현장의 목적에 따라 유동성 채움재(Controlled Low-Strength Material, CLSM)의 유동성과 재령일에 따른 강도 특성은 다르게 요구될 수 있으며, 본 연구에서는 현장에 맞는 유동성 채움재의 배합설계가 가능하도록 다중회귀분석을 이용하여 유동성 채움재의 배합 비율로써 강도 및 플로우 특성을 예측하고자 하였다. CSA 팽창재, 보통 포틀랜드 시멘트, 플라이애시, 모래, 실트, 물 그리고 급결제로 구성된 유동성 채움재의 배합비에 따라 플로우값 그리고 12시간 및 7일 강도를 측정하였다. 유동성 채움재의 재료비율을 독립변수로, 측정된 각 특성을 종속변수로 선정 후, 통계 분석 프로그램인 SPSS Statistics 23을 통하여 다중회귀분석을 수행하였으며, 독립변수항이 1~3차식으로 이루어진 회귀모형의 회귀계수를 추정하였다. 회귀분석 결과, 플로우값은 3차식의 모형, 12시간 및 7일 강도는 1차식의 모형으로 설명하는 것이 가장 적절한 것으로 판단하였다. 본 논문에서 제안된 CLSM의 플로우값 및 강도 특성에 대한 회귀모형을 통하여, 실험을 수행하기 전, 요구되는 특성에 맞는 배합비를 추정할 수 있을 것으로 기대된다.
IPv6는 IPv4의 단점을 보완한 차세대 인터넷 프로토콜이다. IPv6 헤더는 플로우 레이블 필드를 제공하여 레이블 값에 따라 차등적인 서비스를 제공할 수 있는 기반을 갖추었다. 본 논문에서는 이러한 레이블의 용도 외에 레이블을 이용한 포워딩 방법을 제안한다. 레이블을 이용한 포워딩은 기존의 MPLS 와 유사한 방식으로 이루어진다. 두 방법의 차이점은, 첫째 MPLS는 속도를 빠르게 하기 위하여 대부분의 스위칭이 2 계층에서 이루어지지만 플로우 레이블을 이용한 방법은 3 계층에서 처리된다. 둘째, 패킷에 플로우 레이블을 기록할 때 기존의 IPv6 헤더 필드를 이용하기 때문에 MPLS에서와 같이 별도의 헤더가 필요치 않다. 또한, 레이블과 플로우에 대한 서비스 정보를 매핑시킬 경우 좀더 수월하게 차등적 서비스를 지원할 수 있다. 본 논문에서는 IPv6 레이블 포워딩을 구현해서 실험한 실험 망과 현재 리눅스 커널(2.2.X)상에서 구현되어있는 IPv6의 포워딩 구조, 그리고 구현된 플로우 레이블 포워딩에 대하여 논한다.
본 논문에서는 바나듐 레독스 플로우 배터리의 동작원리를 설명하고, C-rate에 따른 특성 분석을 하였다. 전해질 양이 18mL, 22mL일 때 0.1C, 0.3C, 0.5C, 0.7C, 0.9C, 1.0C로 전류의 크기에 변화를 주어 용량을 측정한 후 비교 분석하였다. 더불어 HPPC(Hybrid pulse power characterization) 실험에서 1.0C 일 때 잔존 용량(State-of-charge, SOC)의 변화에 따른 저항을 추출하였고 분석하였다. 그 결과 바나듐 레독스 플로우 배터리의 효율 분석을 위한 파라미터 값을 확인하였다.
앞 선 연구에서는 나프탈렌과 나프톨을 혼합 또는 단독으로 술폰화하고 이들을 포름알데히드와 반응시켜 축합물을 합성하였다. 본 연구에서는 이들 축합물의 시멘트 혼화제로서의 성능을 조사하기 위해 시멘트 모르터의 플로우 및 강도 시험을 행하였다. 플로우 시험의 결과, 나프톨 단독 축합물(TSC) 및 나프탈렌 공축합물(NT5)을 첨가한 시멘트 모르터의 플로우 값은 합성 나프탈렌 단독 축합물(NSS)을 첨가한 시멘트 모르텅의 플로우값 보다 큰 값을 나타냈다. 28일 압축 강도 시험에서는 나프탈렌 공축합물(NT5)를 첨가한 경화시멘트 모르터가 나프탈렌(NSS)또는 나프톨 단독 축합물(TSC)을 첨가한 경우보다 약 10% 높은 강도를 나타냈다. 이상의 결과로부터, 본 연구에서 사용한 나프탈렌계 고성능감수제(NT5, TSC)는 콘크리트용의 고성능 감수제로서 크게 기대되어 진다.
CLSM의 플로우 및 강도특성은 비회, 매립회, 시멘트, 수량 등과 같은 배합비에 크게 의존하므로, 각 구성요소들의 배합비와 플로우 및 강도값에 대한 역학적 관계를 정량적으로 도출하기가 현실적으로 매우 어렵다. 따라서 CLSM의 구성성분 비율에 대한 플로우 및 압축강도값을 도출할 수 있는 산정방법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 학습을 통해 플로우 및 일축압축강도를 실험을 통하지 않고 인공신경망을 이용하여 CLSM의 플로우 및 일축압축강도를 예측하고자 한다. 본 연구에 사용한 인공신경망모델에는 BPNN 학습 알고리즘을 적용, 인공신경망 학습효율 및 예측능력에 영향을 미치는 은닉층, 모멘텀상수, 목표시스템 오차값, 은닉층의 노드 수와 학습률을 변화시키면서 학습하여 각각의 변화에 따른 인공신경망 모델의 학습효율 및 예측능력을 평가하고 인공신경망의 유효성 검증을 위해 모델 구축 시에 사용하지 않은 새로운 자료에 대해 예측을 실시하여 실내실험 결과와 비교하여 이를 기준으로 CLSM의 플로우 및 압축강도 산정에 적합한 최적인공신경망 모델을 제안하였다.
고유동 콘크리트의 특성을 판정하기 위한 방법으로서 기존에 알려진 재료분리 판정 방법은 매우 복잡하고 번거로운 실험방법으로 실무 적용에 많은 어려움이 있다. 그런데, 고유동 콘크리트의 유동성 측정 방법에는 슬럼프 플로우를 주로 측정하고, 슬럼프는 변화가 작아서 배제되고 있는 실정이나, 재료분리된 양상을 살펴보면 슬럼프 플로우는 큰 반면, 슬럼프는 작은 양상을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 고유동 콘크리트의 재료분리 저항성을 슬럼프와 슬럼프 플로우의 조합으로 간단히 평가할 수 있는지 그 가능여부를 검토하고자 하였다. 연구 결과 슬럼프 플로우에 대한 슬럼프의 비는 양호한 재료분리의 평가지표로 이용할 수 있는데, 이 값을 2.5 이하로 유지하면 실무에서의 고유동 콘크리트는 양호한 재료분리 저항성을 관리할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 생갯벌을 잔골재 대신 치환한 모르타르의 물리적 특성에 대한 실험을 진행하여 벽돌로써의 활용 가능성을 분석하였다. 플로우 측정결과 시멘트와 잔골재의 배합비가 높을수록 플로우 값이 증가하였으며, 생갯벌의 치환율이 감소할수록 플로우값이 감소하는 것으로 나타났다. 염화물 함유량 측정결과 생갯벌의 치환율이 감소할수록 염화물 함유량 또한 감소하는 것으로 나타났다. 압축강도 측정결과, 대부분의 배합비에서 생갯벌의 치환율이 감소할수록 압축강도는 반비례하여 증가하는 것으로 나타났다. 인장강도 측정결과, 압축강도와 비슷한 경향을 나타냈다. 그리고 생갯벌 치환율이 감소할수록 강도가 증가하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 순환골재 미분말 생산 시 발생하는 비산분진 및 미분말 중 입경 0.08 mm이하 및 입경 0.15 mm 이하 순환골재 미분말만을 포집하여 순환골재 미분말의 치환방법 및 치환률에 따른 제반 공학적 특성을 분석하였다. 그 결과 유동성은 0.08 mm 이하 및 0.15 mm 이하의 RP를 치환한 경우 전반적으로 저하하는 경향을 나타내었으나, 0.15 mm 이하의 RP를 사용할 시 0.08 mm 이하의 RP를 사용한 경우보다 상대적으로 고성능감수제가 많이 첨가됨에 따라 플로우 감소 폭은 적은 것으로 나타났다. 0.15 mm 이하의 RP를 사용한 플로우, 링플로우 및 미니슬럼프 플로우의 연관관계는 타 시험방법에 비해 플로우와 링플로우의 경우 연관관계가 큰 것으로 나타났으며, 0.15 mm 이하의 RP를 사용한 페이스트의 소성점도의 경우 RP치환률이 증가함에 따라 점도 및 항복치가 증가하는 것으로 나타났다. 압축강도 및 휨강도의 경우는 입자크기에 관계없이 RP의 치환률이 증가함에 따라 플레인에 비해 강도값이 저하하는 것으로 나타났으며, 재령이 경과함에 따라 강도 발현율이 큰 것으로 나타났다. 또한, 시멘트에 치환한 경우보다 잔골재에 치환할 시 높은 강도값을 나타내었으며, 0.08 mm 이하의 RP를 5% 잔골재에 치환할 시 플레인과 강도값이 유사함을 나타내어 0.08 mm 이하의 RP 사용시 강도 증진 효과가 큰 것을 알 수 있었다.
본 논문은 IEEE 802.11 무선랜에서의 업링크와 디운링크 플로우간의 공평성 문제를 다룬다. 기존 연구에서는 AP의 최소 Contention Window (CWmin) 값을 단말의 CWmin 값보다 작게 설정하여 무선랜에서의 업링크와 다운링크 트래픽 간의 공평한 채널 사용을 보장하고자 하였다. 기존 논문의 해결책과 달리 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 공평성 개선뿐만 아니라 동시에 시스템의 전체 throughput을 높일 수 있는 CWmin 값을 찾는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 제안 알고리즘에서는 AP가 다운링크 플로우를 가지고 있는 단말의 수와 업링크 플로우을 가지고 있는 단말의 수를 실시간으로 확인하고 최적의 CWmin 값을 계산하여 단말에게 알린다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 단말간의 공평한 채널 사용을 보장함과 동시에 시스템의 throughput을 향상시키는 것을 확인할 수 있었다.
현재 인터넷 라우터는 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인해 발생하는 혼잡 상황을 명시적으로 해결 할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection) 알고리즘과 같은 능동적인 큐 관리(Active Queue Management) 알고리즘을 제시하였다. 하지만 RED 알고리즘은 UDP 플로우와 같이 양 종단간 혼잡제어를 하지 않는 플로우(flow)나 RTT(Round Trip Time)값이 작은 TCP 플로우에 대한 불공정성 문제를 가지고 있으며 이로 인하여 혼잡상황이 악화되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 새로운 공정성 향상 큐 관리 알고리즘인 AFQM(Approximate Fair Queue Management) 알고리즘을 제안하였다. AFQM 알고리즘은 공정분배율(fair share rate) 이상의 대역폭을 차지하는 플로우를 판별하여 공정성을 보장한다. AFQM 알고리즘은 적은 오버헤드(overhead)와 구현의 용이성을 가지고 있기 때문에 비반응 플로우(unresponsive flow)와 불량 사용자 플로우(misbehaving flow)를 큰 오버헤드 없이 관리하여 플로우간의 공정성을 보장하는 알고리즘 이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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