터널 내의 CCTV 영상은 동적으로 변화하는 요소들에 의해 영향을 받는 다양한 영상들을 촬영한다. 또한, 카메라의 상태 또한 관리 및 배치가 쉽지 않아 터널 내부 환경 변화에 따라 영상이 달라지는 경향이 있다. 본 논문에서는 터널 내에 설치된 CCTV 카메라 영상을 이용해 차량을 탐지하고 그 차량을 지속적으로 추적하는 새로운 방법을 소개한다. 터널 내 CCTV 카메라 영상은 모션블러 효과와 먼지로 인한 렌즈 흐려짐 효과로 인해 바로 차량을 탐지할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 차영상/비-최대 억제 기법과 Haar Cascade 기법 등에 대한 효과 검토 실험을 제안하고 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 터널 내에 설치된 CCTV에서 차량의 탐지와 추적을 효과적으로 수행할 수 있으며 다양한 터널 유고상황을 자동으로 파악하기 위한 중요 정보를 확보할 수 있었다.
이동 IP 네트워크에서 이동 단말의 망 접점의 잦은 변경은 네트워크에 오버헤드를 증가시킨다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 IP 지역 등록방법[1]에 동적인 스코프 값을 부여하는 계층적 방법을 제안한다. 만약 이동 단말이 스코프 값으로 정해진 이웃 영역내의 방문 에이전트 간을 이동할 경우에는 홈 등록을 수행하지 않고 지역적인 위치 등록만 실행한다. 제안하는 방법의 수학적인 분석과 수치적 비교를 수행하였으며, 결과적으로 최적화된 스코프 값을 이용한 계층적 구조의 제안 방법을 적용할 경우 표준의 이동 IP 프로토콜의 위치 등록 기법[2]에 비하여 뚜렷한 비용 감소 효과를 얻을 수 있다. 이는 영역 내에서의 이동시 지역 내 등록만으로 위치 등록을 완료하기 때문이다. 특히 홈 에이전트로의 신호 비용이 증가할수록 제안하는 방법이 더 유리함을 보여준다.
초고속 전송 속도와 ALL-IP 기술을 기반으로 다양한 이종 접속망과 연동할 LTE-Advanced 망은 다중 모드의 이동단말기와 결합하여 U-cloud Streaming, LBS, 모바일 스마트 TV 와 같이 보다 혁신적이고 매력적인 이동 멀티미디어 응용의 구현을 가능케 할 것이다. 이러한 이동 멀티미디어 서비스를 제공하려면 이동 단말기가 서비스 품질 요구사항이 상이한 다수의 세션을 동시에 지원해야 한다. 특히 핸드오버 시 지연 및 손실에 의해 서비스 지속성에 악영향을 줄 가능성이 있으므로, 다중 세션들의 QoS를 유지하기 위한 효율적인 자원 예약 및 할당 방안이 필요하다. 본 논문은 세션 우선순위와 세션 자원 할당에 근거하여 다중 세션을 효과적으로 수용하기 위한 핸드오버시의 자원 할당 방법을 제안한다. 제안된 기법의 성능을 핸드오버 세션 강제절단률을 척도로 하여 시뮬레이션에 의해 분석한다.
이동통신망을 통한 인터넷 접속은 제한된 대역폭 및 무선 접속 링크에서의 높은 bit 오류율로 인하여 병목현상을 야기시킨다. 이러한 병목현상에 따른 TCP 통신의 성능저하를 막기 위해 TCP 연결의 여러 파라미터를 최적화시키는 작업은 필수적이다. 본 논문에서는 모바일 컨텐츠 서버와의 통신시에 무선링크의 이용 효율을 최대화시키기 위한 최적의 TCP 세그먼트 길이에 대한 알고리즘을 제시한다. 또한 본 논문에서는 제시된 알고리즘에 대한 몇 가지의 예를 제시한다. 제시된 예에서 보듯이 TCP 세그먼트 길이는 TCP 윈도우 사이즈가 어느 임계값 이상이 되면 더 이상 변하지 않고 고정된 값을 갖음을 알 수 있다. 본 논문의 결과를 이용하면, 단순히 TCP 세그먼트 길이만을 조정하므로서, 모바일 컨텐츠 서버 접속시에, 값비싼 무선 링크의 이용 효율을 최대화시킬 수 있을 것이다.
본 논문에서는 템포 기반의 음악 분류와 센서 기반의 인간 행동 인식을 통한 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식은 템포 기반의 음악 분류를 통해 음악 파일을 색인하고, 인식된 행동에 따라 적합한 음악을 추천한다. 정확한 음악 분류를 위해 변조 스펙트럼 기반의 동적 분류기와 멜 스펙트로그램 기반의 시퀀스 분류기가 함께 사용된다. 또한, 간단한 스마트폰 가속도계, 자이로스코프 센서 데이터가 심층 스파이킹 신경망에 적용되어 행동 인식 성능을 향상시킨다. 마지막으로 인식된 행동과 색인된 음악 파일의 관계를 고려한 매핑 테이블을 통해 음악 추천이 수행된다. 실험 결과는 제안된 시스템이 음악 플레이어가 있는 실제 모바일 장치에 사용하기에 적합하다는 것을 보여준다.
There are 5 railway bridges in a Seoul metro network; Jamsil, Dangsan(line 2), Dongho(line 3), Dongjak(line 4) and Chungdam(line 7). Because there are strong wind and vibration in the bridges, uplift of a contact wire caused by pantographs in the bridge section is higher than in a normal section. If the uplift at the support point exceed 10 cm, an interference between pantographs and catenary system happens. Estimated maximum uplift is obtained by applying safety factor 2 to the simulation results. The application of the safety factor is needed for taking into account of the effect of the wind, etc. Previously, we can not check whether or not the safety factor is proper. Recently, we can measure the uplift during the train operation, as a telemetry system which can measure dynamic behavior of the contact wire has been developed. The aim of this research is to review how proper the safety factor related to the uplift is, based on the measurement. We performed simulations and experiments for the uplift at the Jamsil railway bridge. The simulations were performed for the every kind of the train passing the Jamsil bridge. In order to compare the analysis results with the measurement results, we measured the uplifts at the support when the trains passed the measuring point. Finally, we proposed adequate safety factor with the uplift for the bridge section.
모바일 클라우드 컴퓨팅 시스템은 일반적으로 데이터 보호와 상호 인증을 위하여 공개키 암호화 기법을 사용하고 있는데 최근 전통적인 공개키 암호화 기술의 변형인 ID-기반 암호화(IBC)가 주목받고 있다. IBC의 증명서-무통제 접근은 클라우드 환경의 동적인 성격에 더 적합하지만, 모바일 장치에 대하여 처리 오버헤드를 최소화하는 보안 프레임워크가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅에서의 계층적 ID-기반 암호화(HIBE)의 사용을 제안한다. HIBE는 사용자 인증과 개인키 생성 등의 권한을 위임하여 최상위 공개키 생성기의 업무량을 감소시킬 수 있으므로 모바일 네트워크에 적합하다. 모바일 클라우드 시스템에서 ID-기반 인증과 ID-기반 신분확인 기법을 제안하고, 또한 안전한 데이터처리를 위한 ID-기반 인증 스킴에 대하여 기술하였다. 제안된 스킴은 단방향 해쉬 함수와 XOR 연산으로 설계하여 모바일 사용자를 위한 저 계산 비용을 갖는다.
본 논문에서는 칼라패턴의 물리적 속성을 감성 속성으로 변환시켜 주는 적응 퍼지 시스템을 기반으로 한 감성평가모델을 제안하였다. 감성평가모델은 칼라패턴의 물리적 속성인 평균색상, 평균채도 평균명도 주파수 성분이 서로 상반되는 의미를 갖는 형용사 쌍으로 표현되는 감성속성에 영향을 준다는 Soen의 심리학적 실험을 기초로하였다. 제안된 모델은 두 개의 적응퍼지시스템과 이시스템으로부터얻어지는 감성평가치를 융합하기 위한 퍼지 집합 연산자인 $\Upsilon$모델로 구성되었다. 실험결과 본 논문에서 제안한 모델이 비서형 모델을 근사화하는 신경회로망 모델과는 근접한 결과를 제공하였고 훈련된 결과로부터 언어적 해석이 용이함을 보였다. 제안된 모델에 의한 감성평가결과는 감성을 기반으로 하는 칼라패턴의 검색에 이용될수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 ATM 시스템에서 동적 소스 기반의 점대다중점 호를 위한 라우팅 경로 택 방법을 제안한다. 특히 최적의 경로 선택보다는 리소스를 최대한 공유할 수 있고, 경로 계산 시간 단축 및 cycle 방지를 쉽게 보장할 수 있는 점대다중점 라우팅 경로 선택 방법을 제안하였다. 리소스를 최대한 공유할 수 있도록 하기 위해 착신지(destination) 노드로부터 가장 근거리의 branch point를 찾는 것이 이 알고리즘의 목표이다. 그러므로 목적(destination) 노드로부터 역 추적에 의해 인접한 노드중 같은 Call ID를 갖는 기존 경로상의 노드와 최초로 크로스(cross)되는 노드를 branch노드로 정하여 최적의 점대다중점 라우팅 경로를 구성하는 알고리즘이다. 크로스 노드를 찾을 때까지 역추적에 의해 선택되는 최적의 노트는 다익스트라 알고리즘을 이용하여 선택된다. 즉 점대다중점 라우팅 경로 선택은 역추적에 의한 인접 노드중 기존 경로와 크로스되는 노드 선택 단계와 각 인접 노드중 최적의 노드를 선택하는 단계를 수행한다. 이 기법은 경로 선정을 위한 라우팅 정보 테이블의 검색 및 경로 계산 과정을 단축시키고, 경로 설정시 cycle방지도 쉽게 해결한다.
In this paper, we propose a new architecture of Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks (SOFPNN) by means of consecutive optimization and also discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization. The network is based on a structurally as well as parametrically optimized fuzzy polynomial neurons (FPNs) conducted with the aid of information granulation and genetic algorithms. In structurally identification of FPN, the design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics and addresses specific aspects of parametric optimization. In addition, the fuzzy rules used in the networks exploit the notion of information granules defined over system's variables and formed through the process of information granulation. That is, we determine the initial location (apexes) of membership functions and initial values of polynomial function being used in the premised and consequence part of the fuzzy rules respectively. This granulation is realized with the aid of the hard c-menas clustering method (HCM). For the parametric identification, we obtained the effective model that the axes of MFs are identified by GA to reflect characteristic of given data. Especially, the genetically dynamic search method is introduced in the identification of parameter. It helps lead to rapidly optimal convergence over a limited region or a boundary condition. To evaluate the performance of the proposed model, the model is experimented with using two time series data(gas furnace process, nonlinear system data, and NOx process data).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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