• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제30권4호
• /
• pp.461-473
• /
• 2003

멀티미디어 어플리케이션은 문자 위주의 어플리케이션과는 달리 데이타의 연속성 때문에 QoS(Quality of Service)에 매우 민감하다. 셀룰러 이동망에서 고속으로 이동중인 사용자의 멀티미디어 어플리케이션에 대해 QoS를 지속적으로 제공하기 위해서는 효율적인 호 수락 기법이 필요하다. 본 논문은 우선순위를 이용한 호 수락 제어를 통해 MH(Mobile Host)에게 지속적인 QoS를 제공하는 2SCA(2-Step Call Admission) 기법을 제시한다. 본 논문에서는 셀의 크기가 작고, 서로 중첩되어 있는 셀 구조를 가정하였으며, MH의 호를 신규호, 핸드오프호 및 QoS 상향조정호로 분류하여 각각 다른 처리 기법을 적용하였다. 2SCA 기법은 기본 호 수락제어와 응용 호 수락제어로 구성되어 있다. 전자는 셀의 가용 대역폭에 따라 호 수락을 결정하며, 후자는 기본 호 수락제어에서 블록킹된 호를 대상으로 각 호의 종류에 따라 DTT(Delay Tolerance Time), PQueue(Priority Queue), UpQueue(Upgrade Queue) 알고리즘을 적용하여 호 수락을 결정한다. 본 논문에서 제시된 2SCA 기법의 성능을 평가하기 위해, 신규호 블록킹률, 핸드오프호 드롭핑률, 대역폭 이용률을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 호 수락 기법이 CSP(Complete Sharing Policy), GCP(Guard Channel Policy) 그리고 AGCP(Adaptive Guard Channel Policy) 등과 같은 기존의 메커니즘보다 우수함을 알 수 있었다.

• 생태와환경
• /
• 제42권2호
• /
• pp.242-252
• /
• 2009

본 연구에서는 국내 인공호 4대 수계 39곳을 선정하여 2003년 1월부터 2007년 12월까지 5년간의 수질 측정 자료를 바탕으로 우리나라에 적합한 다변수 수질평가 모델을 개발하고, 그 모델을 이용하여 2008년 1년간의 자료를 통해 팔당호와 대청호의 수질평가를 실시하였다. 개발된 다변수 수질평가 모델은 4개의 수질변수를 각각 부영양, 중영양, 빈영양의 3단계로 나누어 점수를 부여하고, 수질변수별 획득점수를 총합하여 총점으로 계량화하였으며, 총점을 구간별로 5등급으로 나누어 최종 수질등급을 부여하였다. 새롭게 제안된 수질평가 모델의 적용 결과, 팔당호는 전반적으로 보통(Fair) 및 악화 (Poor)상태로 나타났으며, 대청호는 최적(Excellent) 및 좋음(Good) 상태로 나타났다. 일반적으로 수자원의 가치를 결정하는 수질항목 중 가장 보편적인 중요성을 가지는 것은 유기물의 함량이며 이런 유기물은 수체 내 여러 요인에 의해 영향을 받을 수 있다. 그렇기 때문에 새로운 수질평가 모델을 개발함에 있어 수체의 수리 수문학적 특성을 비롯해 물리적 특성, 화학적 특성, 생물학적 특성 등의 각종 이화학적인 특성이 고려되었으며, 이러한 항목을 각각 평가 모델의 4가지 메트릭으로 선정하여 호소의 평가에 있어 복수의 측정지표가 활용될 수 있도록 하였다. 이러한 복수 지표를 활용해 개발된 다변수 수질평가 모델은 호소의 영양 단계를 평가함에 있어 보다 정확한 판단을 가능하게 할 것이며, 효과적인 호소의 관리에 도움을 줄 수 있을 것이라 사료된다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
• /
• 제5권4호
• /
• pp.237-246
• /
• 2011

To explore the sources of carbonaceous material in the airborne particulate matter (PM), comprehensive PM sampling was performed (3 to 14 January 2010) at a traffic hot spot site (HS), Farm Gate, Dhaka using several samplers: AirMetrics MiniVol (for $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$) and MOUDI (for size fractionated submicron PM). Long-term PM data (April 2000 to March 2006 and April 2000 to March 2010 in two size fractions ($PM_{2.2}$ and $PM_{2.2-10}$) obtained from two air quality-monitoring stations, one at Farm Gate (HS) and another at a semi-residential (SR) area (Atomic Energy Centre, Dhaka Campus, (AECD)), respectively were also analyzed. The long-term PM trend shows that fine particulate matter concentrations have decreased over time as a result of government policy interventions even with increasing vehicles on the road. The ratio of $PM_{2.5}/PM_{10}$ showed that the average $PM_{2.5}$ mass was about 78% of the $PM_{10}$ mass. It was also found that about 63% of $PM_{2.5}$ mass is $PM_1$. The total contribution of BC to $PM_{2.5}$ is about 16% and showed a decreasing trend over the years. It was observed that $PM_1$ fractions contained the major amount of carbonaceous materials, which mainly originated from high temperature combustion process in the $PM_{2.5}$. From the IMPROVE TOR protocol carbon fraction analysis, it was observed that emissions from gasoline vehicles contributed to $PM_1$ given the high abundance of EC1 and OC2 and the contribution of diesel to $PM_1$ is minimal as indicated by the low abundance of OC1 and EC2. Source apportionment results also show that vehicular exhaust is the largest contributors to PM in Dhaka. There is also transported $PM_{2.2}$from regional sources. With the increasing economic activities and recent GDP growth, the number of vehicles and brick kilns has significantly increased in and around Dhaka. Further action will be required to further reduce PM-related air pollution in Dhaka.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제7권9호
• /
• pp.325-334
• /
• 2018

요구사항 추적성은 개발과 유지보수 과정 동안 지속적으로 관리해야 한다. 그러나, 실제에서는 품질 보증을 점검하는 단계에서 갱신한다. 이러한 차이는 개발자가 추적성을 갱신하는 노력에 비해 추적성을 통해 얻는 혜택이 적기 때문이다. 이러한 노력 대비 보상의 관점에서 우리는 일반적으로 사용하는 스프레드시트 형태의 요구사항 추적성 매트릭스에서 맵핑을 유연하게 바꿀 수 있는 방법을 제안한다. 제안의 목적은 개발자가 요구사항 추적성을 갱신하는데 들이는 노력을 줄이는 것이다. 제안 방법은 먼저, 각 시트에 두 산출물 간의 관계만을 기입하여 변경이 발생할 때, 개발자가 변경된 맵핑을 즉시 반영할 수 있도록 한다. 다음, 개발자가 원하는 시점에서 제안 방법은 자동적으로 모든 산출물의 관계를 계산하여 추적성 매트릭스를 생성한다. 또한 누락된 맵핑 관계를 색상으로 표시하고 척도를 계산하여 개발자가 추적성 매트릭스의 완전성을 파악하도록 돕는다. 우리는 제안 방법의 적용가능성을 파악하기 위하여 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구는 제안한 요구사항 추적성 매트릭스가 실제 프로젝트에 적용 가능하며 변경된 맵핑 관계를 쉽게 수용함을 보여준다.

• 터널과지하공간
• /
• 제34권3호
• /
• pp.208-217
• /
• 2024

AI영상 기반 건설현장 안전관리 모니터링 시스템 개발 및 적용하는 추세에 다양한 환경변화에 따른 위험 객체 탐지 딥러닝 모델 개발에 많은 연구적 관심이 쏟아지고 있다. 여러 환경 변화요인 중 저조도 조건에서 객체 검출 모델의 정확도는 현저히 감소하며, 저조도 환경을 고려한 학습을 수행하더라도 일관적인 객체 탐지 정확도를 확보할 수 없다. 이에 따라 저조도 영상을 강화하는 영상 전처리 기술의 필요성이 대두된다. 따라서, 본 논문은 취득된 건설 현장 영상 데이터를 활용하여 다양한 딥러닝 기반 저조도 영상 강화 모델(GLADNet, KinD, LLFlow, Zero-DCE)을 학습하고, 모델별 저조도 영상 강화 성능을 비교 검증실험을 진행하였다. 저조도 강화된 영상을 시각적으로 검증하였고, 영상품질 평가 지수(PSNR, SSIM, Delta-E)를 도입하여 정량적으로 분석하였다. 실험 결과, GLADNet의 저조도 영상 강화 성능이 정량·정성적 평가에서 우수한 결과를 보여줬으며, 저조도 영상 강화 모델로 적합한 것으로 분석되었다. 향후 딥러닝 기반 객체 검출 모델에 저조도 영상 강화 기법이 전처리 단계로 적용한다면, 저조도 환경에서 일관된 객체 검출 성능을 확보할 것으로 예상된다.