딥 러닝 모델은 여러 히든 레이어로 구성되며, 히든 레이어의 깊이가 깊어질수록 레이어의 벡터는 높은 수준으로 추상화된다. 본 논문에서는 Encoder RNN의 레이어를 여러 층 쌓은 멀티 레이어 포인터 네트워크를 제안하고, 멀티 태스크 학습 기반인 멀티 레이어 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습 모델은 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 92.16%, LAS 89.88%의 성능을 보였다.
딥 러닝 모델은 여러 히든 레이어로 구성되며, 히든 레이어의 깊이가 깊어질수록 레이어의 벡터는 높은 수준으로 추상화된다. 본 논문에서는 Encoder RNN의 레이어를 여러 층 쌓은 멀티 레이어 포인터 네트워크를 제안하고, 멀티 태스크 학습 기반인 멀티 레이어 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습 모델은 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 92.16%, LAS 89.88%의 성능을 보였다.
무선 메쉬 네트워크 (Wireless Mesh Network, WMN)는 인터넷 사용자에게 멀티홉 무선 백본 네트워크로 인터넷 접속을 제공하기 위한 기술로 각광받고 있다. IEEE 802.11에서는 3개 또는 12개의 겹치지 않는 (non-overlapping) 채널을 지원하지만, WMN 환경에서 멀티 채널을 활용하는 디자인은 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 멀티 채널 WMN에서의 트래픽 요구에 맞추어 채널 할당과 라우팅을 분산적인 (Distributed) 방식으로 수행하는 OnCAR (On-demand Channel Assignment and Routing) 프로토콜을 제안한다. OnCAR는 트래픽의 요구에 따른 채널 할당이 가능하고, 채널 다양성 (diversity)를 고려한 라우팅 기법을 제공한다. NS-2를 사용한 시뮬레이션을 통해 OnCAR가 기존 멀티 채널 프로토콜에 비해 향상된 네트워크 성능을 보임을 확인하였다.
최근 무선 센서 네트워크는 멀티미디어 센서 노드에서 비디오나 이미지와 같은 멀티미디어 데이터 수집을 바탕으로 고품질의 모니터링을 수행한다. 그러나 멀티미디어 데이터는 크기가 매우 크므로 데이터 전송 과정에서 특정 노드에 과도한 에너지 소모를 야기하여 전체 네트워크 수명이 감소하는 문제점이 있다. 이러한 점을 고려하여, 본 논문에서는 무선 멀티미디어 센서 네트워크에서 고효율 데이터 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 멀티미디어 데이터의 특성을 고려한 낮은 순위 비트 데이터 삭제 기반의 1단계 압축 및 중국인의 나머지 정리 기반의 2단계 압축으로 구성된 다중 압축을 수행함으로써 데이터 크기를 감소시킨다. 성능평가 결과, 기존 압축 기법에 비해 데이터 전송률이 평균 약 56% 감소하였다.
본 고는 통신의 진화 방향인 통합(convergence)의 추세를 나타낸다. 통합은 서비스, 네트워크, 비즈니스 등의 통합으로 실현되고 있다. 통합 서비스를 위한 기본 인프라인 광대역통합망(Broadband convergence Network)의 개념, 서비스 특징 및 발전방향 등을 기술한다. 광대역 통합망은 유무선 통합, 통신/방송 융합, 음성 및 데이터의 통합을 위해 필요한 네트워크를 서비스 계층, 제어 계층, 전달망 계층, 접속 계층, 유비쿼터스 접속 및 가입자 단말 계층으로 구분한다. BcN은 사용자가 원하는 품질과 보안의 정도에 따라 차별화된 광대역 멀티미디어 서비스제공 및 관리가 가능한 네트워크이다. 이러한 BcN진화를 위한 무선 네트워크 관점의 All-IP진화 방향을 나타낸다. 먼저, 무선 네트워크에서의 광대역 멀티미디어 서비스의 특징 및 종류, 이를 위한 광대역 통합망의 특징을 살펴본다. 그리고 향후 BcN으로의 무선 네트워크의 진화 방향을 나타낸다. BcN의 무선 네트워크는 다양한 광대역 멀티미디어 서비스를 제공하기에 적합한 이동성 및 광대역 엑세스가 가능한 시스템이 추가될 전망이다. 마지막으로, 향후 통신 서비스의 진화 방향인 유비쿼터스 서비스를 위해 필요한 유비쿼터스 네트워크를 전망한다. 미래의 유비쿼터스 네트워크를 위한 지능형 플랫폼, 통합 단말 등 기술적 요구사항들과 진화방향을 나타낸다.
최근 무선 통신이 급속도로 발달하면서 무선 환경에서의 멀티미디어 전송에 관한 많은 연구가 되어지고 있고, 그 중에서도 미디어 서버를 두어 무선 멀티미디어 환경에 적용시키는 경우도 많아졌다. 그러나 기존의 연구는 멀티미디어 전송을 위한 인코딩, 압축 방법 및 무선 전송방법에 대해서 연구가 되어졌다. 네트워크 관점에서 무선 멀티미디어 환경은 미디어 서버 성능의 제약성 때문에 많은 사용자에게 서비스를 제공하지 못한다. 본 논문에서는 동적 멀티미디어 서비스 분배 아키텍쳐를 이용하여 멀티미디어 서비스를 제공해주는 미디어 서버의 오버헤드를 줄임으로 인해 보다 효율적으로 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 방안을 제안한다.
최근 무선 센서 네트워크는 멀티미디어 센서 모듈을 활용한 멀티미디어 데이터 수집을 기반으로 하는 고품질의 모니터링에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나 기존 센서 네트워크에서 수집되는 수치 데이터와 달리 멀티미디어 센서 네트워크에서 수집되는 데이터는 크기가 매우 크므로 데이터를 수집하는 과정에서 특정 노드의 과도한 에너지 소모 및 네트워크 성능 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 무선 멀티미디어센서 네트워크에서 에너지 효율적인 동적 영역 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 중국인의 나머지 정리와 동적 변화 영역 감지 및 분할 알고리즘에 기반을 둔 수집 데이터의 데이터 압축 및 전송을 수행함으로써 대용량 멀티미디어 데이터 전송에서 발생하는 에너지 소모를 최소화한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 데이터 압축률은 평균 37% 향상되었고, 데이터 전송량은 평균 56% 감소하였으며, 그에 따른 노드 생존율은 평균 14% 증가함을 보임으로써 그 우수성을 확인하였다.
스위치 형식의 네트워크이 많은 주목을 받고 있다. 그것은 높은 네트워크 성능을 요구하는 환경에 매우 적합하기 때문이다. 일반적인 공유매체 지역 네트워크는 만족할 만한 처리율과 지연시간을 제공하지 못한다. 특히 멀티미디어 어플리케이션이 증가하면서 통신 성능이 보다 중요시 되고 있다. 이러한 환경에서 스위치 형식의 네트워크는 우수한 성능을 보인다.스위치 형식의 네트워크는 높은 대역폭과 낮은 처리 시간을 얻을 수 있다. 따라서 스위치 형식의 지역네트워크를 구성할 때 고속(high-speed)의 스위치가 중요하다. 효율적인 스위치 디자인이 스위치 형식의 네트워크 성능을 향상시키는 중요한 요소인 것이다. 또한 멀티캐스트 메시지 처리의 중요성이 높아지면서, 효과적인 멀티캐스트를 지원하는 스위치의 설계가 필요하다. 기존의 컷-스루(cut-through) 스위칭 기술(switching technique)에서는 스위치 원소(switch element)의 구조를 변경시켜 데드락을 피하면서 멀티캐스팅이 가능하게 하였다. 그러나 처리율의 저하와 스위치 크기의 증가의 문제를 안고 있다. 따라서 하드웨어적으로 유니캐스트와 멀티캐스트를 분리함으로써 효율적인 멀티캐스팅을 가능하게 한다. 본 논문에서는 이러한 구조를 통해 멀티캐스팅에 있어서 성능 향상을 보이는 스위치 구조를 제안한다.
본 논문에서는 대화형 기능을 가지는 MPEG-4기반의 멀티미디어를 IP 네트워크를 통해 전송할 수 있는 대화형 멀티미디어 스트리밍 시스템을 제안한다. 제안한 대화형 멀티미디어 시스템은 MPEG-4 콘텐츠를 분석, 전송할 수 있는 스트리밍 서버와 전송되는 MPEG-4 콘텐츠를 수신, 재생할 수 있는 클라이언트, 그리고 효율적인 멀티미디어의 전송을 위해 도입한 오버레이 네트워크로 구성된다. 오버레이 네트워크는 실제 IP 네트워크 상에 콘텐츠를 중계하는 릴레이 노드와 릴레이 노드들을 관리하는 네트워크 분배 관리자로서 구성된다.
최근까지 네트워크 계층에서 수행되는 IP 멀티캐스트는 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 하지만 유니캐스트 라우터들로 구성된 현재의 인터넷 망에서 IP 멀티캐스트의 적용은 불가능한 상태이다. 때문에 응용계층 멀티캐스트가 IP 멀티캐스트의 대안으로 제시되고 있다. IP 멀티캐스트가 네트워크 라우터들에 의존적인 반면 응용계층 멀티캐스트는 네트워크 계층과 독립적으로 수행된다. 본 논문에서는 실시간 미디어의 효과적인 전송을 위한 source에서 end-system들에 이르는 평균 지연 시간을 최소화하는 응용계층 멀티캐스트 트리 구성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 제어 변수로써 각 end-system들의 계산 수행능력과 네트워크 조건을 고려하며 트리를 구성하는 몇몇 end-system들에게만 부하가 집중되는 현상을 방지하도록 구성되었다. 제안하는 알고리즘에 의한 응용계층 멀티캐스트 트리는 clustering과 변형된 Dijkstra 알고리즘에 의해 구성된다. 즉, source와 proxy-sender들 사이의 트리와 각 cluster안에서 트리를 구성함으로써 전체 트리를 생성한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 보다 효과적임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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