본 논문은 현재 사용되는 라우팅 프로토콜을 이용하여 MPLS망에서 다중 LSP를 설정할 수 있도록 CLSR을 정의하고, CLSR을 이용하여 트래픽을 분산시킬 수 있는 방안을 제안했다. 이 방식을 통하여 MPLS망의 전체 Throughput을 향상시킬 수 있으며, fast rerouting에서 재 라우팅 되는 플로우가 입구 LSR을 거쳐야 하는 단점을 보완함으로써 기존의 fast rerouting 방식에 비해 평균 재전송 시간을 단축시킴으로써 성능을 향상시켰다.
본 논문은 DCT기반에서 AC 및 DC 성분에 워터마크를 삽입하는 워터마킹 방법을 제안하였다. DCT는 원영상을 8×8 블록으로 나누어서 행하였으며, 삽입한 워터마크 데이터는 평균 0, 분산 1, 길이가 1000인 정규분포 랜덤시퀀스를 사용하였다. 이 워터마크 데이터의 크기에 따라 DCT의 DC 및 AC 성분에 삽입한다. 제안한 워터마킹 알고리듬의 성능을 확인하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안 방법이 기존의 워터마크 방법보다 비가시성 및 견고성 면에서 우수함을 확인하였다
표현형 변수 Y가 유전변수 X와 환경변수 E로 표시되고 X와 E가 상호독립이며 각각 다음과 같은 정규분포를 한다고 하자. $$X\simN(\mu,\sigma^2), E\simN)0,\omega^2)$$ 대체로 $Y \geq y$이거나 $Y \leq y$인 형태일 때 유전 및 육동적 선발은 Y=X+E의 형태로 나타난다. 롭슨[3]은 선발을 반복하였을 때 유전변수 X의 평균기대치와 유전변수 X의 조건부분포의 영향을 연구하였고 이와같은 일변량분포의 경우 선발의 효과는 전분산에 대한 유전분산의 비에 달려있다 하였다. 이러한 선발모형을 p-차원 공간에 적용하면 유전편차의 비율을 구할 수 있다.
A, B 두 요인의 영향을 받고 있다고 생각되는 rc개 측정치가 있고 이것이 다음과 같이 $r\timesc$ 이차분류표로 정리되었다고 하자. 여기에서 $$y_{ij} = \mu + \alpha_i + \beta_j + \epsilon_{ij}$$ 와 같은 가법모형을 생각한다. 그리고 $\epsilon_{ij}$는 잔여항으로써 평균이 0, 분산이 $\sigma^2$인 정규분포를 한다고 가정하는 것이 보통이다. 또 이것은 모수모형인 경우 $E(y_{ij}) = \mu + \alpha_i + \beta_i, v(y_{ij}) = \sigma^2$임을 의미하는 것으로 생각된다. 그러나 자료에 따라서는 위에서와 같은 가법적 모형을 적용한다는 것이 적당하지 못한 경우가 있다.
본 논문에서는 선형추세를 갖는 모집단의 평균을 추정하기 위한 새로운 방법을 제시하였다. 이 방법은 변형계통추출에 의하여 표본을 뽑은 뒤 표본의 단순평균이 아니라 조정된 추정량을 사용하여 모평균을 추정하는 방법이다. 조정된 추정량을 정하는 데에 최소제곱법을 사용하였다. 제시된 방법은 선형 추세가 강할수록 효율적이라는 것이 밝혀졌으며, 무한초모집단 모형의 랜덤오차항의 분산인 $\sigma$$^2$이 매우 크지만 않다면 전통적인 방법들에 비해 상대적으로 효율적인 것으로 나타났다.
동적형 빙축열 시스템의 빙축열조에서 세가지 얼음충진율에 대해 분산유체의 유온, 유량을 변화시켜 용융실험을 행하였다. 빙축열조에 분산되는 분산유체의 온도가 높고 유량이 많을수록 빙축열조 내의 온도성층화 현상도 뚜렸하였고 온도성층화에 돌입하는 시간이 단축되었다. 분산유체의 유량이 많을 때는 잠열이 방출되는 시기에 걸쳐서 빙축열조 내의 온도안정화 현상이 나타나고 온도안정화에 소요되는 시간도 단축되었다. 그러나 얼음의 용융이 끝난 후는 유량이 적을 때가 온도성층화 현상이 뚜렸하였다. 빙축열조 얼음충진율이 높을 때 온도성층화에 소요되는 시간이 길었으며 빙축열조 내 온도분포는 안정되었고 빙축열조의 벽면 영향으로 인해 빙축열조 상부의 온도가 높게 나왔다. 실험초기온도를 유지하는 기간은 빙축열조 내의 얼음이 존재하는 기간과 일치하였다. 빙축열조 내의 평균온도 상승은 분산유체의 유량이 많고 온도가 높을수록 일찍 상승하였다. 총방열에너지에 대한 잠열에너지($E/E_{ot}$)의 시간에 대한 변화비는 분산유체의 온도가 동일한 조건에서 유량이 많을수록, 분산유체의 온도가 높을수록 큰 값으로 나타났다.
본 연구에서는 초임계 이산화탄소를 반응 연속상으로 하여 졸-에멀젼-겔 방법에 의한 신합성 공정을 통해 1-6 $\mu\textrm{m}$의 평균 입자 크기를 갖는 페놀릭/퍼퍼랄(phenolic/furfural, P/F) 겔 입자를 성공적으로 제조하였다. 이때 초임계 이산화탄소에 잘 녹는 폴리디메틸실록산(poly-(dimethylsiloxane), PDMS)은 초임계 이산화탄소내에서 P/F 용액을 분산시키는 효과적인 안정제로 사용되었다. 입자 크기와 입자 크기 분포에 미치는 영향을 알아보기 위하여 고형분과 안정제 함량비를 변화시켜 실험한 결과, P/F 입자의 평균 입자 크기는 고형분의 함량비가 증가함에 따라 증가했으나, 안정제의 함량비에 따른 변화는 크지 않았다. 또한 P/F 겔 입자의 구조 및 열 안정성은 IR 분석과 TGA를 통해 확인하였다.
스웨덴의 펄프 제지산업을 대상으로 관찰해 보면 대부분의 기업은 허가된 수준보다는 덜 오염시키고 있다. 이를 설명하기 위하여 우리는 환경 부하(waste load)가 확률적이라는 가정에 의존하는 접근법을 제안하였다. 동 모델에 따르면 기업은 너무 높은 기대벌금을 회피하기 위하여 평균적으로 허용된 수준보다는 덜 오염시키는 것이 이윤을 가짐을 알 수 있다. 그 이유는 허가된 수준과 기대된 환경 부하의 차이가 제한규정을 위반하지 않는 확률을 증가시키기 때문이다. 우리의 이론으로부터 나타나는 또 다른 결과는 규제의 변화가 기업의 이윤과 환경에 주는 영향은 대부분의 경우에 적발되는 확률, 지불하는 벌금 수준 그리고 불확실성을 가능한한 줄이기 위해 드는 비용에 대한 기업의 인식에 달려 있다는 것이다. 오염배출의 확률분포에서 분산을 감소시키는데 드는 비용이 계획된 배출량을 감소시키는 데 드는 비용에 비해서 적다면, 기업은 오염 배출을 증가시키는 것이 이득이 됨을 발견할 것이며, 분산을 감소시킴으로서 규제준수 확률을 증가시킬 것이다. 우리는 동 산업에서 허가시스템이 기업들에게 영향을 미쳐왔다는 것을 실증분석을 통해 발견하였다. 더구나, 비표백 펄프와 쇄목 펄프를 생산하는 기업은 표백 펄프를 생산하는 기업보다 허가된 배출수준의 변화에 더 민감한 것처럼 보임을 발견하였다.
현재 사용중인 경로 선택 방법은 최단 경로 알고리즘을 이용하므로 망 자원을 효율적으로 이용하지 못하며 특정 경로로 트래픽이 집중될 경우 혼잡(congestion) 상황을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 새롭게 요청되는 연결 설정 요구에 대해 요청된 대역폭을 충족시킬 수 있는 경로를 결정하는데 있어서 통계적 기법을 이용함으로써 망을 효율적으로 사용할 수 있도록 하는 통계적 경로 선택(Statistical Route Selection; SRS) 알고리즘을 제안한다. MPLS[4]의 등장으로 부하 균등화(load balancing)에 필요한 명시적인(explicit) LSP 설정을 할 수 있게 되었으며, MPLS의 LSP를 설정하기 위해 SRS 알고리즘을 이용할 수 있다. SRS 알고리즘은 경로 선택을 위해 링크들의 이용률을 구하고, 통계적인 기법을 사용하여 가중치를 결정하며, 그 가중치를 이용한 최단 경로를 구한다. 여기서 사용되는 통계적 기법은 링크 이용률의 평균과 분산을 이용하는 것으로, 이 정보를 기반으로 링크의 가중치에 대해 분산을 작게 하는 방향으로 경로를 결정함으로써 부하 균등화 효과를 얻게 되어 망 자원 이용률을 높인다. 실험을 통해 SP, WSP, SDP[3] 알고리즘에 비해 SRS 알고리즘이 망 자원을 효율적으로 이용하여 연결 설정 실패의 수와 혼잡 링크의 수를 줄이는 것을 보인다.
세공 크기가 2.6 ${\mu}m$인 SPG (Shirasu porous glass) 막이 설치된 실험실 규모의 막유화 장치를 사용하여 막유화 에멀젼-겔 공정의 변수 조절을 통해 구형상의 실리카 입자를 제조하였다. 막유화 에멀젼-겔 공정의 변수로는 분산상 압력, 연속상 내 안정제 및 유화제의 농도, $H_2O$/TEOS 비율 및 연속상에 대한 분산상의 비율로 설정하고, 이들 변수가 제조된 실리카 입자의 크기와 분포에 미치는 영향을 검토하였다. 막유화의 공정변수들 중에서 분산상 압력과 연속상에 대한 분산상의 비가 증가할수록 실리카 입자의 크기가 증가하였다. 반면 안정제 및 유화제의 농도, $H_2O$/TEOS 비가 증가할수록 입자의 크기가 감소하였다. 막유화 에멀젼-겔 공정변수의 조절을 통해 최종적으로 평균 입자 크기가 3 ${\mu}m$인 비교적 입도분포가 균일한 구형상의 실리카 입자 제조가 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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