무선 센서 네트워크에서 다중 흐름들 (multiple flows) 이 동시에 발생하여 sink 노드로 전달되는 과정에서 기존의 duty cycling 기반의 단일 채널 센서 네트워크 MAC 프로토콜들은 경쟁 (contention) 과 충돌 (collision) 로 인한 심각한 성능 저하를 보인다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다중 채널을 활용하는 Multi-Channel Pipelining (MCP) 기법을 제안한다. 본 논문은 종단 간 지연시간 (end-to-end latency) 을 최소화하기 위해서 다중 홉 상에 노드들의 wake-up 스케줄에 시차를 두는 SDPS (Staggered Dynamic Phase Shift) 알고리즘과 에너지 효율성을 최적화하기 위한 PLI (Phase-Locking Identification) 알고리즘을 제안한다. 이러한 방법을 바탕으로 다중 흐름들은 다중 채널에서 동적으로 파이프라인 (pipeline) 되어 처리됨으로써 성능이 향상된다. Qualnet 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 MCP 기법이 기존의 센서 네트워크 MAC 프로토콜들 보다 듀티 사이클 (duty cycle), 종단 간 지연시간, 패킷 전달율 (packet delivery ratio), 통합 처리량(aggregate throughput) 관점에서 성능을 향상시킴을 보였다. 또한, MCP 의 듀티 사이클과 종단 간 지연시간을 위한 분석 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
The proper operation and safety management of water and wastewater treatment systems are essential for providing stable water service to the public. However, various natural disasters including floods, large storms, volcano eruptions and earthquakes threaten public water services by causing serious damage to water and wastewater treatment plants and pipeline systems. Korea is known as a country that is relatively safe from earthquakes, but the recent increase in the frequency of earthquakes has increased the need for a proper earthquake management system. Interest in research and the establishment of legal regulations has increased, especially since the large earthquake in Gyeongju in 2016. Currently, earthquakes in Korea are managed by legal regulations and guidelines integrated with other disasters such as floods and large storms. The legal system has long been controlled and relatively well managed, but technical research has made limited progress since it was considered in the past that Korea is safe from earthquake damage. Various technologies, including seismic design and earthquake forecasting, are required to minimize possible damages from earthquakes, so proper research is essential. This paper reviews the current state of technology development and legal management systems to prevent damages and restore water and wastewater treatment systems after earthquakes in Korea and other countries. High technologies such as unmanned aerial vehicles, wireless networks and real-time monitoring systems are already being applied to water and wastewater treatment processes, and to further establish the optimal system for earthquake response in water and wastewater treatment facilities, continuous research in connection with the Fourth Industrial Revolution, including information and communications technologies, is essential.
최근 지진재해의 규모가 점차 증대됨에 따라 세계적으로 개별 시설물에 대한 내진성능평가와 관련한 연구가 다수 진행되고 있다. 상수도 시스템은 타 기반 시설에 비해 설치범위가 광범위하고 그 구성요소가 다양해 고려할 것이 많아 지진에 대한 안정성을 정확하고 효과적으로 확보하기 힘든 실정이다. 따라서 지진을 대비한 상수도 시스템의 내진성능 평가 방안을 연구하고 개발할 필요가 있다. 지진에 의한 상수도 시스템의 내진성능을 평가하기 위해 지반운동예측식(Ground Motion Prediction Equation, GMPE)이 활용된다. GMPE는 지진 규모 등과 같은 독립변수 와 PGV (Peak Ground Velocity), PGA (Peak Ground Acceleration)와 같은 지반운동 등을 고려하여 산정하게 된다. 우리나라에서 발생된 높은 강도의 지진 데이터는 현재까지 많이 축적되지 않아 특정 지진에 국한된 데이터를 활용하여 GMPE를 결정하는 등의 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 우리나라에서 계측된 지진 데이터를 활용하여 국내 지진 모의에 적합한 GMPE를 선정하고자 하였으며, 이를 위해 기존 국내 지진을 기반으로 산정된 GMPE식을 분석하고 그 결과를 제시하였다. 본 연구를 통해 결정된 적정 GMPE는 상수도관망의 수리학적 내진성능 평가에 직접적으로 활용 가능하다. 즉, 파손확률 모형과의 연계를 통한 지진시 관로 파손률의 정량화가 가능하며, 파손 및 누수에 의한 단수지역 파악 등과 같은 피해범위 산정시 보다 객관적이며 합리적인 결과 도출이 가능하다. 최종적으로 이와 같은 내진 성능 정량화 결과는 지진재해가 발생하였을 경우 그 피해를 최소화할 수 있는 최적 복구방안 마련과 선제적 관망 내진설계의 기준 자료로 활용될 수 있다.
자기공명영상(Magnetic Resonance Image)을 이용한 구조적 연구 방법에서 뇌 구조 세분화 방법은 최근 빠르게 발전하여 구조 이미지의 자동 분할을 위한 유능한 방법론이 되었다. 특히 아틀라스 정보를 이미지에 등록해 피사체의 이미지로 전달하는 분할(Segmentation) 방법은 아틀라스(Atlas)의 정확도에 편향되기 때문에 높은 정확도를 갖고 있는 아틀라스가 필요하게 된다. 알렌 마우스 뇌 아틀라스(Allen Mouse Brain Atlas)는 마우스의 아틀라스 중에서 높은 정확도를 갖고 있어 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 신경섬유지도(Tractography)에 필수적인 마우스 뇌구조의 정확한 좌표와 분할 정보를 제공할 수 있다. 또한 기능적 연구 방법인 뇌의 백질 경로를 재구성하는 확산텐서영상(Diffusion Tensor Image)에 대한 확률론적 신경섬유지도를 사용하여 포괄적인 뉴런 네트워크를 매핑 하였다. 인간의 뇌 연구 결과와 마우스의 뇌 연구 결과는 비교분석 할 수 있어 인간에게 적용하기 어려운 실험들을 질환이 모델링된 마우스를 통해 결과를 얻어 임상적으로 이용이 가능하기 때문에 마우스 실험의 중요성이 올라가고 있다. 하지만 마우스를 이용한 연구에서 인간과 마우스의 뇌 크기 차이로 인한 문제가 있어 동등한 영상의 질을 달성하려면 다양한 조건이 필요하게 되며, 그중 대표적으로 충분히 긴 스캔시간이 필요하게 된다. 충분히 긴 스캔시간을 확보하기 위해 본 연구에서는 마우스의 뇌를 샘플화시켜 Ex-vivo 실험이 진행되었으며, 마우스 커넥톰(Connectome) 매핑에 대한 참조를 제공하기 위해 이 연구는 아틀라스 정규화 도구인 ANTx와 확산 텐서 영상을 분석할 도구인 FSL을 사용하여 마우스 뇌의 반자동 분할 및 신경섬유지도 분석 파이프라인을 제시하여 다양한 마우스 모델에 적용하고자 했다. 또한, 신경섬유지도 분석을 위해 획득하는 확산텐서영상의 유용한 신호대 잡음비를 결정하기 위해 다양한 여기수의 영상을 획득해 비교분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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