본 논문은 얀센 메커니즘을 이용한 라인트레이서를 빠르고 정확하게 주행하게 하기 위한 연구를 토대로 작성되었다. 설계변수는 다리 링크길이에 따른 GL(Ground Length)의 크기, 로봇의 크기, 센서의 위치와 개수 그에 따른 Arduino cording으로 결정하였다. 연구는 이 설계변수들과 결과값의 상관관계를 예측하고 실험을 통해 검증하는 방식으로 진행되었다.
인터넷의 민감한 트래픽 특성으로 인해 기존의 트래픽 모델링 분석법으로 최적화된 네트워크 환경을 구성하기에는 부족한 점이 많다. 본 논문에서는 트래픽의 버스트 특성을 정확히 예측하고 모델링 하기 위한 방법으로 자기 유사 특성에 대해 분석하고자 한다. 실제 인터넷 네트워크에서의 RTT(Round-Trip Time)를 측정함으로써 계층, 거리별 링크간의 LRD(Long-Range Dependence) 와 노드 큐의 특성, 자기유사성 정도를 구하고 측정된 데이터의 확률 분포를 통해 실제 트래픽의 특성에 대해 분석하였다
인간의 몸에서 발생하는 여러 생체반응을 이해하고 계측한다는 것은 매우 힘든 일이다. 그러나 분명히 존재하고 있는 물리화학적 변수들간의 상호관계를 정성적으로 묘사함으로써 생체반응을 설명한다. 본 논문에서는 인체의 기능을 추론 및 공학적 이론을 토대로 생체변수간의 관계를 수학적으로 표현하고 컴퓨터 시뮬레이션을 수행해 수리적으로 해석함으로써 인체의 각종현상을 정량적으로 예측한다.
일반화된 PF 스케줄링을 사용하는 무선이동 네트워크는 스케줄링 변수를 조정하여 동적인 무선 자원 할당을 가능케 한다. 기존의 확률론적 접근 방법으로는 일반적인 환경에서 네트워크의 용량을 예측하는 데에는 한계가 있다. 더욱이 그 한계는 요구되는 네트워크 용량을 얻도록 하는 스케줄링 변수를 효율적으로 찾을 수 없게 한다. 본 논문은 결정론적 접근 방법을 사용하여 네트워크의 용량을 예측하는 알고리즘을 유도한다. 얻어진 용량 예측 알고리즘을 이용하여 요구되는 용량에 따른 스케줄링 변수 설정을 효과적으로 할 수 있는 용량 조정 알고리즘과 용량 교환 알고리즘 제안한다. IEEE 802.16m 시스템 기반 의 시스템 레벨 시뮬레이션을 통해 제안된 용량 예측 알고리즘과 용량 교환 알고리즘의 성능을 확인한다.
주행 시간 예측은 첨단 여행정보 시스템 (ATIS) 및 교통관리 시스템 (ITS)에서 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 대용량의 데이터 분류에서 높은 정확도와 빠른 속도를 보장하는 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayesian 분류화 기법을 기반으로 한 주행시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 도로 네트워크 상에서 사용자 지정 주행 경로에 대하여 주행시간 예측이 가능하며, 또한 주어진 경로에 대해 시간대 별 평균 구간 속도를 고려하여 보다 정확한 주행 시간 예측을 수행한다. 제안된 알고리즘을 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction)알고리즘[1] 및 Micro T* 알고리즘[2]과 성능 비교를 수행하였다. 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측기법에 비해 MARE (mean absolute relative error)가 크게 감소하여 성능이 향상되었음을 보였다.
본 논문에서는 위성통신을 이용한 방송 및 디지털 멀티미디어 서비스의 요구증대를 앞두고 20 GHz 이상의 높은 주파수 대역의 강우에 의한 전파 손실 예측 모델을 제안하고 강우량에 따른 감쇠 정도를 기존의 모델과 비교 분석 하였다. 본 논문에서는 Ka 대역에서 강우 감쇠 특성에서 이론치와 실험치가 접근함을 보이고 강우감쇠에 효과적인 기법을 제안하여 적응변조 시스템의 성능을 분석하였다. 제안 예측모델에서는 강우 강도를 기준으로 위성링크 설계를 위한 안테나 크기, 시스템의 불작동율 등에 대한 기본 자료를 Ka 대역 위성통신 시스템의 원활한 운영을 위해 제공한다.
교통신호에서 주로 고려되는 변수는 신호주기(cycle length), 녹색시간(green split), 옵셋(offset)그리고 좌회전 현시순서(left-turn phase sequence)로 구성된다. 기존의 대부분의 연동 모델들은 고정된 주기하에서 평균적인 유입 교통량을 측정한 후, 선형최적화 이론을 적용하여 최적 신호를 산출한다. 그러나 이 방법은 어디까지나 평균적인 데이터에 대해서 계산을 한 것이기 때문에 실시간 최적화를 제공하기가 어렵다. 본 연구에서는 평균 차량 통행량 대신 실시간으로 입력되는 차량 대기행렬, 차량 도착률을 기초로 대기차량을 최소화하는 동적 신호시간 산출 모델을 개발하였다. 본 모델에서는 Peytechew가 제안한 각 진입로에서의 대기 차량 예측 모델을 기초로 하여 다음 주기에서의 차량 대기 행렬을 예측한 후, 선형 최적화 이론을 적용하여 신호시간을 산출한다. 본 모델에서 산출된 신호주기와 녹색시간은 대기차량길이를 최소화하는 신호 시간으로서 교차로간의 연동효과를 고려하여 실시산 교통상황에 따라 주기별로 변화한다. 본 모델은 3개의 교차로로 구성된 네트워크를 대상으로 적용하였다. 실험 네트워크의 주도로 교통량은 부도로의 교통량 보다 많다고 가정하였으며 각 링크사이에서의 차량 진출입은 없다고 보았다.
최근 높은 관심과 기술적 이슈를 끌어내고 있는 빅 데이터는 과학기술 분야에도 무수히 존재한다. 위성사진, 동영상을 비롯하여 링크드 데이터 (Linked Data)에 이르기까지 데이터 유형과 무관하게 처리해야 할 대상은 계속 늘어가고 있는 실정이다. 최근 몇 년동안 과학기술 문헌을 대상으로 시맨틱 기술과 자연어처리 기술을 이용하여 기술 동향을 분석하고 예측하는 연구를 수행해 온 KISTI는 빅 데이터 환경에 맞추어 분석 플랫폼을 분산/병렬화하는 동시에 모바일 서비스 플랫폼을 통해 신속한 의사 결정을 지원하는 전략을 취하고 있다. 또한, 법무부, 국방기술품질원, 관세청에 적용한 분석 기술을 더욱 고도화하여 사용자 적응형 가이드 서비스를 개발하고 이를 통해 연구 개발 전략 수립을 실제적으로 지원할 수 있도록 노력하고 있다.
무선 네트워크에서 네트워크 혼잡과 bit-error-rate(BER)에 의한 패킷 손실을 구분하는 기법과 현재 가용 대역폭을 예측하여 전송량을 조절하는 기법은 무선 TCP의 성능을 크게 향상시킨다. 네트워크 혼잡과 BER에 의한 패킷 손실을 명시적으로 구분하는 TCP New Jersey는 현재까지 제안된 무선 TCP 기법 중 가장 높은 성능을 보이지만 무선 링크 에러율이 높아지면 전송률이 크게 떨어지는 문제와 가용 대역폭 예측 알고리즘이 백그라운드 트래픽 패턴에 의존적인 문제가 있다. 또한 패킷 손실을 감지하여 패킷 손실의 원인을 판별하는 기법으로 원인을 구분하여 감소된 전송량을 회복하는 기법이 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 TCP New Jersey의 문제점을 보완한 TCP NJ+를 제안한다. TCP NJ+는 향상된 전송량 회복 기법으로 BER에 의한 일반적인 패킷 손실뿐만 아니라 retransmission timeout이 발생하여도 보다 높은 전송률을 보장한다. 제안된 TCP NJ+는 NS-2 네트워크 시뮬레이터를 이용하여 성능평가 한 결과 5%의 높은 무선 링크 에러율을 갖는 네트워크에서는 TCP New Jersey에 비해 19%, TCP Westwood에 비해 57%의 성능향상을 보인다.
통행비용함수(VDF)는 교통량 수준에 따른 링크 통행시간을 산출하기 위한 것으로 교통수요 예측의 신뢰도에 직접적으로 영향을 미치는 요소이다. 고속도로의 VDF는 1997년 한국도로공사에 의해 구축 제공된 바 있으나, 기타 도로는 미국 공로국(BPR)에서 제시한 기본 값을 그대로 국내에 적용함에 따라 교통수요 예측의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 기존 VDF의 문제점 및 개선방향을 검토하고 이를 보완하기 위해 교통조사자료에 근거한 VDF를 구축하는데 주목적이 있다. 본 연구에서는 도로위계의 재분류, 교통조사방법, VDF 추정 방법론, 그리고 새로운 VDF의 검증을 통한 개선사항 등을 주요 내용으로 다루고 있다. 새로운 VDF를 전국 지역간 O/D 및 교통분석용 네트워크에 적용한 결과, 적정 오차율 범위 내에 해당하는 링크의 비율이 증가하며, 기종점간 통행시간 및 통행경로 선택이 현실적으로 개선되는 것으로 분석된다. 향후 단속류 구간의 VDF 구축, 도로용량 및 자유통행속도 등에 대한 추후 연구가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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