성이 동작하도록 두 개의 게이트들과 소스 및 드레인의 일함수를 조사했다. 극성게이트 4.75 eV, 제어게이트 4.5 eV, 소스 및 드레인 4.8 eV일 때 명확한 양극성 특성을 보였다.
이동호스트에서의 데이터 전송 서비스로는 대역폭의 부담을 줄이고 신뢰성 있는 에러 복구를 위하여 원본 데이터를 그룹화하여 오류 복구 패리티를 생성한 후 손실이 발생하였을 경우에 오류 복구 패리티를 재전송하는 FEC 방식과 재전송 폭주를 막을 수 있는 지역복구 방식이 적합하다. FEC 방식과 SERVER기반의 지역복구 방식 두 가지의 병행은 신뢰성 있는 멀티캐스트를 가능하게 한다. 본 논문은 MH가 송신자인 경우와 수신자인 경우로 나누어서 이동호스트에서의 삼각라우팅, 터널집중성 문제 해결을 통하여, FEC방식과 SERVER 기반의 지역복구 방식의 병합으로 손실을 복구하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘의 손실 모델은 동종 독립 손실, 이종 독립 손실, 상호 의존적 손실 모델로 성능 평가를 하였다. 제안된 알고리즘은 이동호스트에서 데이터의 양과 수신자의 수가 많은 환경에서 효율적임을 확인하였다.
이동 호스트에서의 멀티캐스트에는 호스트이동성, 멀티캐스트 결정 문제, 삼각라우팅, 터널 집중성 문제, 재전송의 폭주, 대역폭 낭비 등의 문제가 있다. 무선에서의 대역폭 낭비는 전송률을 떨어뜨리는 결정적 요인이다. 본 논문에서는 대역폭 낭비를 해결하는 방법으로 호스트 이동성, 그룹관리, 멀티 캐스트 라우팅 프로토콜을 통합하여 신뢰성 있는 패킷 손실 복구를 할 수 있는 FIM을 제안한다. FIM은 IP Mobility Support와 IGMP, DVMRP를 통합하고, FEC와 수신자 기반 지역복구방식을 사용하였다. 제안한 프로토콜의 성능은 동종 독립 손실, 이종 독립 손실, 상호 의존적 손실로 나누어 분석 하였다. 손실 모델에 대한 평가는 전송그룹의 크기가 일정크기를 넘어서면, 지역그룹의 크기와 비례하여 성능이 향상되고 있음을 세 모델 전체에서 확인할 수 있었다. 따라서 제안된 프로토콜은 이동 호스트에서 데이터의 양과 수신자의 수가 많은 환경에서 효율적 임을 나타내었다.
터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 한반도 남부 지역에서 취득 가능한 응회암, 현무암, 섬록암 시험편에 대하여 다양한 실내 시험을 수행하였다. 건조/포화 조건으로 대별하여 실내실험을 수행했으며 이를 바탕으로 포화에 따른 암석 물성변화를 실험적으로 고찰하였다. 실험결과, 비교적 공극률이 작은 시험편을 대상으로 했음에도 불구하고 확연한 강도 저하와 변형 특성 변화가 관찰되었다. 실험결과를 바탕으로 암석의 주요 역학적 물성인 일축압축강도, 탄성계수, 간접인장강도를 예측할 수 있는 회귀모델을 구성하였다. 비파괴 물성인 P파 속도, Shore 경도를 독립변수로 이용하였으며 그 결과 만족할 만한 수준의 물성 예측 모델이 구성되었음을 확인하였다.
이방성 암석에서 결정되어야 할 탄성상수의 수는 전부 9개이므로 실험적으로 얻기 매우 어렵다. 대부분의 암반체는 등방성 또는 펑면이방성으로 해석할 수 있어 독립적 탄성상수의 수는 감소하며, 평면이방성체에서는 5개이다. 실험실 시험을 통하여 하나의 평면이방성체 시험편으로 얻을 수 있는 응력-변형률 관계식은 4개 뿐이므로 5개의 독립적 탄성상수를 결정하는 것은 이론적으로 불가능하다. Lekhnitskii는 많은 실험을 통하여 제 5의 관계식을 설정하여 이를 해결하였지만, 이 식은 이론적으로나 실제값과 비교하면 오차를 갖고 있다. 본 연구는 이방성체에서 응력-변형률의 관계와 탄성상수의 독립성에 대하여 설명하고 있으며, 한개의 평면이방성 시험편에서 5개의 독립적 탄성상수를 결정하는 실험실 시험법을 제시하고 있다.
최근 열차사고 혹은 단전/단선 등의 비상상황 시 방송장치 고장에 따른 객실 안내 방송 불가로 인한 2차사고 발생률이 증가하고 있다. 이에, 철도 운행 경로 상 어떤 비상상황이 발생하여도 편성 단위의 열차에 안내방송을 할 수 있는 시스템 구축의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 터널 등 열악한 철도 운행환경에서 단차, 단선 등의 사고로 열차방송을 사용할 수 없을 경우를 대비하여 기존 통신 중계인프라에 독립된 무선통신방식을 검토하고, 대상 통신장치를 실제 철도 운행 환경(굴신률이 큰 터널 등) 하에서 통신성능 평가를 수행하였으며, 이를 통해 비상방송시스템을 위한 무선통신 기술로써의 적용성을 고찰한다.
본 연구는 지하공간에서 천창이 갖는 실증적인 의미를 고찰하였다. 이를 위해 기술성능, 기능성능, 행태성능으로 구성된 29개의 설문문항을 도출하였다. 또한, 천창이 있는 지하가와 천창이 없는 지하가와의 비교를 통해 천창의 의미가 분명하게 드러날 것이라는 가정 하에, 일본의 지하가 중 천창이 설치된 3개의 지하가와 천창이 없는 3개의 지하가를 연구의 분석대상으로 선정하였다. 설문조사 결과를 바탕으로 본 연구에서는 기술통계분석과 빈도분석을 실시하였고 각각의 차이 분석을 위하여 독립표본 T-검정을 실시하였으며 개선우선순위 도출을 위하여 상관분석을 실시하였다. 분석 결과, 지하상업공간에서 천창은 내부에서의 시간감과 이미지성에서 그 효과가 확실한 것으로 나타났다. 또한 지하상업공간의 질적인 측면에서도 중요한 순기능을 발휘하는 것으로 분석되었다. 마지막으로 천창이 없는 3개 지하가에 대한 개선순위는 표지/안내도, 공간의 다양성, 유지관리, 휴게공간, 바닥디자인 등의 순서로 도출되었다. 천창이 있는 3개 지하가에 대한 개선순위는 휴게공간, 공간의 다양성, 온습도, 공기, 유지관리 등의 순서로 도출되었다.
그 동안 우리나라와 같이 터널 및 노천 발파 현장 근거리에 보안물건이 위치해 있어 진동제어가 절실히 필요한 상황에서 진동제어에 효과가 있는 것으로 알려진 전자뇌관을 이용하여 불쾌감을 주던 발파음을 쾌적한 발파음으로 전환하고자 연주식발파공법(Orchestra blasting method, OBM)개발에 대한 연구가 진행되어왔으며, 본 연구에서는 리듬감구현에 중점을 두고 실험을 실시하였다. 우선 단발발파를 실시하여 독립파형을 획득, 누적 파형합성프로그램(Program blasting wave, PBW)을 이용하여 분석한 결과 실험 현장의 최적지연초시는 34ms를 나타내었고, 50ms이상에서는 수렴하는 경향을 보였다. 또 리듬감 구현에 필요한 지연시차를 선택한 음악의 실제 연주 시간을 분석하여 결정하였고, 그 결과 실제 연주 시간에 맞춰 기폭된 발파음은 큰 북으로 연주하는 듯한 느낌을 주는 쾌적한 발파음으로 전환시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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