무선 PAN에서 채널시간할당(Channel time allocation) 알고리즘은 실시간 멀티미디어 서비스가 요구하는 엄격한 QoS (Quality of Service) 요구사항을 보장하는데 있어 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.3 고속율 무선 PAN에서 MPEG 스트림과 같은 멀티미디어 트래픽의 지연을 보장하기 위한 동적 채널시간할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 MPEG 스트림의 특성을 이용하고 DEV(Device)는 채널시간할당을 수퍼프레임(Superframe) 끝에서 PNC(Piconet coordinator)로 요청한다. 채널시간할당 요청 정보를 갖고 있는 동적 파라미터를 PNC로 전달하기 위해 미니 패킷이라는 피드 백(Feedback) 제어 패킷을 이용한다. 하나의 수퍼프레임 동안에 각 DEV에 할당될 채널시간은 MPEG 프레임 종류와 트래픽양, MPEG 프레임의 지연한도(Delay bound) 등에 따라 동적으로 변한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 성능을 다른 방법과 비교 분석한다. 비교 분석결과, 제안된 방법이 지연한도를 보장하면서 높은 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 무선 네트워크 환경에서 효율적인 데이터 전달을 위한 파이프라인 네트워크 코딩(Pipeline Network Coding) 기법과 데이터의 무결성을 검증하기 위한 데이터 인증 기법, 가상 송신자에 대한 노드 인증 기법을 제안한다. 파이프라인 네트워크 코딩 기법은 네트워크 코딩을 수행하는 중계 노드가 송신자 대신 데이터를 전달함으로써 전체적인 네트워크 성능을 향상시키는 기법이다. 그러나 네트워크 코딩은 악의적인 공격자가 데이터를 위 변조하여 네트워크에 주입하는 공격인 오염 공격(pollution attack)에 취약하다. 이를 방어하기 위해 HMAC(Hash-based Message Authentication Code)을 사용한다. 이때 데이터 인증에 사용되는 태그를 생성하기 위해서는 인증을 수행하는 노드들에게 키를 분배해야한다. 키 분배에 따른 오버헤드를 최소화하기 위해 해쉬 체인을 적용하였다. 가상 송신자에 대한 인증 기법으로는 null 벡터를 사용한다. 최종적으로 제안 기법에 대한 안전성과 복잡도를 분석하고, 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다.
본 논문은 무선통신 환경에서 이진 부호화된 네트워크 코딩 기술을 고차원 변조 방식과 결합하는 방식을 다룬다. 기존의 물리계층 네트워크 코딩 기술에서 중계 노드는 2개의 소스 노드에서 수신된 심볼들 사이의 엄격한 전력 제어와 위상 보상을 요구한다. 그러나 무선 페이딩 채널을 고려하면 소스 노드들에서 채널을 미리 알고 보상하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 중계노드에서 수신단 채널 정보만을 이용하는 네트워크 코딩 수신 기법을 고려한다. 특히, 각 소스 노드들이 QPSK, 16QAM 등과 같은 고차원 변조방식을 사용했을 경우 사용할 수 있는 수신 기법을 제안하고, 채널 부호화 기법이 적용되었을 경우와 적용되지 않았을 경우에 대하여 그 성능을 분석한다.
이 논문에서는 우리나라와 미국 수학 교과서에서 다루고 있는 평행사변형이 되기 위한 조건 관련 과제를 과제의 구조, 증명과 추론 유형, 그리고 인지적 노력 수준에 따라 비교 분석하였다. 이를 통해 두 나라 교과서 과제의 공통점과 차이점을 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 과제 구조와 관련하여, 우리나라 교과서에 비해 미국 교과서에 제시된 과제의 구조가 더 다양하다. 둘째, 증명과 추론 유형과 관련하여, 우리나라와 미국 교과서 모두 IC 과제와 DA 과제의 구성 비율이 높으며, 우리나라 교과서에 비해 미국 교과서에 제시된 과제의 유형이 더 다양하다. 셋째, 과제의 인지적 노력 수준과 관련하여, 우리나라와 미국 교과서 모두 PNC 과제와 PWC 과제가 대부분을 차지하며, 우리나라의 경우 미국에 비해 구체적인 알고리즘적 절차를 이용하는 수학 과제를 제시하는 비율이 높다. 차이점을 토대로 우리나라 교과서 재구성에 필요한 다음과 같은 시사점을 얻을 수 있었다. 첫째, 과제의 구조 및 증명과 추론 유형과 관련하여, 구성의 다양성을 높여야 한다. 둘째, 과제의 인지적 노력 수준과 관련하여, PNC 과제에 대한 편중현상을 완화해야 하며, 과제 유형별 인지적 노력 수준에 대한 재고가 필요하다. 셋째, 과제의 주제 또는 소재와 관련하여, 수학 내적, 외적인 상황과의 연결성이 강화된 과제를 도입할 수 있는 방안의 재고가 필요하다.
한국산(韓國産) 목이(木耳)버섯과 용도(用途)가 비슷한 석의(石衣)버섯 중(中)의 중성지질(中性脂質)의 성분(成分)을 Thinchrography(latroscan TH-10) 에 의(依)해서 그리고 총(總)아미노산(酸)의 조성(組成)을 아미노산(酸) 자동분석기(自動分析機)(Technicon PNC-1 Type)에 의(依)해서 정량(定量) 분석(分析)을 한 결과(結果) 다음과 같은 결론(結論)을 얻었다. 1) 목이(木耳)와 석의중(石衣中)의 중성지질(中性脂質) 중(中)에는 cholesterolester와 tripalmitin이 주성분(主成分)임이 밝혀졌다. 2) 총(總) amino 산(酸)의 경우는 aspartic acid의 함량(含量)이 목이(木耳)에는 제일(第-) 많았으며 그 다음으로 glutamic acid, serine, alanine과 valine의 순(順)이었고 석의(石衣)의 경우에는 glutamic acid의 함량(含量)이 가장 높았다.
한국산 개암종실의 유리 및 전(全)아미노산의 종류 및 함량을 아미노산 자동분석기 (Technicon PNC-1 type)에 의해서 정량한 결과 유리아미노산의 전체량은 4.14mg/g이고 전(全)아미노산의 총함량은 180.64 mg/g이며 유리 아미노산 중 아르기닌의 함량이 가장 많고 글루탐산, 프롤린, 알라닌 및 발린의 순이었고 전(全)아미노산의 경우 역시 아르기닌의 함량이 가장 높고 그 다음이 글루탐산, 프롤린, 로이신 및 아스파르트산으로서 개암중에는 영양학적으로 중요한 필수아미노산을 모두 함유하고 있어서 영양상 뿐만 아니라 풍미도 나쁘지 않다고 생각된다.
In order to develop reliable on-site partial discharge(PD) pattern recognition algorithm, the fuzzy neural network based on fuzzy set(FNN) and the polynomial network pattern classifier based on fuzzy Inference(PNC) were investigated and designed. Using PD data measured from laboratory defect models, these algorithms were learned and tested. Considering on-site situation where it is not easy to obtain voltage phases in PRPDA(Phase Resolved Partial Discharge Analysis), the measured PD data were artificially changed with shifted voltage phases for the test of the proposed algorithms. As input vectors of the algorithms, PRPD data themselves were adopted instead of using statistical parameters such as skewness and kurtotis, to improve uncertainty of statistical parameters, even though the number of input vectors were considerably increased. Also, results of the proposed neuro-fuzzy algorithms were compared with that of conventional BP-NN(Back Propagation Neural Networks) algorithm using the same data. The FNN and PNC algorithms proposed in this study were appeared to have better performance than BP-NN algorithm.
네트워크 코딩(Network Coding)은 통신망의 성능 향상에 도움을 줄 수 있으나 이의 소프트웨어적 구현은 부호화/복호화 단계에서 매우 큰 지연시간을 유발할 수 있어 이를 줄일 수 있는 병렬화된 구현이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 랜덤 리니어 네트워크 코딩(Random Linear Network Coding)과 랜덤 리니어 네트워크 코딩의 단점을 보완하고자 최근 제안된 파이프라인 네트워크 코딩(Pipeline Network Coding)의 병렬처리 성능을 비교한다. 또한, 네트워크 코딩의 CPU에서의 병렬처리 기법과 GPGPU(General Purpose Graphics Processing Units)에서의 병렬처리 기법을 비교하여 네트워크 코딩의 사용 시 그 파라미터에 따라 적절한 병렬처리 기법을 선택할 필요성이 있음을 보여준다.
'원전 신뢰, 어떻게 회복할 것인가'를 주제로 한 해외 원자력 전문가 좌담회가 4월 28일 인터컨티넨탈 서울 코엑스에서 열렸다. 한국원자력문화재단이 주최한 이번 좌담회는 당일 열린 '30주년 한국원자력연차대회'에 참석한 해외 원자력 전문가를 초청하여 마련된 것으로, 민계홍 한국원자력산업회의 상근 부회장을 좌장으로 하여 김호성 한국원자력문화재단 이사장, Malcolm Grimston 영국 Imperial College 환경정책센터 수석 연구위원, Daniel S. Lipman 미국 원자력협회(NEI) 부회장, Mimi Limbach 태평양원자력협의회(PNC) 회장 등 원자력 수용성 관련 전문가들이 참석, 2시간에 걸쳐 의견을 나누었다. 좌담회 전문을 게재한다.
The composition of amino acids in seeds of three species of Gleditsia, Gleditsia japonica var. Koraiensis, Gleditsia japonica var. Imarmatu, and Gleditsia officinalis Hemsley, were determined by the Amino-Acid Autoanalyzer (Technicon PNC-1). Total contents of amino acids were less than that of ordinary edible soybean and an undetermined amino acid was found. The undetermined amino acid showed an absorption peak between histidine and arginine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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