무선 센서 네트워크에서 전송 지연 및 에너지 소모의 문제들을 해결하는 것이 전체 네트워크의 수명을 연장하고 효율적인 데이터 패킷 전송을 위해 해결해야할 문제들이다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 다양한 MAC 프로토콜들이 제안되었다. 본 논문에서 제한하는 방식은 센서 노드의 잔여 에너지에 기반하여 노드의 wake-up 주기를 조절함으로 불필요한 idle listening을 줄여 에너지 소모를 줄인다. 제안된 제어 메커니즘은 수신자 기반의 MAC 프로토콜 중의 하나인 RI-MAC 프로토콜의 단점을 보안하여 수정하였다. 제안된 제어 메커니즘에서 수신 노드는 주기적으로 wake up하고 노드 자신의 에너지 상태에 따라서 비콘 신호를 전송한다. 뿐 만 아니라 수신 노드는 데이터 트래픽에 따라서 wake up 주기를 조절한다. 성능분석을 통하여 제안한 MAC 프로토콜이 RI-MAC 프로토콜에 비해 에너지 소모에 대하여 더 효율적임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 새로운 RTM(Resin Transfer Moulding) 제작 공법으로 기존의 금속 재료를 대체 할 헬리콥터 착륙장치 복합재 토크링크의 피로내구성 평가에 대한 절차와 방법론에 대해 기고하였다. 토크링크의 예상 운용 수명을 적용하기 위하여 진보된 확률적 랜덤 처리 기법을 이용한 모사하중 스펙트럼을 산출하고, 기초 물성 실험값을 기반으로 잔여강도 저하를 분석하여 피로내구성 평가를 하였고 실물 피로시험을 수행하여 결과를 비교 검토하였다.
인공위성 측지학의 발달로 최근 들어 정밀도와 해상도가 높아진 중력포텐셜 모델들이 공개되었다. 근래에 가장 많이 사용되는 EGM96과 CHAMP, GRACE 등의 저고도 위성자료를 기반으로 하는 가장 최근의 EIGEN-CG01C 모델을 이용하여 한반도와 인근지역을 포함하는 $123^{\circ}{\sim}132^{\circ}$ E, $33^{\circ}{\sim}43^{\circ}$ N의 연구지역에서 지오이드와 중력이상을 계산하고, 비교 검토하였다. 두 모델은 지오이드와 중력이상에서 0.90이상의 매우 높은 상관관계를 가지고 있으나, Amplitude 분석에서 EIGEN-CG01C 모델이 고주파영역이 우세한 것으로 나타났다. 두 모델을 통해 계산된 중력이상에서 북한지역 및 황해 연안 일부에서 다소 차이를 보인다. Power spectrum 분석을 통하여 대규모 지구조나 지하자원 탐사에 유용하게 활용될 수 있는 잔여이상을 계산하였다.
OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 시스템에서 주파수 동기 오차는 시변 특성으로 인해 시스템 성능 저하를 유발하는 가장 중요한 문제 중의 하나이다. 본 논문에서는 OFDM 기반의 이동 WiMAX 시스템에서 파일럿 심벌 기반의 미세 잔여 주파수 동기 오차 추정기의 성능을 분석한다. FFT 과정 후 수행되는 파일럿 기반의 미세 주파수 동기 오차 추정기의 MSE (mean square error) 성능을 시변 페이딩 채널에서 수식적으로 유도한다. 본 논문에서 유도된 MSE 성능 검증을 위하여 미세 주파수 동기화 기법을 IEEE802.16e 표준의 프레임 구조에 적용하여 모의실험을 수행한다.
ArcGP 중력자료를 이용하여 다산과학기지가 위치한 북극 스발바드 군도의 중력 특성을 살펴보았다. 지형자료와 유사한 형태로 분포하는 free-air 중력이상에서 보이던 비활성 대륙 연변부의 가장자리 효과는 부게보정 후 보이지 않고, 육상지역의 GTOPO30 지형자료를 이용한 지형보정을 거친 완전 부게 중력이상에서 육상지역에서 해양지역으로 갈수록 중력이상이 증가하는 즉, 모호면의 상승과 관련이 깊은 특성이 관찰된다. 지형으로부터 산출된 중력치와 free-air 중력이상과의 상관관계를 볼 때, 육상지역이 해양지역에 비해 지각평형이 다소 덜 이루어진 것으로 파악되며, 파워스펙트럼 분석을 통해 결정된 절단파수를 이용한 필터링 후 계산된 잔여이상에서 육상지역의 단층대를 따라 발달하는 특징적인 고이상대와 두꺼운 퇴적층에서 기인한 저이상대가 보이고 있다. 또한, 해양지역 대륙사면의 최하부에서 기반 함몰 내지는 기반암 상부의 두꺼운 퇴적층과 관련이 있는 저이상대가 발달하고 있다.
본 연구는 기후변화 이슈가 부각되는 환경에서 온실가스 배출량 고려 유무에 따른 연근해어업의 업종별 효율성을 비교하고, 분석 결과를 바탕으로 정책적 대안을 제시하는 데 목적이 있다. 분석을 위해 전통적인 자료포락분석(DEA) 모형과 잔여기반측정(SBM) 모형, 비소망재 SBM 모형을 이용하고, Robust Analysis of Variance (ANOVA) 검정과 Wilcoxon Signed-rank 검정을 시행하였다. 분석결과, 전통적인 DEA 모형에서 여분을 고려한 SBM 모형, 온실가스 배출량을 고려한 비소망재 SBM 모형으로 확장될수록 어업의 평균 효율성은 감소하는 것으로 분석되었다. 구체적으로 전통적인 DEA 모형과 SBM 모형, 비소망재 SBM 모형의 평균 효율성은 각각 0.7350, 0.5820, 0.4976으로 추정되었다. 또한 Robust ANOVA 검정과 Wilcoxon Signedrank 검정결과, 전통적인 DEA, SBM, 비소망재 SBM 모형 간 효율성 차이와 근해어업과 연안어업의 효율성 차이도 통계적으로 유의하게 분석되었다. 분석의 정책적 대안으로, 연근해어업의 효율성 개선을 위해서는 신조어선사업의 적극적 시행과 함께 스마트어선 및 전기복합어선 개발 등이 필요함을 제안하였다.
본 논문에서는 무선 애드 혹 네트워크에서 비디오 스트리밍 세션을 위한 무선 단말의 에너지를 고려한 다중 트리 멀티캐스트 기법인 MVM-MAODV를 제안한다. 기존의 단일 트리 멀티캐스트 기법인 MAODV를 기반으로 하여 무선 단말의 잔여 에너지와 사용자의 요구에 따라 차등화된 품질의 비디오를 전달하는 다중 멀티캐스트 트리를 구성한다. 데이터 송신자는 MDC (Multiple Description Coding)로 비디오 데이터를 인코딩하여 두 개 이상의 서브 스트림을 생성한다. 각 멤버 단말은 예상되는 스트림별 패킷 수에 근거하여 자신의 잔여 에너지로 수신 할 수 있는 서브 스트림의 개수를 결정한다. 중간 전달자 역할을 담당하는 무선 단말들도 자신의 잔여 에너지를 고려하여 전송을 지원할 수 있는 서브 스트림을 선택한다. 결과적으로 서브 스트림 별로 멀티캐스트 트리가 구성되게 되고, 데이터 송신자는 이 트리들을 사용해서 서브 스트림들을 분리하여 전송한다. 각 멤버 단말은 참여한 트리의 개수에 따라 다른 품질의 비디오를 수신하게 된다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서, 단일 멀티캐스트 기법인 MAODV, 기존의 다중 멀티캐스트 트리 기법인 MT-MAODV에 비해 보다 우수한 비디오 품질을 제공할 수 있으며 네트워크 내의 무선 단말들의 에너지를 보존할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는, 잡음음성에 강인한 음성인식을 위한 특징추출 방법을 제시한다. 제시한 방법은 2 단계 잡음제거 과정으로 구성되어 있다. 첫번째 단계는 MMSE-STSA 음성개선기법을 통해 잡음음성신호를 개선시키는 과정이고, 두 번째 단계는, MMSE-STSA 의 개선된 음성에 후처리 가중필터뱅크분석을 통해 잔여잡음의 영향을 감소시키는 과정이다. 제안한 방법의 성능평가를 위해, AURORA2의 잡음음성 DB 중 테스트 집합 A 에 대해 인식실험을 수행하고, 결과를 기존 방법들과 비교, 검토한다.
본 논문에서는 스크린 컨텐츠 동영상의 효율적인 압축을 위한 부호화 기법을 제안한다. 제안 부호화 기법은 RGB 색 요소 간의 신호의 통계적 중복성을 줄이기 위한 적응적 색 변환 기법에 기반한다. 기존의 색 변환 기법들은 스크린 컨텐츠 동영상이 포함하는 신호의 급격히 변화하는 ?계적 특성에 적용하기 어려운 반면 제안 방식에서는 부호화 블록의 시간적/공간적 주위 픽셀의 정보를 이용한 성분 분석을 통해 색 공간 변환 행렬식을 유도하여 부호화에 사용한다. 주위 픽셀 정보는 부호화 블록의 예측 방식에 따라 결정하며 움직임 벡터를 이용한 시간/변위 예측 부호 방식에서는 참조 블록의 정보를 이용하고 공간적 예측 방식에서는 블록의 인접 픽셀를 이용한다. 부호기 측에서는 비트율-왜곡 최적화를 통하여 예측 후 잔여신호의 부호화를 원래의 RGB 공간에서 수행할지 또는 색 변환한 공간에서 수행할지를 결정하고 관련 정보를 표시하여 블록 단위로 전송함으로써 부호화 효율을 증대한다. 실험에 의하면 제안 기법은 기존 압축 방식 대비 탁월한 부호화 성능을 제공함을 보인다.
최근 사물 인터넷(IoT)의 발전으로 계산 집약적이거나 지연시간에 민감한 태스크가 증가하면서, 모바일 엣지 컴퓨팅 기술이 주목받고 있지만 지상에 고정되어 있는 MEC 서버는 사용자의 요구사항 변화에 따라 서버의 위치를 변경하거나 유연하게 대처할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 엣지 서비스를 제공하는 기법이 연구되고 있다. 그러나 UAV는 지상 MEC와는 달리 배터리 용량이 제한되어 있어 태스크 마이그레이션을 통해 에너지 사용량을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 MEC 서버들 사이의 로드 밸런싱과 UAV MEC 서버의 에너지 효율성을 최적화하기 위해 강화학습 기법인 Q-learning을 이용한 태스크 마이그레이션 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 UAV의 개수에 따라 실험을 진행하여 잔여 에너지와 로드 밸런싱 측면에서 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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