• Journal of Communications and Networks
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• 제18권3호
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• pp.446-459
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• 2016

In this paper, we propose virtual direction multicast (VDM) for video multicast applications on peer-to-peer overlay networks. It locates the end hosts relative to each other based on a virtualized orientation scheme using real-time measurements. It builds multicast tree by connecting the nodes, which are estimated to be in the same virtual direction. By using the concept of directionality, we target to use minimal resources in the underlying network while satisfying users' quality expectations. We compare VDM against host multicast tree protocol.We simulated the protocol in a network simulator and implemented in PlanetLab. Results both from simulation and PlanetLab implementation show that our proposed technique exhibits good performance in terms of defined metrics.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1037-1052
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• 2019

저자는 접근불능지역인 북한의 임상도 제작을 위한 첫 단계로 Hyperion과 Sentinel-2 위성영상과 질감정보와 지형정보를 활용하여 정확도 98% 이상의 잣나무 및 낙엽송 분류모델을 개발한 바 있다. 북한의 주요 수종 점유율을 고려해 볼 때, 낙엽송(점유율 17.5%), 잣나무(5.8%) 뿐만 아니라 소나무(12.7%), 전나무(8.2%), 참나무류(29.5%)의 점유율이 크므로 수종분류 모델의 확장이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 2개 수종에서 주요 5개 수종으로 분류모델을 확장하기 위해 분광정보와 침엽수 및 활엽수의 수관특성을 고려한 질감정보 및 수종별 생육특성을 고려한 지형정보를 투입하여 방법론을 개선하였다. 연구대상지인 광릉지역의 임상도에서 수종별 위치정보를 취득하여 11,039개의 훈련자료와 2,330개의 검증자료를 구축하였다. 분광정보는 Sentinel-2 영상을 통해 획득하였으며 질감정보는 고해상도인 PlanetScope 영상을, 지형정보는 북한지역으로의 확장 가능성을 고려하여 SRTM DEM을 활용하였다. 머신 러닝 모델은 기존 연구에서 정확도가 검증된 Random Forest 알고리즘을 활용하였다. 분류 결과 전체 80%(Kappa지수 0.80) 정확도로 수종이 분류되었다. 향후 백두산 지역과 남북 고성지역을 대상으로 본 연구에서 개발된 수종분류모델의 확장성을 검토하여 한반도 지역의 수종 분류 모델을 개발하고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권7호
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• pp.324-330
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• 2021

Agriculture is one of the essential needs of human life on planet Earth. It is the source of food and earnings for many individuals around the world. The economy of many countries is associated with the agriculture sector. Lots of diseases exist that attack various fruits and crops. Apple Tree Leaves also suffer different types of pathological conditions that affect their production. These pathological conditions include apple scab, cedar apple rust, or multiple diseases, etc. In this paper, an automatic detection framework based on deep learning is investigated for apple leaves disease classification. Different pre-trained models, VGG16, ResNetV2, InceptionV3, and MobileNetV2, are considered for transfer learning. A combination of parameters like learning rate, batch size, and optimizer is analyzed, and the best combination of ResNetV2 with Adam optimizer provided the best classification accuracy of 94%.

• 경영정보학연구
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• 제17권3호
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• pp.135-157
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• 2015

앱을 통해 기부가 이루어지는 모바일 기부 플랫폼이 증가하고 있다. 모바일 기부 플랫폼은 사용자들의 지속 참여를 위해 재미나 건강과 같은 요소들을 핵심 가치로 내세우고 있다. 이는 기존의 오프라인 기부 플랫폼에서는 찾아볼 수 없었던 새로운 전략이라고 볼 수 있다. 본 연구는 첫째, 모바일 기부 플랫폼이 지속적인 기부 참여를 위해 왜 새로운 전략을 취하고 있는 것인지, 둘째, 새로운 전략이 어떻게 지속적인 기부 참여를 이끌어내고 있는지에 대해 알아보고자 하였다. 이를 위해 국내의 대표적인 모바일 기부 플랫폼인 빅워크와 트리플래닛을 대상으로 사례연구를 진행하였다. 본 연구는 지속 참여 유도 기제를 파악하기 위한 이론적 틀로써 심리적 거리감과 해석수준의 관계를 설명하는 해석수준 이론을 이용하였다. 본 연구의 결과는 모바일 플랫폼으로의 이동이라는 환경적 변화에 따라 사용자들이 기부 플랫폼에 대한 심리적 거리감이 감소하였다는 것을 보여준다. 지속적인 참여 유도를 위해서는 심리적 거리감에 따라 적절한 해석수준을 형성하게 하는 것이 중요하며, 따라서 모바일 기부 플랫폼은 낮은 해석수준의 서비스 요소들을 강조하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 향후 모바일 기부 활성화를 위해 활용될 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제28권6호
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• pp.709-720
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• 2006

In this paper, we suggest a simple and efficient multiple-forwarder-based file distribution method which can work with a tree-based application layer multicast. Existing multiple-forwarder approaches require high control overhead. The proposed method exploits the assumption that receivers join a session at different times. In tree-based application layer multicast, a set of data packets is delivered from its parent after a receiver has joined but before the next receiver joins without overlapping that of other receivers. The proposed method selects forwarders from among the preceding receivers and the forwarder forwards data packets from the non-overlapping data packet set. Three variations of forwarder selection algorithms are proposed. The impact of the proposed algorithms is evaluated using numerical analysis. A performance evaluation using PlanetLab, a global area overlay testbed, shows that the proposed method enhances throughput while maintaining the data packet duplication ratio and control overhead significantly lower than the existing method, Bullet.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권4호
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• pp.289-298
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• 2006

응용 계층 멀티캐스트에서 일반적으로 트리를 구성하여 데이타를 전송하는데, 이 경우 트리 상에서 하위 (descendants) 노드들이 체감하는 처리율 (throughput)은 상위 (ancestor) 노드들의 성능에 의해 좌우된다. 그리고, 상위 노드에서 오류가 하위 노드 전체에 영향을 끼친다는 단점을 갖는다. 본 문서에서는 이러한 트리 구조의 약점들을 보완하는 방법을 제안한다. 전송 트리 상의 부모 노드 외의 다수의 가상 소스를 설정하고, 이들로부터 데이타를 수신함으로써 단위 시간 수신량을 늘리며 부모 노드의 오류를 피해갈 수 있는 방안을 마련한다. 그리고, 다수의 가상 소스를 이용할 경우 발생할 수 있는 통일 데이타의 중복 수신 문제를 피할 수 있도록 가상 소스 선택 알고리즘을 제시한다. 응용 계층 멀티캐스트 시험 개발 환경인 MACEDON을 이용하여 시험 구현하였고, 이를 전세계적인 오버레이 네트워크 PlanetLab에 적용하여 성능 평가를 시행하였다. 성능 평가 결과, 기존의 다수 전달자를 제안하는 기법인 Bullet에 비하여 20% 성능을 향상시키면서 동시에 중복 수신되는 데이타 및 제어에 필요한 메시지 비용을 90% 이상 감소시키는 효과를 볼 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권1호
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• pp.22-37
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• 2013

Content distribution to a large number of concurrent clients stresses both server and network. While the server limitation can be circumvented by deploying server clusters, the network limitation is far less easy to cope with, due to the difficulty in measuring and balancing network load. In this paper, we use two useful network load metrics, the worst link stress (WLS) and the degree of interference (DOI), and formulate the problem as partitioning the clients into disjoint subsets subject to the server capacity constraint so that the WLS and the DOI are reduced for each session and also well balanced across the sessions. We present a network load-aware partition algorithm, which is practicable and effective in achieving the design goals. Through experiments on PlanetLab, we show that the proposed scheme has the remarkable advantages over existing schemes in reducing and balancing the network load. We expect the algorithm and performance metrics can be easily applied to various Internet applications, such as media streaming, multicast group member selection.