• Title/Summary/Keyword: 임계상황

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Performance Evaluation of Dual Mode Packet Data Service in the IMT-2000 System (IMT-2000에서 이중 모드 패킷 데이터 서비스의 성능 분석)

  • 반태원;이상민;조유제
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.26 no.9A
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    • pp.1592-1600
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    • 2001
  • 본 논문에서는 IMT-2000을 위한 이중 모드 패킷 전송 방식에 대한 성능을 분석하고, 동적 임계치 설정을 이용한 이중 모드 패킷 전송 방식을 제안한다. 먼저, 다양한 채널 환경과 트래픽 유형을 고려하여, 공용 채널과 전용채널 간의 모드 전환을 위한 임계치의 변화에 따른 성능의 변화를 고찰하였다. 성능 분석 결과, 채널 환경과 트래픽 형태에 따라서 스위칭 임계치 설정이 매우 중요하며, 성능에 큰 영향을 미치게 된다는 것을 알 수 있었다. 그리고, 이중 모드 방식에서 스위칭 임계치를 동적으로 설정하는 방식을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 제안된 동적 임계치를 사용할 경우에 채널 상황이나 트래픽 특성 변화에 적응적으로 대처할 수 있어, 전반적으로 고정 임계치 방식보다 성능이 크게 개선됨을 알 수 있었다.

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Context-Aware System for Status Monitoring of Industrial Automation Equipment (산업 자동화 장비의 상태감시를 위한 상황인지 시스템)

  • Kim, Kyung-Nam;Jeon, Min-Ho;Kang, Chul-Gyu;Oh, Chang-Heon
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2010.10a
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    • pp.552-555
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    • 2010
  • In this paper, we propose a context-aware system using wireless multi sensor module to monitor the state for industrial factory environment. Wireless multi sensor module combines sensing values which are collected from each acceleration, pressure, temperature and gas sensors. Moreover, it delivers this data to server after being encoded by RS code. Thereafter, RS decoder decodes the values that are received from wireless multi sensor module and fixes errors which occur in wireless communication. Based on decoded data, context-aware algorithm sets critical range and compares it to the sensing values, if the sensing values are out of the range, an event occurs by the algorithm. At the same time, if there is another sensing value which is out of the range for standby time T seconds, the algorithm orders 3 steps-alarm to occur depending on each situation. Through this system, it becomes eventually possible to monitor machines' condition effectively. From the simulation, we confirm that this system is efficient to status monitoring of industrial automation equipment.

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Performance of Detection Probability with Adaptive Threshold Algorithm for CR Based on Ad-Hoc Network (인지 무선 기반 애드 혹 네트워크에서 적응적 임계치 알고리즘을 이용한 센싱 성능)

  • Lee, Kyung-Sun;Kim, Yoon-Hyun;Kim, Jin-Young
    • The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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    • v.23 no.5
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    • pp.632-639
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    • 2012
  • Ad-hoc networks can be used various environment, which it is difficult to construct infrastructures, such as shadowing areas, disaster areas, war area, and so on. In order to support to considerable and various wireless services, more spectrum resources are needed. However, efficient utilization of the frequency resource is difficult because of spectrum scarcity and the conventional frequency regulation. Ad-hoc networks employing cognitive radio(CR) system that guarantee high spectrum utilization provide effective way to increase the network capacity. In conventional CR based ad-hoc network, it uses constant threshold value to detect primary user signal, so the results become not reliable. In this paper, to solve this problem, we apply adaptive threshold value to the CR based ad-hoc network, and adaptive threshold is immediately changed by SNR(Signal to Noise Ratio). From the simulation results, we confirmed that proposed algorithm has the greatly better detection probabilities than conventional CR based ad-hoc network.

Critical dimension uniformity improvement by adjusting etch selectivity in Cr photomask fabrication

  • O, Chang-Hun;Gang, Min-Uk;Han, Jae-Won
    • Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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    • 2016.02a
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    • pp.213-213
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    • 2016
  • 현재 반도체 산업에서는 디바이스의 고 집적화, 고 수율을 목적으로 패턴의 미세화 및 웨이퍼의 대면적화와 같은 이슈가 크게 부각되고 있다. 다중 패터닝(multiple patterning) 기술을 통하여 고 집적 패턴을 구현이 가능해졌으며, 이와 같은 상황에서 각 패턴의 임계치수(critical dimension) 변화는 패턴의 위치 및 품질에 큰 영향을 끼치기 때문에 포토마스크의 임계치수 균일도(critical dimension uniformity, CDU)가 제작 공정에서 주요 파라미터로 인식되고 있다. 반도체 광 리소그래피 공정에서 크롬(Cr) 박막은 사용되는 포토 마스크의 재료로 널리 사용되고 있으며, 이러한 포토마스크는 fused silica, chrome, PR의 박막 층으로 이루어져 있다. 포토마스크의 패턴은 플라즈마 식각 장비를 이용하여 형성하게 되므로, 식각 공정의 플라즈마 균일도를 계측하고 관리 하는 것은 공정 결과물 관리에 필수적이며 전체 반도체 공정 수율에도 큰 영향을 미친다. 흔히, 포토마스크 임계치수는 플라즈마 공정에서의 라디칼 농도 및 식각 선택비에 의해 크게 영향을 받는 것으로 알려져 왔다. 본 연구에서는 Cr 포토마스크 에칭 공정에서의 Cl2/O2 공정 플라즈마에 대해 O2 가스 주입량에 따른 식각 선택비(etch selectivity) 변화를 계측하여 선택비 제어를 통한 Cr 포토마스크 임계치수 균일도 향상을 실험적으로 입증하였다. 연구에서 사용한 플라즈마 계측 방법인 발광분광법(OES)과 optical actinometry의 적합성을 확인하기 위해서 Cl2 가스 주입량에 따른 actinometer 기체(Ar)에 대한 atomic Cl 농도비를 계측하였고, actinometry 이론에 근거하여 linear regression error 1.9%을 보였다. 다음으로, O2 가스 주입비에 따른 Cr 및 PR의 식각률(etch rate)을 계측함으로써 식각 선택비(etch selectivity)의 변화율이 적은 O2 가스 농도 범위(8-14%)를 확인하였고, 이 구간에서 임계치수 균일도가 가장 좋을 것으로 예상할 수 있었다. (그림 1) 또한, spatially resolvable optical emission spectrometer(SROES)를 사용하여 플라즈마 챔버 내부의 O atom 및 Cl radical의 공간 농도 분포를 확인하였다. 포토마스크의 임계치수 균일도(CDU)는 챔버 내부의 식각 선택비의 변화율에 강하게 영향을 받을 것으로 예상하였고, 이를 입증하기 위해 각각 다른 O2 농도 환경에서 포토마스크 임계치수 값을 확인하였다. (표1) O2 11%에서 측정된 임계치수 균일도는 1.3nm, 그 외의 O2 가스 주입량에 대해서는 임계치수 균일도 ~1.7nm의 범위를 보이며, 이는 25% 임계치수 균일도 향상을 의미함을 보인다.

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Design and Implementation of Ontology based Situation-Awareness Middleware for Intelligent Food-warehouse Management (지능적 식품 저장고 관리를 위한 온툴로지 기반 상황인지 미들웨어 설계 및 구현)

  • Kim, Ki-Hwan;Nam, Tae-Woo;Yeom, Keun-Hyuk
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2011.06a
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    • pp.178-181
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    • 2011
  • 식물 저장을 위한 저온 저장고의 수요가 증가함에 따라 지능화되고 효율적인 저장고 관리 시스템에 대한 요구 또한 증가하고 있다. 기존의 저장고 관리 시스템은 관리자의 경험에 의존적이거나 센서의 임계치에 따른 단순한 상황 판단만이 가능한 수준으로, 식품에 따른 정밀한 신선도 관리가 불가능하다. 그에 따라 식품의 신선도 관리, 저장고 관리의 효율성 향상을 위해 상황인지 기술 도입이 고려되고 있으며, 그 중 환경 정보(Context)에 대한 관계를 모델링하기 위한 적합한 온톨로지 기반 상황인지 기술이 가장 주목받고 있다. 본 논문에서는 이러한 온톨로지를 이용하여 식품 저장고 운영에 필요한 상황인지 기능을 제공해줄 상황인지 미들웨어를 제안하며, 환경 정보 모델링 도구와 센서 및 저장고 운영 정보를 획득하는 방법, 이를 활용한 상황 추론을 수행할 온톨로지 매핑 방법을 제시하였고 이를 실질적으로 수행해 줄 상황인지 프로세스를 설계하고 구현하였다.

Development of An Automatic Incident Detection Model Using Wilcoxon Rank Sum Test (Wilcoxon Rank Sum Test 기법을 이용한 자동돌발상황검지 모형 개발)

  • 이상민;이승환
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.20 no.6
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    • pp.81-98
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    • 2002
  • 본 연구는 Wilcoxon Rank Sum Test 기법을 이용한 자동 돌발상황 검지 모형을 개발하는 것이다. 본 연구의 수행을 위하여 고속도로에 설치된 루프 차량 검지기(Loop Vehicle Detection System)에서 수집된 점유율 데이터를 사용하였다. 기존의 검지모형은 산정하기가 까다로운 임계치에 의하여 돌발상황을 검지하는 방식이었다. 반면 본 연구 모델은 위치와 시간대 교통 패턴에 관계없이 모형을 일정하게 적용하며, 지속적으로 돌발상황 지점과 상·하류의 교통패턴을 비교 검정 기법인 Wilcoxon Rank Sum Test 기법을 사용하여 돌발상황 검지를 수행하도록 하였다. 연구모형의 검증을 위한 테스트 결과 시간과 위치에 관계없이 정확하고 빠른 검지시간(돌발 상황 발생 후 2∼3분)을 가짐을 알 수 있었다. 또한 기존의 모형인 APID, DES, DELOS모형과 비교검증을 위하여 검지율 및 오보율 테스트를 수행한 결과 향상된 검지 능력(검지율 : 89.01%, 오보율 : 0.97%)을 나타남을 알 수 있었다. 그러나 압축파와 같은 유사 돌발상황이 발생되면 제대로 검지를 하지 못하는 단점을 가지고 있으며 향후 이에 대한 연구가 추가된다면 더욱 신뢰성 있는 검지모형으로 발전할 것이다.

Enhanced ERICA Switch Algorithm using Buffer Management Scheme (버퍼 관리 기법을 이용한 개선된 ERICA 스위치 알고리즘)

  • 양기원;오창석
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.2 no.2
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    • pp.73-84
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    • 2002
  • In this paper, we propose a enhanced ERICA switch algorithm using the buffer management scheme which can reduce the queue length, support the efficiency link utilization and the fair share. It has three different buffer thresholds which are low threshold, congestion notification threshold and high threshold. According to the each buffer threshold status, switch announced congestion notification to the source differently. So, sources could know the congestion more quickly and fast remover from network congestion. As a experimental results, it is proved that proposed algorithm is the more efficient than ERICA. Especially, proposed switch algorithm provides congestion control mechanism to make the best use of with keeping fairness and reduce queue length.

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A Timing Decision Method based on a Hybrid Model for Problem Recognition in advance in Self-adaptive Software (자가-적응 소프트웨어에서 사전 문제인지를 위한 하이브리드 모델 기반 적응 시점 판단 기법)

  • Kim, Hyeyun;Seol, Kwangsoo;Baik, Doo-Kwon
    • Journal of the Korea Society for Simulation
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    • v.25 no.3
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    • pp.65-76
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    • 2016
  • Self-adaptive software is software that adapts by itself to system requirements about the recognized problems without stopping the software cycle. In order to reduce the unnecessary adaptation in the system having the critical points, we propose proactive approach which can predict the future operation after a critical point. In this paper, we predict the future operation after a critical point using a hybrid model to deal with the characteristics of the observed data with the linear and non-linear pattern. The operation of the prediction method is determined on a timing decision indicator based on the prediction accuracy. The two main points of contributions of this paper are to reduce uncertainty about the future operation by predicting the situation after a critical point using hybrid model and to reduce unnecessary adaptation implementation by deciding a timing based on a timing decision indicator.

Performance Improvement of an Energy Efficient Cluster Management Based on Autonomous Learning (자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리에서의 성능 개선)

  • Cho, Sungchul;Chung, Kyusik
    • KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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    • v.4 no.11
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    • pp.369-382
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    • 2015
  • Energy aware server clusters aim to reduce power consumption at maximum while keeping QoS(quality of service) compared to energy non-aware server clusters. They adjust the power mode of each server in a fixed or variable time interval to activate only the minimum number of servers needed to handle current user requests. Previous studies on energy aware server cluster put efforts to reduce power consumption or heat dissipation, but they do not consider energy efficiency well. In this paper, we propose an energy efficient cluster management method to improve not only performance per watt but also QoS of the existing server power mode control method based on autonomous learning. Our proposed method is to adjust server power mode based on a hybrid approach of autonomous learning method with multi level thresholds and power consumption prediction method. Autonomous learning method with multi level thresholds is applied under normal load situation whereas power consumption prediction method is applied under abnormal load situation. The decision on whether current load is normal or abnormal depends on the ratio of the number of current user requests over the average number of user requests during recent past few minutes. Also, a dynamic shutdown method is additionally applied to shorten the time delay to make servers off. We performed experiments with a cluster of 16 servers using three different kinds of load patterns. The multi-threshold based learning method with prediction and dynamic shutdown shows the best result in terms of normalized QoS and performance per watt (valid responses). For banking load pattern, real load pattern, and virtual load pattern, the numbers of good response per watt in the proposed method increase by 1.66%, 2.9% and 3.84%, respectively, whereas QoS in the proposed method increase by 0.45%, 1.33% and 8.82%, respectively, compared to those in the existing autonomous learning method with single level threshold.

Mounting Detection in a Livestock Surveillance Environment with Motion History Image (가축 감시 카메라 환경에서 Motion History Image 기법을 이용한 승가 상황 검출)

  • Choi, Dongwhee;Kim, Heegon;Chung, Youngwha;Park, Daihee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.04a
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    • pp.901-903
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    • 2014
  • 논문에서는 비디오 감시 시스템을 기반으로 축사 내 환경 및 상황을 모니터링하고 최적의 번식 적기를 판별하기 위한 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안된 시스템은 영상 데이터로부터 각 프레임의 Motion History Image 처리를 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 이를 유효한 움직임 벡터로 분류한다. 움직임 벡터의 크기와 방향이 임계값보다 큰 경우 해당 장면을 특정 상황으로 분류한다. 실제 촬영한 영상 데이터를 통해 실험한 결과, 승가 상황에서 확연한 결과값의 차이가 있었고, 이를 이용하여 한우의 승가 상황 검출이 가능함을 확인하였다.