본 논문은 매크로 기지국 (Macro base station, MBS) 커버리지 내 스몰셀 기지국 (Small-cell base station, SBS)이 중첩된 5G 이기종 네트워크 (Heterogeneous network, HetNet)환경에서 머신 타입 통신 장치 (Machine-Type Communications Devices, MTCD)들에게 미치는 간섭을 해결하고 성능향상을 위한 스몰셀 자원 분리 할당 방법을 제안한다. 5G HetNet에서는 다양한 타입의 MTCD들이 데이터 트래픽을 생성하므로 기지국에 대한 부하가 심해진다. 따라서 이 부하를 해결하기 위해 SBS의 수신세기에 bias값을 더해 조건에 만족하는 MTCD들을 SBS에 연결하는 셀 범위 확장 (Cell range expansion, CRE)방법이 적용된다. CRE를 통해 SBS에 연결되는 MTCD들의 수가 증가하여 MBS의 부하는 줄어들지만 간섭의 영향을 받아 성능이 저하되므로 이를 해결하는 방법이 필요하다. 제안하는 스몰셀 자원 분리 할당 방법은 CRE로 SBS 내 새롭게 추가된 MTCD의 간섭 완화를 위해 기존 MBS로부터의 간섭이 적은 자원을 할당하고 기존 MTCD들의 성능에 따라 자원을 분리하여 할당하므로 전체 MTCD들의 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 스몰셀 자원 분리 할당 방법은 기존의 자원 할당 방법보다 MBS와 SBS에 연결된 MTCD들의 시스템 용량에서 21%와 126%의 성능향상을 보인다.
시스템의 기능을 바꾸어 가면서 여러 개의 어플리케이션을 작동시키는 임베디드 시스템을 멀티모드(multi-mode) 임베디드 시스템이라 부른다. 더 나아가서 하나의 모드가 여러 개의 태스크로 구성된 임베디드 시스템을 멀티모드 멀티태스크(multi-task) 임베디드 시스템이라 부른다. 본 논문에서는 시간제한 조건을 가지고 있는 멀티모드 멀티태스크 임베디드 어플리케이션을 대상으로 하는 HW/SW 분할 방법에 대한 연구이다. 시간제한 조건을 만족하는 스케줄과 함께 태스크의 기능모듈(functional module)을 동작시킬 효율적인 처리 자원(processing resource)을 할당/매핑하여 시스템의 비용(가격)을 최대한 낮추는 것이 목적이다. 이 문제를 잘 풀기 위해 중요한 것은 모듈사이의 병렬성을 최대한 이용하여 실행시키는 것이다. 그러나 이전의 HW/SW 분할 방법은 모듈의 병렬 실행 가능성을 최대한 이용하지 않았는데, 병렬성 이용을 위한 탐색 계산이 복잡할 뿐 아니라 스케줄 가능성(schedulability) 검사를 단순하게 하려고 하였기 때문이다. 기존 방법의 한계를 극복하기 위해서 우리는 다음의 세 개의 세부문제를 동시에 고려하는 HW/SW 분할 기법을 제안한다: (1) 처리 자원의 할당 (2) 태스크 모듈에 대한 처리 자원 매핑 (3) 모듈실행 스케줄의 결정. 특별히 모듈의 병렬 실행과 실행 가능성을 간결하게 측정하는데 바탕을 둔 단순모드(single-mode) 멀티태스크 어플리케이션에 대한 반복 개선 방식을 갖는 분할 기법을 만들었다. 다시 이 기법을 확장하여 멀티모드 멀티태스크 어플리케이션의 분할 기법을 만들었다. 실제 사용되는 어플리케이션을 대상으로 한 실험에서 제안된 우리의 기법이 기존의 방법에 비해서 단순모드와 멀티모드 멀티태스크 어플리케이션에 대해서 각각 17.0%와 19.0%의 가격을 낮추는 것이 확인되었다.기존의 단량체인 Bis-GMA의 대체재로 고려될 수 있다. 혈중 cholestrol의 증가는 비만, 동맥경화, 고혈압 등의 심혈관 질환과 당뇨병 지방 대사 장해 등을 일으킨다. 함량의 경우 정상군에 비해 대조군은 1.74배 증가하였다. 그에 비해 RCM 투여군의 경우 대조군에 비해 57.4%의 예방효과를 측정할 수 있었다. HDL-콜레스테롤은 항 동맥경화의 지표로서 콜레스테롤을 말초혈관에서 간으로 수송하여 동맥경화를 진행시키지 않는 방향으로 콜레스테롤을 운반하여 지질대사 장해에 대한 방어 작용을 지니고 있다고 볼 수 있다. 정상군에 비해 대조군은 2.62배 감소하였다. 그에 비해 RCM 투여군은 대조군보다 81.6% 증대되는 효과를 볼 수 있었다. 과산화 지질 (Malondialdehyde)의 경우 지질조직의 손상정도를 나타내는 중요한 효소로 인정되고 있으며, 조직의 손상, 발암, 염증, 성인병 및 노화 등과 같은 여러 가지 유해 작용을 일으킨다. 정상군에 비해 대조군은 1.74배 수치가 증가되었으며, RCM투여군의 대조군과 비교 시 57.4% 감소되는 효과를 볼 수 있었다. 본 연구는 LPS로부터 유도된 산화적 스트레스에 대한 복분자의 선투여 후 예방효과를 알아보았다. 생약재의 일종인 복분자의 경우 LPS로 유도된 산화적 스트레스 억제 및 지질대사로부터의 개선 효과가 있는 것으로 판단되며 지질과산화에 대해서 강한 억제 활성을 나타내는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로 복분자는 생활 습관병의 예방과 개선에 유효한 것으로 사료되었으며, 지질대사와 과산화지표의 검증을 통해 기능성 식품소재로 활용될 수 있음을 보여주었다.로서 역시 CTV 치료계획에서 적게 조사되었다(p=0.005). 기존의 ICRU 치료계획은 잔류종양의 크기가 작은 경우 불필요하게 정상조직에 많은 선량이 투여되기 때문에 CT를 이용한 CTV 치료계획을 적용하여 정상조직에 대한 피폭을
원격 탐사 기반의 식생지수들은 광합성을 조절하는 식물생리적 특성과 경험적 상관관계를 보이며, 여러공간 규모에서의 총일차생산량(GPP) 추정에 활용되고 있다. 하지만 시간 해상도가 높아질수록 식생지수를 이용한 GPP 추정의 불확실성이 커지는 한계가 존재한다. 또한 식생지수 관련 분석에 주로 사용되는 에디공분산법을 이용하여 추정한 GPP 역시 실제 측정한 순생태계교환량(NEE)을 GPP와 생태계 호흡(RE)으로 배분하는 데 사용하는 방법에 따라 추정값이 달라지는 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 플럭스 타워가 설치된 네 곳의 농림생태계를 대상으로 근지표에서 관측한 식생의 분광 특성을 이용한 다양한 식생지수를 계산하였고, 이를 다양한 시간 해상도에서 GPP 추정에 적용가능한 지를 분석하였다. 동시에 이를 이용하여 NEE 배분 방법의 불확실성을 평가하였다. 비교에 사용한 정규식생지수, 개량식생지수, 적외반사식생지수(NIRv)에 비해 적외반사식생지수와 광합성유효광(PAR)을 결합한 NIRvP이 식생 및 지형 조건에 의한 공간 이질성으로 인해 관측지에 따라 약간의 차이가 나타났지만, 농경지와 산림에서 모두 30분과 일 단위 시간 해상도에서 GPP와 높은 상관성(r2 = 0.63, 0.68)을 보였다. 또한 기존 KoFlux 표준 NEE 배분방법에 비해 기계학습 기반의 NEE 배분 방법을 적용할 경우, 산림에서 30분 단위의 GPP와 NIRvP 사이의 상관성이 향상되었지만, 일 단위에는 그 차이가 크지 않았다. 하지만 광조건 이외에 다른 요인에 의해 광합성이 제한되는 경우 NIRvP와 GPP 간의 상관성이 떨어져 NIRvP를 이용해 실제 배분 결과를 직접 평가하긴 어려웠으며, 주로 광 조건에 의해 광합성이 제한되는 흐린 날의 경우 NEE 배분 정확도를 평가할 수 있는 가능성이 존재하였다. 그러나 높은 시간해상도의 Vis 기반의 GPP 추정이 의미를 가지려면, VIs와 GPP간의 경험적 관계를 넘어서는 시스템 사고 및 자기-조직화와 관련된 복잡계 기반의 분석 방법이 요구된다.
컴퓨터비전에서 가장 기본적이고, 복잡한 문제를 수반하는 의미론적 분할(Semantic segmentation)은 이미지의 각 픽셀을 특정 객체로 분류하며, 레이블(label)을 지정하는 작업을 수행한다. 기존에 연구되어온 확률적 그래프 모델인 MRF와 CRF는 픽셀 수준의 라벨링 작업의 정확도를 높이는 효과적인 방법으로 연구되어왔다. 본 논문에서는 최근 각광받고 있는 딥러닝의 한 부류인 CNN과 확률 모델인 CRF를 결합한 형태의 의미론적 분할 방법을 제안하였다. 학습과 성능 검증을 위하여 Pascal VOC 2012 이미지 데이터베이스를 사용하였고, 학습에 사용되지 않은 임의의 이미지를 이용하여 테스트를 진행 하였다. 연구의 결과로서 기존 의미론적 분할 알고리즘보다 더욱 뛰어난 분할 성능을 보여주었다.
X-선 스펙트럼 데이터는 물질의 성분과 관련이 없는 많은 양의 백그라운드 신호를 포함하고 있다. XRF는 스펙트럼에서 가우시안 형태의 피크 정보의 위치와 크기를 이용하여 시료의 성분과 함유량을 분석하며, 시료의 성분과 함유량을 정확히 분석하기 위해서는 백그라운드를 정확하게 제거하여야 한다. 백그라운드를 제거하기 위한 방법으로는 모폴로지, SNIP, 임계값 방법들이 적용되고 있으며, 구간별 임계값 방법에 대한 연구가 활발히 진행되었다. 본 논문에서 제안하는 백그라운드 제거 방법은 구간별 임계값 방법을 개선한 방법으로 구간분할과 영역분류, 백그라운드추정으로 구성된다. 제안된 방법이 백그라운드 제거에서 기존의 모폴로지 기반 방법이나 SNIP 방법에 비해 좋은 성능을 보임을 실험을 통해 검증하였다.
영상의 이중 압축 검출은 영상의 위조여부를 판단하는 한가지 효과적인 방식이다. 이러한 이중 압축 검출 기술을 바탕으로 HEVC로 압축된 영상의 진위 여부를 판단하는 다양한 종류의 기존 기술들이 소개되었지만, 동일한 압축 환경에서 이중 압축된 영상의 진위 여부를 검출하는 것은 상당히 어려운 일로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 동일 압축 환경에서 HEVC의 이중압축 여부를 판단하는 기술로서, Intra모드로 압축된 영상의 분할 정보를 이용하여 판단하는 방식을 제안한다. Coding Unit (CU)와 Transform Unit (TU)의 분할 정보로부터 통계적 특징과 딥러닝 네트워크 기반의 특징을 우선 추출하고, softmax단에서 추출된 특징들을 통합하여 이중 압축 여부를 판단하는 기술을 제안한다. 실험결과를 통해서 제안하고 있는 기술이 WVGA 영상과 HD 영상에서 각각 87.5%와 84.1%의 정확도를 가지며 효과적으로 검출한다는 것을 보여준다,
본 논문에서는 비트율-왜곡 (R-D) 이론을 사용하는 웨이브렛 기반 정지영상 부호화 방식을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 트리 구조에 기반한 기존의 부호화 방식은 비트율-왜곡 이론을 고려하지 않았기 때문에 감소된 부호화 성능을 지닌다. 본 논문에서는 계층적 트리 분할 (SPIHBT) 알고리즘에 비트율-왜곡 최적화 임베딩 (RDE) 연산을 적용한다. 제안된 알고리즘은 SPIHT의 리스트에 웨이브렛 계수의 부호화 순서를 위한 기준으로 비트율-왜곡 경사를 사용한다. 이를 위한 변형된 트리분할과 비트율-왜곡 최적화 리스트 스캔 방식을 설명한다. 제안된 방식은 기존의 SPIHT 및 RDE 알고리즘에 비해 향상된 비트율-화질 성능을 보인다.
현재의 반도체 공정은 Deep Sub- Micmn (DSM)으로 발전하면서, 선폭이 줄어들고 구동 주파수가 높아지고 있다. 이로 인해 clock source로부터 clock을 필요로 하는 각 단자(sink)까지의 '지연시간의 최대 차'로 정의되어지는 clock skew가 회로의 속도 향상에 있어 중요 제약요소가 되고 있다. 또한 이를 얼마나 줄이느냐 하는 것은 동기식 회로 설계에 있어 중요한 문제가 되고 있다. 따라서 낮은 clock skew를 위한 배선 기술에 대해 많은 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 clock skew를 줄이기 위한 방법으로서 새로운 Advanced clock Tree Generation(ACTG) 방법을 개발하였다. ACTG는 2단계의 계층적 routing을 통해 최적의 clock tree를 구성한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 C 언어로 프로그램하여 구현하 후 벤치마크 테스트 데이터에 대하여 실험한 결과, 주어진 skew 범위를 만족시키면서 지연 시간을 감소시키는 효과를 얻을 수 있었다.
FPA(Fixed Partition Averaging) 기법은 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안되었던 메모리 기반 추론 기법으로 대상 패턴 공간을 분할 한 후 대표 패턴을 추출하여 분류 기준 패턴으로 사용한다. 이 기법은 메모리 사용 효율과 분류 성능 면에서 우수한 결과를 보인다. 그러나 여러 클래스가 혼합된 분할패턴공간의 경우에 원래의 패턴들을 그대로 저장하여 메모리와 분류성능에 부담으로 작용하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 클래스가 혼합된 분할공간에서 패턴비율을 고려하여 고정분할을 반복적으로 실행하여 초월평면을 생성하고 분류하는 반복적 고정분할평균기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어든 대표패턴을 이용하여 유사한 분류 성능을 보여주며, NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 FPA 기법 등과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여준다.
A multi-layered brick element fur the finite element method is developed for analyzing the three-dim-ensionally layered composite structures subjected to both thermal and mechanical boundary conditions. The element has eight nodes with one degree of freedom for the temperature and three for the display-ements at each node, and can contain arbitrary number of layers with different material properties with-in the element; the conventional element should contain one material within an element. Thus the total number of nodes and elements, which are needed to analyze the multi-layered composite structures, can be tremendously reduced. In solving the global equation, a partitioning technique is used to obtain the temperature and the displacements which are caused by both the mechanical boundary conditions and temperature distributions. The results by using the developed element are compared wish the commercial package, ANSYS and the conventional finite element methods, and they are in good agreement. It is also shown that the Number of nodes and elements can be tremendously reduced using the element without losing the numerical accuracies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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