디지털 사이니지란 멀티미디어 기반의 정보와 광고를 소비자에게 전달하는 스마트 전자 디스플레이 시스템을 일컫는다. 대부분의 디지털 사이니지는 일련의 멀티미디어 콘텐츠를 원격 네트워크 스토리지로부터 로컬 디스크로 다운로드 한 후에 재생을 시작한다. 하지만 모든 콘텐츠를 다운로드 한 후 재생할 경우에 긴 초기 지연시간을 초래한다. 본 논문에서는 디지털 사이니지에서 이러한 초기 지연시간 문제를 정의하고, 주어진 네트워크 대역폭 및 멀티미디어 콘텐츠의 품질과 크기에 따라서 최소한으로 필요한 초기 지연시간을 계산하는 방법을 제시한다. 또한, 디지털 사이니지 상의 다양한 멀티미디어 콘텐츠들을 이용하여 본 제안 기법의 성능을 분석한다.
DVR 및 NVR을 이용한 디지털 저장매체를 영상감시 시스템에서 활용하게 되면서 영상처리 모듈의 개발은 영상 보안 시장의 필수적인 요소이다. 특히 네트워크 카메라의 등장은 기존 아날로그 방식의 CCTV를 대체하면서 영상처리 모듈 개발의 필요성을 더욱 부각시키고 있다. 본 논문에서는 움직임 감지 기법을 이용한 영상 감시 서버를 설계 및 구축하고 서버에서 처리되는 영상처리 결과를 실시간으로 모바일 디바이스에서 확인 가능한 영상감시 시스템을 개발하였다. 영상처리를 위해 리눅스 기반의 서버에 오픈소스 OpenCV를 활용한 영상처리 모듈을 개발하였고, 네트워크 카메라로부터 전송되는 실시간 비디오 데이터를 저장 및 가공하여 안드로이드기반 모바일 기기에서 검색 가능한 영상감시 시스템을 구축하였다.
본 논문에서는 소형셀 환경에서 사용자의 context를 반영한 local caching 알고리즘을 제안한다. 소형셀 내부에 캐시를 이용하면 코어망으로 전달되는 트래픽을 감소시킬 뿐만 아니라 네트워크 비용을 절감시키고 통신의 성능을 증가시킬 수 있다. 제안하는 알고리즘은 소형셀 특성을 활용해 각 소형셀 사용자에 맞는 적절한 데이터를 캐시에 저장한다. 이를 통해 제한된 캐시저장 공간을 효율적으로 사용하고 고전적인 웹 캐시 방식에 비해 캐시 적중률을 높였다. 성능분석을 위해 코어망 트래픽 감소량을 나타내는 cache efficiency를 정의하고 제안한 알고리즘의 성능을 검증한 결과 기존 웹 캐시 방식에 비해 200%의 성능향상이 있었다.
This paper presents an application of layered Artificial Neural Network controller to study load frequency control problem in power system. The objective of control scheme guarantees that steady state error of frequencies and inadvertent interchange of tie-lines are maintained in a given tolerance limitation. The proposed controller has been designed for a two-area interconnected power system. Only one artificial neural network controller (ANN), which controls the inputs of each area in the power system together, is considered. In this study, back propagation-through time algorithm is used as neural network learning rule. The performance of the power system is simulated by using conventional integral controller and ANN controller, separately. For the first time comparative study has been carried out between SMES and CES unit, all of the areas are included with SMES and CES unit separately. By comparing the results for both cases, the performance of ANN controller with CES unit is found to be better than conventional controllers with SMES, CES and ANN with SMES.
서로 다른 네트워크 환경을 갖는 도메인 사이에서 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서는 여러 가지 측면에 대한 기능 대응이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 ATM 기반의 DAVIC(Digital Audio Visual Council) 서비스와 인터넷 AV 서비스를 연동하기 위하여, 프로토콜 변환 및 QoS(Quality of Service) 적응을 지원하는 연동 게이트웨이를 구현하였다. 구현된 연동 게이트웨이는 ATM 망에서 DSM-CC (Digital Storage Media Command & Control)를 기반으로 서비스되는 스트림을 RTSP(Real-Time STreaming Protocol)로 제어할 수 있으며, RTP(Real-Time Transport Protocol)를 이용하여 스트림을 전달한다. 또한 네트워크 대역폭 변화를 고려한 스트림 전달을 위해 QoS 모니터링과 MPEG 필터링을 이용한 QoS 적응 기능을 제공한다.
SAN(Storage Area Network) 환경에서 대용량 파일 시스템 지원을 위한 회복 기법으로 저널링(journaling) 방법을 사용하였다. 그러나, 기존의 저널링 방법에서는 다른 호스트가 변경된 메타 데이터에 접근하는 경우 메타 데이터를 디스크에 반영하고 읽어 가기 때문에 디스크 입/출력 횟수가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 또한, 기존의 저널링 기법에서는 메타 데이터에 대한 회복만을 지원하고 실제 중요 데이터에 대한 회복을 지원하지 않는다. 본 논문에서는 SAN 환경에서 전역 버퍼(Global Buffer)를 이용하여 다른 호스트에 존재하는 변경된 메타 데이터에 접근할 경우, 메타 데이터에 대한 디스크 입/출력을 하지 않고, 네트워크를 통해 메타 데이터를 요청한 호스트에 직접 전송해줌으로써 디스크 입/출력 수를 줄이는 회복 기법을 제안한다. 전역 버퍼를 이용한 메타 데이터 관리 기법을 통해 SAN환경의 리눅스 공유 디스크 파일 시스템에서 메타 데이터 변경 연산 시 트랜잭션 처리 속도를 향상시킬 수 있는 장점을 얻을 수 있다. 또한, 본 논문에서 제안한 기법은 메타 데이터뿐만 아니라 일반 중요 데이터에 대해서도 저널링함으로써 시스템이 실패한 경우에도 중요 데이터에 대한 정보를 유지하는 장점이 있다.
데이타 중심 저장(Data-Centric Storage: DCS) 방식의 센서 네트워크는 같은 값의 데이타를 같은 노드에 저장하기 때문에 센서 네트워크가 확장되거나 같은 값의 데이타가 빈번하게 발생하면 특정 센서 노드에 저장 부하가 집중되어 에너지 효율성이 나빠지는 문제가 발생한다. 기존의 데이타 중심 저장 방식에 대한 연구들은 저장 데이타의 효율적인 관리에만 치우쳐 센서 네트워크의 확장에 따른 에너지 효율성 문제를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 다차원 센서 데이타 저장의 효율적인 확장성(Scalability)을 지원하는 비균등 영역 분할(Non-Equal Region Spilt) 기법을 제안한다. 제안한 기법은 센서 네트워크를 센서 노드의 분포에 따라 같은 센서 노드 개수를 갖도록 서로 다른 크기의 영역으로 분할하고 분할된 각 영역 내에서 측정된 데이타를 해당 영역에서 저장 및 관리함으로써 센서 네트워크의 확장에 따른 저장 비용을 줄였다. 또한 분할 영역 개수를 센서 네트워크의 크기와 센서 노드 개수, 센서 데이타 발생량에 비례하게 증가시켜 센서 노드의 에너지 소모를 분산시킴으로써 센서 네트워크의 수명 연장과 확장성을 높였다.
본 논문에서는 3GPP 네트워크에서 USIM 기반의 사용자 인증 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 3GPP 네트워크 접속을 위한 인증 방식에서 발생 가능한 Sequence Number 동기 문제, 인증 데이터 Overhead 문제, 네트워크 간 시그널링 Overhead 문제 등을 개선한다. 제안 기법은 기존의 USIM 기반의 AKA 인증 프로토콜을 기본 모델로 사용하고 단말과 SN이 공유한 SK와 Time Stamp를 통해서 AKA 인증 절차를 수행하도록 한다. 이렇게 함으로써 인증 벡터의 Sequence Number의 동기 여부를 확인할 필요 없이 Time Stamp 값으로 인증 벡터의 맵핑을 수행하여 Sequence Number 동기 문제를 해결할 수 있다. 뿐만 아니라 하나의 인증 벡터만을 관리하여 사용하기 때문에 SN에서의 인증 데이터 Overhead문제를 해결하고, SN과 HN 사이의 시그널링 Overhead 문제를 개선할 수 있다.
최근 기후변화로 인해 강우강도 및 빈도의 증가에 따른 국지성 집중호우의 피해가 증가함에 따라 초기 우수에 대응할 수 있는 시설물 설치가 필요한 실정이다. 이를 위해, 빗물을 직접 유출하지 않고 저류 시키는 저영향 개발(Low Impact Development)기법을 적용한 시설물 설계 및 수치모형을 이용한 유출저감효과 검토에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 연구는 유출저감효과에 대한 검토만 수행된 반면, 시설물에 유입되는 유량에 의한 흐름특성 변화 검토 및 안정성 검토에 관한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 LID 기법이 많이 적용되고 있는 회전교차로를 대상으로 하여, 회전교차로 내의 우수저류조의 관망시스템의 안정성 검토를 3차원 수치모형인 FLOW-3D를 사용하여 검토하였다. 또한 우수저류조의 최적의 설계방안 도출을 위하여 우수저류조의 수를 증가하여 용량증가에 따른 유속과 동압의 변화를 검토하고 설계기준과 비교하였다. 우수저류조의 제원 및 유입유량은 선행연구에서 제시된 값을 적용하여 수치모의를 수행한 결과, 유속은 저류조 설치개소 수가 증가할수록 빨라지는 것을 확인하였고, 대부분 설계기준 범위 안에 유속이 형성되는 것을 확인하였다. 다만 추가 저류조가 3개 이상일 경우는 추가저류조관에서 유속이 3.44 m/s가 발생하여 설계유속의 허용범위를 초과하였고, 유속의 증가율도 일정해지는 것으로 나타났다. 난류강도 및 바닥전단력 비교의 경우, 저류조 설치 개소수가 증가함에 따라 바닥전단력이 한계소류력보다 크게 나타나 유입토사의 침전은 발생하지 않을 것으로 예상되나 난류강도의 크기가 작아져 플록(Floc)형성으로 인한 토사 침전이 발생할 수 있음을 고려해야한다. 최종적으로 유속을 이용한 동압 산정 결과를 우수관 설계에 일반적으로 사용되는 압력관의 허용내압과 비교하였을 경우, 동압이 허용내압보다 작게 나타났다. 이를 통하여 본 연구에서 제안한 우수저류조 제원으로 설계할 경우 추가 저류조를 2개까지 설치하는 것이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 저류조를 계속하여 설치하게 되면 배수가 원활해져 관내 유속이 빨라지고, 유속증가로 인하여 관의 마모손상 등의 문제가 일어날 수 있기 때문이다. 그러나 본 연구는 저류조의 제원 및 우수의 유입량을 가정하였고, 단순히 저류조를 추가하여 저류조 설계방안을 도출한 한계점이 있어 향후에는 다양한 저류조 형태 및 우수유입 시나리오를 적용하여 검토한다면 보다 효율적인 설계방안 도출이 가능할 것으로 기대된다.
This paper presents an analog circuit implementation and experimental resuls of the Hopfield type neural network. The proposed architecture enables the reconfiguration betwewn feedback and feedforward networks and employs new circuit designs for the weight supply and storage, analog multilier, nd current-voltage converter, in order to achieve area efficiency as well as function al versatility. The layout design of the eight-neuron neural network is tested as an associative memory to verify its applicability to real world.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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