분산환경에서 사용자 개인의 선호도와 목적에 맞는 효율적인 정보 획득을 위하여 푸시 에이전트에 대한 다양한 연구들이 지속되고 있다. 푸시 에이전트는 사용자의 작업 목표에 따라 자동적으로 자신의 역할을 수행하여 작업 결과를 사용자에게 전달해주는 시스템이다. 기존의 푸시 에이전트 모델들은 한정적인 대역폭의 네트워크 환경에서 정보들을 지속적으로 전달함으로써 네트워크 과부하나 트래픽을 가중시킨다. 본 논문에서는 이러한 기존 푸시 에이전트 시스템들과 그들의 상호운용성에 있어서 야기되는 문제점들을 해결하기 위하여 CORBA 이벤트 서비스를 기반으로 하는 푸시 에이전트 모델을 설계한다. 제안된 모델은 최적 전송 경로 탐색 및 조정 기법을 이용하여 위에서 제기된 문제점들을 해결하며, 사용자의 요구에 보다 적합한 검색 결과를 보다 빠르고 안정적으로 제공해준다. 또한, 분산되어 있는 다양한 정보 시스템들로부터 발생하는 중복 또는 불필요한 데이터를 처리하기 위한 필터링 기법을 지원한다.
Small cell networks, as an important evolution path for next-generation cellular networks, have drawn much attention. Different from the traditional base stations (BSs) always-on model, we proposed a BSs on-off model, where a new, simple expression for the probabilities of active BSs in a heterogeneous network is derived. This model is more suitable for application in practical networks. Based on this, we develop an analytical framework for the performance evaluation of small cell networks, adopting stochastic geometry theory. We derive the system coverage probability; average energy efficiency (AEE) and average uplink power consumption (AUPC) for different association strategies; maximum biased received power (MaBRP); and minimum association distance (MiAD). It is analytically shown that MaBRP is beneficial for coverage but will have some loss in energy saving. On the contrary, MiAD is not advocated from the point of coverage but is more energy efficient. The simulation results show that the use of range expansion in MaBRP helps to save energy but that this is not so in MiAD. Furthermore, we can achieve an optimal AEE by establishing an appropriate density of small cells.
본 연구는 최소 압력 모사로 엔진 배기가스를 배출시키기 위한 최적 이젝터 크기를 결정하기 위한 것을 목적으로 한다. 실험 챔버로 유입되는 2차 냉각 공기는 유량제어 밸브들과 진공펌프가 장착된 배출구를 통해 엔진배기가스는 분리되어 배출된다. 기존 고도시험 장치와 달리, 본 연구에 제안한 형상은 기존 이젝터의 압력 회복을 개선한 좀 더 작은 포획 면적을 가진 배기 이젝트를 사용하면 가스에 스텔링 챔버로 부터 20% 냉각 공기를 부가하여 배출시키도록 크기가 정해진다. 제안된 형상은 벨마우스 이젝터와 엔진배기 출구의 면적비가 이론적으로 약 1.2를 갖는다. 제안된 형상의 혼합 공기 모사결과에 따르면 큰 에너지는 기존 시스템 비해 좀 더 개선된 압력 회복과 감소된 전력 소모를 같음을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권9호
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pp.824-829
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2016
최근 크루즈 선박과 같이 선박의 대형화, 복합화가 진행됨에 따라 선박사고 시 인명피해가 증가하여, 선박 재난시 승객 안전을 확보하기 위한 기술의 필요성이 증가하고 있다. 현재까지는, 선박 내 사고 상황 시 안내방송 및 화재경보 비상벨, 비상유도등과 같이 현재 위치에서 안전한 곳으로 대피하라는 단순한 신호만 줄 뿐 적절한 탈출 경로를 선택함에 있어서 도움을 주지는 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 여러 대피유도 방안이 제안되어 왔지만 다양한 위험요소와 그에 대한 특성에 대한 고려가 부족하여 실제 시스템에 적용하는 데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 위험요소와 해당 특성을 고려할 수 있는 $A^*$ 알고리즘 기반의 대피유도 시스템을 제안한다. 가상 구조물 및 선박 내 재난 상황을 가정한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 방식의 성능을 검증하였다.
음성신호의 분석으로부터 유도되는 직교인자는 화자의 개인성을 많이 포함하고 있으므로, 최근 많은 연구자들이 이것을 이용한 통계적 처리방법으로 화자인식을 수행하여 좋은 화자인식율을 얻고 있다. 그러나 이러한 방법들은 아직 음성의 발성속도나 시간적 동특성으로 인해서 발생하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 음성분석의 한 방법인 Karhunen-Loeve 직교 변환에 의해서 추출한 직교인자를 화자인식에 이용하는 방법에 DTW법을 결합하는 두가지 기법을 제안하였다. 첫째는 직교인자를 특징벡터로 하여 DTW법을 적용하고, 둘째는 직교인자를 최적경로에 이용하는 기법이다. 이들 두 기법에 의한 화자인식 결과와 직교인자의 통계적 처리에 의한 종래의 화자인식방법의 결과를 비교하였다. 사용된 직교인자는 음성신호에서 선형예측계수와 부분자기상관계수를 각각 추출하여 위의 화자인식방법에 각각 적용하였다. 이를 실험한 결과, 선형예측계수로 부터 얻은 직교인자를 최적경로를 이용한 기법에 적용하는 경우 88.6%의 가장 높은 인식율을 얻었다.
스마트폰의 증가와 PC 성능 향상으로 유무선 통신망에 트래픽이 폭발적으로 증가하고 있다. 여기에는 페이스북, 유투브와 같은 멀티미디어 서비스와 파일 공유가 큰 부분을 차지하고 있다. CDN(Content Delivery Network)은 원거리에 있는 콘텐츠 사업자의 웹 서버에 저장된 콘텐츠를 이용자 근처 CDN 서버에 미리 저장, 콘텐츠 요구 발생 시 최적의 CDN 서버로부터 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 전송 기술이다. 본 논문에서는 콘텐츠 요청 메시지 전달에 Minimum Spanning Tree(MST) 알고리즘을 응용한 SCRP(Shortest Core Routing Path) 알고리즘을 사용해 CDN 서버와 클라이언트의 콘텐츠 전달에 이용되는 전체 트래픽 양을 최적화하였다. 또한 HC_LRU 캐시 알고리즘을 통해 캐시 적중률을 향상시킴으로써 콘텐츠 요청에 대한 평균 응답시간을 단축시켰다. 제안한 SCRP와 HC_LRU 알고리즘을 통해 트래픽을 지역화하고 병목현상을 방지하여 네트워크 자원을 효율적으로 사용하는 확장성 있는 콘텐츠 전송 네트워크 시스템을 구축할 수 있다.
본 논문에서는 무선 인지(Cognitive Radio, CR) 기반의 다중 홉 릴레이 전송 환경에서 링크별 가용 주파수 자원을 할당하는 문제를 다룬다. 경로 탐색, 채널 센싱 및 판단, 자원 할당의 3단계 시나리오를 제시하고 컬러 다중 그래프 모델과 시분할 된 프레임 구조를 토대로 서비스 받는 사용자의 수를 최대화하는 최적화 문제로 수학적 모델링을 한다. 이에 대한 해법으로 단말 선택, 릴레이 및 경로 선택 그리고 각 홉별 주파수 자원 선택의 3단계로 구성되는 부 최적화된 종합적 자원관리 방안을 제시한다. 모의실험에서는 홉-별 시분할 된 프레임 구조를 가지는 셀룰러 기반 2차 시스템을 고려하였으며, 다중 홉 통신과 단일 홉 통신 간의 성능을 비교를 통해 무선인지 시스템에서 다중 홉 통신의 필요성을 보였다. 또한 다중 홉 통신 가운데 가장 우수한 홉 수와 그 환경에 대해 살펴보았다.
화상 회의, 원격 진료 및 교육 시스템, CSCW 등과 같은 그룹 응용을 지원하기 위해서는 망에 의해서 멀티캐스트 기능이 제공되어야 한다. 멀티캐스트 경로배정의 방법으로는 보통 최단 경로 트리 방식과 최소 비용 스타이너 트리를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 진화적 최적화 방법을 제안하고자 한다. 특히 스타이너 트리를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 진화적 최적화 방법을 제안하고자 한다. 특히 스타이너 트리의 표현에 있어, 일반적인 유전자 알고리즘에서 사용되는 이진 스트링의 개체 표현 대신 트리를 사용하여 개체를 표현하는 방법을 제안함으로써 최적화의 효율을 개선하는 방식을 보여주며, 또한 기존의 경험적 알고리즘과의 비교를 통하여 진화방식에 의한 최적화가 기존의 방법보다 최적해에 더 가까이 수렴할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 영문 인쇄체의 접합 문자를 분할하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 문자 분할의 접근 방식은 특징을 기반으로 한 접근 방식(feature-based approaches)과 인식을 기반으로 한 접근 방식(recognition-based approaches)의 단점을 보안한 새로운 문자 분할 방법이다. 접합 문자의 측면 윤곽 특징을 정의하고, 그 측면 윤곽 특징을 이용하여 문자 인식의 도움 없이도 접합 문자 내의 문자를 일차 내정하여 분할 한 후 다시 측면 윤곽 특징을 이용하여 문자 분할을 최종 확정한다. 또한 본 논문에서는 분할 비용을 정의하는데, 분할 비용은 최적의 경로로 문자 분할을 수행하도록 한다. 제안된 문자 분할의 성능은 U.S. 메일에서 주소를 자동으로 인식하여 메일을 자동으로 도착지별로 분류하는 시스템(Envelope Reader System)을 이용해 구해졌다. 3359개의 메일이 실험되어졌는데, 제안된 문자 분할 알고리즘에 의해 분류율이 $68.92\%$에서 $80.08\%$로 성능이 향상되었다.
최근 스마트 센서는 다양한 환경에서 사용되고 있으며, 애드혹 센서 네트워크 (ASN) 구현에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 센서 네트워크 라우팅 알고리즘은 특정 제어 문제에 초점을 맞추며 ASN 작업에 직접 적용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 Q-learning 기술을 이용한 새로운 라우팅 프로토콜을 제안하는데, 제안된 접근 방식의 주요 과제는 균형 잡힌 시스템 성능을 확보하면서 효율적인 에너지 할당을 통해 ASN의 수명을 연장하는 것이다. 제안된 방법의 특징은 다양한 환경적 요인을 고려하여 Q-learning 효과를 높이며, 특히 각 노드는 인접 노드의 Q 값을 자체 Q 테이블에 저장하여 데이터 전송이 실행될 때마다 Q 값이 업데이트되고 누적되어 최적의 라우팅 경로를 선택하는 것이다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법이 에너지 효율적인 라우팅 경로를 선택할 수 있으며 기존 ASN 라우팅 프로토콜에 비해 우수한 네트워크 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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