스마트폰, 태블릿 등 모바일 기기에서 GPS 기술을 적용하는 다양한 위치-기반 서비스(Location-Based Service)가 있다. 본 논문에서는 코로나 19로 인해 비대면 서비스가 증가하는 현실에서 비대면 지향의 위치-기반 서비스 소프트웨어를 설계하였다. 제안한 모델은 물품 혹은 서비스를 거래하는 주체들이 거래를 위해 위치 정보를 파악하고, 실시간으로 확인된 정보를 활용한다. 제안된 스케줄링 및 우선순위 제어 알고리즘을 통해 효율적인 서비스 할당이 가능하며, 이를 검증하기 위해 웹/앱 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 상용화된 플랫폼이 위치-기반 중고 물품 거래 중심인데 반해, 설계한 방법은 개인간 직거래가 아닌 비대면 서비스를 제공하고, 소상공인, 프랜차이즈 등 사용자에게 광범위한 거래 및 서비스를 제공한다는 점에서 차별성이 있다.
최근에는 UHD(Ultra High Definition) 방송과 같은 단일 채널 전송용량을 초과하는 새로운 대용량 방송 서비스들이 소개되고 있다. 이러한 대용량 방송 콘텐츠를 전송하기 위해 주로 통신 채널을 통한 데이터 전송에 사용되던 채널 결합 기술들을 적용한 솔루션들이 검토되고 있다. HFC(Hybrid Fiber Coaxial) 망에서는 양방향 데이터 전송서비스를 제공하기 위해서 적용하고 있는 DOCSIS 3.0(Data Over Cable Service Interface Specification 3.0) 규격이 상/하향 채널 결합 기술을 지원하고 있다. 주로 하향 채널을 이용한 단방향 전송 특성을 갖는 방송서비스에 이러한 채널 결합 기술을 적용하기 위해서는 DOCSIS 3.0 규격과는 다른 전송 방식에 관한 연구가 필요하다. 또한, 방송을 위해 다수의 전송 채널을 점유하는 대용량 방송 콘텐츠의 특성 상 기존과 같은 CBR(Constant Bit Rate) 전송보다는 전송 대역 효율 측면에서 유리한 VBR(Variable Bit Rate) 전송에 관한 연구필요성도 제기되고 있다. 이와 더불어 전송 지연 및 지터에 민감한 방송서비스의 특성 상 채널 결합을 위한 채널 할당 및 전송 스케줄링에 관한 연구도 필요하다. 본 논문에서는 HFC 망에서 UHD(Ultra High Definition) 방송콘텐츠와 같은 대용량 방송콘텐츠를 전송하기 위해서 채널 결합 기반의 VBR 방송콘텐츠 전송 방식을 제안하고, OPNET 기반의 전송 시뮬레이터를 개발하여 제안한 전송 방식의 성능을 평가한다. 이를 위해, HFC 망에서 대용량 방송콘텐츠를 전송하기 위한 다양한 시나리오를 정의하고, 전송 시뮬레이터를 이용하여 각 시나리오별 전송 성능을 평가한다. 개발된 시뮬레이터를 통해서 HFC 망에서 효율적으로 대용량 방송서비스를 제공하기 위해 VBR 콘텐츠 전송 및 채널 결합 기술의 필요성을 검토하고 전송 시나리오 별 전송 성능을 평가한다. 이를 통해 개발된 시뮬레이터는 향후 효율적인 대용량 방송콘텐츠 전송 기술 및 시스템 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
An accurate prediction of blooming date is crucial for many authorities to schedule and organize successful spring flower festivals in Korea. The Korea Meteorological Administration (KMA) has been using regression models combined with a subjective correction by forecasters to issue blooming date forecasts for major cities. Using mean monthly temperature data for February (observed) and March (predicted), they issue blooming date forecasts in late February to early March each year. The method has been proved accurate enough for the purpose of scheduling spring festivals in the relevant cities, but cannot be used in areas where no official climate and phenology data are available. We suggest a thermal time-based two-step phenological model for predicting the blooming dates of spring flowers, which can be applied to any geographic location regardless of data availability. The model consists of two sequential periods: the rest period described by chilling requirement and the forcing period described by heating requirement. It requires daily maximum and minimum temperature as an input and calculates daily chill units until a pre-determined chilling requirement for rest release. After the projected rest release date, it accumulates daily heat units (growing degree days) until a pre- determined heating requirement for flowering. Model parameters were derived from the observed bud-burst and flowering dates of cherry tree (Prunus serrulata var. spontanea) at KMA Seoul station along with daily temperature data for 1923-1950. The model was applied to the 1955-2004 daily temperature data to estimate the cherry blooming dates and the deviations from the observed dates were compared with those predicted by the KMA method. Our model performed better than the KMA method in predicting the cherry blooming dates during the last 50 years (MAE = 2.31 vs. 1.58, RMSE = 2.96 vs. 2.09), showing a strong feasibility of operational application.
고해상도의 동영상 서비스가 보편화 되면서 동영상을 빠르게 처리하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 멀티 코어 시스템 상에서 멀티스레드를 사용한 데이터 레벨 병렬화 방법을 적용하여 비디오 디코더의 성능을 향상 시킬 수 있었다. 기존에 제안된 병렬화 방법들을 통해 디코딩 과정의 성능을 향상 시킬 수 있었지만, 이 방법들은 엔트로피 디코딩 부분을 제외하거나 엔트로피 디코딩 부분만의 병렬화를 별도로 고려한 부분적인 병렬화 방법이기 때문에 전체 디코딩 과정의 성능 향상에는 부족한 부분이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 병렬화 디코딩 과정뿐만 아니라 엔트로피 병렬화 디코딩 과정까지 함께 고려한 통합적인 비디오 디코딩 병렬화 방법을 제안한다. 우리는 각각의 비디오 디코더 병렬화 방법을 분석하여 최적화 방법을 제시하고 이의 성능평가를 해보았다. 그리고 우리는 비디오 디코딩 과정 내부에 존재하는 코어의 개수에 따른 성능향상의 차이를 고려해 성능을 최적화한 Integrated Parallelization 방법을 제안한다. 우리는 인텔 i7 멀티코어 시스템의 물리적 코어에서 엔트로피 디코딩 부분을 최대로 병렬화 하면서, 내부 자원을 공유하는 하이퍼스레딩 기술을 사용하여 데이터레벨 병렬화 방법에는 물리적 코어 수의 2배까지 스레드를 할당했다. 그리고 디코딩 과정 내부 특성을 고려한 멀티스레드 스케쥴링으로 전체 디코딩 과정의 성능을 멀티코어 시스템에 최적화해서 최대 70%까지 성능을 향상시킬 수 있었다.
인터넷을 통한 데이터 전송 기술의 발전은 다양한 실감 콘텐츠를 확산시키는 역할을 하고 있고, 이러한 실감 콘텐츠의 하나로 다시점 비디오가 연구되고 있다. 다시점 비디오는 여러 대의 카메라로부터 획득한 영상을 사용자에게 전달해 원하는 시점에서 영상을 시청할 수 있도록 하는 차세대 영상이다. 다시점 영상을 공급하기 위해서는 일반적으로 카메라 개수와 같은 개수의 엔코더와 디코더가 필요하며, 또한 상대적으로 큰 전송 대역폭을 필요로 한다. 본 논문에서는 상기 문제점을 해결하기 위해서 단일 엔코더와 디코더만을 이용하는 다시점 비디오 시스템을 제안한다. 부호화에서는 다시점 YUV 비디오를 GOP 단위로 믹싱하여 l 개의 YUV 스트립을 만든 후에, 단일 H.264/ AVC 엔코더로 부호화하여 압축 비트열을 생성한다. 또한 복호화도 단일 디코더 및 이를 제어하는 스케줄러로 구성된다. 스케줄러는 디코더 이용률과 프레임 스킵을 활용하여 각 시점 영상들이 동등한 복호화 프레임 개수를 가지게 한다. 또한 프레임 스킵에서는 비용 함수를 이용하여 H.264/AVC 프로화일에 따른 효율적인 프레임 선택 방법을 제안한다. 다양한 메인 및 베이스라인 프로화일 다시점 영상들을 활용하여 제안 방법의 성능을 검증하였다. 실험 결과는 각 시점 영상이 동등한 디코더 이용률을 얻는 것을 보여준다. 또한 rate-distortion 커브를 이용하여 제안한 방식과 동시 방식의 성능을 검증하였다.
The accurate estimation of reference crop evapotranspiration ($ET_o$) is essential in irrigation water management to assess the time-dependent status of crop water use and irrigation scheduling. The importance of $ET_o$ has resulted in many direct and indirect methods to approximate its value and include pan evaporation, meteorological-based estimations, lysimetry, soil moisture depletion, and soil water balance equations. Artificial neural networks (ANNs) have been intensively implemented for process-based hydrologic modeling due to their superior performance using nonlinear modeling, pattern recognition, and classification. This study adapted two well-known ANN algorithms, Backpropagation neural network (BPNN) and Generalized regression neural network (GRNN), to evaluate their capability to accurately predict $ET_o$ using daily meteorological data. All data were obtained from two automated weather stations (Chupungryeong and Jangsu) located in the Yeongdong-gun (2002-2017) and Jangsu-gun (1988-2017), respectively. Daily $ET_o$ was calculated using the Penman-Monteith equation as the benchmark method. These calculated values of $ET_o$ and corresponding meteorological data were separated into training, validation and test datasets. The performance of each ANN algorithm was evaluated against $ET_o$ calculated from the benchmark method and multiple linear regression (MLR) model. The overall results showed that the BPNN algorithm performed best followed by the MLR and GRNN in a statistical sense and this could contribute to provide valuable information to farmers, water managers and policy makers for effective agricultural water governance.
지역난방 시스템의 최적 스케쥴 제어를 위해서는 난방부하 예측이 필요하다. 공동주택의 난방부하는 복잡한 변수들의 영향을 받기 때문에 손쉬운 난방부하 예측을 위해 사용하기 쉬우며 효용성 있는 예측방법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 익일의 시간별 난방부하를 예측하기 위해 단순화된 외기조건 예측방법과 부하 예측방법을 제안하였다. 난방부하 예측을 위해 건물설계서에서 쉽게 얻을 수 있는 간단한 사양과 예측된 온습도가 사용되었다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 지역난방 시스템으로부터 시간별로 실측된 난방부하와 예측된 결과를 비교하였다. 예측된 외기조건은 실측된 값과 비교하여 변화양상이 잘 일치하였다. 예측된 난방부하와 측정된 난방부하를 비교한 결과, 시간별, 일별, 월별 모두 예측과 실측이 비교적 잘 일치하였으며, 난방기간 동안 월별 부하의 평균 오차는 약 4.68%로 비교적 작은 값을 가졌다.
멀티캐스트 트래픽의 특징은 한 노드에서 특정 다수노드로 셀을 전송하는 방법으로써 ATM 스위치의 중요한 기능으로 부각되고 있다. 그러나, 기존에 나와 있는 point-to-point 스위치로 멀티캐스트 기능을 수행할 경우 멀티캐스트 셀 뿐만 아니라 유니캐스트 셀도 복사망을 통과하게 되어 복사망에서 추가적인 부하가 발생된다. 이 추가적인 부하로 인하여 멀티캐스트 셀이 다른 셀과의 충돌로 셀이 손실되는 데드락 현상이 발생하여 전체 스위치 성능을 현저히 감소시킨다. 또한 입력 저장 스위치 (Input queued switch)구조는 전체 스위치의 성능을 저하시키는 HOL 블록킹(blocking)의 단점을 가지고 있다. 제안한 스위치 구조는 HOL 블록킹 및 데드락 현상을 줄이기 위하여 공유 메모리 스위치를 이용하였다. 스위치의 복잡도와 셀 처리 시간을 줄이고 처리율(throughput)의 향상을 위해 셀 형태에 따라 분리해서 경로 배정하는 방식과 제어부에서 최대 2N개의 셀들을 동시에 처리하는 스케줄링 기법을 이용하였다. 또한 특정 포트로 트래픽이 밀집되었을 때 발생하는 손실률을 줄이기 위하여 출력 메모리를 이용하였으며 메모리 효율성 향상을 위하여 입력 셀의 ?'?형태에 따라 셀들을 분리 저장하는 방식과출력 메모리에서 일정 시간이 지난 셀을 폐기하는 방식을 이용하였다. 제안한 스위치의 분석을 위하여 마코흐(Markov) 체인을 이용한 성능 해석을 실시하였고 버스트(burst) 트래픽 조건에서의 모의 실험을 통하여 제안한 방식과 기존의 방식간의 성능을 비교, 분석하였다.
콩의 생육시기별(生育時期別) 증발산량(蒸發散量)과 토양수분(土壤水分) 변화량(變化量)을 추정(推定)하기 위한 토양수분추정모형(土壤水分推定模型)을 설정(設定)하였으며 라이시미터 실험(實驗)을 통한 실측치(實測値)와 비교(比較)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 라이시미터 실험(實驗)을 통(通)하여 측정(測定)한 실제증발산량(實際蒸發散量)은 405.7mm 이었으며 Pan 증발량법(蒸發量法)과 Hargreaves식(式)에 의한 잠재증발산량(潛在蒸發散量)은 각각(各各) 547.8mm, 586.8mm이었다. 작물(作物)의 생육기간중(生育期間中) 작물계수(作物係數) K는 Table 1 과 같다. 2. 라이시미터 실험을 통한 전생육기간(全生育期間)(133일(日)) 동안의 실제증발산량(實際蒸發散量)은 405.7 mm이었으며 Pan 증발훈법(蒸發暈法)과 Hargreaves식(式)에 의해 추정(推定)된 실제증발산량(實際蒸發散量)은 각각(各各) 424.7mm, 426.1mm였다. 3. 콩의 생육기간별(生育期間別)로 10cm, 30cm, 50cm 깊이에서 관측된 토양수분변화(土壤水分變化)는 10 cm (첫 20cm 토층)에서는 변화(變化)가 크게 나타났으나 30 cm와 50 cm에서는 변화(變化)가 거의 없었다. 모형으로 추정(推定)된 토양수분변화(土壤水分變化)와 관측된 토양수분변화(土壤水分變化)사이에는 아직도 큰 차이가 있으므로 뿌리의 깊이별 토양수분소비형태(土壤水分消費形態)에 대한 연구(硏究)가 요구된다.
최근 하드웨어의 발달로 무선 센서네트워크를 이용하여 멀티미디어 데이터를 수집하기 위한 멀티미디어 센서네트워크에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 멀티미디어 데이터들은 텍스트 형태의 데이터들에 비해 크기가 매우 크며 데이터를 구성하는 일부의 패킷이 손실되면 전체 데이터가 쓸모가 없어지는 경우가 많아 데이터간 관련성이 매우 크다. 따라서 멀티미디어 데이터를 전송하기 위해서는 신뢰성이 보장되어야만 한다. 하지만 기존의 텍스트 기반 데이터를 위한 전송프로토콜들은 대부분 신뢰성보다는 네트워크의 효율성을 목적으로 연구되어져 멀티미디어 데이터를 전송하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 센서네트워크에서의 신뢰성 있는 비동기적 이미지 전송 프로토콜인 RAIT를 제안한다. RAIT는 네트워크 혼잡으로 인한 패킷 손실을 방지하기 위하여 노드간 이미지 전송시 이중 슬라이딩 윈도우 기법을 적용한다. 노드간 통신장애로 인한 패킷 손실을 방지하기 위한 수신큐를 위한 슬라이딩 윈도우뿐만 아니라 혼잡으로 인한 패킷손실이 발생하는 전송큐를 위한 슬라이딩 윈도우를 통하여 이미지 전송의 신뢰성을 보장한다. 상위노드는 하위노드들을 이미지별로 비선점형으로 스케즐링하여 패킷손실을 없애면서 노드간 형평성을 높인다. 이중슬라이딩 윈도우를 구현하기 위하여 RAIT에서 라우팅 레이어와 큐 레이어를 제어하도록 하는 크로스레이어 기법을 적용한다. 실험을 통하여 RAIT가 기존 프로토콜에 비해 신뢰성 있게 이미지 전송을 보장함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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