• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.63-68
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• 2019

최근 들어 스마트 팩토리, 차량 내 통신망, 광대역 전력망 등 다양한 응용분야에서 단대단 네트워크 지연시간(End-to-end network delay)에 대하여 엄격한 제한(bound)을 요구하고 있다. 이에 따라 기존 Integrated Services (IntServ) 프레임워크에서의 플로우 기반 스케줄러를 바탕으로 하는 해법들이 다시 제안되고 있다. 하지만 많은 수의 플로우를 구분하여 스케줄 하는 것은 복잡도가 커서 구현하기 어렵다. 차선책인 Class기반 스케줄러는 노드를 지나면서 burst가 기하급수적으로 커지기 때문에 지연시간을 제한하기 어렵다. 이에 따라 트래픽 regulator와 class 기반 스케줄러를 앞뒤로 배치하여 burst의 크기를 줄이면서 동시에 스케줄러의 복잡도를 낮추려는 연구가 등장하고 있다. 본 연구에서는 이러한 regulator와 스케줄러가 하나의 서버에서 간단히 구현되는 방안을 제시하고 성능을 분석하여 대규모 네트워크에서도 수 ms 이내의 최대 delay를 보장함을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.118-123
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• 2009

In this paper, we propose packet selection and significance based interval allocation algorithm for real-time streaming service. In real-time streaming of inter-frame (and layer) coded video, minimizing packet loss does not imply maximizing QoS. It is true that packet loss adversely affects the QoS but one single packet can have more impact than several other packets. We exploit the fact that the significance of each packet loss is different from the frame type it belongs to and its position within GoP. Using packet dependency and PSNR degradation value imposed on the video from the corresponding packet loss, we find each packet's significance value. Based on the packet significance, the proposed algorithm determines which packets to send and when to send them. The proposed algorithm is tested using publicly available MPEG-4 video traces. Our scheduling algorithm brings significant improvement on user perceivable QoS. We foresee that the proposed algorithm manifests itself in last mile connection of the network where intervals between successive packets from the source and to the destination are well preserved.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제3권2호
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• pp.19-28
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• 2004

본 논문은 자연영상에서 얻은 교통표지판의 기울기를 보정하고 텍스트를 추출하는 방법을 제안한다. 본 연구는 명도 이미지를 대상으로 모든 과정이 4단계로 이루어진다. 첫째, 자연 영상에서 에지 검출을 위한 전처리 및 Canny 에지 추출을 수행하며, 둘째, 영상의 기울기를 추출하기 위해 허프 변환에 대한 전처리와 후처리를 한 후, 셋째로 잡음영상과 선을 제거하고 텍스트가 가지고 있는 특징을 이용하여 후보영역 검출을 한다 마지막으로 검출된 텍스트 후보영역 안에서 지역적 이진화를 수행한 후, 불필요한 비텍스트 연결 요소를 추려내기 위해 텍스트와 비텍스트 간의 연결요소에 나타나는 특징 차이를 이용하여 텍스트 추출을 수행한다 100장의 샘플영상을 대상으로 실험한 결과 82.54$\%$ 텍스트 추출률과 79.69$\%$ 추출 정확도를 가짐으로써 기존의 런 길이 평활화 방법이나 퓨리어 변환을 이용한 방법보다 더 정확한 텍스트 추출 향상을 보였다. 또한 기울어진 각도 추출에서도 94.3$\%$의 추출률로 기존의 Hough 변환만을 이용한 방법보다 약 26$\%$의 향상을 보였다. 본 연구는 시각 장애인 보행 보조 시스템이나 무인 자동차 운행에 있어 위치 정보를 제공하는데 활용할수 있을 것이다.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.175-185
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• 2011

도로기하구조정보는 도로의 안전성평가 및 도로의 유지관리를 위한 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 GPS(Global Positioning System)/INS(Inertial Navigation System)센서가 탑재된 조사차량을 이용하여 기하구조정보를 수집하였으며, 수집된 차량의 자세정보 중 평면선형과 관련된 Roll, Heading 자료를 이용하여 직선, 원곡선, 완화곡선을 구분하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 평면선형 인식 이전에 전처리 과정으로 이동평균법을 통하여 자료를 평활화함으로써 원시자료의 이상치를 제거하여 평면선형 인식의 신뢰성을 제고하였다. 유전알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 이용하여 분류정확도(CCR, Correct Classification Rate)를 최대로 하는 알고리즘 파라미터를 설정한 결과 100%의 분류정확도를 보였다. 설정된 파라미터를 이용하여 고속도로와 국도 주행자료를 이용하여 알고리즘을 평가한 결과 90.48%와 88.24%의 분류정확도를 보여, 제안된 평면선형인식 알고리즘은 현장에서 적용 시 높은 신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발한 평면선형인식 알고리즘은 조사차량에 GPS/INS센서의 소프트웨어로 탑재되어 도로 및 교통기술자에게 도로기하구조정보를 보다 용이하게 수집하고 분석할 수 있는 환경을 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권5호
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• pp.647-656
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• 2001

대다수의 멀티미디어 응용프로그램에서 네트워크를 통해 서버로부터 클라이언트로 비디오 스트림을 전송하는 작업이 요구된다. 그런데 네트워크 대역폭과 클라이언트 버퍼에 모두 용량 제약이 있는 경우에는 전송되는 비디오 스트림의 손실이 불가피하며 이러한 손실이 클라이언트나 네트워크에서 일어난다면 네트워크 자원의 낭비가 생기게 된다. 또한 프레임이 삭제되는 경우에는 클라이언트에서 비연속적 영상을 획득하게 된다. 이에 본 논문에서는 대역폭과 클라이언트 버퍼 용량에 모두 제약이 있는 네트워크를 통해 계층적 인코딩이 적용된 비디오 스트림을 전송할 때 클라이언트 측에서 시간에 맞추어 재생 할 수 없는 데이터를 서버 측에서 미리 버리되, 프레임 전체를 버리지 않고 선택적으로 중요도 순에 의해 일부 계층을 버리는 선택적 계층 삭제 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션에 의하여 제안하는 선택적 계층 삭제 방식과 기존에 제안된 선택적 프레임 삭제 방식의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 재생된 화면의 화질을 판단하는 메트릭 값이 향상되고 재생 불연속이 감소함을 볼 수 있었다

• 한국항행학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.632-639
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• 2010

사용자들이 위치 정보를 가장 많이 요구하는 분야가 바로 육상교통 분야이다. 특히 보다 정확한 위치 정보를 제공함으로써 지능형 도로 교통 관리가 가능하고, 일반 사용자에게도 편리를 가져다준다. 무선 통신망의 발달로 언제 어디서나 주변 기준국의 GPS 정보를 수신할 수 있기 때문에 차량에서도 정밀 측위가 가능하다. 일반적으로 정밀 측위를 위해서는 코드, 반송파 측정치를 사용한다. 하지만 수신기에서는 코드, 반송파 측정치 뿐 아니라 도플러 측정치도 제공하고 있고 도플러 측정치는 속도에 대한 측정치이다. 속도는 육상교통 환경에서 요구되는 중요한 정보이기 때문에 본 논문에서는 도플러 측정치까지 추가하여 육상교통 환경에 적합한 정밀 측위 기법을 연구하였다. 정밀 측위 기법으로는 RTK(Real-Time Kinematic) 기법을 사용하였고, 여기에 측정치로 이중 차분된 도플러 측정치를 추가하였다. 그 결과 도심지역에서 발생하는 다중 경로 또는 반송파의 사이를 슬립(Cyde Slip)에 의한 위치 오차가 완화되었다. 하지만 여전히 발생하는 위치 오차를 완화시키기 위해서 도플러 측정치를 이용한 위치 영역에서의 스무딩 기법을 적용하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권11B호
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• pp.1151-1168
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• 2009

멀티미디어의 프레임들은 QoS에 각각 다른 정도의 영향을 미치기 때문에, 패킷 손실을 줄이는 것이 항상 QoS를 향상시키는 것은 아니다. 사용자가 느끼는 QoS를 극대화하기 위해 본 논문은 중요성 기반 패킷 스케줄링을 제안한다. 중요성 기반 패킷 스케줄링 기법은 패킷 스케줄링의 두 가지 근본적인 문제를 해결한다. 하나는 "무엇을 보내는 가"이고 다른 하나는 "언제 보내는 가" 이다. 이용 가능한 대역폭이 계속 변화할 때, 대역폭에 적응하기 위해 모든 패킷을 보낼 수 없을 경우에는 일부의 패킷을 선택해서 보낼 수밖에 없다. 이를 위해 패킷 Significance를 제안하는데, 패킷 Significance는 효과적으로 프레임 상관관계를 파악하고 프레임의 중요도를 정량화한다. 그리디(greedy) 접근 기법이 패킷 선택 문제에 사용되었고, 패킷 Significance가 전송 스케줄링에 고려되었다. 널리 공개된 MPEG-4 비디오 클립이 실험에 사용되었으며, 시뮬레이션 소프트웨어에 디코딩 엔진이 삽입되었고, 성능 평가를 위해 PSNR을 측정하였다. 크기 기반 패킷 스케줄링 기법 및 비트 레이트 기반 최선(bit-rate based best-effort) 스케줄링 기법과 성능을 비교 분석하였다. 제안하는 기법이 더 중요한 패킷에 차별화 된 보호기능을 성공적으로 부여하며, QoS를 크게 향상시키는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.132-140
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• 2019

최근 전 세계 많은 도시는 교통량 및 대기오염을 감축하기 위해 공유자전거 시스템을 도입하여 운영하고 있고, 서울시에서도 2015년부터 따릉이 공유자전거 서비스를 제공하고 있다. 공유자전거의 사용이 확산됨에 따라 대여소별로 자전거의 수요는 증가하고 있으나, 제한된 예산 하에서 대여소별로 수요를 관리하기 때문에 운영 및 관리상의 어려움이 존재한다. 현재 자전거 재배치를 통해 대여소별로 수요의 변동을 해결하려고 노력하고 있으나, 불확실한 미래의 사용자 수요를 정확히 예측하는 것이 보다 근본적인 방안이다. 본 연구에서는 통계적 시계열 분석을 통해 서울시 따릉이의 수요를 예측하는 모델을 개발하고, 이를 실제 데이터를 통해 분석하고자 한다. 특히, 전기 사용량의 수요에 사용했던 Holt-Winters방법을 따릉이 수요 예측을 위해 변형하여 적용하였고, 또한 파라미터들의 변동이 실제 수요예측에 어떠한 영향을 미치는지 민감도 분석도 수행하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권10호
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• pp.391-398
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• 2021

전용회선은 데이터 전송에 있어서 연결된 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환회선의 급격한 증가에도 불구하고 기업 내부에서는 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 기업 내 네트워크 운영자의 중요한 역할 중의 하나는 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 즉, 비즈니스 서비스 요구 사항을 적절히 지원하기 위해서는 데이터 전송 관점에서 전용회선의 대역폭 자원에 대한 적절한 관리가 필수적이며 전용회선 사용량을 적절히 예측하고 관리하는 것이 핵심 요소가 된다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 예측 모형을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 기법 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모형들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다. 또한, 실험결과에 기초하여 전용회선 자원의 효과적인 운영 관점에서 각 모형이 예측에 대하여 좋은 성능을 내기 위하여 고려해야 할 사항을 제안하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권8호
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• pp.34-41
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• 2017

V2I(Vehicle to Infrastructure) 통신은 ITS(Intelligent Transportation Systems)와 텔레매틱스 서비스를 제공하기 위한 차량과 노변 기지국간 통신 기술을 말한다. 차량은 Probe data를 기지국을 통하여 수집하며, 기지국은 도로 상태나 교통 정보를 차량에 제공한다. 이러한 V2I 통신 서비스를 제공하기 위해서는 신뢰성 있으며 높은 전송률을 달성할 수 있는 링크 적응 기법이 필요하다. 수신단은 추정한 CSI(Channel State Information)를 송신단으로 피드백하며 송신단은 이 정보를 이용하여 링크 적응을 한다. 그러나 차량 속도에 의한 채널의 빠른 변화와 계층 간 처리 지연 시간으로 인해 추정한 CSI는 outdated되게 된다. 이를 위해, V2I 통신 시스템에서 링크 적응을 위한 채널 보간과 예측 기법이 필요하다. 본 논문에서는 ADPSS(Advanced Discrete Prolate Spheroidal Sequence) 채널 보간과 예측 기법을 제안한다. 제안한 기법은 정규 직교 기저를 만들고 상관 행렬을 이용하여 채널 보간과 예측을 한다. 또한, 주파수 도메인에서 잡음 제거를 위해 스무딩을 한다. 모의실험 결과, 기존 기법과 비교했을 때 제안한 기법이 차량의 높은 속도와 낮은 속도를 가지는 고속도로와 도심지에서 성능이 향상된 것을 볼 수 있다.