일반적으로 병렬처리가 필요한 경우 병렬처리 전용으로 제조된 시스템을 사용하지만, 가까운 주위에서 쉽게 얻을 수 있는 PC들을 클러스터로 구축하여 병렬처리에 활용할 수도 있다. PC들을 클러스터로 구축하기 위한 가장 쉬운 방법은 PC들을 스위치 허브 중심의 스타 네트워크로 연결하는 방법이지만, 이 논문에서는 병렬처리 연구 및 활용에 더 적합하도록 8개의 PC들이 직접 연결된 클러스터 구축을 위한 TCP/IP 기반 하이퍼큐브 네트워크의 효율적인 구현 방안을 모색하고, 그 기능 및 효율성을 ping, netperf, MPICH 등의 도구를 이용하여 검증하였다. 구현 방안으로 링크 위주의 IP 설정 방법과 노드 위주의IP 설정 방법을 제안하고 두 방법을 비교 분석하였는데, 그 결과 두 방법간에 시간적 성능 차이는 없지만 라우팅 테이블의 단순화 측면에서 노드 위주의 IP설정 방법이 우수함을 볼 수 있었다. 기능적 측면을 검증하기 위하여 응용프로그램의 병렬처리 결과를 스타 네트워크 기반클러스터에서의 결과와 비교하였는데, 두 방법 모두 완벽한 병렬처리 환경을 지원하는 것으로 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권7호
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pp.3465-3479
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2017
Information-Centric Vehicular Ad Hoc Network (IC-VANET) is a promising network architecture for the future intelligent transport system. Video streaming applications over IC-VANET not only enrich infotainment services, but also provide the drivers and pedestrians real-time visual information to make proper decisions. However, due to the characteristics of wireless link and frequent change of the network topology, the packet loss seriously affects the quality of video streaming applications. In this paper, we propose a REceiver-Driven loss reCOvery Mechanism (REDCOM) to enhance video dissemination over IC-VANET. A Markov chain based estimation model is introduced to capture the real-time network condition. Based on the estimation result, the proposed REDCOM recovers the lost packets by requesting additional forward error correction packets. The REDCOM follows the receiver-driven model of IC-VANET and does not require the infrastructure support to efficiently overcome packet losses. Experimental results demonstrate that the proposed REDCOM improves video quality under various network conditions.
단순한 형태의 네트워크 시스템에서는 질의가 발생하면 질의를 효율적이고 정확하게 처리하기 위하여 연결된 모든 피어로 질의를 전송한다. 그러나, 이러한 처리방식은 전송 대역폭을 낭비하게 되고, 각 피어의 효율을 감소시킨다. 이를 극복하기 위하여, 질의처리 기법뿐만 아니라 질의를 적절한 곳으로 전송하기 위한 라우팅 기법이 필요하다. 더구나 네트워크의 환경이 P2P 환경으로 구성되어 있는 경우엔, 효율적인 라우팅을 위해서는 네트워크를 구성하는 피어들을 여러개의 그룹으로 묶어 클러스터를 구성하는 것이 효율적이다. 이때 랜덤하게 클러스터를 구성하는 것 보다 유사성에 기준을 두고 클러스터를 구성하는 것이 중요한 요소가 된다. 이 논문은 특히 갈수록 중요성을 더해가는 시맨틱웹을 구성하기 위한 온톨로지 환경에서의 P2P 질의 처리를 위한 클러스터링 기술을 제안한다. 클러스터링을 하기 위한 유사성 측정요소를 제안하며, 질의를 P2P 환경에서 처리하기 위한 클러스터 인데스 구조, 질의처리 단계 등을 제안한다.
본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)을 사용하여 Visual MODFLOW 지하수 유동 모델링 툴에 필요한 입력 인자(자료)를 과학적으로 만들어줄 뿐만 아니라, 모델링을 위해 입력된 인자들과 모델링 후 생성된 결과물들을 DB화하고 이를 체계적으로 관리할 수 있도록 하는 Visual MODFLOW 지하수 유동 모델링을 위한 GIS 기반 전 후처리기를 개발하였다. 이 전 후처리기의 모듈로서 가장 특징적인 것은 모델구역 내에서 관정 주변에 상대적으로 조밀하게 즉, 셀의 크기가 다양한 그리드를 GIS ArcView에서 자동 또는 반자동으로 형성하는 툴을 개발하였다는 것이다. 모델링 구역 내에서 다양한 경계조건(boundary condition)을 반영한 DXF 생성을 위한 툴 개발도 들 수 있다. 아울러 2차원인 ArcView를 이용하여 3차원 수리지질구조를 생성하고, MODFLOW 프로그램의 입출력 자료형태와 동일한 위상구조를 유지한 채 전 후처리하도록 한 것은 이 연구의 가장 큰 성과이다.
본 연구에서는 연속성 개념에 대한 학교수학에서의 정의와 학문수학에서의 정의 사이의 차별성과 상호연결성을 네 가지 관점에서 분석하고 있다. 이에 따르면, '한 점에서의 연속 불연속'의 정의가 학교수학에서는 극한 과정에 의존하고 있고, 학문수학에서는 정의역의 위상에 의존하고 있다. 학교수학에서는 정의역이 하나의 구간이나 구간들의 합집합인 함수에 한하여 연속함수인가를 판정할 수 있으나, 학문수학에서는 어떠한 함수에 대해서도 연속함수인가를 판정할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 결과에 근거하여, 학교수학에서의 연속성 개념 취급과 관련하여 다음 두 가지 의견을 제시한다. 첫째, 극한 과정을 기반으로 한 학교수학에서의 국소적 연속성 개념으로 볼 때, 2009 개정 교과서에서 함수의 정의역에 속하지 않는 특정한 점에서 불연속을 취급하는 것은 적절하다. 이때 불연속점으로 무한 불연속점, 제거 가능한 불연속점과 도약 불연속점의 유형이 나타난다. 둘째, 일반적인 연속함수의 정의로 "함수 y = f(x)에서 정의역에 불연속점이 없으면, f을 연속함수라 한다."를 제안한다. 이 정의는 정의역에 속하지 않은 점에서의 불연속성의 판정을 허용하면서, 학문수학에서의 정의와 일관되게 연결된다.
본 논문은 새로운 단일 전력단 역률보상 풀 브리지 컨버터를 제안하였다. 제안된 컨버터는 역률보상을 위하여 앞단에 2개의 인덕터, 2개의 다이오드, 2개의 자성결합 변압기를 가진 2VS 풀브리지 DC/DC 컨버터로 구성되어 있다. 이러한 구성방법에 의해 전력은 전원에서 분리되고, 안정된 직류출력전압을 얻을 수 있다. 이 토폴로지에서 주소자의 전압스트레스는 영전압스위칭에 의해서 감소되며, 또한 제안된 컨버터는 능동 역률보정 스위치와 제어 및 게이팅 보드와 같은 보조회로가 필요치 않게되어 규격과 단가를 낮출 수 있을 뿐 아니라 효율을 증가시킬 수 있다.
인공지능의 기호적 방법과 수치적 방법을 결합한 지식기반신경망은 다른 기계 학 습모델보다 우수한 성능을 나타내고 있다. 그러나 지식기반신경망은 신경망으로 형성 된 후 동적으로 그 구조를 변경할 수 없어서 영역이론정련화 기능을 갖추지 못하였다. 지식기반신경망의 이러한 단점을 보완하기 위하여 TopGen 알고리즘이 제안되었으나 삽입된 은닉노드를 모두 입력 노드에 연결한 점, 빔탐색을 이용한 등의 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 TopGen의 문제점을 해소하기 위하여 은닉 노드를 다음 하위계층 의 노드에 링크 시켰으며, 역추적을 허용한 언덕 오르기를 이용하는 알고리즘을 설계 하였다.
Manufacturing of complex surface plates in stern and stem is a major factor in cost of a preliminary ship design by computing process. If these hull plate parts are effectively classified, it helps to compute the processing cost and find the way to cut-down the processing cost. This paper presents a new method to classify surface plates effectively in the preliminary ship design using neural network. A neural-network-based ship hull plate classification program was developed and tested for the automatic classification of ship design. The input variables are regarded as Gaussian curvature distributions on the plate. Various applicable rules of network topology are applied in the ship design. In automation of hull plate classification, two different numbers of input variables are used. By observing the results of the proposed method, the effectiveness of the proposed method is discussed. As a result, high prediction rate was achieved in the ship design. Accordingly, to the initial design stage, the ship hull plate classification program can be used to predict the ship production cost. And the proposed method will contribute to reduce the production cost of ship.
Sensor networks have been widely applied for data collection. Due to the energy limitation of the sensor nodes and the most energy consuming data transmission, we should allocate as much work as possible to the sensors, such as data compression and aggregation, to reduce data transmission and save energy. Querying extreme values is a general query type in wireless sensor networks. In this paper, we propose a novel querying method called Two-Level Filter (TLF) for querying extreme values in wireless sensor networks. We first divide the whole sensor network into domains using the Distributed Data Aggregation Model (DDAM). The sensor nodes report their data to the cluster heads using push method. The advantages of two-level filter lie in two aspects. When querying extreme values, the number of pull operations has the lower boundary. And the query results are less affected by the topology changes of the wireless sensor network. Through this method, the sensors preprocess the data to share the burden of the base station and it combines push and pull to be more energy efficient.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.126-129
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2006
The marine environment is under considerable threat from intentional or accidental oil spills, ballast water discharged, dredging and infilling for coastal development, and uncontrolled sewage and industrial wastewater discharges. Monitoring spills and illegal oil discharges is an important component in ensuring compliance with marine protection legislation and general protection of the coastal environments. For the monitoring task an image processing system is needed that can efficiently perform the detection and the tracking of oil spills and in this direction a significant amount of research work has taken place mainly with the use of radar (SAR) remote sensing data. In this paper the level set image segmentation technique was tested for the detection of oil spills. Level set allow the evolving curve to change topology (break and merge) and therefore boundaries of particularly intricate shapes can be extracted. Experimental results demonstrated that the level set segmentation can be used for the efficient detection and monitoring of oil spills, since the method coped with abrupt shape’s deformations and splits.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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