In this paper, we propose an efficient WBC 14-Diff classification which performs using the WBC-ResNet-152, a type of CNN model. The main point of view is to use Super-pixel for the segmentation of the image of WBC, and to use ResNet for the classification of WBC. A total of 136,164 blood image samples (224x224) were grouped for image segmentation, training, training verification, and final test performance analysis. Image segmentation using super-pixels have different number of images for each classes, so weighted average was applied and therefore image segmentation error was low at 7.23%. Using the training data-set for training 50 times, and using soft-max classifier, TPR average of 80.3% for the training set of 8,827 images was achieved. Based on this, using verification data-set of 21,437 images, 14-Diff classification TPR average of normal WBCs were at 93.4% and TPR average of abnormal WBCs were at 83.3%. The result and methodology of this research demonstrates the usefulness of artificial intelligence technology in the blood cell image classification field. WBC-ResNet-152 based morphology approach is shown to be meaningful and worthwhile method. And based on stored medical data, in-depth diagnosis and early detection of curable diseases is expected to improve the quality of treatment.
본 논문은 DiffServ 방식의 Assured Service에 대한 서비스 제공 방안으로서 Assured Service 서브 클래스별로 할당하는 대역폭의 양을 차별화하여 요구되는 버퍼 크기에 따라 서브 클래스별로 보장하는 최대 지연시간을 상대적으로 차등화 하였다. 또한 In-profile 트래픽에 대한 수율과 링크 이용률을 극대화 시킬 수 있도록 네트워크 토폴로지와 Assured Service 서브 클래스별로 할당되는 대역폭의 비율에 따라 결정되는 버퍼 크기를 기준으로 RIO 변수 값을 설정하고 접속제어의 기준이 되는 출력링크 대역폭의 크기를 설정하는 방안을 제안하였다. 시물레이션 결과는 제안하는 방식을 통해 Assured Service에 대한 서비스 수용 용량을 도출할 수 있고, 제안된 RIO 변수 값을 적용하여 In-profile 트래픽의 수율 및 링크 이용률을 극대화시킬 수 있음을 보인다.
VoIP 시스템의 통화 품질은 패킷의 전송 손실에 의하여 크게 저하되며, 각 패킷의 손실에 의한 음질 저하 정도는 해당 패킷의 특성에 따라 결정된다. 따라서 각 패킷 손실에 의한 음질 저하를 미리 분석하여 전송 과정에서 손실되는 패킷을 선택적으로 조정하면 VoIP 통화 품질을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 DS 기반의 네트워크를 사용하는 VoIP에서 각 패킷에 전송 우선순위를 할당하여 통화 품질을 향상시키는 구조를 제안하고, 이를 위한 패킷 중요도 결정 방법을 제안한다. Gilbert 모델에 따른 패킷 손실 환경에서 제안한 방법의 성능을 측정하였으며, 객관적 음질 평가와 주관적 음질 평가를 통하여 VoIP 통화 품질이 향상되는 것을 확인하였다.
Along with the rapid development of the database technology, as well as the widespread application of the database management systems are more and more large. Now the data mining technology has already been applied in scientific research, financial investment, market marketing, insurance and medical health and so on, and obtains widespread application. We discuss data mining technology and analyze the questions of it. Therefore, the research in a new data mining method has important significance. Some literatures did not consider the differences between attributes, leading to redundancy when constructing concept lattices. The paper proposes a new method of uncertain data mining based on the concept lattice of connotation difference degree (c_diff). The method defines the two rules. The construction of a concept lattice can be accelerated by excluding attributes with poor discriminative power from the process. There is also a new technique of calculating c_diff, which does not scan the full database on each layer, therefore reducing the number of database scans. The experimental outcomes present that the proposed method can save considerable time and improve the accuracy of the data mining compared with U-Apriori algorithm.
WLP 기반 모바일 IP의 무선 네트워크에서, 사용자의 이동에 의한 핸드오프로 발생하는 패킷 손실은 TCP 수율 성능을 심각하게 악화시킬 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 사용자의 이동에 의하여 손실된 패킷을 복원하는 Bridge Station(BS) 패킷 버퍼링 방식이 제안됐다. BS 패킷 버퍼링 방식을 이용하면 핸드오프 동안 손실되는 패킷들이 이전 BS에서 저장되고, 핸드오프 종료시 저장된 패킷들이 새로운 BS로 포워딩되어, 복구된다. 그러나 WLP 디바이스가 새로운 WLP 서브 네트워크의 혼잡한 BS로 이동한 경우, 이전 BS가 포워딩하는 패킷들은 손실되고, 이전 BS가 포워딩하는 패킷들의 버스트한 도착 특성으로 심화된 혼잡이 BS 내 WLP 디바이스 플로들의 TCP 전송 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 BS 패킷 버퍼링 방식을 사용하는 WLP 기반 모바일 IP 무선 네트워크에서, AS(Assured Service) WLP 디바이스의 in-profile(IN) 및 전체 패킷 수율 감소를 막기 위해, 핸드오프 시 버퍼링된 out-of-profile(OUT) 패킷을 IN 패킷으로 Re- Marking하는 PBM(Packet Bridge Marker) 방식을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 PBM 방식을 사용하여 AS WLP 디바이스의 버퍼링된 OUT 패킷의 손실을 막아 핸드오프 시 IN 패킷의 수율뿐만 아니라 전체 패킷 수율도 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 TCP플로우에 QoS를 적용하였을 때 나타나는 특성을 측정 및 분석하였다. 이를 위해, TCP 플로우의 성능에 관한 수학적 모델을 설명하고, QoS testbed를 통한 실험을 통해 성능을 측정하였다. 이때, Cisco 라우터에서 제공하는 DiffServ 모듈을 이용하여 QoS적용시 나타나는 성능향상을 관찰함으로써, QoS의 적용이 TCP에 미치는 영향을 비교분석 하였다.
M. Kontsevich posed a problem on mapping class groups of 3-manifold that is if M is a compact 3-manifold with nonempty boundary, then BDiff (M rel $\partial$ M) has the homotopy type of a finite complex. Here, Diff (M rel $\partial$ M) is the group of diffeomorphisms of M which restrict to the identity on $\partial$ M, and BDiff (M rel $\partial$ M) is its classifying space. In this paper we resolve the problem affirmatively in the case when M is a Haken 3-manifold.
현재 인터넷이 제공하는 최선의 서비스(best-effort)를 개선하기 위해서 IETF(Internet Engineering Task Force)의 DiffServ(Differentiated Service)WG에서는 현재의 인터넷 서비스를 보다 차별화된 QoS를 제공할 수 있도록 하는 방안으로서 Differentiated Service를 제안하였다. 본 논문에서는 이러한 Differentiated Service의 개념과 구조를 살펴보고 Differentiated Service에서 트래픽 포워딩을 효율적으로 제공하기 위한 하나의 방법으로서 CBQ를 이용한 패킷 전송 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 이러한 방법을 통해 서비스 측면에서 어느 정도까지의 QoS를 보장할 수 있는지를 실험적으로 보이고자 한다.
인터넷 QoS 이슈는 차세대 인터넷 핵심기술 중의 하나로서 그 동안 많은 연구가 이루어져 왔다. 실제로QoS를 구현하고 실험하기 위해, 많은 개발자들이 가장 일반적인 형태의 개발환경으로서 리눅스(Linux)를 사용해 왔다. 특히, 리눅스 커널 버전 2.2 이상부터 TC 기능이 지원되면서 개발이 더욱 용이해졌다. 본 고에서는 QoS 개발자들을 위해 리눅스 커널 2.4 기반 TC 메커니즘과 2.4 커널 메인 스트림에 새로이통합된 DiffServ 메커니즘에 대해 살펴본다.
본 논문에서 홈네트워크에서 차등서비스를 이용하여 홈서버가 DiffServ 경계 라우터와 칼이 트래픽 분류와 조절 기능과 원격제어 PC의 제어하에 가정의 단말들을 제어하여 차등서비스를 제공할 수 있도록 하였다. 실시간 멀티미디어 응용들에게 차등서비스를 제공하는 홈서버 기능을 제안하고 이러한 모델을 구현하기 위한 홈서버에 내장해야 할 차등서비스 방법의 모델을 설계 및 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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