도입이 가속화되고 있는 초고속통신망에서 데이터통신망 서비스 사업자 시스템에 적용될 번호체계, 상호 접속 기준에 대한 기본적 요건과 기술적 표준/규정 등에 대한 정의가 미비한 실정이다. 초고속 통신망에 접속 및 운용될 데이터 통신망 중에서 초고속망의 번호 계획을 위하여 연동을 고려할 대상 망은 기존의 인터넷망, 패킷 데이터망, 및 ISDN 둥이 있다. 본 고에서는 ITU-T 표준 규격을 따르는 B-ISDN망과 데이터통신망간 연동을 위한 번호 체계에 대하여 논한다. 특히 현재 제정된 ITU-T 표준 규격을 중심으로 현존하는 데이터망, 인터넷망과 초고속망들의 번호 체계를 중심으로 상호 연동 방안을 기술하였다. 또한 초고속망에서의 번호이동성 방안도 검토하였다.
본 논문에서는 데이터를 능동적으로 선택하고, 그 데이터에 맞추어 RBF 은닉 뉴런을 증가시키는 신경망을 제안한다. 현재의 신경망에 대해서 가장 학습이 어려운 데이터를 선택해서 신경망을 학습하고, 학습한 신경망에 대해서 다시 에러가 가장 큰 데이터를 뽑아서 학습시키는 과정을 반복한다. 5개의 실세계 데이터에 대해 실험을 해보고, Platt이 제안한 RAN과 성능을 비교한다. 점진적으로 임계 데이터를 선택해서 학습을 함으로써, 전체 데이터를 다 사용하지도 않고도, 전체 데이터를 다 사용한 경우와 비슷한 성능을 보임을 실험을 통해서 알 수 있다.
최근 정보 통신 기술의 발전에 따라 음성 서비스 등과 같은 단일 서비스를 제공하던 무선 통신망이 음성, 데이터, 고화질 정지화면, 동영상 및 다양한 정보형태의 멀티미디어 데이터 서비스를 추구하고 있다. 효율적인 실시간 멀티미디어 데이터 전송을 위해서는 실시간 데이터의 지연한계를 보장하고 비 실시간 멀티미디어 데이터들의 데이터 손실을 최소화해야 한다. 무선 ATM망은 기본적으로 ATM 전송방식을 사용하고 있지만 유선 ATM망에 비해 제한된 대역폭파 높은 전송지연, 비트 에러율과 이동성이라는 특수성을 고려하여 유선 ATM망과 많은 차이가 있다. 무선 ATM망에서 실시간 멀티미디어 데이터 서비스 전송을 위한 스케줄링 방법으로 유선 ATM망에서 실시간 멀티미디어 데이터 서비스를 위해 적용되는 TCRM(Traffic-Controlled Rate Monotonic Priority scheduing)정책을 Uplink 와 Downlink 시 각각 다른 방법으로 적용하여 실시간 멀티미디어 데이터 전송 스케줄링 정clr을 제안하고, 예약버퍼(reservation buffer) 와 임의의 전송 속도 P$_{k}$ 를 사용하여 TCRM의 단점인 비 실시간 데이터에 대한 비효율성 문제 해결안을 제시한다.
과거 독립적으로 운영되던 이동통신망과 유선인터넷망이 유무선 통합 서비스의 확대로 상호간의 트래픽이 교환되고 있고 기존의 유선 콘텐츠와 연계된 다양한 서비스들이 등장하고 있다. 현재 이동망과 유선망의 데이터망 간의 트래픽양이 많지 않지만 향후 망 개방 효과의 확대, 유무선 통합서비스 활성화, 통신서비스의 진화에 따라 트래픽 증가에 따른 처리에 대한 유선과 무선 사업자간 상호접속과 관련된 다양한 이슈가 발생할 것으로 예상된다. 본 논문에서는 이동통신망과 유선인터넷망 간의 데이터망 상호접속 현황 및 연동에 따른 수익구조 관계를 분석 한다. 또한 유무선 연동 구조의 가치체인과 관계 사업자를 분석하고 무선인테넷 요금제 유형에 따라 이동통신사, 유선계 사업자, 콘텐츠 사업자 중심으로 상이하게 나타나는 이해관계를 분석하고자 한다.
공급망의 빅데이터는 주로 네 가지 측면에서 발생된다. 하나는 생산 장비 품질 데이터, 계획된 조달 데이터, 제품 데이터 등과 같은 공급망에서 기업의 제품 가치 이전 과정에서 불가피하게 생성되는 관련 데이터이고, 두 번째는 공급망에 있는 다양한 회사의 ERP 데이터에서 파생된다. 세 번째는 고객의 전자 상거래 데이터이고 마지막은 외부 또는 수동으로 입력한 데이터의 데이터이다. 따라서 본 연구를 통해서 공급망 운영 과정에서 재고를 예측하고 제어하기 위해 타사 데이터 서비스 센터 분석 및 데이터 마이닝. 그것은 여러 측면에서 전체 공급망에 혁신과 관리 기술 및 사고방식의 변화를 가져오고 마침내 전체 공급망의 재고 조정 및 제로 재고 목표를 달성하게 된다.
심층 신경망은 영상 분류, 음성 인식, 그리고 문자 번역 등 다양한 분야에서 효과적인 성능을 보여주고 있다. 신경망의 구조 변화, 신경망 간의 정보 전달, 그리고 학습에 사용되는 데이터 증대 등의 확장된 연구를 통해 성능은 더욱 발전하고 있다. 그 중에서도 데이터 증대는 기존에 수집한 데이터의 변형을 통해 심층 신경망에 더 다양한 데이터를 제공함으로써 더욱 일반화된 신경망을 학습시기키는 것을 목표로 한다. 하지만 기존의 음향 관련 신경망 연구에서는 모델의 학습에 사용되는 데이터 증대 방법의 연구가 영상 처리 분야만큼 다양하게 이루어지지 않았다. 최근 영상 처리 분야의 데이터 증대 연구는 학습에 사용되는 데이터와 모델에 따라 최적의 데이터 증대 방법이 다르다는 것을 실험적으로 보여주었다. 이에 영감을 받아 본 논문은 자연에서 발생하는 음향을 분류하는데 있어서 최적의 데이터 증대 방법을 실험적으로 찾으며, 그 과정을 소개한다. 음향에 잡음 추가, 피치 변경 혹은 스펙트로그램의 일부 제한 등의 데이터 증대 방법을 다양하게 조합하는 실험을 통해 경험적으로 어떤 증대 방법이 효과적인지 탐색했다. 결과적으로 ESC-50 자연 음향 데이터 셋에 최적화된 데이터 증대 방법을 적용함으로써 분류 정확도를 89%로 향상시킬 수 있었다.
KT는 무궁화 3호 위성을 이용한 양방향 위성 통신 사업을 추진하고 있으며, 지상망을 이용하기 어려운 지역에 정부/공공, 에너지 산업, 기업 단일망 등 다양한 산업 분야를 대상으로 초고속 네트워크를 제공하고 있다. 양방향 위성 통신 서비스는 36,000km 상공의 위성 중계기와 지상 간의 통신 지연을 극복하기 위한 첨단 기술로 운용되고 있으며, 중요 데이터에 대한 위성 통신 품질보증 기능을 제공한다. 본 논문에서는 위성망의 트래픽을 수집하고 데이터를 로깅하는 위성망 트래픽 수집 도구와 수집된 데이터를 마이닝을 통해 실시간 모니터링하고 통계 정보를 생성하는 위성망 패킷 데이터 분석 도구로 이루어진 위성망 패킷 데이터 분석 시스템에 대해 논한다. 위성망 패킷 데이터 분석 시스템은 데이터 송수신 정보를 모니터링 함으로써 실시간 위성 통신 상태를 점검하고, 전송 지연 및 실패 등의 위성 통신 오류 상태를 조기 진단하고 조치할 수 있는 위성망 품질 보증 서비스를 제공한다.
개방망은 망 접속을 표준화하여 망을 접근하도록 하는 technical interface의 공개측면과 망이 가지고 있는 망서비스를 공개하여 사용자로 하여금 선택적으로 이용할 수 있게 해주는 망서비스 공개 측면을 모두 고려하여 망구조를 실현해야 한다. 통신망은 망의 서비스 유형 및 일반적인 기능에 따라 음성급 전화망, 데이터망, 전용선망, 이동통신망 및 위성망으로 구분할 수 있으며, 이에 대한 망 접속은 각 망별로 또한 분유될 수 있다. 망서비스는 기술의 발전과 망진화에 따른 기술적인 요인, 고도통신 사업의 다양화에 따른 사업자 요구에 의한 요인, 그리고 시장수요 요인에 의해 계속 발전.진화되어지는 동적인 것이다. 개방망구조는 망서비스와 기술적인 접속을 주요 내용으로 하고 있기 때문에 이것도 역시 계속 진화되는 것으로 해석해야 한다. 본고에서는 개방망의 서비스 측면에서 해당교환 시스팀이나 전송시스팀이 제공가능한 서비스들로서 개방망구조의 서비스메뉴로 표현할 수 있는 것들을 각 망에 대해 자세히 파악하고자 한다. 이번 호에서는 그 두번째 내용으로서 데이터급 망과 전용선망에서 개방망 서비스로서 국내 교환시스팀과 미국의 ONA 일환으로 BOC가 제공 가능한 것들을 소개한다.
스마트폰 사용자의 증가와 함께 이동통신망의 데이터 트래픽이 폭증하고 있다. 유입되는 트래픽 중 비정상적, 악의적인 트래픽이 발생하고 있지만, 이동통신 데이터망의 보안 시스템은 미비한 실정이다. 이 논문에서는 이동통신 데이터망으로 유입되는 악의적인 트래픽 및 비정상 트래픽에 대응하기 위하여 이동통신 데이터망의 구성과 발생 가능한 위협을 정리하였다. 그리고 대응 시스템을 마련하기 위해 필요한 테스트베드가 갖춰야 할 요구사항을 정리하였다. 이 요구사항을 준수하여 테스트베드를 구축하면 이동통신 데이터망의 위협에 대응하는 시스템의 설계 및 실험에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
소리 데이터 분류는 단순 소리를 통한 분류, 감정 인식등 다양한 연구가 진행중이다. 심층 신경망에서 데이터의 부족과 과적합 문제를 개선하는 방법으로 데이터 증강은 중요하다. 본 논문에서는 3가지의 소리데이터(UrbanSound8K, RAVDESS, IRMAS)를 사용하였으며, 소리데이터는 멜 스펙트로그램을 통한 변환과정을 거쳐 네트워크 망에 입력된다. 입력된 신호는 다양한 네크워크 신경망(Bidirection LSTM, Bidirection LSTM Attention, Multi-Head Attention, CNN)을 통해 학습되어지며, 각각의 네트워크 신경망에서 데이터 증강 전후의 분류 정확도를 확인 하였다. 다양한 데이터셋과 다양한 네트워크 망에서의 데이터 증강 방법의 결과 비교를 통한 통찰을 얻을수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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