본 논문에서는 MTS 정체 프레임워크를 윈도우 기반 정체 제어, 특히 TCP로 확장하고 TCP의 대역폭 소비 반응의 적극성을 LTS 자기유사성 네트워크 상태의 함수 형태에서 연구한다. RTT가 결정한 피드백 루프의 시간 한계를 초과하는 정보의 형태로 조정하는 LTS 제어모듈과 TCP를 연계시키는 방법으로 연구하며, 또 정보는 개연적인 특성을 갖고 여러 시간대에 걸쳐 분산되는 기존 윈도우를 기반으로 실현되기 때문에, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방법으로 개선하고, MTS TCP의 성능을 자기 유사성 트래픽의 물리적 모델링에 기반 한 시뮬레이션을 벤치마크 환경을 통해 수행된다. 본 논문은 자기유사성 트래픽 조건에서 프로토콜 스택의 전송 프로토콜 변화의 영향을 파악 및 평가하는 방법론을 활용하고, 과중한 워크로드 조건에서 시뮬레이션을 통해 성능 개선을 평가 비교한다.
RFID(Radio Frequency IDentification)리더는 영역 내에 있는 다수의 태그를 인식할 때 데이터간의 충돌이 발생하는데 이러한 충돌은 리더의 태그인식 시간을 지연시키는 원인이 된다. 리더의 태그인식 시간의 지연을 방지하는 프로토콜은 대표적으로 QT(Query Tree)알고리즘을 사용하는데 본 논문에서는 충돌비트위치를 이용하여 개선된 QT-MTC(Query Tree with Multi-Tag Cognition)알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 충돌이 일어난 비트수와 충돌이 발생한 비트 위치를 스택에 저장하여 트리를 순회하는 횟수를 줄였고, 두 개의 태그를 동시에 식별할 수 있도록 설계되었다. 성능분석 결과 QT 알고리즘에 비하여 제안 알고리즘은 연속된 태그 비트에 대해 높은 성능 개선 효과를 보였다.
최근 스마트 홈, 스마트 보안, 스마트 팩토리 등 IoT 환경에서 생성, 수집, 계측되는 데이터의 종류 및 양이 증가하고 있다. IoT 서비스를 위한 요소기술에는 원하는 정보를 측정하기 위한 센서 장치, 해당 장치를 컨트롤할 수 있는 임베디드 소프트웨어, 측정된 데이터를 송수신할 수 있는 네트워크 프로토콜, 수집된 데이터를 분석/저장할 수 있는 빅데이터 및 인공지능 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 다양한 IoT 장치에서 활용되고 있는 다양한 네트워크 프로토콜을 하나의 통합된 장치에서 처리할 수 있는 장치 개발에 초점을 맞추고 있으며, 이를 실현하기 위한 이기종 네트워크 인터페이스 IoT 게이트웨이를 제안한다. OpenWrt 기반의 유무선 공유기를 활용하였으며, 무선 센서 네트워크 프로토콜의 IP기반 통신을 위해 6LoWPAN 스택을 이용하여 BLE와 IEEE 802.15.4 통신 모듈을 연동하였고, 자체 개발한 파이썬 기반 미들웨어를 이용하여 Z-Wave, LoRa 통신 모듈에서 송수신 되는 패킷을 IP 패킷을 변환하여 전송하는 기능을 개발하였다. 개발된 IoT 게이트웨이가 IoT 빅데이터를 효과적으로 수집할 수 있는 장치로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
고분자전해질연료전지 (PEMFC) 장기사용과정에서스택요소의부식및공급가스의오염에의해막전극합체 (MEA)의 화학적 열화가 발생한다. 본 연구에서는 화학적으로 열화된 MEA를 산 세척해서 성능을 회복시킬 수 있는지 연구하였다. 철 이온을 오염시키고 황산 수용액으로 세척하여 PEMFC 셀에서 성능을 측정해 비교했다. 0.5 ppm의 철 이온 오염에 의해 약 25%의 성능 감소가 있었고 0.15 M 황산 세척에 의해 97.1% 성능회복이 가능했다. 고분자 막의 철 이온 오염에 의해 막 저항이 증가했고, 저농도 황산 수용액 세척에 의해 전극 촉매의 손실을 최소화하면서 막에서 철 이온을 세척함으로써 이온전도도가 회복되었다. PEMFC MEA의 화학적 오염에 의한 내구성 감소를 산 세척에 의해 해결할 수 있는 가능성을 확인하였다.
최근 종단 장치(Edge Device)의 수가 증가함에 따라 빅데이터가 생성되었고 특히 정제되지 않은 HTML 문서가 증가하고 있다. 따라서 자연어 처리 모델을 이용해 HTML 문서 내에서 중요한 정보를 찾아내는 기계 독해(Machine Reading Comprehension) 기술이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 기계 독해의 여러 연구에서 준수한 성능을 보이는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델이 HTML 문서 구조의 깊이를 효과적으 로 학습할 수 있는 HTDE(HTML Tag Depth Embedding Method)를 제안하였다. HTDE는 BERT의 각 입력 토큰에 대하여 HTML 문서로부터 태그 스택을 생성하고 깊이 정보를 추출한다. 그리고 BERT의 입력 임베딩에 토큰의 깊이를 입력으로하는 HTML 임베딩을 더한다. 이 방법은 문서 구조를 토큰 단위로 표현하여 주변 토큰과의 관계를 식별할 수 있기 때문에 HTML 문서에 대한 BERT의 정확도를 향상시키는 효과가 있다. 마지막으로 실험을 통해 BERT의 기존 임베딩 기법에 비해 HTML 구조에 대한 모델 예측 정확도가 향상됨을 증명하였다.
저널링 기법은 파일시스템을 크래쉬 상황으로부터 보호하여 일관성 있는 상태로 유지하기 위해 널리 사용되고 있다. 한편, 기존의 저널링 기법들은 하드디스크와 같은 블록 스토리지를 위해 설계되었기 때문에 바이트 단위 접근이 가능한 영속 메모리 상에서의 저널링에 활용하기에는 비효율적이다. 본 논문은 크래쉬 상황으로부터 파일시스템의 일관성이 깨어지는 것을 방지하는 기능을 가진 메타데이터 저널링 기법을 인메모리 파일시스템에 기반해 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 바이트 단위 접근이 가능한 메모리 미디어의 특성을 활용하여 저널링이 발생시키는 많은 쓰기량을 줄일뿐 아니라 입출력 시 통과해야 하는 무거운 소프트웨어 스택을 제거하는 장점을 가진다. IOzone 벤치마크를 이용한 성능 측정 실험을 통해 제안하는 저널링 기법이 Ext4의 저널링과 비교해서 평균 49.2%의 성능 개선 효과가 있음을 보인다.
스마트 가전은 멀티미디어, 통신 기능을 탑재하여 더욱 쉽고 편리한 복합 기능을 제공한다. 그러나 8bit 이하의 컨트롤러를 탑재한 저사양 생활가전은 멀티미디어, 통신 기능을 탑재하기에 성능의 제약이 따른다. 만약 저사양 생활가전에 적합한 통신방법과 복합 기능을 구현할 수 있는 방법을 제공한다면 저사양 생활가전도 스마트 가전과 같은 효과를 낼 수 있을 것이다. 생활가전의 8bit 컨트롤러는 UART를 내장하고 있으므로 와이파이, 블루투스 등의 모듈을 UART로 연결하면 저사양 생활가전을 스마트 장치에 접속할 수 있게 된다. 스마트 장치는 다양한 통신 방식을 지원하기 때문에 생활가전의 통신 방식에 상관없이 모두 접속이 가능하다. 스마트 가전의 복합 기능들은 복잡해 보이지만 실제로는 저사양 생활가전에서도 제공하는 기본 기능들을 차례로 수행하도록 만든 것임을 알 수 있다. 기본 기능은 그 종류가 많지 않으며 이를 조합하여 순서대로 수행 할 수 있도록 제어 프로그램을 확장한다면 저사양 생활가전도 복합 기능을 보유할 수 있게 된다. 단지 이를 위해 버튼, 표시장치 등의 하드웨어가 추가되어야 하기 때문에 지금까지 복합기능이 제공되지 못했던 것이다. 기본 기능에 명령 코드를 부여한 마이크로 명령을 나열하면 쉽게 복합 기능을 구현하는 매크로를 만들 수 있으며 스마트 장치의 앱으로 이를 수행하면 추가적인 하드웨어가 필요 없게 된다. 생활가전은 생성된 매크로의 마이크로명령을 순차적으로 실행하기만 하면 된다. 이와 같이 저사양 생활가전을 스마트 장치에 접속하면 에볼루션 키트를 장착한 것처럼 스마트 가전으로 업그레이드되는 효과를 얻을 수 있다.
무인항공기가 장시간 비행하기 위해서는 배터리보다 고분자전해질 연료전지(PEMFC)가 적합하다. 본 연구에서는 PEMFC에 수소를 공급하는 $NaBH_4$가수분해 반응 시스템에 대해 연구하였다. $NaBH_4$가수분해 반응 시스템의 무게를 감소시키기 위해 수소수율 향상, 응축수 회수, 안정적인 수율 유지 등에 대해 실험하였다. 반응기 압력제어를 함으로써 수소 수율을 3.4% 향상시켰다. 수소를 공랭하여 PEMFC 스택에 공급하는 과정에서 발생하는 응축수를 $NaBH_4$ 저장조에 회수하였다. 이 과정에서 응축수가 $NaBH_4$분말을 용해시켜 보충됨으로써 14%의 무게 감량효과가 있었다. 2.0 L/min의 속도로 수소를 발생시킬 때 Co-P-B촉매 2.0 g을 사용해서 10시간동안 96% 수소수율로 $NaBH_4$가수분해 반응 시스템을 안정적으로 구동하였다.
본 논문에서는 신재생에너지 산업생태계의 한 영역을 담당하는 연료전지 산업에서 요구되는 인력을 양성함에 있어서, 기업의 교육비 부담 감축과 교육 효과 향상을 위하여 메타버스에 탑재한 연료전지 교육 프레임워크를 제안하였다. 본 Meta-Fuel cell 플랫폼은 Unity 3D 웹을 활용하여 1인칭 시점의 플랫폼을 구성하여 이론교육과 실습교육을 진행할 수 있도록 구성하였다. 이 플랫폼은 ppt 발표, 동영상 실행 등등 다양한 단위 교육 콘텐츠를 수용할 수 있도록 설계하였고 프로토타입을 구현하였다. 현재, 본 플랫폼에는 이론교육을 위한 ppt 및 동영상 시연 외에 실습을 위한 소프트웨어 콘텐츠 "STACK-Up"이 통합되어 있다. 이론교육 부문은 신재생에너지, 수소경제, 연료전지 등의 수소에 관한 교양지식 서비스를 제공한다. 소프트웨어 "STACK-Up"은 건물용 연료전지 핵심부품인 스택의 분해-조립 공정을 실습할 수 있는 서비스를 제공한다. Meta-Fuelcell 플랫폼은 교육자에게는 대면 교육의 한계점을 개선하여 교육 장소, 시간, 인원 등의 제약이 없는 비대면 교육의 기회를 제공하고, 학습자에게는 교육 주제, 순서 등을 선택권을 부여하며 메타버스 공간에서 학습할 수 있는 흥미로운 경험을 제공한다. 본 플랫폼은 연료전지 인력양성 사업에 실험적으로 적용하며 개선을 진행하고 있다.
말단기에 페닐(B), 벤질(Bz), 피리딘(Py), 퀴놀린(Q) 또는 나프탈렌(Np), 그리고 에테르 사슬에 산소(O) 또는 황(S) 주개원자를 갖는 몇 가지 포단드를 합성하여 1가 양이온과의 결합특성을 NMR 적정법과 용매추출법으로 조사하였다. NMR 적정에 의하면 대부분의 포단드는 1가 양이온과 1:1 착물을 형성하며, 특히 은이온과의 상호작용에서 에테르 사슬의 황 원자는 안정도를 증가시키는 효과를 나타내었다. 또한 포단드를 이용하여 에테르 수용액층에서 클로로포름층으로 알칼리 금속, 은, 탈륨 및 암모늄 등의 피크린산 1가 양이온염을 추출하였다. 은이온에 대한 추출률은 $Q_2O_4$, $Q_2O_5$ 및 $BQO_5$와 같이 퀴놀린을 포함하는 포단드의 경우 각각 86.8, 86.6 및 48.0%였으나 나프탈렌을 갖는 $Np_2O_4$ 및 $Np_2O_5$에 의해서는 거의 추출되지 않았다. 한편, $Bz_2O_3S_2$(89.4%), $B_2O_2S_2$(76.8%), $B_2O_3S_2$(58.9%), $Py_2O_2S_2$(58.8%), $Py_2O_3S_2$(42.1%) 및 $B_2O_4S$(15.0%)의 경우, 황 원자와 벤질기를 갖는 $Bz_2O_3S_2$가 가장 큰 은이온 추출 선택성을 나타내었다. 이러한 결과는 HSAB 이론에 의한 황 원자와 은이온과의 강한 상호작용 뿐 아니라 페닐기 대신에 벤질기가 치환됨으로써 유연한 메틸렌기 공간에 의해 두 방향족 말단기 사이의 ${\pi}-{\pi}$ 스택킹 상호작용이 효과적으로 증가하기 때문이다. 추출계수는 안정도 및 추출률과 비슷한 경향성을 나타내었는데, 이로부터 추출계수에 주된 영향을 미치는 요인으로는 포단드의 구조와 밀접한 관계가 있는 안정도임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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