MANET(Mobile Ad-hoc Network)은 기간망에 의존하지 않는 이동 노드들로 구성된 자율망 또는 추론망 토폴로지에 의한 멀티홉 무선 네트워크이다. MANET을 구성하는 각 노드의 이동성, 속도 그리고 에너지와 같은 다양한 속성정보는 망의 특징과 운영을 결정하는 요인이다. 특히 망의 운영상, 전송 대역폭과 에너지 사용에 따른 제약을 가지며 이러한 특징을 고려한 라우팅 프로토콜의 설계 및 하드웨어 개발이 중요하게 요구된다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 구조의 MANET 환경에서 노드의 에너지 속성과 네트워크의 트래픽 상태를 고려한 적응적 시간차 노드관리 기법인 ATICC(Adaptive Time Interval Clustering Control)을 제안한다. 제안된 ATICC은 시간차 노드 관리기법인 TICC(Time Interval Clustering Control)[1]에 기반하며 노드에 최적화된 Active/Sleep, Idle Listening 상태를 적응적으로 설정한 후 패킷을 전송함으로서 계층적 클러스터 내의 각 노드의 균형적인 에너지 소모를 이루는 에너지 효율적인 방식이다. 제안한 노드관리 방법은 기존의 LEACH, TICC과 비교 실험하고 그 성능을 검증하였다. 실험 결과, 제안한 노드관리 방법이 노드별 에너지 소모량을 줄였으며 전체 네트워크의 생존시간을 연장함으로서 기존의 방법 보다 우수함을 확인하였다.
인터넷 트래픽의 폭발적인 증가로 인한 높은 대역폭의 요구와 광 네트워크 기술이 발전되면서 DWDM 네트워크가 국가적 혹은 범세계적인 차세대 광 인터넷(NGOI) 백본망의 대안으로 인식되고 있다. 이러한 DWDM 네트워크 기반의 NGOI에서는 RWA(Routing and Wavelength Assignment) 문제와 생존성이 중요한 이슈가 되고 있다. 특히 높은 데이터 전송율을 가지는 DWDM 네트워크에서 일어나는 짧은 서비스 파괴는 막대한 트래픽 손실을 야기하므로, AOTN에서의 fault/attack 검출, 지역화, 그리고 회복시킴은 가장 중요한 이슈 중 하나가 된다. 본 논문에서는 다양한 광 백본망 소자들의 fault/attack 취약성 분석을 통한 fault/attack 관리 모델을 제안하고, IP/GMPLS over DWDM 내의 제어프로토콜인 Extended-LMP (Link Management Protocol)와 RSVP-TE+(Resource Reservation Protocol-Traffic Engineering)를 이용하여 fault/attack 회복 절차를 제시한다.
종래의 stand-off 무인항공기가 감시와 정찰에 초점이 맞춰져 있었다면, 무인전투기는 여기서 더 발전하여 극한상황에서의 전투임무를 수행한다. 미래의 전장에서 무인전투기는 유인전투기가 수행하였던 적 방공망제압임무(SEAD)와 같은 극한상황의 임무를 수행할 것이며, 임무 수행 중 지대공 미사일등과 같은 각종 위협에 직면하게 될 것이다. 현재 항공기의 전투생존성에 대하여 많은 연구가 진행되고 있지만 이것은 대부분 유인전투기의 위약도와 취약도를 개선하는 방안에 대한 것이다. 무인전투기의 생존성을 고려한 설계는 일반적으로 유인전투기와 유사할 수 있으나, 임무수행환경 및 형상과 성능에 있어 유인전투기와 차이가 존재하므로 생존성에 영향을 미치는 변수들에 있어 정량적, 정성적인 차이가 존재 한다. 본 논문에서는 무인전투기의 생존성 요소 중 위약도에 영향을 주는 요소를 유인전투기인 F-16C/D와 무인전투기 X-45A를 예제로 하여 식별하고 그 민감도를 몬테카를로 모사법을 이용하여 분석하였다
본 연구는 비누수 해가림 재배가 인삼 생육 및 품질에 미치는 영향을 구명하기 위하여 인삼의 차광재료를 비누수 해가림과 차광망을 이용하여 실험하였던 바, 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 차광재료에 따른 맑은 날의 광량은 비누수해가림이 차광망에 비하여 낮은 경향이었고, 온도는 비누수해가림이 차광망에 비하여 $3{\sim}5^{\circ}C$ 낮게 나타났다. 2. 차광재료에 따른 3, 4, 5년근 인삼의 생존본수는 비누수해가림에 비하여 차광망이 낮게 나타났다. 3. 차광재료에 따른 인삼의 경태는 비누수해가림에서 증가하였고, 생근중도 비누수해가림이 차광망에 비하여 3년근에서는 5.0 g, 4년근에서는 10 g, 5년근에서는 8 g 높았다. 4. 차광재료에 따른 3, 4, 5년근 모두 수삼의 수량은 비누수해가림이 차광망보다 훨씬 높게 나타났다. 5. 차광재료별 3, 4, 5년근 수삼의 크기는 비누수해가림이 차광망에 비하여 대편이 많이 분포하였으며, 진세노사이드 함량도 비누수해가림이 차광망에 비해서 높았다
전술 에드혹 환경은 개별 지상 노드 간 분산적인 형태의 자율망으로 구성되므로 네트워크의 생존 가능성 및 유연성 측면에서 효과적이나 기동 간 통신 시 제한된 출력, 지형특성, 이동성 등의 제약으로 인하여 잦은 링크 단절 및 음영지역이 발생할 수 있다. 반면 위성 통신망은 지상 기동 망에 비해 지형특성과 이동성을 극복한 광역 무선 링크를 제공할 수 있는 장점이 있으나 상대적으로 한정된 대역폭 및 고지연 특성의 망이다. 미래 전장 환경에서 기존의 단독망 형태의 제약사항을 극복하고 지휘 통제 통신의 신뢰성 및 효율성을 높이기 위해서는 이종망 게이트웨이(Heterogeneous network gateway, HNG)를 중심으로 위성 통신망을 포함한 다계층 통합 네트워크 구조가 요구된다. 본 논문에서는 전술 에드혹 환경에서 위성-전술 에드혹 망을 통합적으로 고려하고 유통되는 임무 트래픽의 플로우 특성에 기반하여 신뢰성 있는 데이터 전달이 가능한 이종망 게이트웨이 구조 및 세부 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션은 네트워크 수준의 시뮬레이터인 Riverbed Modeler를 활용하여 제시하는 구조의 유효성을 확인하였다.
이 논문은 파장 분할 다중화 (Wavelength Division Multiplexing, WDM) 기술의 링-그물 구조를 가진 망을 설계하는 알고리즘을 제시한다. 링-그물 망을 설계하는 문제는 OADM과 OXC 비용을 최소로 하면서 트래픽을 만족시키는 그물 라우팅과 링 토폴로지를 설계한다. 링 토폴로지는 OADM으로 구성되어 링 내의 노드간 트래픽을 처리하고, 그물 라우팅은 서로 다른 링에 있는 노드간에 발생하는 트래픽을 OXC를 이용해서 처리한다. 링 토풀로지와 그물 라우팅 문제를 동시에 해결하기 위해서 정수 계획법 (Integer Programming) 모델을 개발한다. 링-그물 문제는 NP-Hard이므로 실제 크기의 망 문제에서 주어진 시간내 좋은해를 생성하는 효과적인 타부 서치 휴리스틱을 제안한다. 타부 서치 휴리스틱 성능을 상업용 소프트웨어인 CPLEX 7.0 으로 구한 해와 비교한 결과 5초 내에 총비용의 오차 범위가 3% 이내인 우수해를 구한다.
경로 복구는 MPLS 망에서 작업 경로의 링크나 노드에 장애가 발생했을 때 트래픽을 복구 경로를 통하여 전달함으로써 신뢰성 있는 서비스를 제공하는 기술이다. 망의 생존성을 높이기 위하여 경로 복구 방법은 MPLS 망에서 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 링크 장애시에 작업 경로의 이중화를 통하여 경로를 복구하는 방법과 이중화된 모든 링크나 노드에 장애가 발생했을 때 OAM셀을 이용한 장애 검출 방법을 제안한다. 특히, 높은 우선 순위의 트래픽를 위한 경로 복구 방법으로는 경로 이중화가 매우 효율적이다. 그리고 이중화 경로를 이용한 복구 시스템의 성능을 분석하고, 우선 순위가 높은 트래픽에 대해서 제안한 경로 복구 방법이 기존 방법보다 복구 성능이 우수함을 시뮬레이션을 통하여 제시한다.
센서망의 효율적인 운영을 위하여, 센서들이 에너지를 효율적으로 사용하도록 설계하는 것이 매우 중요하다. LEACH와 같은 클러스터 기반의 라우팅 방법들은 클러스터 헤드들과 센서 노드들 간의 데이터 전달을 통하여 에너지의 효율성을 얻는다. 이러한 클러스터 기반의 방식들에서, 클러스터 재구성 알고리즘은 센서망의 오랜 생존시간을 이루기 위한 가장 중요한 문제 중의 하나이다. 본 논문에서는, 새로운 에너지 효율적인 클러스터 재구성 방법을 제안한다. 제안 방법은 센서노드들의 위치나 에너지에 대한 정보를 요구하지 않고, 센서망 내의 모든 노드들이 에너지를 균등하게 사용할 수 있도록 클러스터를 재구성하여 준다. 제안방법의 성능을 LEACH와 LEACH-C등과 비교하였다.
이 논문에서는 ATM (Asynchronous Transfer Mode) 방식의 초고속망의 장애 발생 시 이용자 연결의 QoS (Quality of Service)를 고려하여 복구할 수 있게 하는 보호 망 설계 방안을 제시한다. 제시한 설계 방안에 기초한 비용과 복구 특성을 분석과 모의 실험을 통해 알아본다. 제안하는 망에서의 복구는 분리 VP 그룹 (Disjoint Virtual Path Group, DVPG) 을 사용하는 상태 독립적 (State- independent) 방식으로 복구된다. ATM 망의 운용 및 보호 VP 할당과 용량 배정 문제를 정의하고 이를 바탕으로 최소의 비용을 갖는 VP 망을 설계한다. 망의 고장 시 기존 노드간의 VP 연결은 미리 할당된 링크 또는 노드 분리 보호 VP 경로를 따라 간단한 복구 알고리즘에 의해 빠르게 복구된다. QoS의 고려는 추가 비용을 필요로 하지만 정확한 이용자 연결의 복구를 실현하며, 분리 VP 그룹의 적용은 비용을 상승시키지만, 빠른 복구와 복수의 고장에 대처할 수 있는 방안이 된다.Abstract A cost evaluation of protection scheme for VP-based ATM network is presented here and its related characteristics are evaluated. The proposed and evaluated scheme is a state-independent restoration scheme using a disjoint path group. For fast and simple restoration of failed connections, link disjoint or node disjoint VP groups (DVPG) were utilized in this paper. A VP assignment and capacity planning problem is formulated. When failure occurs, the failed working VPs are switched to the protection VPs of disjoint path groups with a simple restoration scheme. And, cost evaluation and restoration characteristics are presented. The consideration of multiple QoS (Quality of Service) levels and disjoint path group protection scheme require additional network cost but acquire fit and fast restoration.
최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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