방송 통신의 융합에 따라 차세대 멀티미디어 서비스인 IPTV 서비스가 각광받고 있다. IPTV 서비스는 무한한 채널수용과 미디어의 확장, 품질이 보장되는 서비스의 형태로 발전되면서 기존 네트워크의 트래픽 증가와 서비스 특성에 맞는 품질제어 기술들이 요구되고 이에 따라 플로우별 서비스 품질 제어 기술이 필요하게 되었다. 이를 위해 IETF (Internet Engineering Task Force)에서도 인터넷 상에서 IP QoS를 제공하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있는데 그 중 버퍼 관리 메커니즘으로 RED(Random Early Detection) 알고리즘 및 RED를 변형한 여러 가지 방법들이 제시되고 있으나 다양한 멀티미디어 서비스의 QoS 요구 사항을 충족시키는데 어려움이 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 다양한 QoS를 요구하는 인터넷 멀티미디어 서비스를 지원하기 위해 각 서비스가 요구하는 목표 패킷 손실률을 유지시킬 수 있는 QoS적응형 플로우 기반 AQM (Active Queue Management) 알고리즘을 제안하고 ns-2를 이용한 시뮬레이션을 통해 성능 분석을 제시하였다.
오늘날 웹 브라우저를 이용한 실시간 화상통신기술이 대두되고 있다. 기존의 화상통신 방식은 각각의 서비스 제공사의 특정 서버와 프로그램을 통해 화상통신을 제공하는 방식이었다. 화상통신 솔루션을 제공하는 회사의 서버를 이용하거나, 사용자 집단에서 별도의 화상통신을 이용하는 서버를 별도로 구축하여 이용하거나, 특정 소프트웨어를 사용한 자체네트워크를 사용하여 제한된 환경에서 화상통신을 이용하는 구조였다. 또한, 엑티브엑스(Active-X)나, 플러그인(Plug-in) 등을 별도로 설치해야 서비스의 이용이 가능하였다. 이에 본 논문에서는, HTTP를 활용한 웹상에서 HTML5와 스크립트를 사용하여 별도의 엑티브엑스나 플러그인을 설치하지 않고 웹 기반 실시간 화상통신 기술을 활용하여 웹 브라우저를 통해 실시간으로 인터넷이 가능한 환경에서 화상통신이 가능한 시스템을 구현하였다.
조건부 분기 명령어(conditional branch instruction)의 잘못된 분기 예측(branch misprediction)은 프로세서의 성능 향상에 심각한 장애 요인이 되고 있다. 특히 시분할(time-sharing) 시스템과 같이 문맥 교환(context switch)이 발생하는 멀티프로그래밍 환경(multiprogramming environment)에서는 더욱 낮은 분기 예측 정확성(branch prediction accuracy)을 보인다. 본 논문에서는 문맥 교환이 발생하는 멀티프로그래밍 환경에서 높은 분기 예측 정확성을 보이는 중첩 분기 예측표 교환(Overlapped Predictor Table Switch, OPTS) 기법을 소개한다. 분기 예측표(predictor table)를 분할하여 각각의 프로세스(process)에 할당하는 OPTS 기법은 문맥 교환의 영향을 최소화함으로써 높은 분기 예측 정확성을 유지하는 분기 예측 방법이다.Abstract There is wide agreement that one of the most important impediments to the performance of current and future pipelined superscalar processors is the presence of conditional branches in the instruction stream. Accurate branch prediction is required to overcome this performance limitation. Many branch predictors have been proposed to help to alleviate this problem, including the two-level adaptive branch predictor, and more recently, hybrid branch predictor. In a less idealized environment, such as a time-sharing system, code of interest involves context switches. Context switches, even at fairly large intervals, can seriously degrade the performance of many of the most accurate branch prediction schemes. In this study, we measure the effect of context switch on the branch prediction accuracy in various situation and show the feasibility of our new mechanism, OPTS(Overlapped Predictor Table Switch), which save and restore branch history table at every context switch.
스트리밍 서비스에 사용되는 트랜스코딩 서버는 동시에 다수의 트랜스코딩 요청을 처리한다. 하지만 트랜스코딩 연산의 부하가 높기 때문에 단일 서버가 수용할 수 있는 요청 개수는 제한적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 단일 서버의 트랜스코딩 성능을 높이고자 CPU 기반 트랜스코더와 GPU 기반 트랜스코더를 동시에 사용하는 듀얼 트랜스코딩 방법을 제안한다. 듀얼 트랜스코딩 방법은 트랜스코딩 요청을 처리하기 전에 워크로드를 예측하여 해당 요청에 대한 QoS유지가 가능한지 판단한다. QoS유지가 가능하다고 판단되면 CPU 또는 GPU 트랜스코더 중 보다 적합한 타입의 장치에 작업을 할당함으로써 연산 자원의 효율성을 높인다. 성능 평가 결과 듀얼 트랜스코딩 기법은 기존 방식 대비 최대 1.84배의 성능 향상을 이루었다. 결과적으로 단일 서버가 보다 많은 사용자의 요청을 QoS 유지 하에 제공할 수 있게 되었다.
차량 애드혹 네트워크에서 비콘 전송은 가장 기본적인 메커니즘 중 하나이다. 차량 통신 시스템에서는 각 노드들의 비콘 교환을 통하여 주변 상황 인지를 비롯한 다양한 통신 서비스가 구현된다. 본 논문에서는 기존의 단일 비콘 전송 방식에서 벗어난 이중 비콘 전송 방식을 제안한다. 이중 비콘 전송 방식은 일반적으로 통신 시스템에서 고려되는 비콘을 차량 통신 시스템에 특화시켜 안전 서비스를 위한 비콘과 편의 서비스를 위한 비콘 두 가지 기능으로 나누어 각 기능에 따라 통신 파라미터를 분산시켜 적용하는 방식이다. 이러한 비콘 메커니즘의 성능을 평가하기 위하여 가장 대표적인 성능 지표인 거리에 따른 비콘 패킷 수신율을 실험, 제안하는 이중 비콘 전송 방식의 우수함을 검증하였다. 결론적으로 이중 비콘 전송 방식은 단일 비콘 전송 방식에 비하여 채널에 부하를 줄임과 동시에 더욱 넓은 통신 반경과 원활한 상황 인지 서비스를 가능하게 한다. 덧붙여, 제안하는 이중 비콘 전송 방식은 실제로 구현함에 있어서 복잡성이 적고, 다른 적응형 비콘 전송 방식을 함께 적용 가능하기 때문에 효용성이 뛰어나다.
스테레오 대응성은 스테레오 비전에서 중요한 문제이다. 본 논문은 다해상도 기법과 AD-Census를 이용한 유전 알고리즘 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하여 유전 알고리즘으로 변위를 탐색한다. 그리고 에지 픽셀을 이용한 적응적 염색체 구조와 교배 방식을 적용한다. 비용함수는 스테레오 정합에서 주로 고려할 수 있는 제약 조건으로 구성하였고, 변위오차를 줄이기 위해 AD-Census 척도를 사용하였다. 처리의 효율을 높이기 위해 영상 피라미드 방법을 적용하여 최저해상도에서 최초 변위 도를 계산한다. 그리고 최초 변위도는 다음 해상도 단계로 전파되어, 보간된 후 지역 특징 벡터를 이용하여 정제를 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 다른 유전 알고리즘 기반 기법들에 비해 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성을 보증함을 확인하고자 한다.
본 논문은 FNN과 ANN 제어기를 이용한 유도전동기의 속도 제어 및 추정을 제시한다. 먼저, PI 제어기에서 나타나는 문제점을 해결하기 위하여 퍼지제어와 신경회로망을 혼합 적용한 FN 제어기를 설계한다. 퍼지제어기의 강인성 제어와 신경회로망의 고도의 적응제어의 장점들을 접목한다. 다음은 ANN을 이용하여 유도전동기 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다. 2층 구조를 가진 신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm)를 적용하여 유도전동기 드라이브의 속도를 추정한다. 추정속도의 타당성을 입증하기 위하여 시스템을 구성하여 제어특성을 분석한다. 그리고 추정된 속도를 지령속도와 비교하여 전류제어와 공간벡터 PWM을 통하여 유도전동기의 속도를 제어한다. 본 연구에서 제시한 FNN과 ANN의 제어특성 및 추정성능을 분석하고 그 결과를 제시한다.
프리텐션 콘크리트 부재에서 강연선의 유효프리스트레스를 확보하기 위해서는 부재의 단부부터 특정 부착길이가 필요하며, 이를 전달길이라고 정의한다. 그러나, 강연선과 콘크리트 사이의 복잡한 부착 메커니즘으로 인해 결정론적인 방법으로 전달길이를 산정하는 기존 방법들은 많은 불확실성을 내포하고 있으며, 안전측의 해석결과를 제공하는 것에 초점이 맞추어져 있다. 따라서, 이 연구에서는 여러 영향인자들의 복잡한 메커니즘을 보다 효과적으로 고려하여 정확한 전달길이를 산정하기 위해 뉴로-퍼지 시스템의 방법 중 하나인 ANFIS를 도입하였다. 기존 연구로부터 총 253개의 실험체를 수집하여 ANFIS 알고리즘을 훈련시켰으며, 훈련된 ANFIS 알고리즘은 전달길이를 매우 정확히 예측하였다. 또한, ANFIS 전달길이 평가결과를 토대로, 변수분석과 차원해석을 수행하여 보다 간략화된 전달길이 산정식을 제안하였으며, 제안식은 ANFIS 해석결과와 거의 대등한 정확도를 보여주었다.
본 논문에서는 QoS 라우팅 알고리즘의 성능을 유지하면서 LSU(Link State Update) 메시지의 수를 제어할 수 있는 QoS 라우팅 링크 상태 갱신 알고리즘을 제안하였다. 기존에 제시된 대부분의 LSU 알고리즘은 QoS 라우팅의 성능을 향상시키는데 중점을 두고 있기 때문에 LSU 메시지의 수가 늘어나더라도 제어할 수 있는 메커니즘을 가지고 있지 않다. 특히 트래픽 통계에 근거한 적응형 알고리즘의 경우 더욱더 그러하며 트래픽이 과도하거나 변화가 심할 경우 이와 비례해서 LSU 메시지 수도 증가하여 과도한 LSU 메시지가 성능을 오히려 좋지 않게 한다. 제시하는 알고리즘은 QoS 라우팅 성능과 상충관계에 있는 과도한 LSU 메시지의 수를 제어하기 위해 요구 대역폭이 가용대역폭에 미치는 영향에 따라 LSU 메시지의 중요도를 구분하고 중요도와 단위시간 당 업데이트 비율 ${\gamma}$에 따라 LSU 메시지의 전송 여부를 결정하여 LSU 메시지 수를 제어한다. 성능 평가를 위해 기존에 제시된 다양한 LSU 알고리즘과 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 MCI 네트워크상에서 라우팅 Blocking 확률과 링크 당 평균 LSU 메시지의 개수 등을 성능 평가 항목으로 하여 시뮬레이션을 수행하였고 제안하는 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
본 논문은 사용자의 주관적/객관적 화질 개선을 위해 ROI(Region Of Interest) 기법과 다중 채널 기법을 H.264 Scalable Extension에 적용하여 제한된 네트워크 대역폭에서 최적의 화질을 얻는 기법을 제안한다. 논문에서 가정하는 네트워크 환경은 모바일 디바이스가 하나 이상의 네트워크 인터페이스를 가지는 차세대 네트워크 컨버전스 환경이다. 따라서, H.264 SVC의 기초 계층 정보와 ROI 정보에 대해 우선 순위를 두어 다중 채널로 전송한다. 실험은 비디오 추출 및 채널 할당에 대한 실험과 ROI 영역에 대한 차별적 전송 실험으로 구성되었으며, 제안하는 기법이 기존 방식에 비해 PSNR 화질 비교에 있어서 더 나은 성능을 보임으로써 제안하는 기법의 우수성을 입증하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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