KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3138-3150
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2021
Multimedia services on the Internet are continuously increasing. Accordingly, the demand for a technology for efficiently delivering multimedia traffic is also constantly increasing. The multicast technique, that delivers the same content to several destinations, is constantly being developed. This technique delivers a content from a source to all destinations through the multicast tree. The multicast tree with low cost increases the utilization of network resources. However, the finding of the optimal multicast tree that has the minimum link costs is very difficult and its calculation complexity is the same as the complexity of the Steiner tree calculation which is NP-complete. Therefore, we need an effective way to obtain a multicast tree with low cost and less calculation time on SDN-based smart network platforms. In this paper, we propose a new multicast tree generation algorithm which produces a multicast tree using an agent trained by model-based meta reinforcement learning. Experiments verified that the proposed algorithm generated multicast trees in less time compared with existing approximation algorithms. It produced multicast trees with low cost in a dynamic network environment compared with the previous DQN-based algorithm.
A question answering (QA) system can be built using multiple QA modules that can individually serve as a QA system in and of themselves. This paper proposes a learnable, strategy-driven QA model that aims at enhancing both efficiency and effectiveness. A strategy is learned using a learning-based classification algorithm that determines the sequence of QA modules to be invoked and decides when to stop invoking additional modules. The learned strategy invokes the most suitable QA module for a given question and attempts to verify the answer by consulting other modules until the level of confidence reaches a threshold. In our experiments, our strategy learning approach obtained improvement over a simple routing approach by 10.5% in effectiveness and 27.2% in efficiency.
Park, Byeong-Cheol;Park, Chang-Sik;Jeong, Youn-Kwae;Lee, Jeong-Tae
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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pp.533-536
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2000
In this paper, we proposed high performance packet forwarding engine for asynchronous transfer mode(ATM) based gigabit routers. The forwarding engine is based on ATM switch and accommodates four 622Mbps ports. The forwarding engine has been designed to be able to process the Intemet protocol(IP) packet at 2.5Gbps using the pipelined If header processing and lookup control mechanism. For high performance packet forwarding, we used content addressable memory(CAM) based routing coprocessor operating in hardware and implemented the pipelined lookup control function into a field programmable gate array(FPGA). The pipelined packet header processing mechanism enhanced the forwarding performance of the If packets ingressed from four different 622Mbps ports. Moreover, the If lookup controller designed to have the performance up to 12.5Mpps. The proposed forwarding engine is also designed to support differentiated services(DS) and multiprotocol label switching(MPLS).
The new MPEG-4 video coding standard enables content-based functionalities. In order to support the philosophy of the MPEG-4 visual standard, each frame of video sequences should be represented in terms of video object planes (VOP’s). In other words, video objects to be encoded in still pictures or video sequences should be prepared before the encoding process starts. Therefore, it requires a prior decomposition of sequences into VOP’s so that each VOP represents a moving object. A parallel processing system is required an automatic segmentation to be processed in real-time, because an automatic segmentation is time consuming. This paper addresses the parallel processing: system for an automatic segmentation for separating moving object from the background in image sequences. The proposed parallel processing system comprises of processing elements (PE’s) and a multi-access memory system (MAMS). Multi-access memory system is a memory controller to perform parallel memory access with the variety of types: horizontal, vertical, and block access way. In order to realize these ways, a multi-access memory system consists of a memory module selection module, data routing modules, and an address calculation and routing module. The proposed system is simulated and evaluated by the CADENCE Verilog-XL hardware simulation package.
지난 2020년부터 세계는 COVID-19 확산으로 인해 사회적 거리두기와 재택근무를 시행함에 따라 인터넷을 활용한 비디오 및 음성 관련 콘텐츠 서비스와 클라우드 컴퓨팅 활성화로 인터넷에 대한 의존도가 늘어나면서 라우팅 프로토콜 기반 실시간 스트리밍 세션이 증가하고 있다. BGP는 가장 많이 사용되는 라우팅 프로토콜로써 보안성을 향상시키기 위해 많은 연구들이 지속되고 있으나 분석의 실시간성과 알고리즘의 오탐을 판단하기 위한 시각적 분석이 부족하다. 본 논문은 정상 및 이상으로 분류된 BGP 데이터를 수집 및 전처리 후 통계적 기법과 Rule-based 기법을 융합한 이상징후 감지 알고리즘을 활용하여 실 데이터 기반으로 분석한다. 더불어 지도 및 Sankey Chart 기반 시각화 기법으로 알고리즘의 분석 결과와 직관적인 시각화 방안으로 인터랙티브한 시공간 분석 방안을 제시한다.
스마트폰의 증가와 PC 성능 향상으로 유무선 통신망에 트래픽이 폭발적으로 증가하고 있다. 여기에는 페이스북, 유투브와 같은 멀티미디어 서비스와 파일 공유가 큰 부분을 차지하고 있다. CDN(Content Delivery Network)은 원거리에 있는 콘텐츠 사업자의 웹 서버에 저장된 콘텐츠를 이용자 근처 CDN 서버에 미리 저장, 콘텐츠 요구 발생 시 최적의 CDN 서버로부터 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 전송 기술이다. 본 논문에서는 콘텐츠 요청 메시지 전달에 Minimum Spanning Tree(MST) 알고리즘을 응용한 SCRP(Shortest Core Routing Path) 알고리즘을 사용해 CDN 서버와 클라이언트의 콘텐츠 전달에 이용되는 전체 트래픽 양을 최적화하였다. 또한 HC_LRU 캐시 알고리즘을 통해 캐시 적중률을 향상시킴으로써 콘텐츠 요청에 대한 평균 응답시간을 단축시켰다. 제안한 SCRP와 HC_LRU 알고리즘을 통해 트래픽을 지역화하고 병목현상을 방지하여 네트워크 자원을 효율적으로 사용하는 확장성 있는 콘텐츠 전송 네트워크 시스템을 구축할 수 있다.
무선 이동 통신 기술의 급속한 발달과 스마트 기기의 폭발적 보급으로 사용자들이 시간과 장소에 구애받지 않고 자유롭게 콘텐츠 생성과 공유를 시도함에 따라, CCN과 같은 콘텐츠 중심의 새로운 네트워킹 방식이 등장하게 되었다. CCN은 일대일 전송 구조를 근간으로 하고 있어 네트워크 토폴로지 변화가 빈번한 ad-hoc 환경에서는 많은 오버헤드 발생 및 낮은 전송 효율을 갖게 된다. 이에 본 논문에서는 ad-hoc 네트워킹 환경에 적합하도록 CCN 그룹 콘텐츠 전송방식을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안 방식이 기존 방식 대비 제어 메시지 오버헤드 감소 및 전송 효율을 크게 향상시킴을 확인하였다.
멀티미디어 데이터를 위한 내용기반 검색 서비스의 속도를 증진하기 위해 다차원 색인 기법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 다차원 색인 기법의 하나인 M-트리는 노드의 중심점과 객체간의 상대적 거리를 이용하여 색인을 구성하고, 검색 공간에 포함되는 객체를 액세스하는 기법으로서 노드들은 페이지 단위로 구성되며 하위 엔트리들을 포함할 수 있는 반경, 즉 유사도 거리에 의해 노드의 영역이 표현되어진다. 그러나 이와 같은 노드의 영역 표현에 있어서 노드 색인 공간의 중첩으로 인해 질의 시 검색해야 하는 노드수가 증가하고 이는 거리계산과 디스크 입출력의 횟수를 증가시킨다. 본 논문에서는 M-트리에서 문제가 되고 있는 노드 색인 공간 중첩을 최소화하는 노드 분할 정책을 제안한다. M-트리의 기존 분할 정책들과는 다르게 노드의 가상 중심점을 계산하여 라우팅 객체로 이용하여 노드 색인 공간의 중첩을 최소화하고 노드 안의 엔트리 재분배를 통해 노드의 색인 공간의 크기를 작게 유지하며 밀도 높은 노드를 구성하도록 한다. 실험으로부터 제안된 노드 분한 알고리즘이 라우팅 노드의 색인 공간의 반경을 작게 유지하며 결과적으로는 사용자 질의에 대해 개선된 응답 시간을 제공하는 것으로 판명되었다.
지하수 함양량을 추정하기 위한 방법으로 격자기반의 일변 토양수분 추적기법을 모델링하였다. 본 모델은 GRASS-GIS를 이용하여 모델에 필요한 자료들을 준비하고, 모델은 이들을 ASCII 형태로 받아들여 일별 수행결과(유역출구에서의 유출량, 지표유출 분포도, 토양수분 분포도 등)들을 GRASS상에서 도시하여 주는 형태로 구성하였다. 보청천유역의 일부인 이평교 유역($75.6\;\textrm{km}^2$)을 대상으로 모델의 적용성을 검토하였다. '95년 및 '96년도의 IHP유역 연구보고서 자료를 이용하여 실측 일유출자료와 모의 일유출자료를 비교하였다. 일단위 및 월단위의 유역 토양수분의 변화양상을 공간적으로 확인할 수 있었으며 본 기법을 이용하여 1995년도 보청천의 이평교유역에 대한 지하수 함양량을 계산하였다.
본 논문에서는 분산된 자원 관리를 위한 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 새로운 특징들을 가진다. 첫째로, 자원 관리 시스템은 시스템 속성에 의해 특징지어지는 자원 컨텐츠 정보를 사용하여 분산되어진다. 자원 컨텐츠에 의거하는 분산 시스템은 그리드를 통해 워크로드 균형을 고려한다. 또한 Quality of Service(QoS)를 위한 특수한 스케줄링 요청을 만족시킨다. 두 번째로. 분산 시스템은 계층적 peer-to-peer 네트워크를 구성한다. 이러한 peered 네트워크는 효과적인 메시지 라우팅 메커니즘을 제공한다. 제안된 프레임워크가 시뮬레이션을 통하여 분산 환경에서 QoS를 만족한다는 것을 증명하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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