• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.456-458
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• 2012

손 추적은 HCI 분야에 있어 손쉽게 이용 가능한 정보 전달 방식 중 하나이며 현재까지도 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구의 공통점은 멀티 큐(Multi-cue)를 기반으로 추적한다는 것이다. 멀티 큐를 사용할 경우 큐들을 어떻게 효율적으로 결합하느냐에 따라 추적 성능이 달라진다. 본 논문에서는 강인한 손 추적을 위해 MSEPF(Mean Shift Embedded Particle Filter) 알고리즘에서 적응적인 멀티 큐 통합 방법을 제안한다. 이는 MSEPF 내부에서 각 파티클에 대한 가중치를 적용할 때, 큐들의 계수를 불확실성 기반으로 계산하여 사용하는 것으로 기존의 멀티 큐 통합 방식의 손 추적보다 강인한 추적을 가능하게 한다. 본 논문에서는 컬러, 깊이 정보에서 얻을 수 있는 피부색, 모션, 깊이 정보 기반 큐를 활용하여 손 추적을 수행하며, 실험 결과, 제안하는 방법은 갑작스런 환경 변화에도 강인한 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권4호
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• pp.297-304
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• 2005

본 논문은 적응적 망 경로 선택 기능을 최대한 활용하기 위하여 두 가지 새로운 큐 구조 DAMQWR와 VCDAMQ를 제안하였다. DAMQWR은 리쿠르트 레지스터를 사용하여 정체된 채널의 메시지를 비 정체 채널로 라우팅을 유도할 수 있게 하여주며 VCDAMQ는 가상 채널상의 교통량을 동적으로 지원하도록 함으로써 망의 흐름을 보다 원활하게 하여 준다. 시뮬레이션과 분석을 통하여 제안된 큐 구조의 특성과 성능을 평가하였고 그 결과 제안되어진 큐 구조들인 VCDAMQ와 DAMQWR 구조가 메모리 및 망의 자원을 효과적으로 사용하여 적응적 라우터에 가장 적합함을 알 수 있었으며, 실험결과에서 기존의 DAMQ에 비하여 최대 $20\%$까지 망의 통신 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권9B호
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• pp.823-833
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• 2003

인터넷에서 실시간 서비스를 지원하기 위해서는 큐 관리 및 스케줄링 기법이 고도화되어야 한다. 기존의 큐 관리 기법은 TCP 플로우의 혼잡을 제어하는 기능은 제공하고 있으나 실시간 서비스 지원에는 문제점을 가지고 있다. 즉, 큐가 어느 정도 점유된 이후 계속적인 버스트 성의 트래픽이 발생할 경우 성능이 급격히 떨어지고, 특히 큰 지터 값으로 인해 실시간 전송에 부적절하다. 본 논문에서는 최대 임계값과 큐 가중치 등의 RED 파라미터를 큐 상태에 따라 적응적으로 조정하여 실시간 서비스에 대한 지연 및 지터 성능을 향상시킬 수 있는 상태 의존 RED (SDRED; State Dependent Random Early Detection) 큐 관리 및 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안한 기법은 큐 상태에 따라 RED의 최대 임계값과 큐 가중치를 네 개의 서로 다른 레벨로 변경하여 트래픽 상황에 적응하도록 설계하였으며, 시뮬레이션을 통하여 SDRED가 평균 큐 크기를 가지는 RED나 평균 큐 크기를 가지지 않고 현재의 큐 크기를 사용하여 흔잡을 제어하는 BLUE, 그리고 RED 게이트웨이의 수율이나 지연 특성을 향상하기 위해 제안된 ARED 및 DSRED에 비해 낮은 지연 값과 안정적인 지터 값을 나타냄을 검증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1099-1104
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• 2020

인터넷을 기반으로 다양한 종류의 응용 서비스들을 제공하기 위해서 각 흐름 별로 서비스 품질을 보장하는 것은 이상적이지만, 이를 실현하는 것은 매우 어려운 일이다. 서비스 품질 요구조건이 같거나 비슷한 여러 흐름들을 동일한 그룹으로 지정하고, 그룹별로 서비스 품질을 제공하는 방안이 효율적이다. 라우터에서 적용되는 큐 관리 메커니즘은 데이터의 효율적으로 전송하고, 서비스 별로 차별화된 서비스 품질을 지원하기 위하여 매우 중요한 역할을 수행한다. 다양한 멀티미디어 서비스를 효율적으로 지원하기 위해서 지능적이고 적응적인 큐 관리 메커니즘 기능이 필요하다. 본 논문은 일정 기간 유입되는 각 흐름 그룹의 트래픽 정보와 현재의 네트워크 상태 정보를 기반으로 그룹별 패킷의 전달 여부를 결정하는 심층강화학습 기반의 지능형 큐관리 메커니즘을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.331-333
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• 2006

다양한 환경을 포항하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 기존의 대표적인 배경 모델링 방법으로 통계적 방법을 이용한 $W^4$ 방법이 있지만 칼라 영상의 다양한 환경에서 한계를 보인다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링을 이용한다. 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 큐 크기와 RGB 값의 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 적응적으로 결정하기 위한 방법을 제안한다. 환경 변수를 결정하기 위친 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 영상 처리 기법들을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.300-307
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• 2008

전력관리는 전력상태 전환과 시스템 부하 (workload)에 의존성이 있다. 시스템 모델은 전력상태 전환과 시스템 큐에 대한 추계적 모델들로 구성된다. 본 논문에서는 다양한 전력관리 기법을 위한 추계적 모델들을 개발한다. 추계적 프로세스에 기반한 전력관리 모델은 시스템 큐와 다양한 모델링 기능을 표현할 수 있는 페트리 네트의 확장형인 SRN (Stochastic Reward Nets)을 이용하여 개발된다. 적응적 타임아웃기반 전력관리 SRN 모델을 개발하고 기존 전력관리 기법인 greedy, N-Policy 기법과 전력소모 및 성능비교를 수행한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권11B
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• pp.974-979
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• 2004

IEEE 802.l1b에서는 기본서비스인 DCF와 QoS를 제공하기 위한 무경쟁 서비스인 PCF가 제공된다. DCF는 CSMA/CA(충돌을 회피하는 매체 접속 기법) 접속 프로토콜을 사용한다. 본 논문에서는 PCF를 수정하여 트래픽의 부하가 많아진 채널에 가충치를 두어 서비스하는 기법을 제시하였다. 스테이션 측으로부터 부분적인 큐의 정보를 받아 가중치를 계산하였으며 NS-2 시뮬레이터를 사용하여 PCF 기법을 수정한 기법의 우수성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.15-16
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• 2018

본 논문에서는 다수의 센서 노드로 구성된 Internet of Things (IoT) 환경에서 새로운 환경에 대해 적응하는데 걸리는 시간을 줄이기 위한 새로운 스케줄링 기법을 제안한다. IoT 환경에서는 데이터 수집 및 전송 패턴이 사전에 정의되어 있지 않기 때문에 기존 정적인 Packet scheduling 기법으로는 한계가 있다. Q-learning은 네트워크 환경에 대한 사전지식 없이도 반복적 학습을 통해 Scheduling policy를 확립할 수 있다. 본 논문에서는 기존 Q-learning 스케줄링 기법을 기반으로 각 큐의 패킷 도착률에 대한 bound 값을 이용해 Q-table과 Reward table을 초기화 하는 새로운 Q-learning 스케줄링 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 기존 기법에 비해 변화하는 패킷 도착률 및 서비스 요구조건에 적응하는데 걸리는 시간이 감소하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권3호
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• pp.327-334
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• 2001

네트워크를 설계하고 서비스를 구현하는데 있어서 중요한 변수중의 하나는 트래픽의 특성을 파악하는 것이다. 기존의 트래픽 예측과 분석은 포아송(Poisson) 또는 마코비안(Markovian)을 기본으로 하는 모델을 사용하였다. LAN, WAN 및 VBR(Variable Bit Rate) 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 포아송 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 self-similar 특성들을 과소평가 함으로써 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔다. 따라서 최근 실제 트래픽 모델과 유사한 모델로서 self-similarity 특성을 이용한 접근법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 self-similarity 트래픽의 정의에 대해서 논한다. 그리고 실제 트래픽을 수집하고, 인위적으로 self-similarity한 트래픽과 포아송 모델을 적용시킨 트래픽을 발생시켜 비교한 다음 ATM 스위치의 큐(Queue)에 적용하였다. 본 논문에서는 ATM 스위치의 큐에 self-similarity 트래픽을 적용했을 경우 low bound상에서 버퍼 오버플로우 확률 및 셀 손실 확률에 대해 평가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.177-183
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• 2007

인터넷에서 종단간 혼잡제어 방식을 지원하기 위해 제안된 라우터에서 큐에 적용되어 패킷을 폐기하는 방법으로 능동적 큐 관리(AQM;Active queue management) 방법이 적용되고 있다. IETF에서 제안된 AQM 알고리즘은 RED(Random Early Detection) 방식이다. RED 알고리즘은 망의 높은 처리율과 낮은 평균 지연을 얻기 위해 네트워크에서 운영된다. 하지만 평균 큐 길이는 네트워크의 혼잡 레벨에 민감한 결과를 갖게 된다. 본 논문에서는 RED 성능에 영향을 미치는 파라메터의 민감성을 감소시키고 성능을 개선시키기 위해 정련된 적응 RED(RARED; Refined Adaptive RED)를 제안한다. 시뮬레이션을 통해 네트워크 전체의 개선된 RARED 알고리즘을 관찰하고 RARED가 패킷 폐기율의 감소와 성공적인 전송률의 개선이 이루어짐을 보여준다.