주문형 비디오 시스템은 광대역 통신 네트워크를 통하여 사용자가 원하는 비디오를 융통성 있게 제공하는 저자 비디오 대여 시스템이다. 일괄전송 기법에 의하여 동일한 비디오 스트림을 서비스한다고 가정할 때, 하나의 비디오 스트림이 server-둥에서 이용 가능할 때마다 어떤 비디오가 어느 순간에 스케줄링 할 것 인지의 문제가 제기된다. 따라서, 각 스트림마다 변동하는 자원 대역폭을 처리하기 위해서 채널 할당 전략에 관한 것이 중요한 문제로 대두되었다. 본 논문에서는 규잉을 고려한 세 가지 스케줄링 정책 즉, 누적 대기 시간 기법(Cumulative Waiting Time), 평균 대기 시간(Mean Waiting Time) 기법, 그리고 예측 인기도 가중치(Predictable Popular Factor)에 의한 방법을 제안하였다. 누적 대기 시간 기법은 인기 있는 비디오에 대하여 우수한 반면, 평균 대기 시간 기법은 비인기 비디오에 대하여 우수하였다. 예측 인기도가중치에 의한 기법은 비디오에 대한 평균 대기 시간과 사용자의 요구 취소율에 대하여 다소 공평함을 알 수 있었다.
최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.
현대의 스마트 빌딩은 온도, 습도, 소리, 빛, 이동 등 다양한 물리적 정보를 감지해낼 수 있는 센서가 설치돼 있어 인간의 행동을 감지하고 추적하여 의료, 보안, 에너지 절약 등 각종 편의 시설에의 활용이 가능이다. 본 논문은 스마트 빌딩의 센서 기술을 이용하는 효율적인 엘리베이터 스케줄링 시스템을 제안한다. 스케줄링에 사용되는 센서로는 RFID, 비디오 센서, 바닥 센서 등으로 이들 센서는 엘리베이터 사용자의 도착 여부를 엘리베이터 호출 버튼을 누르기 전에 미리 감지하는 역할을 한다. 감지된 정보는 빌딩 네트워크를 통해 엘리베이터 스케줄링 시스템으로 전달되며, 제안하는 스케줄링 시스템은 이러한 정보를 통해 엘리베이터 사용자들을 위한 예약 호출을 생성하여 엘리베이터의 이동 방향과 이동 시간을 효율적으로 제어한다. 제안하는 엘리베이터 스케줄링 시스템의 성능을 평가하기 위해 다양한 워크로드 환경에서 모의 실험을 수행하였다. 그 결과 제안하는 스케줄링 시스템이 전통적인 엘리베이터 시스템보다 평균 대기 시간, 최악 대기 시간, 에너지 소모량 등에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 모션인식을 활용한 Human UI/UX를 위한 IoT 기반 스마트헬스 서비스를 제안한다. 현재까지 M2M기반의 u-healthcare에서 적용되는 센서 네트워크에서는 TCP/IP 프로토콜이 아닌 non-IP프로토콜을 이용하고 있다. 그러나 서비스의 이용 확대와 IoT 기반의 센서 네트워크 관리를 용이하게 하기 위해서는 다수의 센서들의 인터넷 연결이 반드시 요구된다. 따라서 센서들에 의하여 측정된 자료들을 인터넷과 통신하는 것은 물론 이동이 가능해야 하기 때문에 네트워크 이동성을 고려한 IoT 기반 스마트헬스 서비스를 설계하였다. 또한 IoT 기반 스마트헬스 서비스는 기존의 헬스케어 플랫폼과는 다르게 바이오 정보뿐만이 아니라 동작감지를 위한 스마트 헬스 서비스를 개발하였다. u-healthcare에서 사용되는 WBAN 통신은 일반적으로 많은 네트워크화된 장치 및 게이트웨이로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 WBAN 센서 노드간의 이동성을 지원하는 기술을 이용함으로써 무선 환경에서도 동적 변화에 쉽게 대응할 수 있고, 사용자의 동작감지를 통해 체계적인 관리가 이루어진다.
애드 흑 네트워크의 요구 기반 라우팅 프로토콜은 노드가 이동하여 경로가 손실되는 경우, 경로 유지를 위해 지역 탐색을 수행하거나 송신 노드가 새 경로 탐색을 수행하여 경로를 유지한다. 새 경로탐색이나 지역 경로 탐색을 수행할 경우, 전송중인 패킷의 지연이 발생한다. 경로 손실로 인한 지연을 줄이기 위해 경로 손실을 예측하고 대체 경로를 구성하여 경로 손실 지연을 줄이는 기법으로써 ARMP와 RPAODV가 있다. 이 라우팅 프로토콜은 링크 상태가 불안정 상태가 될 때, 지역적으로 대체 경로를 구성하여 경로 손실을 회피하는 기법으로써 대체 경로 생성의 성공률은 경로 손실과 전송 지연에 직접적인 영향을 가져온다. 본 연구에서는 이전에 제안된 경로 손실 회피 라우팅 기법들의 효율성을 검증하기 위해서 대표적인 요구 기반 라우팅 프로토콜인 AODV, 경로 손실 회피 라우팅 기법인 ARMP와 RPAODV의 수치 평가식을 제안하고, 각 프로토콜의 성능을 평가하였다. 또한, 제안한 수치 평가식의 효용성을 검증하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션 결과와 비교 분석한다.
무선 멀티캐스트 서비스는 동일한 콘텐츠를 다수의 사람들에게 동시에 전송함으로써 네트워크 자원을 보다 효율적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 더 나은 무선 멀티미디어 스트리밍 멀티캐스트 서비스를 제공하기 위하여 Quality-Aware Rate Adaptation(QARA) 기법을 제시한다. QARA에서는 콘텐츠의 종류와 사용자의 채널 환경에 따라 멀티캐스트 프레임의 전송 속도가 결정된다. 기본 계층은 높은 신뢰성을 보장하기 위하여 낮은 속도를 이용하여 모든 사용자들에게 전송됨으로써 기본적인 서비스 품질을 제공한다. 반면, 향상 계층의 프레임 전송 속도는 무작위로 선출된 노드의 채널 환경 피드백 정보를 통하여 결정된다. 콘텐츠 전송 중에 이러한 과정을 반복함으로써 다양한 전송 속도를 사용하고, 각 노드들에게 채널 환경에 따라 차등적인 서비스를 제공할 수 있다. 결과적으로 QARA는 이동 노드들이 다양하게 분포되어 있는 환경에 사용될 수 있으며, 네트워크 자원을 보다 효율적으로 이용할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 QARA가 기존 연구들에 비하여 높은 가능 전송 속도 활용률을 보임으로써 콘텐츠 전송 시간을 단축시킬 수 있음을 보여준다.
제한된 에너지 자원으로 동작하는 무선 센서 네트워크에서는 에너지 소비를 최소화하여 통신하는 방법이 중요한 연구 주제이다. 클러스터 헤드를 가진 구분되는 클러스터 안에 센서 노드를 그룹으로 묶는 클러스터링은 에너지 절약에 가장 효과적인 기술로 알려져 있다. 그러나 클러스터 기반 무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드나 게이트웨이는 수집된 정보를 싱크로 보내는 역할 등을 수행하기 때문에 더 많은 에너지를 소비하게 된다. 부적절한 클러스터의 구성은 게이트웨이에 오버로드를 가중시켜 전체 네트워크의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 에너지 효율을 높이고 네트워크 수명을 향상시키기 위하여 새로운 부하 균형 클러스터링 모델을 제시하고 이를 분기한정 알고리즘과 다중시작 지역탐색 알고리즘을 설계하여 기존에 제시된 부하 균형 클러스터링 모델과 비교한 후 성능 측정 실험 후 결과를 제시한다.
Internet of Things(IoT) 시대에 우리 생활 주변의 많은 사물 또는 객체가 인터넷상에서 연관될 수 있다. IoT 시스템의 구축을 위해서는 다양한 네트워크로 연결된 센서 및 계측장치를 갖는 사물을 통해 IoT 환경의 센싱 데이터를 획득하고 수집을 위한 컴포넌트 개발이 필요하다. 이러한 IoT 시스템은 다양한 형태로 분산되며, 추가적으로 이러한 시스템의 효율적인 관리를 위해서는 애플리케이션 간의 자료전달을 위한 요구사항으로 상호운영성을 만족해야 한다. 이 논문에서는 비동기 기반 메시징 시스템을 기반으로 한 IoT 시스템의 참조 아키텍처를 설계한다. 참조 아키텍처는 IoT 시스템을 설계과정에서 사용한다. 여기서는 참조 아키텍처의 적용을 위한 실시간 특성의 데이터 스트림 관리 방법을 논의한다. 그리고 이들 데이터의 생산 및 소비를 위한 파이프-필터 기반 프로토타입을 pub/sub 메시징 시스템인 NaradaBrokering을 활용하여 구성하는 방법을 논의한다.
시그니처 기반 필터링(Signature based filtering)은 이미 알려진 공격으로부터 방어하는 방법으로, 침입방지 시스템을 통과하는 패킷의 페이로드와 시그니처라 불리는 공격 패턴들과 비교하여 같으면 그 패킷을 폐기한다. 그러나 시그니처의 개수가 증가함에 따라 하나의 들어온 패킷에 대하여 요구되는 패턴 매칭 시간은 증가하게 되어 패킷의 지연현상이 발생한다. 고성능 침입방지 시스템을 위해서는 보다 효율적인 패턴 매칭 알고리즘이 필요하며, 패턴 매칭의 수행 성능 향상을 위해 가장 중요한 부분은 처리해야 하는 패킷이 도착했을 때, 해당 패킷의 데이터를 룰의 시그니처와 비교하는 횟수를 줄이는데 있다. 이에 본 논문에서는 고성능 침입방지 시스템의 개발을 위해 기존의 제안된 시그니처 해싱 기반의 침입방지 시스템에 패킷 분류를 위한 다차원 검색을 튜플 공간이라는 이차원 공간을 이용하여 검색하는 튜플 공간 패킷 분류 알고리즘과 블룸 필터를 적용한 패턴 매칭 방법을 제안한다.
시각적인 시스템에서 다양한 형태로 입력되는 목표물 영상을 효과적으로 처리하기 위하여 목표물의 위치 등을 추출할 수 있는 과정이 요구된다. 이러한 목표물의 위치 정보에 따라 다양한 영상의 변화에 대하여 영상 처리 기술이 응용되어지고 있으며, 이에 따라 목표물에 대한 처리 시스템 등 다각도로 많은 연구가 진행되고 있으며, 특히 회전 및 크기에 불변 특성을 동시에 얻을 수 있는 log-polar 변환을 이용한 방법 등이 영상 인식에 많이 이용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 극좌표계 변환 방법에 의한 입력 영상 내의 목표물의 위치를 측정할 수 있는 2 포인트 극좌표계 변환 방법에 의한 위치 측정 방법을 제시하고자 하였으며, 입력 영상에 대하여 측정하고자 하는 목표물을 극좌표계로 변환한 후에 얻어진 좌 우 극좌표계 영상에 대하여 Centroid 방법에 따른 극좌표 목표물의 무게 중심을 구하였으며, 획득된 무게 중심 좌표를 역변환하여 직각 좌표계의 좌표로 계산함으로서 목표물의 위치를 측정할 수 있었다. 또한, 2 포인트 극좌표계 변환전에 목표물의 중심 좌표법을 산출하고 이를 극좌표계에서 얻어진 중심 좌표의 역변환 값과 비교하여 좌표의 유사도를 얻었으며, 약 99%~104%의 유사도 값을 얻음으로서 오차 범위가 약 4%내의 좋은 결과를 갖는 좌표 위치를 얻을 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시하는 2 포인트 극좌표계 변환에 따른 목표물 위치 측정 방법은 다양한 영상 분야에 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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