CDN (Content Delivery Network) [1]은 분배서버와 네트워크의 상태를 고려하여 다양한 서비스의 컨텐츠를 보다 효율적으로 전송할 수 있도록 설계된 네트워크이다. 이러한 CDN을 구성하기 위해서는 네트워크 계획, 컨텐츠 할당, 분배서버 선택 등을 고려해야 한다. 특히, 분배서버 선택을 위한 기존의 연구들은 분배서버 선택 시 모든 분배서버에 대한 측정된 값 (응답시간, 지연)이나 실시간 정보를 기준으로 분배서버를 선택하게 되므로 호 봉쇄 확률을 고려하지 않게 되고 제어 프로토콜로 인한 오버헤드가 많아지게 된다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 분배서버에서 서비스하고 있는 호의 수와 응답 시간을 고려한 새로운 서버 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 CDN의 분배서버들은 호의 수에 따라 논리적 최소 힙(heap) 구조로 구성되며 이를 이용하여 각 호스트는 자신에게 적당한 분배서버들의 서브 집합을 구성함으로써 오버헤드를 줄일 수 있는 메커니즘을 제안한다.
ATM 망을 효율적으로 구축하고 여러 가지 형태의 제어를 통하여 망 자원을 안정적으로 관리하기 위해서는 망의 성능에 대한 다양한 관점에서의 분석이 필수적이며, 그 기본이 되는 것이 ATM 다중화기에 대한 성능 분석이다. ATM 다중화기에 입력되는 트래픽을 분석하는데 있어서 MRP(Markov Renewal Processes) 또는 SMP(Semi-Markov Processes)는 자동 상관계수를 계산하기가 비교적 용이해서 높은 양의 상관관계를 가지는 버스티한 트래픽을 표현하기에 적절한 구조를 가지고 있으며, 입력 트래픽의 머무는 시간이 어떠한 분포이든 표현 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 ATM 트래픽을 분석하는데 있어서 입력되는 on/off 소스를 MRP로 모형화하고, 이를 도착과정으로 하는 이산시간 MR/D/1B 대기시스템으로 구성하여 ATM 다중화기의 셀 손실확률 등의 성능분석을 제시한다. 또한 본 연구에서 제시한 방법에 대한 타당성 검증을 위하여 시뮬레이션과 비교 검토한다.
제3세대 이동 통신 시스템에서 상향 링크와 하향 링크 사이에 불균형적인 타임 슬롯 할당이 가능한 TD/CDMA TDD 시스템은 비대칭적인 트래픽을 효과적으로 분배하는데 적합하다. 게다가 TD/CDMA TDD 시스템은 슬롯이 시간 영역과 코드 영역에서 정의되기 때문에 유효 자원의 statistical multiplexing이 매우 효과적이다. 그러나 상향 링크와 하향 링크사이의 트래픽의 비대칭성을 반영하기 위해서 타임 슬롯을 최적으로 할당시킬 수 있는 동적 경계선이 요구된다. 본 논문에서 슬롯의 하향 링크부분이 이동국의 접근 시도의 정도에 따라 최대화되는 새로운 최적의 TDD 경계선 제어 움직임 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서 이동국의 평균 접근 시도가 미리 정의된 상한 임계치를 초과할 경우, TDD 경계선은 평균 접근 시도가 다른 하한 임계치 아래로 내려갈 때까지 프레임의 중앙에 위치한다. 본 논문에서 모의실험 결과를 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 TDD 경계선 알고리즘보다 데이터 트래픽의 평균 접근 지연과 음성 트래픽의 블록킹 확률 측면에서 훨씬 더 좋은 성능을 나타냄을 입증하였다.
SDN(Software Defined Network)는 데이터 부분과 컨트롤 부분을 분리하여 하나의 컨트롤러가 모든 데이터를 담당하는 기술이다. SDN에서 표준 프로토콜 역할을 하는 OpenFlow가 있으며 컨트롤러가 이 OpenFlow 프로토콜을 사용하여 Flow 테이블의 항목을 추가하고 삭제하도록 OpenFlow 스위치를 제어한다. OpneFlow 스위치는 하나 이상의 Flow table을 사용하여 조회하고 채널을 톨해 컨트롤러에 전달한다. 본 논문에서는 Flow Entry 구성도와 Flow가 Flow table에 도달하는 확률, Flow Entry를 분류하는 Vacancy에 대해 설명하였다.
In this paper, we give some geometric condition for a stochastic nonlinear system and we propose a control method for a stochastic nonlinear system using neural networks. Since a competitive learning neural networks has been developed based on the stochastic approximation method, it is regarded as a stochastic recursive filter algorithm. In addition, we provide a filtering and control condition for a stochastic nonlinear system, called perfect filtering condition, in a viewpoint of stochastic geometry. The stochastic nonlinear system satisfying the perfect filtering condition is decoupled with a deterministic part and purely semi martingale part. Hence, the above system can be controlled by conventional control laws and various intelligent control laws. Computer simulation shows that the stochastic nonlinear system satisfying the perfect filtering condition is controllable. and the proposed neural controller is more efficient than the conventional LQG controller and the canoni al LQ-Neural controller.
Reed-Solomon 코드의 디코더를 error-trapping 방법으로 설계했다. (7.3) Reed Solomon 코드의 인코더 및 디코더 구성시 GF(8)의 소자는 3bit의 2진수로 표현했다. 하드-웨어 시험은 Apple-II(micro-computer)로 제어했으며, 인코딩하는데 걸린 시간은 $350\mu sec이었고, 디코딩하는데 걸린 시간은 910u sec이었다. 실험 결과 2개 이하의 랜덤 에러는 정정되었고, 그 보다 많은 에러는 정정되지 않았다. 또한 4bit의 binary burst에러도 역시 정정되었다. 그리고(7, 3) Reed-Solomon코드의 performance를 측정한 결과, 채널 에러가 10~10일때 에러 확률이 약 10~10정도로 감소되었다.
Recently, there a lot of activities on the researches that implement many kinds of control system using power lines. To implement that, it is desirable to use hybrid PSK model because it takes advantage of PSK and DPSK which has a low-bit-error rate. In this parer, we implement the transmitter of this model. Because the power line is not designed for the data communication, we separated the signal generator circuit and the signal loading circuit so that minimized noises from outside. Also, to make it easy on the experiments, most of process are performed by software. As a result, transmitting a high frequency signal on the power line made no effects on the electrical devices.
2013년 11월 27일 구성된 제주 민군복합형 관광미항 크루즈 선박조종 시뮬레이션 시현 TF팀은 2013. 1. 17~18일 한국해양과학기술원에서 3차원 다기능 선박조종시뮬레이터(Full Mission Ship-Handling Simulator)을 이용하여 도선사 4명이 주, 야간 및 입선, 출선자세 접안 16개 시나리오를 가지고 시뮬레이션을 실시하였으며, 평가 기법은 "해사안전법"의 해상교통안전진단 시행지침(국토해양부 고시 제2012-129호(2012.3.21.), 해상교통시스템 적정성 평가(선박조종시뮬레이션, 통항안전성 및 접 이안안전성 평가)를 준용하였다. 시뮬레이션 평가 결과 근접도에 따른 충돌[침범] 확률이 $10^{-4}$미만이고, 운항자[주관적] 평가의 결과가 평균 -2.0 이하로 해상교통환경 변화에 따른 통항안전성 및 접이안 안전성 확보가 가능하다고 평가되었다.
본 논문에서는 실제환경에서와 같이 예측할 수 없는 상황에서 에이전트의 인지와 자동 행동 생성 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 다양하고 복잡한 환경에 적응할 수 없었다. 최근, 미리 알려지지 않은 환경에서 자동으로 행동을 생성할 수 있는 센서와 행동을 연결하는 행동 기반의 방법과 추론, 학습 및 계획 기능의 부여를 위한 하이브리드 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경조건으로 움직이는 장애물을 인지하고 피할 수 있는 행동을 생성하기 위해 행동 네트워크에 Bayesian 네트워크를 결합한 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 센서 정보와 미리 정의된 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 가장 높은 우선순위의 행동을 선택한다. 그리고 Bayesian 네트워크는 센서 정보들로부터 상황을 미리 추론하고 이 확률 값을 행동 네트워크의 가중치로 주어 행동 선택을 조정하도록 한다. 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크와 Bayesian 네트워크의 결합 방법으로 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 IEEE 802.11 WLAN의 MAC인 DCF의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안하고 이를 해석적으로 분석한다. IEEE 802.11 WLAN의 MAC에서는 데이터 전송을 제어하기 위한 방법으로 DCF와 PCF를 사용하며, DCF의 경우 CSMA/CA를 기반으로 한다. DCF는 경쟁 스테이션이 적은 상황에서는 비교적 우수한 성능을 보이나 경쟁 스테이션의 수가 많은 경우 처리율, 지연 관점에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 패킷 전송 후 충돌이 발생하면 윈도우 값을 최대 CW로 증가시키고 연속적으로 c번 패킷전송에 성공하면 CW를 감소함으로써 패킷 충돌 확률을 낮추는 알고리즘을 제안하고 이를 수학적으로 분석한다. 제안하는 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 시뮬레이션을 수행하여 그 타당성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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