본 논문은 일본 기가비트 네트워크 테스트베드인 JNG상에서 대표적인 스트림형 트래픽인 DV와 MPEG2에 대한 최종 사용자간에 실측을 통하여 초고속 네트워크 상에서 정상 부하의 변화에 따른 각 스트림 트래픽의 전송 지연과 패킷 손실에 대하여 고찰한 것이다. 이 결과에 의하면 50Mbps의 IP over ATM상에서 DV와 MPEG2 스트림을 전송할 때, 부가된 정상 부하의 패킷 크리(512바이트 이상)에 무관하게 부하율이 네트워크 대역폭의약 95%에 달하는 시점에서 패킷 손실이 다량 발생하고 전송 지연도 급증하였다. 또한 최종 사용자 시스템상의 버퍼 크기와 송수신 버퍼 수는 전송 지연과 패킷 손실에 영향을 미치지 않음을 확인하였다.
본 연구에서는 히트파이프의 제어를 전자밸브에 의하여 단속 되어질 때 증발부의 상태변화가 응축부에 미치는 전열제어 특성을 연구한 것이다. 증발부와 응축부사이의 단열부에 전자밸브를 설치하여 증발부의 열저장에 따른 밸브제어의 영향, 밸브주기 개폐에 따른 응축부의 응답특성, 경사도, 입열량, 냉각수량변화가 전열에 미치는 연구를 실행하고 증발부와 응축부의 유동특성을 고찰하여 전자제어밸브에 따라 증기의 동특성영향을 연구한다. 그 결과는 응축부와 증발부사이의 온도차가 크면 온도의 진동수는 증가하고, 온도의 진폭은 감소한다. 제어밸브의 개폐시간이 지연되면 증발부의 펄스비등은 강하게되고 밸브개폐후 응축부의 온도 진동은 지연 감쇄한다.
본 논문에서는 수동이중성형 구조의 광통신망에 적합한 WDM/SCM 다중접속 프로토콜을 제안하였다. 제안된 망의 구조는 노드들을 그룹화하여 부허브(sub-hub)로 연결하고 부허브들은 다시 중앙허브(central hub)에 연결된 이중성형구조를 가지고 있다. 각 그룹에는 WDM 채널이 home 채널로 할당되어 있고, 각 노드는 패킷의 수신을 위한 고유의 SCM 채널이 할당되어있다. 제안된 프로토콜은 망내의 노드수가 아닌 그룹수 만큼의 슬롯으로 프레임을 구성하기 때문에 슬롯을 기다리기 위한 패킷의 평균지연을 줄일 수 있으며, 이중성형구조의 망구조를 이용하여 데이터 패킷의 전송을 위한 제어패킷의 전파지연을 중앙허브와 송신 노드간의 전파지연이 아니라 부허브와 송신 노드간의 전파지연으로 제한하여 패킷의 전파지연을 줄였다. 해석적 모델과 시뮬레이션에 의한 성능 비교로부터 프로토콜 분석의 타당성을 검증하여 망의 수율 및 패킷의 평균지연 성능이 우수하며 높은 채널 활용도를 가짐을 확인할 수 있었다.
다중경로발생기는 일반적으로 시간지연발생부, 위상발생부, 감쇠발생부로 구성되며 주로 애널로그 방식으로 구현되어왔다. 따라서 경년변화가 발생할 수 있으며 여러 번의 A/D 변환, D/A변환과정으로 인한 신호의 충실도 저하, 미세지연을 위해 높은 주파수를 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문은 다중경로 현상을 수학적으로 모델링하여 완전히 디지털 방식으로 구현하는 방법을 제안한다. 특히 시간지연부는 두 개의 블록으로 나누어 한 블록에서는 샘플단위의 시간지연을 만들고 나머지 한 블록에서는 섭샘플(subsample) 시간지연을 만들 수 있도록 하여 정밀한 시간지연값을 효율적으로 얻을 수 있도록 했다. 또한 시스템의 마스터 주파수도 특정한 값으로 고정할 필요도 없도록 하였다. 제안한 방법을 완전히 디지털 하드웨어로 구현해 본 논문에서 제안한 다중경로 발생 알고리듬의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 프레임 릴레이(Frame Relay : FR) 망과 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 망이 연동할 때, 분석 대상인 연동장치(InterWorking Unit : IWU) 수신부에서 프레임이 처리되는데 걸리는 지연시간을 분석하였다. ATM과 FR 사이의 데이터 처리속도의 차이로 인하여 연동장치의 버퍼에서 프레임이 기다리게 된다. 이 때 지연시간을 IWU에서 ATM 망에서 들어오는 프레임의 평균값을 구한 다음에 Little's formula를 이용하여 수학적으로 분석하였다. 결과적으로 FR 연결된 수가 증가할수록 연동장치에서 프레임의 지연시간은 지수적으로 증가함을 알 수 있었다. 또한 지연시간을 분석하므로 해서 연동장치에서 timeout의 시간을 결정하여 프레임을 재전송할 수 있는 시간을 결정할 수 있었다.
광대역 종합정보 통신망 (B-ISDN)이 수용할 여러 서비스들은 다양한 지연, 지연 변화 및 셀 손실 확률 요구 사항을 가지고 있다. B-ISDN을 위한 적절한 제어 방법의 설계는 매우 중요하고 어려운 문제이다. 본 논문에서는, 그러한 다양한 요구사항을 만족하기 위하여, 지연 및 손실 우선 순위 모두를 가진 다종화 알고리즘을 제안한다. 손실 우선 순위의 구현을 위하여, 음성 셀은 폐기 불가한 셀(즉, 높은 우선 순위의 셀) 및 폐기 가능한 셀(즉, 낮은 우선 순위의 셀)로 생성됨을 가정하였다. 낮은 순위의 음성셀은 통신망내에서 혼잡이 발생하면 폐기될 수 있다. 본 셀 탈락 방법은 음성 및 데이터의 지연뿐만 아니라 셀 손실도 감소 시키는 것을 보여주고 있다. 이러한 부하 감소 방법은 광대역 종합정보 통신망의 이용율을 크게 개선 시킬 수 있을 것으로 기대된다.
시간지연을 갖는 퍼지 시스템에 대한 지연 종속 퍼지 H₂/H/sub ∞/ 제어기 설계 방법을 제안한다. 지연 종속 Lyapunov 함수를 이용하여 폐루프 시스템의 점근적 안정화뿐만 아니라 H₂ 성능과 H/sub ∞/ 성능을 동시에 만족하는 혼합 H₂/H/sub ∞/ 성능 문제를 고려한다. 제어기의 존재성에 대한 충분조건을 유도하고 선형행렬부등식(LMI: linear matrix inequality)으로 나타낸다. 제어기 설계는 병렬 분산 보상의 개념을 이용하고, 퍼지 제어기는 LMI 해를 구함으로써 바로 구할 수 있다. 지연 종속 퍼지 제어기는 존재 조건을 나타내는 선형 행렬 부등식에 시간지연항의 크기를 포함하고 있으므로 시간지연항의 크기를 고려할 수 있다. 따라서 시간지연의 크기에 상관없이 시스템을 안정화 시키는 지연 독립적인 제어기 보다 더 효과적인 설계방법이다. 제안한 방법의 설계과정 및 타당성을 시뮬레이션 예제를 통하여 나타내고 기존의 시간 지연 독립적인 퍼지 H₂/H/sub ∞/ 제어기 설계 방법 보다 효과적인 방법임을 확인한다.
BESS를 대용량화 하기 위하여 병렬운전에 관련하여 많은 연구가 진행 중이다. 병렬운전 알고리즘의 제어 목표는 인버터 간의 순환전류를 제거하고, 부하 분담이 균등하게 하는 것에 있다. 이를 위하여 연구되었던 방법 중 전압 제어와 전류 제어의 인버터를 결합한 Master-Slave 방식은 통신을 통하여 정확한 부하분담이 가능하지만 통신지연 발생시 과도상태에 과전류가 발생 할 수 있다는 단점을 갖는다. 본 논문은 독립된 계통에서 BESS가 병렬운전 중 스텝부하 투입시 통신지연 시간 동안의 과도상태에서 과전류가 발생하지 않도록 하는 Droop Control를 적용한 제어 알고리즘을 제안한다.
최근 사용자의 멀티미디어 서비스 요구가 보편화되면서 네트워크에 걸리는 부하가 늘어나게 되었고, 사용자들이 미디어를 다운로드한 후 플레이하는 방법보다 스트리밍 서비스를 선호함에 따라 실시간성이 더욱 중요시되고 있다. 웹 서비스에 전통적으로 사용되는 프록시 서버는 네트워크의 가장자리에 위치하여 클라이언트와 서버 사이의 거리 때문에 발생하는 문제를 주로 해결한다. 하지만 고 대역폭과 긴 서비스 시간이라는 특징을 가지는 멀티미디어 스트리밍 서비스에서는 전통적인 웹 프록시의 장점을 제대로 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 미디어 스트리밍 서비스에서 네트워크 트래픽을 감소시키고 서비스 지연시간을 줄이기 위한 새로운 캐슁 전략을 제안한다. 제안된 전략에서 프록시 서버는 미디어 데이터의 일부와 미디어의 프리픽스를 캐슁하여 클라이언트가 요청한 미디어를 바로 인접한 프록시에서 찾도록 하여, 고 대역폭을 사용하는 스트리밍 시스템에서 네트워크 부하와 초기 지연을 줄인다.
소음은 난청, 스트레스 등의 원인이 된다. 본 연구에서는 ANC(Active Noise Cancellation)을 바탕으로, 기술적인 방법을 통해 소음을 저감 시키는 스피커를 구현하였다. ANC 란 소음 주파수의 위상을 180° 변환하여 주파수와 레벨이 동일한 역 소음을 발생시켜 주변 소음을 저감, 차단하는 기술이다. 현재 시중 제품들에 적용되는 일반적인 ANC 의 경우, 피드백(Feedback) 방식이라는 점과 시간 지연(Time gap)이 발생한다는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 AI 학습으로 소음을 미리 예측하여 시간 지연을 줄이는 방법을 고안했다. 순환 신경망(RNN)의 장기의존성 문제를 해결하는 시계열 예측 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory Network) 모델을 사용하였다. 또한, AI 학습 효율을 향상시킬 수 있는 하드웨어 장비들을 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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