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비대칭 망에서 TCP 성능 향상을 위한 동적 응답 패킷 재생성 기법
안준철(Joonchul Ahn),이지현(Jihyun Lee),임경식(Kyungshik Lim) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
비대칭 율이 높은 비대칭 망에서 동작하는 TCP의 성능은 상향 링크의 혼잡 발생 여부에 좌우된다. 상향 링크에 실리는 응답 패킷 트래픽이 링크의 대역폭을 넘어서게 되면 응답 패킷이 손실되거나 전송 지연이 길어져서 성능을 저하시킨다. 상향 링크의 혼잡 문제를 해결하는 대표적인 방법으로 응답 패킷 필터링/재생성 기법을 들 수 있다. 본 논문에서는 해당 기법의 문제점을 해결한, 송신측 TCP의 상태에 따라 응답 패킷 재생성 작업을 수행하는 동적 패킷 재생성 기법을 제안한다. 이 기법은 정확한 응답 패킷을 재생성하고, 이를 순서 뒤바뀜 없이 송신측에 전송하도록 하여 혼잡 제어 구간에서의 성능을 향상시킨다. 또, TCP가 혼잡 제어 상태에 있는 동안에만 응답 패킷 재생성 작업을 수행하도록 하여 불필요한 응답 패킷 트래픽과 패킷 재생성에 드는 부하를 줄인다.
2 - way 세그먼트 방식에서 Snoop 게이트웨이를 이용한 동적 TCP 흐름 제어 기법
이원정(Wonjung Lee),안준철(Joonchul Ahn),임경식(Kyungshik Lim) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
광대역 망에서 범용 TCP를 사용하는 경우 최대 전송 윈도우의 크기가 제한되어 가용한 망 자원이 낭비 된다. 이를 해결하는 일반적인 방법은 윈도우 스케일 옵션을 사용하는 것인데 이 경우 송신측의 응용를 수정해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 송신측을 수정하지 않고 전송 윈도우의 크기를 증가시키는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 송수신측 사이에 있는 snoop 게이트웨이가 망의 상태와 수신측의 처리 능력을 동적으로 파악하여 최적의 윈도우 확대 계수를 결정하고, 이 계수에 상응하는 수의 응답 패킷을 송신측에 전송하여 전송 윈도우 크기가 확대된 효과를 얻는다. 특히, 이 방법은 서로 다른 특성을 갖는 망이 snoop 게이트웨이를 사용하여 2-way 세그먼트 방식으로 연동된 환경에서 부가적인 비용없이 단대단 시맨틱을 유지하면서 성능을 향상시킬 수 있다.
데이터 최적화 기법을 도입한 기계적 물성치 예측 모델과 새로운 2차원 소재의 발견
이인효(Inhyo Lee),김준철(Joonchul Kim),김태현(Taehyun Kim),민경민(Kyoungmin Min) 대한기계학회 2022 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2022 No.11
Two-dimensional (2D) materials are attractive materials. Many studies are being conducted because of their unique characteristics. However, there is lack of information about properties of 2D materials. Therefore, this study attempted to solve this problem by developing a machine learning (ML) model that predicts mechanical properties of 2D materials. In addition, a 2D materials generation framework was developed using a classification model and a deep learning-based generative model. ML model to predict mechanical properties is trained from existing 2D database and reduces the uncertainty of prediction through data optimization techniques. Potential 2D materials are discovered through screening processes such as measuring structure and atomic similarities. We believe that the developing of ML model and framework for finding new 2D materials could open a new chapter in material science
Measurement and Analysis of Stress Biomarkers in Real-time by Thermal Biosensor
( Jung Hyun Lee ),( Joonchul Shin ),( Chenjie Yi ),( Suji Choi ),( Hyo Il Jung ) 한국감성과학회 2014 춘계학술대회 Vol.2014 No.-
Studies showed that major causes for people to commit suicide are stress and depression. Both hormone and enzyme, such as cortisol and alpha amylase, indicate stress whereas C-reactive protein (CRP) functions as a depression and inflammatory marker. In order to pinpoint these biomarkers, our research team used 30 nm of the gold nanoparticles (AuNPs) and Ab-Ag interaction for the photo-thermal effect and the concentration of antigen, respectively. In addition to irradiating the aggregated gold nanoparticles through antigen-antibody reaction with laser at the 532 nm wavelength, we also found out that the surface plasmon variation causes temperature rise. Since the application of the photo-thermal effect to the AuNPs enhances the analytical sensitivity up to a 100-fold improvement in comparison with the visual contrast. As the concentration of antigen andthe amount of conjugation between gold nanoparticles and antibody increased, the temperature also increased when compared with the control.
데이터 최적화 기법을 도입한 기계적 물성치 예측 모델과 새로운 2차원 소재의 발견
이인효(Inhyo Lee),김준철(Joonchul Kim),김태현(Taehyun Kim),민경민(Kyoungmin Min) 대한기계학회 2022 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2022 No.11
Two-dimensional (2D) materials are attractive materials. Many studies are being conducted because of their unique characteristics. However, there is lack of information about properties of 2D materials. Therefore, this study attempted to solve this problem by developing a machine learning (ML) model that predicts mechanical properties of 2D materials. In addition, a 2D materials generation framework was developed using a classification model and a deep learning-based generative model. ML model to predict mechanical properties is trained from existing 2D database and reduces the uncertainty of prediction through data optimization techniques. Potential 2D materials are discovered through screening processes such as measuring structure and atomic similarities. We believe that the developing of ML model and framework for finding new 2D materials could open a new chapter in material science