본 논문은 클러스터 기반의 분산 구조를 갖는 CCMSS(Clustered Continuous Media Storage Server) 시스템의 미디어 검색 동작에 대해 디스크의 입출력 지연 시간 뿐맘 아니라 내부 네트워크의 통신 지연 시간을 함께 고려한, 열린 큐잉 네트워크 기반의 해석적 모델을 제시하고 이를 이용하여 전체 서비스 지연 시간에 대한 확률적 모델을 정의한다. 그리고 정의된 확률적 모델을 바탕으로 허용된 서비스 실패율 범위에서 최대 서비스 가능한 사용자 요구 수를 구하고 이 값을 이용하여 승인 제어를 수행하는 통합형 통계적 승인 제어 모델을 제안한다. 제안된 승인 제어 기법의 성능 분석을 위해 단순히 디스크 성능만을 고려한 확률적 모델과 본 논문에서 제안한 디스크 성능과 내부 네트워크의 성능을 함께 고려한 확률적 모델을 통해 산출한 마감시간 실패율과 실제 클러스터 기반 서버 환경에서 모의 실험을 통해 얻은 결과를 비교하였으며, 실험 결과에 대한 분석을 통해 제안된 승인 제어 기법이 CCMSS 시스템의 실제 서비스 지연 요소를 정확히 반영하고 있다는 것을 알 수 있었다.
KIM, SONG HYUN;LEE, JAE YONG;KIM, DO HYUN;KIM, JONG KYUNG;NOH, JAE MAN
Nuclear Engineering and Technology
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제47권5호
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pp.546-558
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2015
Chord length sampling method in Monte Carlo simulations is a method used to model spherical particles with random sampling technique in a stochastic media. It has received attention due to the high calculation efficiency as well as user convenience; however, a technical issue regarding boundary effect has been noted. In this study, after analyzing the distribution characteristics of spherical particles using an explicit method, an alternative chord length sampling method is proposed. In addition, for modeling in finite media, a correction method of the boundary effect is proposed. Using the proposed method, sample probability distributions and relative errors were estimated and compared with those calculated by the explicit method. The results show that the reconstruction ability and modeling accuracy of the particle probability distribution with the proposed method were considerably high. Also, from the local packing fraction results, the proposed method can successfully solve the boundary effect problem. It is expected that the proposed method can contribute to the increasing of the modeling accuracy in stochastic media.
The failure mechanism of tunnel roof is investigated with upper bound theorem of limit analysis. The stochastic settlement and nonlinear failure criterion are considered in the present analysis. For the collapse of tunnel roof, the surface settlement is estimated by the simplified stochastic medium theory. The failure curve expressions of collapse blocks in homogeneous and in layered soils are derived, and the effects of material parameters on the potential range of failure mechanisms are discussed. The results show that the material parameters of initial cohesion, nonlinear coefficient and unit weight have significant influences on the potential range of collapse block in homogeneous media. The proportion of collapse block increases as the initial cohesion increases, while decreases as the nonlinear coefficient and the unit weight increase. The ground surface settlement increases with the tunnel radius increasing, while the possible collapse proportion decreases with increase of the tunnel radius. In layered stratum, the study is investigated to analyze the effects of material parameters of different layered media on the proportion of possible collapse block.
The main objective of this article is the exploitation of a stochastic hybrid mesh-free method based on stochastic generalized finite difference (SGFD), Newmark finite difference (NFD) methods and Monte Carlo simulation for thermoelastic wave propagation and coupled thermoelasticity analysis based on GN theory (without energy dissipation). A thick hollow cylinder with Gaussian uncertainty in mechanical properties is considered as an analyzed domain for the problem. The effects of uncertainty in mechanical properties with various coefficients of variations on thermo-elastic wave propagation are studied in details. Also, the time histories and distribution on thickness of cylinder of maximum, mean and variance values of temperature and radial displacement are studied for various coefficients of variations (COVs).
Recently, researches on analyzing relationship between the state of emotion and musical stimuli are increasing. In many previous works, data sets from all extracted channels are used for pattern classification. But these methods have problems in computational complexity and inaccuracy. This paper proposes a selection of optimal EEG channel to reflect the state of emotion efficiently according to music listening by analyzing stochastic feature vectors. This makes EEG pattern classification relatively simple by reducing the number of dataset to process.
연속시간 마코프프로세스를 이용한 한 통계적 방법에 의한 일차원 지하 핵종이동 모델이 제시되었다. 지하매질은 보편적으로 지하수속도, 분산계수 또는 지연계수 등 물리화학적 변수 등의 비균질성을 보여 일반적인 결정론적 이류분산모델로는 잘 기술되지 않는다. 통계적 모델에서의 최종결과는 시간에 따른 함수로서의 기대값과 그 기대값의 분산도를 보여주는 분산치다. 매질이 균질하다고 생각될 정도로 나뉘어진 구획에 대한 핵종의 농도 분포를 구하여 결정론적인 해석해에 의한 농도분포와 비교하여 비균질 매질, 또는 현저하게 구분되는 다층매질의 경우에 대해서 유용 할 것이라는 결론을 얻었다. 매질을 나눈 구획수가 수치적 분산에 민감한 것으로 나타났지만 해석적 모델에 의해 분산계수가 보정될 수 있었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권2호
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pp.95-102
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2013
This paper presents a stochastic driver behavior modeling framework which takes into account both individual and general driving characteristics as one aggregate model. Patterns of individual driving styles are modeled using a Dirichlet process mixture model, as a non-parametric Bayesian approach which automatically selects the optimal number of model components to fit sparse observations of each particular driver's behavior. In addition, general or background driving patterns are also captured with a Gaussian mixture model using a reasonably large amount of development data from several drivers. By combining both probability distributions, the aggregate driver-dependent model can better emphasize driving characteristics of each particular driver, while also backing off to exploit general driving behavior in cases of unseen/unmatched parameter spaces from individual training observations. The proposed driver behavior model was employed to anticipate pedal operation behavior during car-following maneuvers involving several drivers on the road. The experimental results showed advantages of the combined model over the model adaptation approach.
본 논문은 60 GHz 채널을 사용하는 무선장치들이 멀티홉 애드혹 네트워킹의 형태로 배치되어 있을 때에 일부 무선 장치들에서 발생한 비디오 트래픽을 에너지 효율적이며 버퍼가 안정적인 형태로 전달하는 동적/추계적 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 모든 장치가 정보를 공유할 필요 없이 분산적으로 운영이 되기 때문에 중앙에서 알고리즘을 운영하는 제어장치가 필요 없다. 제안하는 알고리즘에 대한 성능은 시뮬레이션을 통하여 검증되었다.
이 논문에서는 FSM과 확률적 FSM, NFA 등이 게임에서 NPC의 행동 지정에 쓰인 방식을 소개하고, 기존 방법에서 확률적 FSM이나 NFA의 단점을 보완할 수 있는 새로운 확률적 FSM 방식을 제안한다. 즉, 확률 유한오토마타의 추론 방식을 이용하여 다양한 NPC나 컴퓨터 플레이어의 인성이나 특성을 자동적으로 게임에 반영하기 위한 방법을 제안한다. 이 방법으로 수 많은 게이머들의 인성이나 특성을 자동적으로 파악하여, 실제 게임에서 사용되는 NPC나 컴퓨터 플레이어에게 부여해 줄 수 있고, 또한 NPC들의 인성을 다양하게 부여함으로써 게임의 재미를 더 향상시킬 수가 있다.
단일 이미지 초해상도는 딥러닝의 발전과 함께 놀라운 성능 향상이 이루어 졌다. 이러한 딥러닝 모델은 매우 많은 파라미터를 갖고 있어 많은 연산량과 메모리를 필요로 한다. 하지만 사용할 수 있는 리소스는 한정되어 있기 때문에 네트워크를 경량화 시키려는 연구도 지속되어 왔다. 본 논문에서는 Stochastic Weight Averaging (SWA) 알고리즘을 이용하여 상대적으로 적은 양의 메모리와 연산을 추가해 이미지 초해상도 모델의 성능을 높이고 안정적인 학습을 달성하였다. SWA 알고리즘을 적용한 모델은 그렇지 않은 모델에 비해 테스트셋에서 최대 0.13dB 의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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