비능률적인 스펙트럼 이용률과 제한적인 스펙트럼 밴드 사용의 문제점을 해결하기 위하여, Cognitive Radio가 중요한 솔루션으로써 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 다중 채널 무선 네트워크에서의 QoS 보장을 위하여 Cognitive Radio 기반의 동적인 스펙트럼 할당 (Dynamic Spectrum Allocation)을 이용한 새로운 MAC 프로토콜을 제안한다. 사용자의 요청에 따라서, 유동적인 스펙트럼은 DSA 메커니즘을 통한 QoS 보장을 위하여 할당 된다. 그리고 동적인 스펙트럼 할당 (DSA)은 컨트롤 채널의 FRQ/FRP/ACK-hello와 데이터 채널의 DATA/ACK에 의하여 동작한다. 스펙트럼 공유의 성능을 증가시키기 위한 협력 검출 (Cooperative Detection)을 위하여, MAC 프로토콜에서는 Hello 메시지가 주기적으로 교환된다. 추가적으로, 성능 평가를 통하여 본 논문에서 제안한 DSA-MAC이 IEEE 802.11 MAC에 비하여 높은 데이터 처리량을 보임을 증명했다.
데이터베이스 공유 시스템(database sharing system)은 고성능의 트랜잭션 처리를 위한 시스템으로서, 별도의 메모리와 운영체제 그리고 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 가진 처리 노드와 고속의 통신 시스템으로 구성된다. 공유 데이터는 다수의 DBMS에 의해 동시에 캐싱 될 수 있으므로 처리노드 간의 일관성 유지를 위해 동시성 제어(concurrency control)와 일관성 제어(coherency control) 기법이 필요하다. 본 연구에서는 동적 PCA 관 리 방식과 이를 위한 버퍼 무효화 기법을 제안한다. 제안된 동적 PCA 관리 방식은 시스템 환경의 변화에 대한 적응성을 제공한다. 또한 공유 데이터의 일관성 유지를 위한 세 가지의 버퍼 무효화 기법은 디스크 I/O 오버헤드와 메시지 전송량을 감소함으로써 동적 PCA 관리 를 효율적으로 지원할 수 있다.
최근 의료 서비스의 질적 향상을 위해 지식 기반의 의사결정지원 시스템 (Decision Support System)의 도입이 지속적으로 이루어지고 있으며, 이의 대표적 예로 임상실행지침(CPG : Clinical Practice Guideline) 중심의 진료 시스템이 있다. 임상실행지침은 환자가 병원에서 거치는 프로세스를 표현한 것으로, 질환에 대한 환자의 표준화된 진료 프로세스 지식이다. 본 연구에서는 임상실행지침, 의료 지식, 환자의 실시간 데이터를 연결시켜 환자가 병원에서 받아야할 진료 과정을 동적으로 생성하는 의사결정지원 시스템을 제시한다. 본 시스템은 임상실행지침과 의료지식을 바탕으로 추상화된 진료 프로세스 템플릿을 생성하고, 이 템플릿의 인스턴스에 해당하는 환자의 실시간 데이터를 반영하여 이후의 진료 프로세스를 동적으로 생성한다.
이 논문에서는 협력적 가상환경에서 이벤트의 내용에 기반한 동적 이벤트 통지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 이벤트 송신자와 수신자 사이에 투명성을 제공하며, 다른 시스템에 영향을 주지 않고, 이벤트 수신자를 동적으로 추가, 삭제할 수 있는 노티파이어 모델을 구성한다. 시스템은 기본적인 이벤트 형태들을 정의하고, 다른 환경을 구성하고 있는 특정 응용에 독립적으로 동작하도록 하기 위해서 이벤트들을 XML로 표현한다. 본 시스템은 XML을 사용하여 이벤트를 표현하기 때문에 발생된 이벤트를 로그데이터에 저장할 수 있고, 로그 데이터를 사용하여 이벤트들을 검색하고 필터링할 수 있도록 하여 시스템의 효율성을 향상시켰다. 또한 사용자로 하여금 관심있는 이벤트들을 등록할 수 있도록 하여 필터링의 효율을 높였으며 XML 기반 애플리케이션뿐만 아니라 다른 가상환경의 애플리케이션들 사이의 상호 작용을 가능하게 하는 이벤트 통지 시스템을 설계하였다.
전형적인 멀티미디어 시스템은 클라이언트-서버 구조로 이루어지고 있다. 사용자의 요청에 따라 요청된 데이터를 갖고 있는 적절한 서버를 찾는 방법을 확장성 있게 지원하기 위해 계층적 관리 구조가 제시되었다. 이 접근방법에서는 중간 계층에서 영역 관리자가 사용자의 요청을 전달해 줌으로 인해서, 사용자 요청에 대한 거부 확률을 효과적으로 줄일 수 있다. 그러나 load balancing 을 이루기 위한 계층적 관리 구조에서는 정적 복제 방식을 사용함으로 인해서 사용자 요청에 대한 거부 확률이 최소화되지 못하였다. 따라서, 본 연구에서는 계층적 관리구조에 멀티미디어 데이터가 요청되는 패턴에 따라 동적으로 변화하는 동적 복제 방식을 도입할 것을 제안하고, 실험을 통하여 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하였다.
본 논문에서는 블록 생성 번호를 활용한 동적 마모도 평준화 기법을 제안한다. 지금까지 제안된 동적 마모도 평준화 기법들은 콜드 블록을 판별하기 위해 경과 시간을 사용하고 있다. 하지만 저장장치의 데이터 접근은 일정한 시간 간격으로 이루어지는 것이 아니기 때문에 이와 같은 경과 시간을 사용하는 방식은 데이터에 대한 블록 접근 정보가 왜곡될 수 있는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문에서 제안하는 기법은 블록을 할당할 때 블록 순차 번호를 테이블에 저장하고 이를 이용하여 블록의 접근 빈도를 판별한다. 실험에서 제한하는 기법은 기존의 CB, CAT 기법과 비교하여 최대 11% 수명이 향상됨을 확인하였다.
반도체와 LCD 산업분야, 나노급 공정 및 검사기술이 요구되는 산업분야의 수요증가에 따라 초정밀 가공/생산/검사 장비를 설치, 운용하는 FAB. 구조물의 설계요구가 증대되고 있으며, 건물의 환경진동 규제치도 강화되고 있는 실정이다. 이와 같은 대형 구조물에서의 서브 마이크로 수준의 미진동(微振動)을 제어하는 문제는 진동 응답을 결정하는 구조와 재료가 복잡하고 다양한 형태를 갖고 있는 반면, 다루어야 할 동적 응답은 극한적으로 작은 마이크로 이하의 값을 다루어야 하기 때문에 매우 어렵다. 따라서 기존에 이용되고 있는 해석과 실험의 결과만으로는 신모델 설계에 적용하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 실험적 데이터와 경험적 데이터들을 기반으로 구축된 데이터베이스를 이용하여 새로운 초정밀 FAB. 동적 구조 설계 시스템을 구현한다.
Chun Woo-Je;Joo Yong-Jin;Moon Kyung-Ky;Lee Yong-Ik;Park Soo-Hong
Spatial Information Research
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제13권4호
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pp.355-364
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2005
모바일 기기의 제한적 환경에서 공간데이터의 활용을 극대화하기 위해 벡터데이터의 압축에 대한 연구가 최근 이뤄지고 있다. 이 중 군집화 방법을 이용한 벡터데이터 압축은 기존 압축방법과 다른 새로운 형태로 주목을 받고 있다. 그러나 현재까지 연구는 데이터의 동적인 갱신이 고려되지 않았다. 본 연구는 기존의 군집화 방법을 이용한 벡터데이터 압축방법의 문제점을 파악하고, 데이터의 동적인 갱신이 고려된 압축 방법을 제시하였다. 실험을 통한 결과는 갱신이 발생하였을 경우 제안된 방법이 더 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었다.
주행하는 차량이 도로포장에 가하는 동적 하중은 포장표면의 거칠기에 따라 그 크기가 변화하게 되며 설계하중보다 큰 하중이 재하 될 경우에는 포장의 공용성에 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 포장표면의 평탄성에 대한 지불규정을 시방에 적용하여 포장의 성능 및 품질향상을 도모하기 위한 기본연구로써 도로포장의 표면에 거칠기가 있을 때 주행차량에 의한 동적 하중 크기의 변화를 분석하였다. 먼저 평탄성이 좋지 않은 오래된 포장과 평탄성이 좋은 새로운 포장에서 구한 평탄성 데이터를 이용하여 구조해석을 수행함으로써 이러한 포장에서 차량이 주행할 때 동적 하중의 크기 변화를 비교 분석하였다. 그리고 차량속도와 표면 거칠기의 진폭 및 파장이 차량 동적 하중 크기에 미치는 영향을 가상의 평탄성 데이터를 구성하여 분석하였다. 이러한 표면 거칠기에 의한 동적 차량하중 크기의 증가는 포장의 응력 및 변형률에 영향을 미치며 궁극적으로 포장의 공용성과 연관되기 때문에 표면 거칠기와 포장의 공용성과의 관계를 유출하는 방법을 제시하였다
본 논문에서는 커널완화법과 동적모멘트를 이용한 support vector machines의 학습성능 개선을 제안하였다. 제안된 학습 방법은 기존의 정적모멘트와는 달리 수렴 정도에 따라 현재의 학습에 과거의 학습 속성을 반영하는 동적모멘트 방법이다. 기존의 정적 상수로 정의된 모멘트가 전체 학습에 동등하게 영향을 주는 반면 제안된 동적모멘트를 이용한 학습방법은 학습 수행에 따라 동적으로 모멘트를 변경함으로써 수렴속도와 학습 성능을 효과적으로 제어할 수 있다. 제안된 학습법을 support vector machine의 새로운 순차 학습 방법인 커널완화법에 적용하였다. 신경망 분류기 표준 평가 데이터인 SONAR 데이터를 이용하여 실험한 곁과 동적모멘트를 이용한 방법이 수렴속도와 학습 성능면에서 기존의 커널완화법과 정적모멘트를 이용한 학습법에 비해 향상된 성능을 보이는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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