• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1874-1875
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• 2007

전력선 통신(Power Line Communication)은 전력선과 연결되어 있는 디바이스들을 간단히 제어하기 위한 기술로 제안 되었으며, 홈오토메이션, 원격 검침(AMR) 분야에서 많이 사용되고 있다. 최근에는 스마트 홈, 유비쿼터스와 관련해 다양한 홈 네트워크 시스템들이 제안되면서 이들 시스템을 효과적으로 구현할 수 있는 방안으로 전력선 통신기술이 많이 제안되고 있다. 전력선 통신은 많은 유용성에도 불구하고 전력선 채널에 대한 정확한 채널 모델링과 전력선 모뎀의 성능에 관해서는 많은 문제점을 나타내고 있다. 본 논문에서는 전력선 통신을 위한 전송선로의 주파수에 대한 잡음과 임피던스 특성 및 전력선 채널에 데이터 신호를 Chirp-SS(Spread Spectrum) 신호로 맵핑하여 채널의 Zero Cross Point 구간에 전송하였을 때의 시뮬레이션 결과와 설계된 FPGA 보드를 비교분석 하였다. 채널 모델은 배경 잡음과 할로겐 잡음, 전송선로의 감쇄 특성만을 고려하였으며, 전력선 채널 상에서의 Zero Cross Point를 이용한 전력선 통신 모뎀의 성능을 분석하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.174-177
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• 2015

최근 Social, Mobile, IoT 등에 기반한 비즈니스 데이터의 폭증과 함께 이를 저장하고 처리하기 위한 Big Data 플랫폼, 분산 스토리지 기술 등이 사용되고 있다. 최근 제안된 분산 스토리지들은 클라우드 기반 기술과 Scale-Out 아키텍처를 적용하여 데이터의 증가에 대응할 수 있는 구조를 갖추고 있다. 분산 스토리지의 노드가 수백 대 이상으로 증가하는 경우 수작업을 통한 관리방법으로는 운영관리는 불가능하며 자동화된 운영관리와 모니터링 방법이 필요하다. 본 논문에서는 GlusterFS 분산 스토리지를 대상으로 네트워크, 서버, 디스크, 스토리지 서비스 등 시스템 상태를 구간별로 모니터링할 수 있도록 설계하였다. 이를 통해 분산 스토리지 전체 인프라에 대한 모니터링과 스토리지 서비스 수준을 모니터링 할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.977-980
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• 2009

본 연구는 NGN QoS보증을 위해 어떤 체계 하에서 품질이 관리 되어야 하는지를 도출하기 위해서 VOIP와 멀티미디어 트래픽을 중심으로 NGN QoS 관리 프레임워크를 연구제시 한다. NGN QoS 프레임워크는 QoS 측정메트릭스, 측정구간과 측정계위, 측정도구와 측정장비, 측정방법 및 측정결과분석에 대한 일련의 프로세스와 방법론을 모델화하여 운용현장의 NGN QoS 보증활동에 적용토록 한다. 통신서비스 품질은 스스로 보장되지 않으며 끊임없이 측정되고 관리될 때에만 목표수준 확보가 가능하다. 특히 차세대통신망으로의 네트워크기술 패러다임 대 전환이 전개되고 있는 이 시기적 중요성을 감안할 때 NGN QoS 관리에 대한 연구는 앞으로 지속적으로 추진되어야할 핵심 소재이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.317-319
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• 2018

최근 인터넷을 통한 UHD (Ultra High Definition) 스트리밍 서비스의 수요가 증가했으며 네트워크에 효율적으로 비디오 스트리밍 서비스를 제공하기 위해 HTTP 적응적 스트리밍 (HTTP Adaptive Streaming, HAS) 서비스가 등장하였다. 그러나 HTTP 적응적 스트리밍은 세그먼트의 ON-OFF 패턴으로 인해 다중 클라이언트 환경에서 공정성 (Fairness), 안정성 (Stability), 효율성 (Efficiency)을 저하시키는 문제가 있다. 본 논문에서는 다수의 HAS 클라이언트 환경에서 공정성, 안정성, 효율성을 향상시키기 위한 홈 공유기에서 인코딩 비트율 기반의 대역폭 할당 기법을 제안한다. 제안 기법은 OFF 구간을 줄이기 위해 인코딩 비트율에 맞추어 할당할 대역폭을 결정함으로써 안정적인 스트리밍을 보장한다. 실험을 통해 다중 HAS 클라이언트 환경에서 공정성, 안정성 및 효율성이 향상된 것을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.446-449
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• 2013

PMIPv6(Proxy Mobile IPv6)는 네트워크 기반 이동성 지원프로토콜로 MN(Mobile Node)에 이동성을 제공하기 위해 제안되었다. PMIPv6는 기존 호스트 기반 이동성 지원 프로토콜에 비해 MN이 핸드오버 시그널링에 참여하지 않기 때문에 무선구간에서의 자원 사용량 감소, MN의 에너지 소비량 감소, 그리고 핸드오버 시그널링 비용 감소의 향상된 성능을 보인다. 하지만 PMIPv6에는 핸드오버 시그널링으로 인한 지연 및 패킷손실의 문제점이 있다. MN이 다음에 이동할 위치를 알고 핸드오버를 미리 준비할 수 있다면 빠른 핸드오버를 지원할 수 있다. 본 논문에서는 MN의 이동경로를 저장하여 이동히스토리를 구성하고 MN이 다음에 이동할 위치를 예측함으로써 빠른 핸드오버를 지원한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1302-1304
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• 2013

본 논문에서는 로봇이 정해진 폐구간을 이동하기 위해서 위에서 아래로 촬영한 카메라 정보를 활용한다. 로봇을 특정위치로 이동시키기 위해서는 카메라를 제어하는 서버 시스템과 로봇의 위치를 인식하기 위한 마크가 필요하다. 서버는 로봇의 위치를 로봇으로 인식하는 마크의 색 값으로 카메라로부터 인지하고 로봇에 위치 이동 명령을 수행할 서버와 로봇이 네트워크를 통해 Planning을 수행한다. 본 연구에서 휴머노이드 로봇인 나오와 로봇에 위치를 촬영할 카메라 그리고 이미지 처리를 하기 위해 OpenCV와 이동 알고리즘으로 $A^*$를 활용하여 Planning을 구현한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.771-774
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• 2011

센서 네트워크 환경에서 센서 노드 간의 데이터 전송 중에 트래픽이 발생하거나 토폴로지가 수시로 변하게 됨에 따라 패킷의 손실이 자주 발생하게 된다. 본 논문에서 설계한 VSDR(Visualization Sensing Data Routing)은 GML 문서를 통해 실제 지형을 가시화 하고, Map Object의 장애물 여부를 설정하여 타겟 지역을 구성한다. 또한, AODV와 DSR을 사용하여 센서 노드간의 패킷의 이동경로와 트래픽의 양을 가시화하며, 과다 트래픽이 발생하는 구간은 경로를 변경하여 효율적으로 데이터 전송을 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.314-317
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• 2021

하이라이트 영상은 원본 영상의 중요한 장면들을 짧은 시간 안에 감상할 수 있게 도와준다. 특히나 경기 시간 긴 축구나 야구 그리고 e-스포츠의 시청자들에게 있어, 하이라이트 영상의 효용성은 더욱 증가한다. 하이라이트 영상 추출의 자동화로 방송사나 온라인 플랫폼은 비용 절감과 시간 절약의 이점을 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 스포츠 영상에서 자동으로 하이라이트 구간을 추출하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 멀티 헤드 어텐션 매커니즘과 LSTM 네트워크의 결합으로 구성된다. 해당 매커니즘의 여러 헤드를 통해 어텐션을 다양한 관점에서 진행한다. 이로 인해 영상의 전체적인 맥락과 장면 간의 유기적 관계를 다양한 관점에서 파악할 수 있다. 또한 오디오와 이미지 정보를 함께 이용하여 모델을 학습한다. 학습한 모델의 평가는 e-스포츠 경기 영상을 이용하여 평가한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.05a
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• pp.435-438
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• 2020

시장예측 문제를 해결하기 위하여 과거부터 꾸준한 연구가 진행되어왔다. 하지만 금융 시계열 데이터에는 분산이 일정하지 않으며 Non-stationarity 등 예측을 하는 것에 있어서 여러 가지 방해 요인이 존재한다. 또한 광범위한 데이터 변수는 기존에 사람이 직접 경험적으로 선택하는 것에 한계가 있기 때문에, 모델이 변수를 자동으로 추출할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 여러 가지 금융 시계열 데이터의 문제를 고려하여 타임 스텝 정규화를 제안하며 자동 변수 추출을 위해 LSTM 형태의 오토 인코더 모델을 학습하였으며 LSTM 네트워크를 이용하여 시장 예측하는 모델을 제안한다. 해당 시스템은 실제 주식 거래나 시장 거래를 위하여 온라인 학습이 가능하며 긴 기간을 테스트 구간으로 실험한 결과 미래의 수익률을 예측하는 것에 있어서 우수한 성능을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.1236-1239
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• 2008

적응형 대역폭 할당 방법에서는 가변 비트율의 비디오 데이터에 대해 스무딩 알고리즘을 사용하여 전송 계획을 세우고, 이 계획에 따라 데이터를 네트워크 트래픽을 고려하여 전송한다. 그러나, 새로운 구간에서 높은 전송률이 요구될 수 있는 개선된 e-PCRTT 알고리즘[4]를 이 방법에서의 전송 계획으로 그대로 사용하려는 경우 가용 전송률이 낮은 경우에는 폐기되는 프레임의 양이 많아질 수 있다. 이를 개선한 알고리즘[5]에서는 언더플로우 경계선과 오버플로우 경계선의 중간에서 전송률이 변화되지만, 전송률의 증가가 필요한 경우에는 전송률 증가 양을 최소로 한다. 본 논문에서는, 개선된 e-PCRTT 알고리즘[4]와 이를 다시 개선한 알고리즘[5]의 성능을 평가하기 위하여 E.T.90 비디오 데이터를 사용하여, 첨두 전송률, 평균 전송률 증가양, 폐기되는 프레임 양을 비교하였다.