인터넷 프로토콜의 이동성 지원(Mobile IP)은 단말의 이동성(host mobility)뿐만 아니라 네트워크의 이동성(network mobility)까지도 지원하도록 확장되고 있다. 그러나 이동 네트워크(mobile network)의 내부에 이동 단말(mobile host) 또는 이동 네트워크가 존재하는 경우와 칼이 중첩된 이동 네트워크(nested mobile network)의 경우 데이터가 전송되는 경로가 삼각형 또는 그 이상으로 복잡해지는 Triangular Routing 또는 Pinball Routing 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 대응 단말(Correspondent node) 또는 Home Agent에서 위치 정보가 갱신(Binding Update)되는 과정을 재귀적으로 수행하게 함으로써 중첩된 이동 네트워크에서 최적의 경로로 데이터를 전달할 수 있도록 하는 방법을 제시한다.
이 연구의 목적은 중첩성 뇌전증을 발견하고, 처음 기록된 30분 뇌파 패턴을 통하여 경련 가능성을 알아보고자 한다. 국제표준 10~20법을 통하여 전극을 부착하였다. 2014년 1월부터 2015년 12월까지 중환자실에 입원한 경련 의심 환자를 대상으로 하였다. 뇌파의 패턴은 주기적 방전파, 전반적 주기적 방전파, 버스트 억제파, 초점 뇌전증파, 비대칭 배경파, 전반적 서파, 삼상성 형태의 일반화 된 주기적 방전파 등 7 가지 범주로 분류하였다. 원인별 분류는 5가지 범주로 구분하였다. 전체 128명 중 평균 나이는 $56.9{\pm}17.5$였고, 남:여 비율은 74:54명이였다. 평균 뇌파검사 기간은 $5.5{\pm}5.1$일 이었고 최장 33일 이였다. 주기적 방전파(N=7), 전반적 주기적 방전파(N=10), 버스트 억제파(N=6), 초점 뇌전증파(N=19), 비대칭 배경파(N=24), 전반적 서파(N=51), 3상 형태의 일반화 된 주기적 방전파(N=11)이었다. 중첩성 뇌전증 환자의 원인은 원발성 증상성(N=4), 급성원발성 증상성(N=9), 급성 증상성(N=6), 진행성 뇌병증(N=2), 열성경련(N=1)이었다. 지속적 뇌파모니터링 검사는 중첩성 뇌전증을 발견하는데 유용한 검사이고, 뇌파 패턴을 통하여 경련 발생 유무를 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 연소공정에서 발생하는 NOx를 제거하기 위해 연면방전과 AC Corona 방전을 중첩해서 특수설계 제작된 중첩방전 반응기의 방전분해 특성을 연구하였다. 실험은 SPCP, Corona Discharge 및 중첩방전에 대한 NOx의 분해율을 비교 측정하였다. 실험변수는 방전형태, 가스의 농도, 방전주파수, 가스의 유량 등에 대하여 측정하였다. 실험결과 중첩방전에 의한 NOx의 분해율은 SPCP방전고 Corona방전에 의한 분해율보다 10∼15[%] 증가하였고 소모전력도 10[%] 정도 작게 소모되었다. 중첩방전시 상부전극의 주파수의 영향은 주파수가 작을수록 NOx의 분해율이 높았고 하부전극의 SPCP만의 방전시에는 주파수가 높을수록 NOx의 분해율이 증가하였다. 방전형태에 대한 NOx의 최대분해율은 SPCP일 때 방전전력 18[W]에서 80[%] 이었고 AC코로나 방전일 때 방전전력 805[W]에서 10[%] 이었으나 중첩방전의 경우는 14[W]에서 90[%]로 중첩방전의 효과는 10[%]이상 증가하였다.
본 논문에서는 인접 초음파 센서간 효과적인 빔 폭 중첩을 이용하여 고성능 장애물 탐지를 위한 중첩 초음파 센서 링을 최적 설계하는 방법에 대해 체계적으로 기술하도록 한다. 기본적으로 일군의 동종 저지향성 초음파 센서들이 일정 간격으로 상호 빔 폭이 중첩되도록 원형 배치된다고 가정한다. 첫째 초음파 센서의 실제와 단순화된 빔 패턴 그리고 빔 폭 내의 장애물 위치 추정을 위한 여러 센서 모델에 대해 소개한다. 둘째, 중첩 초음파 센서 링의 장애물 탐지 범위와 장애물 위치 추정을 위한 간단한 센서 모델에 대해 기술한다. 셋째, 타원과 비타원 형태의 빔 패턴에 대해 각각, 장애물 탐지 시 위치 불확실성이 최소화되도록 중첩 초음파 센서 링을 설계하기 위한 지수를 정의한다. 넷째, 최소한의 빔 폭 중첩 보장과 과도한 빔 폭 중첩 회피를 위해 요구되는 중첩 초음파 센서 링의 구조적 사양에 대한 제한 조건을 유도한다. 다섯째, 주어진 중첩 초음파 센서 링의 반경에 대한 초음파 센서의 최적 사용 개수와 주어진 초음파 센서의 사용 개수에 대한 중첩 초음파 센서 링의 최적 반경을 결정한다. 본 논문 전반에 걸쳐, 대표적인 상용 저지향성 초음파 센서로서 Murata사의 MA40B8이 채택되었다.
무선 네트워크 기술의 발전과 이동성 지원에 대한 사용자의 요구가 증대됨에 따라 모바일 IPv6와 이를 확장한 NEMO (NEtwork Mobility) Basic Support 프로토콜이 등장하였다. 이동네트워크들이 중첩되어 구성될 경우 NBS (NEMO Basic Support) 프로토콜을 사용하는 네트워크에서는 패킷이 네트워크를 구성하는 이동라우터(MR, Mobile Router)의 홈에이전트(HA, Home Agent)를 모두 거치면서 중첩 터널링이 수행되는 핀볼라우팅 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 중첩된 이동네트워크에서 새로운 라우팅 헤더를 사용한 경로최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 새로운 IPv6 라우팅 헤더 DH (Destination-information Header)를 정의하고 이를 라우팅 헤더 타입 2를 대신하여 사용함으로써 중첩된 이동네트워크에서의 경로최적화를 구현한다. 이 기법은 기존 기법에 비하여 최적화된 경로로 통신하여 최소 32% 뛰어난 성능향상을 확인할 수 있다.
동적 캐시 그룹 구성 정책으로 중첩된 그룹 캐시 구조가 제시되면서 중첩 캐시의 운영 방안에 대한 연구가 필요하게 되었다. 그 기반 연구로 계층 캐시의 효율적 캐시 분배 정책을 그대로 살리되 중첩 그룹 캐시를 이용하는 방안으로 그룹 내 멀티캐스팅 페이지 분배 정책이 제시되고 있다. 그러나 그룹내의 모든 캐시에 해당 페이지를 분배하는 방안은 불필요한 저장 공간 낭비를 가져올 뿐 아니라 그룹 내 통신량 증가라는 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 논문에서는 그룹 내 캐시의 역할을 두 개의 기능으로 나누어 보다 효율적 페이지 분배와 그룹 유지 운영 방안을 제시하려 한다. 또한 중첩 그룹 캐시에서 제기되는 요청 진행 방향 문제에 대한 해결 방안으로 그를 아이디를 활용한 진행 방향 테이블 운영 방안을 제시하려 한다.
본 논문에서는 교량의 자유진동 모드의 중첩원리를 이용하여 KTX-교량의 동적상호작용 해석법을 제시한다. 이를 위하여 모드중첩법에 기초한 3차원 교량-차량의 에너지 식으로부터 에너지원리를 적용하여 교량과 차량의 상호작용을 고려할 수 있는 운동방정식을 유도한다. 이때 운동방정식의 해는 Newmark-${\beta}$ 방법을 사용한다. 그리고 궤도의 불규칙성은 FRA의 6등급 분류규정을 고려하여 각 등급별로 고속철도의 열차속도에 따르는 응답을 분석한다. 실제 고속철도에 사용되는 PSC 박스형 교량을 상용프로그램(MIDAS)를 이용하여 모델링하고 그로부터 각 모드별 형상을 얻어내어 본 논문에서 개발한 열차-교량 상호작용 프로그램에 입력하여 상호작용 해석을 수행한다.
다차원 색인 기법 M-트리는 노드의 중심점과 객체간의 상대적 거리로 색인을 구성하고, 검색 공간에 포함되는 객체를 액세스하는 기법으로서 노드들은 페이지 단위로 구성되며 하위 엔트리들을 포함할 수 있는 반경, 즉 유사도 거리에 의해 노드의 영역이 표현되어진다. 그러나 이와 같은 노드의 영역 표현에 있어서 노드 색인공간의 중첩으로 인해 질의 시 검색 패스가 증가하고 이로 인해 거리계산과 디스크 입출력의 증가를 야기하는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 M-트리에서 문제가 되고 있는 노드 색인 공간의 중첩을 최소화할 수 있는 노드 분할 정책을 제안한다. 기존의 M-트리와는 다르게 노드의 가상 중심점을 계산하여 그것을 라우팅 객체로 만들어 노드를 커버하는 영역을 최소화하고 노드 안의 엔트리를 재분배하여 밀도 높은 노드를 구성 하도록 한다. 제안된 분할 알고리즘의 효율성을 증명하기 위한 실험 결과 색인공간의 중첩이 줄고 이로 인해 거리계산과 디스크 입출력의 횟수가 줄어듦을 보였다.
본 연구에서는 FMM 신경망의 학습 알고리즘에서 하이퍼박스 확장과정에 수반되는 중첩현상을 분석하고, 이에 대한 축소 과정의 특성과 이를 보완하기 위한 새로운 활성화 함수에 관하여 고찰한다. 하이퍼박스 중첩 영역에 속하는 패턴 데이터는 그 분류 결과가 왜곡될 수 있다. 왜냐하면 학습과정에서 하이퍼박스상의 특징범위는 특징값의 빈도요소를 고려하지 않음으로 인하여 극소수의 비정상적 데이터에 관해서도 동일 수준으로 민감하게 확장되기 때문이다. 본 논문에서는 특징집합에서 가중치와 빈도요소를 반영하는 모델로서 이러한 중첩현상의 영향을 개선하는 방법론을 소개한다. 제안된 이론은 단순화된 패턴집합에 대하여 그 유용성을 이론적으로 고찰하며, 실제 패턴분류 문제에 적용하여 실험적으로 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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