트래픽 부하 측정은 네트웍 트래픽 엔지니어링의 기반이 된다. 그러나 고속 링크에서 트래픽 부하 정보를 얻기 위해 모든 패킷을 측정하는 것은, 라우터의 패킷 포워딩 성능을 저해시키므로 확장성이 결여된다. 이에 따라 샘플링 기법이 트래픽 측정의 대안으로 제시되었다. 샘플링은 라우터의 성능 저해를 최소화시킬 수 있으나 샘플링으로 예측되는 트래픽 부하는 실제 트래픽 부하와 차이를 보이게 되며, 이와 같은 오류가 제한되지 못한다면 측정값을 기반으로 하는 응용들에 부영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 샘플링 오류를 오류 허용범위 내로 제한시킬 수 있는 적응성 있는 패킷 샘플링 기법을 제안한다. 제안 기법은 수학적 분석을 통해 얻어진 부하 예측 오류에 영향을 미치는 주요 트래픽 파라메터를 각 블록의 시작마다 예측하여 샘플링 확률을 동적으로 적응시킨다. 본 논문에서는 또한 실제 측정된 인터넷 트래픽을 이용하여 제안 기법의 확장성과 성능을 검증하였다
무선 통신 채널에서 오류 패턴은 유선에 비해 다른 오류 특징을 가지고 오류가 빈번하게 발생한다. 특히 오류가 오랫동안 없는 상태가 지속되기도 한다. 그러나 시뮬레이션에서 이용되는 균일 분포(Uniform distribution)와 같은 간단한 오류 모델에 의해 발생된 오류는 실제적인 오류 패턴과는 많은 차이가 있다. 이러한 차이점을 없애기 위해 측정된 오류를 기반으로 해서 실제적인 오류 패턴과 비슷한 chaotic map 모델을 시뮬레이션에서 사용할 수 있다. Chaotic map 모델은 다른 오류모델에 비해서 실제적인 오류 패턴과 비슷한 오류 패턴을 가지고, 비교적 간단하게 필요한 파라미터를 구할 수 있다. 본 논문에서는 chaotic map 모델을 무선 센서 네트워크에 적용 했다. 센서 네트워크에서 수집된 데이터와 이 데이터를 통한 Chaotic Map 모델을 CCDF(complementary cumulative distribution function)를 통해 비교했다. 무선랜 환경에서 실험된 chaotic map model은 2/3이상의 결과에서 일치하였지만. 센서 네트워크를 적용하면 무선랜과는 다른 특성을 가지기 때문에 30%의 트레이스에서 chaotic map 모델과 일치한다.
소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제 표준인 ISO/IEC9126은 소프트웨어 품질 특성 및 측적 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 오류 데이터 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이터 품질 특성을 추출한다. 추출된 데이터 품질 특성을 측정하기 위해, 오류 데이터를 품질 속성으로 하는 데이터 품질 특성을 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이터 품질 메트릭은 지식 공학(knowledge engineering) 시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.
소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제표준인 ISO/IEC 9126은 소프트웨어 품질 및 특성 및 측정 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 데이터 오류 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이트 품질 특성 및 부특성을 분류한다. 데이터 품질 특성 분류는 ISO/IEC 9126에 정의한 소프트웨어 품질 특성을 데이터 오류 형태에 대응시켜 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이트 품질특성 분류는 지식 공학(knowledge engineering)시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.
최근 디지털 멀티미디어 방송 기술의 발전에 따라 기존 아날로그 방송의 디지털화가 추진되고 있다. 라디오 방송의 경우 국내에서는 Eureka-147 DAB(Digital Audio Broadcasting)시스템을 디지털 라디오 방송 방식으로 결정하였다. DAB는 CD 수준의 고품질오디오는 물론 다양한 데이터 서비스, 우수한 이동수신 성능 등을 제공할 수 있으며, 국내에서는 DAB를 이용한 동영상 멀티미디어서비스의 특성을 강조하기 위해 DMB(Digital Multimedia Broadcasting)로 개칭하였다. 디지털 방송의 경우 송신기 커버리지와 수신품질을 조사하는데 있어서 비트오류율(BER Bit Error Rate) 측정이 필수적이다. 본 논문에서는 지상파 DMB에서의 비트오류율 측정을 위한 효율적인 서브채널 데이터 구조와 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 검증하였다. 제안된 방법은 비트오류율 측정을 위한 동기화가 용이한 장점이 있고. 특히 수신에 실패한 CIF(Common Interleaved Frame)의 수를 알아내어 포함된 비트들을 오류로 분류함으로써 정확한 측정 결과를 제공할 수 있다. 이러한 장점으로 인하여 제안된 측정 시스템은 이동 수신으로 인한 채널상황에 변화가 많은 DMB에 더욱 유용하게 적용될 수 있다.
본 논문은 CDMA2000 1x 망에서 무선 품질을 PPP에서의 측정으로 파악하는 방법을 기술한다. 무선 연결은 높은 오류율과 지연으로 인해 유선과는 다른 특징을 가지며, CDMA2000 1x의 경우 이런 무선 특성을 극복하기 위한 재전송 특징이 나타난다. 본 논문에서는 무선 연결에서의 상위 계층 성능 개선을 위하여, 무선 상태를 파악하는 지표로서 PPP 계층에서 측정한 무선 연결에서의 패킷 전송 시간과 PPP오류 형태를 제시한다. 실제 CDMA2000 1x 망에서의 실험을 통해 제시한 측정값들이 무선 상태 변화를 반영하고 있음을 보인다.
최근에는 무선 네트워크의 발달로 무선 채널을 이용한 통신의 사용이 증가하였으며, 이로인해 기존 유선 네트워크에서의 효율적인 프로토콜들의 성능을 재평가 하게 되었다. 즉. 무선 채널을 이용한 통신은 유선 채널을 이용한 통신과 전파 오류의 특성이 상이하며, 다양한 형태의 전송 오류가 존재한다. 특히, 시뮬레이션을 통한 프로토콜의 성능은 시뮬레이터에서 채택된 무선 채널의 전송 오류 모델 방식에 따라 크게 차이가 날 수 있다. 따라서 무선 채널에서의 전송 오류를 정확히 예측하고, 무선 채널의 전송 오류가 프로토콜의 성능에 미치는 영향을 연구하기 위해서는, 무선 채널에서의 다양한 형태의 오류를 정확히 시뮬레이션 해야 한다. 지금 까지 무선 채널에서 발생하는 전송 오류를 예측하기 위하여 여러 가지 오류 모델이 제안되었으며, 본 논문에서는 네트워크 시뮬레이터인 NS2에 구현되어있는 다양한 형태의 오류 모델을 사용하여 오류 모델이 프로토콜 특히 TCP의 성능에 미치는 영향[1]과. TCP의 종류와 오류 모델에 따라 변하는 프로토콜의 성능을 실험한다. 또한, NS2에는 아직 구현되어 있지는 않지만, 실제 네트워크에서 일어나는 오류를 정확히 예측하기 위해 새로이 제안된 오류 모델인 케이오틱 맵을 이용하여 캐이오틱 맵 오류 모델이 프로토콜 성능에 미치는 영향을 조사한다. 실험 결과 TCP의 종류에 상관없이, 오류 모델에 따라 같은 오류 율에서도 프로토콜의 성능이 최대 50%이상의 성능 차이가 나타남을 알 수 있다.
본 논문에서는 패턴기반 자동번역시스템의 효율적인 번역 성능 향상을 위해 병렬 코퍼스(parallel corpus)를 이용한 오류 자동 탐지 방법을 제안하고자 한다. 번역시스템에 존재하는 대부분 오류는 크게 지식 오류와 엔진 오류로 나눌 수 있는데 통상 이런 오류는 이중 언어가 가능한 훈련된 언어학자가 대량의 자동번역 된 결과 문장을 읽음으로써 오류를 탐지하고 분석하여 번역 지식을 수정/확장하거나 또는 엔진을 개선하게 된다. 하지만, 이런 작업은 많은 시간과 노력을 필요로 하게 된다. 따라서 본 논문에서는 병렬 코퍼스 중의 목적 언어(Target Language) 문장 즉, 정답 문장과 자동번역 된 결과 문장을 다양한 방법으로 비교하면서 번역시스템에 존재하고 있는 지식 및 엔진 오류를 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 한-중 자동번역시스템에 적용하여 그 정확률과 재현률을 측정하였으며, 자동적으로 오류를 탐지하여 추출 할 수 있음을 증명하였다.
본 논문에서는 3차원 스캔기기에서 실제 모델을 측정하여 얻어지는 점 데이터로부터 모델의 표면을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 3차원 스캔기기가 정밀해지고 스캔 규모도 커짐에 따라 측정 데이터의 크기도 증가되어, 이러한 대용량 측정 데이터의 복원 알고리즘이 필요로 되고 있다. 그리고 여러 다른 각도에서 스캔닝 된 점 데이터들은 이어지는 부분이 정확히 맞지 않아 중첩되어 표현되거나 기계적인 또는 환경적인 제약 등의 이유로 오류가 포함될 수도 있다. 그러므로 복원 알고리즘은 이러한 중첩된 표현을 정리하고 오류를 보정해 주어야 한다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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