리더는 그룹 내의 여러 프로세스 중에서 조정자 역할을 하는 특별한 프로세스이다. 분산 시스템에서 하나의 조정자를 선출하는 과정을 리더선출이라 하며 이는 결함허용 분산시스템을 구축하기 위한 매우 중요한 문제이다. 현재 정상 작동하고 있는 두 개의 모바일 ad hoc 네트워크 그룹들이 병합되면 두 개의 리더가 존재하게 된다. 이것은 안전성 속성에 위배되므로 이를 감지하고 처리할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 ad hoc 분산 컴퓨팅 시스템에서 그룹 멤버십 탐지 기반의 리더 경쟁 프로토콜을 제안하고 이를 시제논리로 검증하고자 한다.
토양수분은 수문학에서의 물 순환을 비롯한 여러 다양한 자연과학적 분야에 중요한 인자로 활용되고 있다. 본 연구의 대상사면인 지형학적, 토양학적으로 복합적이고, 불균질한 작은 산지사면에서 토양수분의 시공간적 분포에 대한 지형, 토성인자의 영향에 대해 파악하고자 한다. 토양수분은 TDR방식의 모니터링 시스템을 통해 안정적으로 측정이 되었으며, 각 영향인자들은 사면의 지형분석 및 토성분석을 실시하여 확보되었다. 지형인자는 습윤지수, 기여사면면적, 지역적 경사 그리고 토양깊이 인자이며, 토성은 모래, 실트, 점토함량, 가밀도 값을 이용하였다. 사면의 측정된 토양깊이별 토양수분의 시공간적 변동에서의 각 인자와의 상관분석 및 다변량 분석을 통해, 각 영향인자들의 관련성 평가하였다. 사면 전체측정지점들의 토양수분의 시공간적 분포와 영향인자의 상관분석을 통해서 토양수분의 결정에는 지형보다는 토성의 영향이 지배적으로 나타났지만, 모래함량이 높은 토성을 가진 측정지점들에 한해 분석한 결과에서는 지형의 영향은 증가하였고, 토성의 영향은 오히려 줄어들었다. 토양깊이별 상관분석에서는 토양깊이 10cm의 각 인자와의 관련성이 30, 60cm보다 높은 것으로 나타났다. 토양수분변화에 따른 각 인자와의 상관계수 변화는 토양수분이 약 28~32%정도의 포화되기 전의 습윤한 조건일 때, 각 인자들과의 상관성이 증가한 것으로 나타났다.
Zhang, Fan;Bai, Jing;Li, Xiaoyu;Pei, Changxing;Havyarimana, Vincent
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.1975-1988
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2019
Short-term traffic flow prediction plays an important role in intelligent transportation systems (ITS) in areas such as transportation management, traffic control and guidance. For short-term traffic flow regression predictions, the main challenge stems from the non-stationary property of traffic flow data. In this paper, we design an ensemble cascading prediction framework based on extremely randomized trees (extra-trees) using a boosting technique called EET to predict the short-term traffic flow under non-stationary environments. Extra-trees is a tree-based ensemble method. It essentially consists of strongly randomizing both the attribute and cut-point choices while splitting a tree node. This mechanism reduces the variance of the model and is, therefore, more suitable for traffic flow regression prediction in non-stationary environments. Moreover, the extra-trees algorithm uses boosting ensemble technique averaging to improve the predictive accuracy and control overfitting. To the best of our knowledge, this is the first time that extra-trees have been used as fundamental building blocks in boosting committee machines. The proposed approach involves predicting 5 min in advance using real-time traffic flow data in the context of inherently considering temporal and spatial correlations. Experiments demonstrate that the proposed method achieves higher accuracy and lower variance and computational complexity when compared to the existing methods.
Umami taste-yielding foods, such as, Joseonganjang, dried anchovies, dried shiitake, dried Konbu (kelp), and Yukjeot, are widely used in the Korean cuisine as soup base. While Umami taste enhancement related to Kokumi taste substances has been proposed in human sensory studies, the potential action of Kokumi taste substances has not been explored on calcium-sensing receptors (CaSR), here referred to as Kokumi taste receptors. In this study, we investigated the effect of Umami taste-yielding foods on Kokumi taste receptors using cells expressing human CaSR. We monitored the temporal changes in intracellular Ca2+ in HEK293T cells expressing CaSR in response to aqueous extract of Joseonganjang, dried anchovies, dried shiitake, dried Konbu, and Yukjeot. Kokumi substances tested-glutathione and γ-Glu-Val-Gly- evoked intracellular Ca2+ influx in a concentration-dependent manner. A similar increment of intracellular Ca2+ influx was induced by Joseonganjang, Yukjeot, and dried anchovies, but not by dried shiitake and dried Konbu. Only Joseonganjang- and Yukjeot-evoked intracellular Ca2+ influx was significantly reduced by NPS 2143, a CaSR-specific antagonist. These data indicated that some Umami substances/Umami-yielding materials could activate CaSR, but this property was not observed for all the Umami tasting substances.
비디오 스트리밍을 위한 QoS 메커니즘은 다양한 사용자 환경과 스트리밍 응용 프로그램의 특성에 대한 고려가 부족하다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 비디오 부호화의 공간적, 시간적, 품질적 확장성을 제공하는 SVC(Scalable Video Coding)를 이용한 비디오 스트리밍 프로토콜에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 프로토콜들은 혼잡 제어 메커니즘을 가지고 있지 않아 네트워크 혼잡 상황을 심화 시키며, 다른 트래픽과의 공정성(Fairness)을 저하시키는 문제점을 가지고 있다. 또한 SVC 기반의 스트리밍 프로토콜은 단순히 네트워크의 가용대역폭 내에서 최대의 비트율을 가지는 비트스트림을 선택하여 전송함으로써 SVC로 인코딩된 영상의 특성을 간과하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 네트워크 상태와 SVC 비트스트림의 특성을 모두 고려한 T-NASS(TCP-Friendly Network Adaptive SVC Streaming) 프로토콜을 제안하였다. T-NASS 프로토콜은 TCP 친화적인 전송률을 계산하고, 패킷 손실률과 ECN(Explicit Congestion Notification) 패킷의 수신율을 근거로 네트워크 상태를 인지하여 최적의 SVC 비트스트림을 선택한다. T-NASS 프로토콜의 성능 평가를 위해 ns-2(Network Simulator) 시뮬레이터를 이용하여 TCP 친화적인 전송 특성과 네트워크 상태를 인지하여 최적의 비트스트립을 선택하는 것을 확인하였고 이를 통해 전송된 비디오 영상의 품질이 향상되었음을 확인하였다.
본 연구는 마산시의 범죄발생 데이터를 이용하여 범죄발생의 특성을 파악하고, 범죄발생의 영향인자를 찾아내어 안전한 도시환경 조성에 도움이 되는 정보를 발견하는데 목적이 있다. 먼저 지리정보시스템을 이용하여 범죄 밀도분석 및 핫스팟(hotspot)분석 등을 통해 지역 범죄 발생패턴을 지도화하고, 공간회귀모델링 등의 공간통계분석을 통해 범죄율과 범죄영향요인간의 관계를 규명하였다. 그 결과 범죄는 생활주기 및 범죄유형에 따라 시계열적으로 일정한 패턴을 가지고 발생할 뿐 아니라, 공간적으로도 인접하여 발생하는 군집적 특성이 있음을 발견할 수 있었다. 모든 범죄유형의 발생에서 공간적 자기상관이 존재하였으며, 강도범죄율이 가장 높은 공간적 자기상관이 있는 것으로 분석되었다. 5대 총범죄율과 절도범죄율의 경우는 노령자인구비, 재산세, 도소매업수, 숙박음식업종수가 범죄율에 유의하고, 폭력범죄의 경우는 인구밀도가 유의미하며 범죄율에 부(-)적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 연구 결과는 범죄로부터 안전한 U-City 구현을 위한 관련 정책수립 등에 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 단일 채널 다성 음악에서 리듬 악기 신호를 블라인드 (blind) 방식으로 추출하는 방법을 제안한다. 상업적으로 판매되는 음악 신호는 대부분 2개 이하만의 혼합된 채널 형태로 사용자에게 제공되는 반면, 그 혼합 채널 신호에는 각각 가창 음원 (vocal)을 비롯한 많은 종류의 악기가 포함되어 있는 형태이다. 따라서, 혼합 신호의 개수가 음원 개수와 같거나 더 많은 상황을 가정하는 기존의 음원 분리 방법처럼, 혼합 환경이나 신호의 통계적 특성을 모델링하는 것 보다는, 특정 음원의 고유 특성을 활용하는 것이 이처럼 적은 개수의 혼합 신호만을 가지고 있는 환경 (underdetermined)에 더욱 적합하다. 본 논문에서는 다른 화성 악기와 혼합되어 있는 상창에서 리듬 악기 음원만을 추출하는 것을 목표로 한다. 비음수 행렬 인수분해 (NMF: Nonnegative Matrix Factorization)의 변형된 알고리즘인 비음수 행렬의 부분적 공동 분해 (NMPCF: Nonnegative Matrix Partial Co-Factorization)가 입력 행렬의 시간적인 속성과 주파수적인 속성에서 다양한 관계성을 분석하기 위해 활용된다. 또한 특정 시간 단위로 입력 신호를 파편화 (segmentation)하고, 파편들에서 반복적으로 발생하는 성분을 리듬 악기가 공통적으로 포함하고 있는 특성이라고 가정한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적으로 받아들여질 수 있을 정도의 성능을 보여주지만, 기본적으로는 사전 정보를 활용하는 타악기 음원 분리 방식보다 우수하지는 않다. 그러나 블라인드 방식의 특성상, 사전 정보를 획득한기에 용이하지 않은 경우, 또는 사전 정보와 현격히 다른 리듬 악기가 연주되는 경우 등에 보다 유연하게 대응할 수 있다.
상태 불변식은 도달 가능한 모든 상태에서 만족되는 속성이다. 불변식은 복잡한 소프트웨어 시스템의 분석과 이해에 사용될 뿐만 아니라 안전성, 궁극성, 일관성 등과 같은 시스템 검증에도 사용된다. 이와 같은 이유로 인해서, 유한 상태 기계 모델로부터 상태 불변식을 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 상태 불변식을 생성하는 기존 연구에서는 도달 가능한 상태가 모두 고려됐다. 따라서 생성된 상태 불변식은 길고 복잡해서, 사용자가 이해하기 어려웠다. 본 논문에서는 '어떻게 상태 불변식을 단순화 할 것인가\ulcorner` 란 질문에 대한 답을 보인다. 상태 불변식의 복잡성은 고려되어진 상태의 크기에 강하게 좌우된다. 고려된 상태들이 작으면 작을수록, 상태 불변식의 길이는 짧다. 단순한 상태 불변식을 생성하기 위해서는, 전체 상태 공간보다는 관심 있는 특정 부분(즉 범위)에 집중해야 한다. 관심 있는 범위를 표현하기 위하여 본 논문에서는 CTL 논리를 사용한다. CTL로 범위가 표현되면, 혼합 도달성 분석을 이용하여 범위 내에 속하는 상태들을 찾는다. 명백히, 이 방법으로 계산된 상태 집합은 도달 가능한 모든 상태의 부분 집합이다. 따라서, 더 약하지만 더 이해력 있는 상태 불변식을 얻는다.
본 연구는 페이스북을 통한 기업들의 신제품 프리어나운싱 전략에 있어 제품에 대한 사전지식(고지식/저지식)X시간적 거리(가까운 미래/ 먼 미래)에 따라 태도와 기억 효과에 어떠한 차이가 나타나는지를 실증적으로 연구하였다. 실험은 페이스북의 실제 브랜드 팬 페이지를 이용하여 실험물을 가상의 웹 브라우져에 삽입 후 실험물 배너 사이트를 누르면 실험물 접속하도록 조작하였다. 연구 결과, 프리어나운싱이 가까운 미래에 신제품이 출시될 때 저지식 소비자들은 제품에 대한 종합적인 정보(GRM) 판단이 속성정보(ARM) 판단보다 긍정적으로 작용하여 구매 판단을 하였으나 프리어나운싱이 먼 미래에 신제품이 출시될 때 고지식 소비자들은 제품에 대한 속성정보(ARM) 판단이 종합적인 정보(GRM) 판단보다 긍정적으로 작용하였다. 또한 프리어나운싱이 가까운 미래에 신제품이 출시될 때 저지식 소비자들과 고지식 소비자들 간에 제품에 대한 태도가 차이가 없이 모두 긍정적이었으나 먼 미래에 신제품이 출시될 때 저지식 소비자들과 고지식 소비자들 모두 제품 태도가 부정적이었다.
본 논문에서는 실내환경의 3차원 복원을 위해 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3차원 점군에 대한 정합 기법을 제안한다. 일반적으로, 기존의 정합 방법들은 많은 계산량을 요하며, 정합하는데 많은 시간이 소요된다 또한, 상대적으로 정밀도가 낮은 3차원 점군에 대해서는 정합이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 투영 기반 정합 방법을 제안한다. 첫 번째, 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3차원 점들을 제거하고, 공간적 특성을 이용하여 현재 화소의 주변 3차원 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 장면에서의 3차원 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 두 단계 정수 매핑을 적용한 후 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용해 대응점을 찾는다. 그리고 적응적 탐색 영역에 기반하여 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 대응되는 점들에 대한 색을 참조하여 최종적인 색을 계산하고, 위의 과정을 연속된 장면에 적용함으로써 실내환경을 복원한다. 제안된 방법은 대응점을 2차원 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄이며, 3차원 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 정합이 효과적이다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 몇 장면에 대한 색과 깊이 영상만으로도 실내환경의 3차원 복원이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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