• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.125-133
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• 2008

본 논문은 다양한 서비스 클래스가 제공되는 BcN (Broadband convergence Network) 환경에서 상위 우선순위 서비스의 품질을 보장하기 위한 능동 큐 관리 메커니즘 (Active-WRED)을 제안한다. 네트워크 혼잡 상황에서 제안된 메커니즘은 상대적으로 낮은 우선순위를 갖는 서비스의 drop 확률을 증가시키고 이에 따라 상위 우선순위 서비스의 drop 확률을 감소시킴으로써 상위 우선순위 서비스에 대해 패킷 손실로부터 품질을 보장할 수 있다. 제안된 능동 큐 관리 메커니즘의 성능을 분석하기 위해 이산 시간 큐잉 시스템의 통계적 분석 방법을 도입하였다. 두 서비스 클래스 (GS: Guaranteed Service, BS: Best Effort Service)만을 고려하여 제안 방안의 성능 분석을 위해 MMBP-2 (two-state Markov-Modulated Bernoulli arrival Process) 트래픽 소스 모델과 2차 이산시간 Markov 체인을 도입하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권10B호
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• pp.947-956
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• 2003

NGN(Next Generation Network)을 목표로 최근에 들어 사용자의 QoS요구 시, 다양한 QoS를 패킷네트워크에서 처리한 수 있도록 IETF에서 DiffServ, RSVP, MPLS등과 같은 패킷 QoS기법에 대한 표준화 작업이 진행중이며, 그 중에서 DiffServ네트워크가 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 이 DiffServ패킷 네트워크상에서 다양하게 유입되는 트래픽의 종류에 따라 사용자의 응용에 적절히 대응하여 트래픽을 처리하는 라우팅 기법트래픽 모델 및 알고리즘을 연구하고 기존의 최선형(Best effort) 즉, 지연에 민감하지 않은 트래픽을 처리하기 위한트래픽 분산 라우팅 프로토콜(Traffic-Balanced Routing Protocol : TBRP), 최적의 중간 노드를 선택하여 유무선 통합과 높은 순위의 상호형 데이터를 처리하기 위한 계층적 라우팅 프로토콜(Hierarchical Traffic-Traffic-Scheduling Routing Protocol : HTSRP), 대화형 또는 스트리밍 패킷서비스를 위한 즉, QoS파라미터을 기반으로 엑세스 계층의 자원 활용도를 최대화하고 지연에 민감한 트래픽 처리하는 HTSRP_Q(HTSRP for QoS)를 연구하였고, 이를 기반으로 각 트래픽 모델에 대한 매핑기법과 관리기법을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 프로토콜은 트래픽 모델은 다양한 엑세스망과 백본망에 유연한 트래픽 처리기법으로서 NGN의 효율성과 안정성에 적합하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.573-577
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• 2005

현재 인터넷은 수요의 증가와 함께 사용되는 컨텐츠의 종류도 다양해지고 있다. 이런 다양한 컨텐츠의 트래픽들은 보다 좋은 질을 제공하기 위해 데이터양이 커지고 있으며, 성격이 상이한 부분이 많이 발생하고 있다. 하지만 현재의 인터넷은 BE(Best-Effort)서비스만을 제공하기 때문에, IP layer에서는 이러한 트래픽을 관리하고 QoS를 제공하기 위한 IntServ (Integrated Service)와 DiffServ (Differentiated Service)와 같은 기술들에 많은 연구가 진행되고 있다. 또한 무선인터넷의 증가와 함께 기존의 중요시 되지 못했던 MAC (Medium Access Control)의 중요성이 증가되고 있는데, 무선접속이라든지 자원할당에 있어 기존의 다른 계층에서 하던 상당수의 스케줄링이 MAC Layer에서 이루어지고 있다. 본 논문에서는 QoS를 제공하는 IEEE 802.11e EDCF 기반의 Mobile IPv6 망에서 트래픽의 특성에 맞는 QoS를 제공할 수 있는 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 검증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권4B호
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• pp.298-305
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• 2003

본 논문에서는 ATM 기반 레이블 에지 라우터의 IP 패킷 포워딩 엔진을 위한 고성능 룩업 제어기를 제안하였다. 제안한 룩업 제어기는 IP 패킷에 대한 Best Effort 서비스 뿐만 아니라 MPLS(Multiprotocol Label Switching), VPN(Virtual Private Network), ELL(Emulated Leased Line), RT(Real Time) 서비스 등의 차별화된 서비스들을 제공할 수 있도록 설계하였다. 고속의 IP 주소 검색을 위하여 소프트웨어 기반의 알고리즘 방식을 사용하지 않고 TCAM(Ternary Content Addressable Memory) 기반의 하드웨어 방식을 적용하였으며, IP 패킷 헤더 처리 및 룩업 제어 기능을 고속으로 수행하기 위하여 룩업 제어 기능을 FPGA(Field Programmable Gate Array)로 구현하였다. 룩업 제어기는 사용자의 차별화된 다양한 요구를 수용할 수 있으며, 성능 향상을 위하여 파이프라인 기법으로 처리되도록 설계하였다. 또한 패킷 헤더의 여러 영역을 조합한 비교키에 대한 룩업 기능을 수행하기 위하여 2단계 검색 메카니즘을 가지며, 시뮬레이션을 통하여 제안한 룩업 제어기는 약 16Mpps의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권4호
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• pp.494-503
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• 2003

IEEE 1394 고속 직렬 버스(이하 IEEE 1394 혹은 버스)는 실시간 데이타 및 일반 패킷 데이타 전송을 위해 가전제품군과 PC 간의 고속 멀티미디어 통신을 저가로 제공한다. IEEE 1394의 전송 모드는 크게 비동기와 등시성 모드가 있어, 비동기 모드는 최선형 서비스를 제공하고, 등시성 전송 모드는 대역폭을 예약해 QoS를 보장한다. 본 논문은 링크 계층 및 응용 계층 수준에서 IEEE 1394의 성능을 분석하고 각 전송 모드를 비교한다. 응용 계층 수준의 성능 분석을 위해 1394 계층과 상위 계층 사이에 필요한 대표적인 인터페이스인 고정 방식과 적응적 방식을 시스템에 적용하고, 이를 각기 폴링 시스템으로 분석한다. 그리고 분석 모델의 타당성을 시뮬레이션을 통해 확인한다. 그 결과, IEEE 1394의 데이타 전송모드를 적응적으로 선택하여 버스 접근 지연시간을 줄이고 대역폭 낭비를 막아 버스 이용률을 높일 수 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권2호
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• pp.235-246
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• 2002

IP 멀티캐스트는 하나의 연결을 통해 데이터를 동시에 여러 컴퓨터로 보낼 수 있게 함으로서 비디오 스트림과 같은 대용량의 데이터 전송에 효율적으로 사용될 수 있다. 하지만, IP 멀티캐스트는 UDP에 기반한 best-effort 서비스로서, TCP에서 제공하는 신뢰 전송, 혼잡 제어 및 흐름 제어를 제공하지 못하는 단점이 있다. 또한 멀티캐스트 그룹 참가자는 어떠한 인증 과정이나 절차 없이 멀티캐스트 그룹에 참가/탈퇴가 가능하고, 하나의 서브넷 내에서는 브로드캐스트를 이용하기 때문에, 데이터의 기밀을 유지하기가 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는, 일-대-다 멀티캐스트 응용에 적합한 흐름 제어, 키 관리 기법을 제공하는 신뢰전송 프로토콜인 TRDMP를 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.459-461
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• 2022

Network-on-Chip (NoC) 이 오프칩 네트워크 기반의 기존 병렬처리 시스템과 가장 크게 다른 점은 데이터 패킷 라우팅을 중앙 제어 방식(Centralized control scheme)으로 수행한다는 점이다. 이러한 환경에서 Best-effort 패킷 라우팅 문제는 데이터 패킷이 해당 코어에 도달 및 처리되는 시간을 Cost 로 하는 실시간 최소화 할당 문제(Assignment problem)가 된다. 본 논문에서는 할당 문제의 선형 대수 방정식에 대한 대표적인 연산 복잡도 저감 알고리즘인 헝가리안 알고리즘을 하드웨어 가속기 형태로 구현하였다. TSMC 0.18um 표준 셀라이브러리를 이용하여 논리 합성한 결과 헝가리안 알고리즘의 연산과정을 그대로 구현한 하드웨어 회로보다 Cost 분포에 대한 Case 분석을 통하여 구현한 것이 면적은 약 16%, Propagation delay는 약 52% 감소한 것으로 나타났다.

• 대기
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• 제24권3호
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• pp.403-417
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• 2014

Future changes in seasonal mean temperature and precipitation over East Asia under anthropogenic global warming are investigated by comparing the historical run for 1979~2005 and the Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 run for 2006~2100 with 20 coupled models which participated in the phase five of Coupled Model Inter-comparison Project (CMIP5). Although an increase in future temperature over the East Asian monsoon region has been commonly accepted, the prediction of future precipitation under global warming still has considerable uncertainties with a large inter-model spread. Thus, we select best five models, based on the evaluation of models' performance in present climate for boreal summer and winter seasons, to reduce uncertainties in future projection. Overall, the CMIP5 models better simulate climatological temperature and precipitation over East Asia than the phase 3 of CMIP and the five best models' multi-model ensemble (B5MME) has better performance than all 20 models' multi-model ensemble (MME). Under anthropogenic global warming, significant increases are expected in both temperature and land-ocean thermal contrast over the entire East Asia region during both seasons for near and long term future. The contrast of future precipitation in winter between land and ocean will decrease over East Asia whereas that in summer particularly over the Korean Peninsula, associated with the Changma, will increase. Taking into account model validation and uncertainty estimation, this study has made an effort on providing a more reliable range of future change for temperature and precipitation particularly over the Korean Peninsula than previous studies.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권2호
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• pp.154-165
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• 2001

소프트웨어공수 예 에 관한 전공적인 모델링의 한계점을 극복하기 위해 사례기반과 신경망 그리고 퍼지이론 및 전문가 시스템 등 인공지능 기법을 이용한 연구들이 제시되고 있다. 특히 신경망을 이용한 공수예측 모델들이 예측력에 있어서 전통적인 모델들 보다 우수한 예측결과를 제시하고 있다. 그러나 이들 신경망 모델에 있어서도 고려되어야 할 점은 입력 데이터의 노이즈와 모델 설계 및 사용에 있어서 유연성 및 요율성 측면이 제기되고 있다. 본 연구에서는 이러한 기존의 신경망모델의 효율성 향상을 위한 새로운 방안으로 최적의 축약형 모델구조와 이에 관련된 최적 사례들을 사용하기 위한 사례기반 휴리스틱 검색기법을 제시한다. 30여개의 실제로 수행된 프로젝트의예측결과를 통해 최적사례 기반 축약형 신경망 모델의 결과가 저통적인 COCOMO 모델 그리고 기존의 신경망 모델과 비교해서 예측력과 모델의 유연성이 좋아졌음은 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 새롭게 제시한 축약형 모델과 최적사례기반 접근 방법은 급변하는 정보시스템 패러다임하에서도 유용하게 사용될 수있을 것이다.있을 것이다.

• 유통과학연구
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• 제13권4호
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• pp.55-64
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• 2015

Purpose - Multi-dimensional prices comprise multiple components such as monthly payments and a number of payments rather than a single lump-sum amount. According to previous studies, an increase in the number of price dimensions leads to a massive amount of cognitive stress resulting in incorrect calculation, and deterioration in the consistency of the price judgment. However, an increase only in the level of complexity of calculating multi-dimensional prices does not always result in a corresponding decrease in the accuracy of price evaluation. Since diverse variables could affect consumers' purchase-decision-making process, the results of price evaluation would be different. In this study, an empirical analysis was performed to determine how the accuracy of price evaluation varies depending on the extent of the complexity of price dimensions using product involvement and brand preference as moderating variables. Research design, data, and methodology - A survey was conducted on 260 students, and 252 effective responses were used for analysis. The data was analyzed using t-test, one-way ANOVA, and two-way ANOVA. In this study, six hypotheses were developed to examine the effect of product involvement and brand preference on consumers' evaluation effort of multi-dimensional prices. Results - As the number of price dimensions increased, accuracy of price evaluation appeared to be low in high involvement, as expected. However, it showed no differences in price evaluation effort when the level of complexity of calculating multi-dimensional prices is low. When a small number of price dimensions are presented in both cases of high and low involvement, accuracy of price evaluation is much higher in a weak brand preference. On the contrary, a strong brand preference enhances an accuracy of price evaluation only in case of low involvement when the number of price dimensions is increased. An interaction effect of product involvement and brand preference on consumers' evaluation of multi-dimensional prices did not exist irrespective of the level of complexity of calculating prices being high or low. Conclusions - When the number of price dimensions is small, consumers' effort for price evaluation shows almost no difference without the moderating effect of involvement, and a weak brand preference leads to a higher accuracy of price evaluation in an effort to make the best selection. No interaction effect of product involvement and brand preference was found except for a main effect of brand preference. When a price is composed of multiple dimensions rendering it more difficult to calculate the final price, the effort for price evaluation was expected to decrease only slightly in case of combination of high involvement and strong brand preference. This is because people have a higher purchase intentions and trust for that particular brand. However, the accuracy of price evaluation was much lower in cases of high involvement, and there was no interaction effect between product involvement and brand preference except for a main effect of involvement and brand preference, respectively.