네트워크는 빠르게 성장하여 다중 도메인 복잡성을 유발하고 있다. 네트워크 트래픽 및 서비스의 다양성, 다양성 및 동적 특성은 향상된 오케스트레이션 및 관리 접근 방식을 필요로한다. 많은 표준 오케스트레이터와 네트워크 운영자가 E2E 슬라이스 오케스트레이션을 처리하기 위한 복잡성이 증가하고 있다. 또한 액세스, 에지, 전송 및 코어 네트워크를 포함하여 E2E 슬라이스 오케스트레이션과 관련된 여러 도메인이 각각 특정 문제를 가지고 있다. 따라서 멀티 도메인, 멀티 플랫폼 및 멀티 오퍼레이터 기반 네트워킹 환경을 수동으로 처리하려면 특정 전문가가 필요하며 이 접근 방식을 사용하면 런타임에 네트워크의 동적 변경을 처리할 수 없다 또한 이러한 복잡성을 처리하기위한 수동 접근 방식은 항상 오류가 발생하기 쉽고 지루한 일이다. 따라서 본 연구에서는 의도 기반 접근법을 사용하여 E2E 슬라이스 오케스트레이션을 처리하기 위한 자동화되고 추상화된 솔루션을 제안한다. 운영자로부터 도메인을 추상화하고 높은 수준의 의도 형태로 오케스트레이션 의도를 제공 할 수 있다. 또한 조정 된 리소스를 적극적으로 모니터링하고 머신 러닝을 사용하여 현재 모니터링 통계를 기반으로 시스템 상태 업데이트를 위한 향후 리소스 활용도를 예측한다. Closed-loop 자동화 E2E 네트워크 오케스트레이션 및 관리 시스템이 생성된다.
복수의 철도운영자가 철도네트워크를 공동으로 사용하는 경우, 철도운영자별로 열차운행비율, 우선순위 및 착발시각 등에 다툼이 발생하고, 이용수요가 많은 시간대에는 집중적으로 열차운행을 신청하여 열차 경합이 증대되는 현상이 점점 커질 것으로 예상된다. 본 연구는 열차출발시각을 결정변수로 하여 다양하게 주어진 열차시각표에서 열차운행순서, 최소운전시격, 착발시각, 열차우선순위 등을 해석하였으며, 각종 제약조건을 만족하도록 철도운영자들이 신청한 열차시각을 조정하고, 경합 해소가 불가능한 열차는 최종적으로 제거하는 방법을 통하여 목적함수인 철도운영에 현실적으로 적용 가능한 최대 수의 열차슬롯을 찾는 열차슬롯배분 모형을 제시하고자 하였다.
데이터 스트림 환경에서 셋 이상의 스트림들에 대한 조인연산을 위해 순서를 선택하는 기존 기법들은 항상 간단한 휴리스틱 방법을 이용하였다 그러나 기존 기법들은 조인 선택도나 데이터 수신 비율과 같은 것만 고려하여 일반적인 응용에서 비효율적이며 낮은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 최적의 조인 순서로 그래프 기반의 슬라이딩 윈도우 다중 조인 알고리즘을 제안한다. 이 기법에서 슬라이딩 윈도우 조인 그래프를 먼저 생성하는데, 정점(vertex)은 조인 연산으로 표현되고 엣지(edge)는 슬라이딩 윈도우들 사이의 조인관계를 나타낸다. 그리고 정점 가중치(vertex weight)와 엣지 가중치(edge weight)는 각각의 조인의 비용과 조인 연산들의 상호관계를 표현한다. 이때 데이터 스트림은 빠른 처리를 해야 하므로 메모리 기반의 그래프 기법을 사용한다. 이를 이용하여 최대값만을 이용하여 조인 연산을 수행하는 MVP 알고리즘을 개선하고 이의 그래프에서 최적의 조인 순서를 찾는다. 이를 통한 최종 결과는 중첩-루프(nested loop) 조인 계획을 수행하여 얻어진다. 성능비교를 통하여 제안기법이 기존 기법들보다 우수함을 증명한다.
본 논문은 이종센서자료인 고해상도 KOMPSAT-2 영상과 TerraSAR-X 영상 간 자동기하보정을 수행하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 두 영상간의 x, y 방향의 초기 변위량을 MI(Mutual Information) 기법을 통해 계산한 후, 계산된 위치만큼 TerraSAR-X 영상을 이동시켜서 두 영상 간 초기 위치 차이를 최소화하였다. 초기 위치 차이가 최소화된 두 영상에서 선형정보를 추출하여 이들 간의 유사도를 판단, 매칭쌍을 추출하고자 하였다. 특히, 영상 전반에 걸쳐 고르게 분포된 매칭쌍을 추출하기 위하여, 영상 전역에 걸쳐서 동일한 크기의 격자망을 구성하여, 각 격자망에서 하나의 매칭쌍만을 추출하도록 하였다. 이렇게 추출된 매칭쌍을 이용하여 선형(rigid)과 비선형(nonrigid)의 변환식이 결합된 모델을 통해 기하보정 정확도를 높이고자 하였고, 실험 결과 모든 대상지역에서 5m 이내의 RMSE 값을 도출하였다.
영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 개선된 SRG(Seeded Region Growing) 기법과 영역병합과정을 이용하여 고해상도 영상분할을 위한 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 QuickBird 융합영상에서 추출된 다중분광 에지정보를 이용하여 초기 시드포인트를 자동으로 추출하였다. 추출된 시드포인트에 영상의 기하학적인 정보와 분광정보를 반영할 수 있는 개선된 SRG 기법을 적용하여 초기 영상 분할을 수행하였다. 최종적으로 앞선 초기분할 결과 향상을 위해 분할된 영역의 평균분광정보를 활용하여 영역병합을 수행하여 최종분할결과를 도출하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 무감독 영상분할 평가측정치를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 고해상도 영상분할에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
Many practical control problems for the complex, uncertain or large-scale plants, need to simultaneously achieve a number of objectives, which may conflict or compete with each other. If the conventional optimization methods are applied to solve these control problems, the solution process may be time-consuming and the resulting solution would ofter lose its original meaning of optimality. Nevertheless, the human operators usually performs satisfactory results based on their qualitative and heuristic knowledge. In this paper, we investigate the control strategies of the human operators, and propose a fuzzy model-based multi-objective satisfactory controller. We also apply it to the automatic train operation(ATO) system for the magnetically levitated vehicles(MAGLEV). One of the human operator's strategies is to predict the control result in order to find the meaningful solution. In this paper, Takagi-Sugeno fuzzy model is used to simulated the prediction procedure. Another str tegy is to evaluate the multiple objectives with respect to their own standards. To realize this strategy, we propose the concept of a satisfactory solution and a satisfactory control scheme. The MAGLEV train is a typical example of the uncertain, complex and large-scale plants. Moreover, the ATO system has to satisfy multiple objectives, such as seed pattern tracking, stop gap accuracy, safety and riding comfort. In this paper, the speed pattern tracking controller and the automatic stop controller of the ATO system is designed based on the proposed control scheme. The effectiveness of the ATO system based on the proposed scheme is shown by the experiments with a rotary test bed and a real MAGLEV train.
Shape from focus (SFF) 기법은 카메라 렌즈를 다양한 초점 거리로 놓고 촬영한 영상을 이용해 물체의 3차원 정보를 추출하는 방법이다. 이 논문에서는 미소 객체(microscopic object)의 3차원 깊이 정보를 추출하기 위해 수학적 모폴로지의 기울기 연산자를 이용하는 새로운 SFF방법을 제안한다. 전통적으로 SFF 기법에서는 초점의 품질을 측정하기 위해 하나의 초점 측도(focus measure)를 사용한다. 그러나 미소 객체의 복잡한 형태와 텍스쳐 특성에 따라 하나의 초점 측도만을 사용하는 것은 충분하지가 않은데, 본 논문에서는 향상된 초점 측도를 위해 다수의 형태소(multi-structuring elements)를 사용하는 모폴로지 연산자를 사용하는 방법을 제안한다. 최종적으로 모든 초점 측도 결과를 통합하여 최적의 깊이 맵을 계산하게 된다. 실험을 통해 제안된 알고리즘이 기존의 방법들에 비해 3차원 형상 복원 측면에서 더 정밀한 깊이 맵을 제공하는 것을 알 수 있었다.
기존의 음성통신 위주의 공중전화망 (PSTN) 시스템은 TCP/IP 프로토콜을 사용하는 데이터통신 위주의 IP 망으로 진화하고 있으며, IP 망을 이용하여, 멀티미디어 서비스를 제공할 수 있는 VoIP (voice over IP) 서비스를 제공한다. 본 논문은 원격지의 사용자에게 해당 가정의 로봇이 제공하는 VoIP 서비스를 사용하여, 홈오토메이션 기능을 제공하기 위한 시스템을 제안한다. 본 논문에서 구현한 시스템은, VoIP서비스를 위한 대표적인 시그널링 표준인 HTTP (hyper-text transfer protocol) 기반의 SIP (session initiation protocol) 를 이용하여, 시그널링 프로토콜을 구성하였으며, 원격사용자와 로봇 내 장착된 카메라를 통해 가정의 환경을 모니터링하기 위한 RTP (real-time transport protocol)과 홈오토메이션 신호전달을 위한 DTMF (dual tone multi-frequency) 신호 전송프로토콜을 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 실제 구현하여 로봇의 통신모듈로 구성하였으며, KT 망을 통한 영상통화 및 제어신호 전달품질측정결과, 대부분의 트래픽환경에도 원활한 로봇제어 및 평균 MOS 9.15 이상의 우수한 영상품질을 보임을 확인하였다.
음란 동영상, 마약, 개인정보, 해킹 도구 유포사이트 등을 포함하는 유해 사이트는 최근 사회적으로 심각한 문제를 초래하고 있다. 하지만 누구나 자유롭게 사용할 수 있는 인터넷환경의 특성상 접속자를 효과적으로 통제하기 어렵고, 사이트 운영자는 차단을 우회하기 위해 도메인을 변경하면서 운영한다. 따라서, 한번 확인된 사이트라 하더라도 그 지속성은 낮다. 본 논문에서는 이와 같은 유해 사이트의 변화를 추적하여 동일 또는 유사한 콘텐츠를 포함한 유해 사이트의 도메인 주소가 변경되는 것을 효과적으로 추적할 수 있는 기술인 다채널 도메인 추적기술을 제안한다. 제안하는 기술은 OSINT 기술을 이용하여 도메인의 정보를 지속적으로 추적할 수 있는 기술이다. 우리는 실험을 통해 90.4%의 추적률(실험대상 73개의 도메인 중 66개의 변경을 감지)로 제안한 기술이 도메인추적에 효과가 있음을 검증하였다.
본 연구에서, MEC(: Multi-access Edge Computing)가 Wave, Lte, 5G 망에서 V2X(: Vehicle to Everything) 를 적용한 자율 자동차의 다양한 시험을 위해서 Cloud 서비스망 구성이 제안되고, MEC App(:Application)은 특정 지역에서 두 가지 도메인(사업자(KT, SKT, LG U+), 망 형태(Wave, LTE(3G 포함), 5G))의 V2X 서비스 기능 시험 검증을 적용하였다. 국내 운영업체(SKT, KT, LG U+ 그리고 Wave)의 4G 망에서, MEC는 독립적인 망 기능을 가져가기 위한 목적으로 V2X 기능 블록과 Traffic Offloading을 통한 개선 효과를 정리하였다. 그리고 5G 망의 V2X VNF에서 높은 수준의 QoS로 값으로, Traffic Steering기능의 시나리오가 목적지별 트래픽 경로상에서 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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