본 논문에서는 도로 네트워크에서 이동하는 객체들의 미래 경로를 예측하는 방안에 대하여 다룬다. 기존의 대부분 미래 예측 기법들은 유클리드 공간에서 이동하는 객체들을 대상으로 한다. 그러나 텔레매틱스 등 다양한 응용에서 객체들은 도로 네트워크 상에서 이동하는 경우가 많으므로 이를 위한 미래예측 방법이 요구된다. 본 연구에서는 질의 객체의 현재까지의 이동 궤적과 유사한 경향을 가지는 과거 궤적들을 분석함으로써 이 객체의 미래 경로를 예측하는 기법을 제안한다. 우선, 도로 네트워크의 특성을 반영하여 궤적들의 유사도를 측정하는 새로운 함수를 제안한다. 이 함수를 이용하여 주어진 이동 객체의 미래 경로를 다음과 같이 예측한다. 먼저, 이동 객체 데이터베이스 내의 과거 궤적들을 대상으로 주어진 질의 궤적과 유사한 부분 궤적을 갖는 후보 궤적들을 검색한다. 그 다음, 검색된 후보 궤적들의 현재 위치 이후부터 목적지까지의 이동 경로를 분석함으로써 객체의 미래 이동 경로를 예측한다. 작은 차이를 갖는 이동 경로들을 같은 그룹으로 간주함으로써 경로 예측의 정확성을 높이는 방안을 제안한다.
오버레이 멀티캐스트를 이용하는 응용에서는 노드들의 잦은 탈퇴로 인하여 발생하는 전송 경로의 빠른 재구성이 필요하다. 이를 위해 많은 연구들이 진행되어 왔지만 빠른 경로 복구를 위한 연구는 지속적으로 요구된다. 본 논문에서는 오버레이 멀티캐스트에서 부모노드의 탈퇴로 발생하는 전송 경로 재구성 시간을 개선하고 안정적인 경로를 유지하기 위하여 새로운 빠른 경로 복구 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 빠른 경로 복구를 위하여 가상 전송 경로와 후보 부모 노드를 이용한다. 모든 노드들은 전송 경로 상 자신과 비슷한 깊이에 존재하는 노드 및 인접한 노드와 주기적으로 RTT(Round Trip Time)정보를 교환한다. 모든 노드들은 후보 부모 노드 리스트를 가지고 있고 각 노드는 이 교환된 RTT 정보를 리스트에 저장한다. 각 노드들은 경로 복구 시간을 줄이기 위하여 저장된 RTT 정보 순으로 후보 부모 노드들을 결정하고 가상 전송 경로를 구성한다. 구성된 가상 전송 경로를 이용하여 부모 노드의 탈퇴 시 빠르게 전송 경로를 복구할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 제안 방법의 복구 시간이 일반적인 방법보다 평균 30%로 더 빨랐음을 보여준다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권2호
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pp.515-522
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1997
In this paper, we find the second derivative of mean busy cycle with respect to a parameter of inter-arrival time distribution. We show that this derivative can be estimated from single sample path. We do the similar thing for the mean number of arrivals during busy cycle.
본 연구의 목적은 혼산 화물의 폭발사고에 대한 화학반응 경로를 분석하는데 있다. 분석에는 사건-가지분석기법을 적용한 구조적인 시나리오를 이용하였다. 구조적인 시나리오는 재결서에 기록된 혼산 화물 사고의 내용에서 다양한 화학반응 경로를 추정하여 구축하였다. 분석에는 화학 이론에 의거한 정성적 분석과 화학 반응식을 이용한 정량적 분석 및 설문조사를 통한 확률적 분석 등 세 가지 방법을 혼합 적용하였다. 분석결과, 사고 발생의 주요 경로는 진한 황산과 물이 반응하여 폭발하는 경로, 혼산과 금속이 반응하여 폭발하는 경로, 특수한 물질과 합성하여 폭발하는 경로 등 세 가지로 나타났다. 이 결과는 재결서에 기록된 경로와 유사함을 알았고, 이를 통해서 본 연구에서 제안한 화학물질의 경로분석 기법이 타당함을 알았다. 본 연구에서 제안한 방법은 다양한 화학물질 사고의 화학반응 경로 추정에 적용 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 5G 이동통신에 활용되고 있는 주파수 대역인 3.7 GHz, 28 GHz에 대한 건물 복도에서 채널 전파 경로손실을 측정하고, CI (Close-In), FI (Floating-Intercept) 채널 모델과 비교·분석하였다. 전파 경로손실 측정을 위해 송신기 (Tx)로부터 수신기 (Rx)를 10 m 씩 이동시키며 측정을 수행하였다. 측정 결과 3.7 GHz, 28 GHz에서의 CI 모델의 PLE (Path Loss Exponent)값은 각각 1.5293, 1.7795이며, 표준편차는 각각 9.1606, 8.5803으로 분석되었다. FI 모델에서 α값은 각각 79.5269, 70.2012, β값은 각각 -0.6082, 1.2517이며, 표준편차는 각각 5.8113, 4.4810으로 분석되었다. CI 모델과 FI 모델을 통한 분석 결과에서 FI 모델의 표준편차가 CI 모델에 비해 적으므로 FI 모델이 실제 측정 결과와 유사함을 알 수 있었다.
본 논문은 Mobile IPv4에서 단말의 핸드오버 후 새로운 패킷 전달 경로는 이전의 패킷 전달경로와 같거나 유사할 확률이 높다는 사실을 이용하여 핸드오버 지연 및 시그널링 비용을 최소화하는 방안을 제안하였다. 제안 방안에서는 단말의 등록요청메시지를 수신한 외부 에이전트가 라우팅 비용을 이용하여 현재의 라우팅 경로와 이전 라우팅 경로의 상관성을 추정한다. 만약 현재의 라우팅 경로가 이전 경로와 같거나 유사하다면, 단말은 홈 에이전트 또는 상대노드로의 등록 과정 없이 이전의 외부에이전트로부터 패킷을 전달받게 된다. 성능 분석 결과 제안 방안은 기존의 핸드오버 및 경로 최적화 방안에 비해 지연 및 시그널링 비용을 효율적으로 감소시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다중 벽면 구조의 실내 환경에서 전파의 전달특성을 모델링하기 위해 ray-launching 기반의 광선추적법을 이용한 2차원 ray-tracing 시뮬레이터를 구현하였고, 이를 통해 ray의 전파 경로를 분석하고 평가하였다. 실험 결과, 구현된 광선추적법의 경로 패턴 및 시간지연 분포는 동일한 무선 환경에서 수행된 이전의 실험 결과와 비슷한 결과가 나타남을 확인하였으며, 송수신 거리 및 방사각에 따른 수신반경의 조정이 타당함을 확인하였다. 특히 비가시거리 송수신 환경에서 다중 벽면을 투과한 ray가 반사와 투과를 형성하여 수신기에 도달할 때까지의 ray의 impulse response는 기존 연구의 실험 결과와 대부분 일치하였으며, 송신기에서 발사되는 ray의 방사각을 $1^{\circ}$에서 $7^{\circ}$까지 달리하여 실험한 경우 도출된 channel profile이 서로 유사함을 확인하였다.
This study aims to help users to have a more satisfying encounter based on the problems found by comparing and analyzing similar applications. That is, an application that derives intermediate points through the subway, which is a public transportation means, and provides information on nearby convenience facilities was proposed. The middle point calculation process uses the dijkstra algorithm, which stores the minimum number of nodes in the stored path from the first input location to the last location. The stack and arraylist are used to search all paths from the first input position to the last position, and then the path with the smallest number of nodes is selected. After that, the number of stations in the route is divided in half and the resulting station is output. In addition, this study provides information on convenience facilities near intermediate points in order to have differences from similar applications. It categorizes within a 1km radius of the point and provides a function that helps to conveniently identify only facilities around the middle point. In particular, by visualizing the number of convenience facilities with radar charts and numbers, it is possible to grasp the commercial district around the midpoint at a glance.
Objectives: This study compared the amount of apically extruded bacteria during the glide-path preparation by using multi-file and single-file glide-path establishing nickel-titanium (NiTi) rotary systems. Materials and Methods: Sixty mandibular first molar teeth were used to prepare the test apparatus. They were decoronated, blocked into glass vials, sterilized in ethylene oxide gas, infected with a pure culture of Enterococcus faecalis, randomly assigned to 5 experimental groups, and then prepared using manual stainless-steel files (group KF) and glide-path establishing NiTi rotary files (group PF with PathFiles, group GF with G-Files, group PG with ProGlider, and group OG with One G). At the end of canal preparation, 0.01 mL NaCl solution was taken from the experimental vials. The suspension was plated on brain heart infusion agar and colonies of bacteria were counted, and the results were given as number of colony-forming units (CFU). Results: The manual instrumentation technique tested in group KF extruded the highest number of bacteria compared to the other 4 groups (p < 0.05). The 4 groups using rotary glide-path establishing instruments extruded similar amounts of bacteria. Conclusions: All glide-path establishment instrument systems tested caused a measurable apical extrusion of bacteria. The manual glide-path preparation showed the highest number of bacteria extruded compared to the other NiTi glide-path establishing instruments.
자율주차의 요소 중 하나인 경로계획(Path-planning)을 제안한다. 실제 주차장을 참고하여 수직주차와 수평주차로 주차장의 차로 너비, 주차 공간의 너비, 길이 등 주차장 구조와 주차 환경을 다양하게 설정한다. 출발점와 도착지점 등 각도와 환경을 다양하게 설정하여 경로데이터를 수집하고 수집한 데이터를 Deep Learning model에 넣어 학습시켜 자동주차경로계획 모델을 제안한다. 분석결과, 기 알고리즘(Hybrid A-star, Reeds-Shepp Curve)과 딥러닝 모델 모두 장애물에 충돌하지 않고 비슷한 경로를 생성하지만, 거리와 소모시간이 각각 0.59%, 0.61% 감소하여 효율적인 경로가 생성되었다. 또한, Switching point도 1.3개에서 1.2개로 감소하여 직진과 후진을 최대한으로 줄여 운전자의 피로를 줄일 수 있을거라 생각된다. 마지막으로 경로생성시간은 42.76% 감소하여 효율적이고 신속한 경로생성이 가능하여 향후 자율주행 중 자율주차의 경로 계획생성에 활용될 수 있으며, 차량작도에 따라 이동하는 주차로봇의 경로생성에도 활용될 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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