• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2479-2492
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• 1999

통신망 관리시스템은 다양한 구조와 특성을 가진 이질적인 통신망 구성요소를 효과적으로 감시, 제어하여 통신망을 효율적으로 운영하는 기능 외에, 사용자들로부터 요구되는 고도의 통신서비스를 신속하게 제공할 수 있어야 한다. 이를 위하여 ITU-T, ISO 등에 의해 제정된 표준 권고안은 통신망 구성요소들간의 단순한 통신규칙을 정의하는 것 외에 통신망 관리에 필요한 자원들의 속성과 동적 특성에 대한 추상화된 표현, 그리고 통신망 구성요소들에 대한 관리기능을 포괄적으로 규정하고 있다. 그러나 표준 통신망 구성요소를 기술하는 현재의 표준안이 관리객체의 구조나 속성 등 정적인 부분은 전형적으로 기술하는데 반해 관리객체의 동적 특성에 대해서는 체계적으로 기술하지 못하고 있어, 관리객체의 전체적인 특성을 완전히 표현하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 통신망 관리에 대한 표준 권고안을 근거로 모든 통신망 관리객체에 공통적으로 적용될 수 있는 관리객체 동적 특성의 구성요소를 정의하고, 이들 구성요소간의 시간지원, 능동 특성을 기반으로 한 관리객체의 동적 특성에 대한 체계적이고 전형적인 기술방법을 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권1호
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• pp.216-238
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• 2023

In intelligent transportation systems, traffic management is an important task. The accurate forecasting of traffic characteristics like flow, congestion, and density is still active research because of the non-linear nature and uncertainty of the spatiotemporal data. Inclement weather, such as rain and snow, and other special events such as holidays, accidents, and road closures have a significant impact on driving and the average speed of vehicles on the road, which lowers traffic capacity and causes congestion in a widespread manner. This work designs a model for multivariate short-term traffic congestion prediction using SLSTM_AE-BiLSTM. The proposed design consists of a Bidirectional Long Short Term Memory(BiLSTM) network to predict traffic flow value and a Convolutional Neural network (CNN) model for detecting the congestion status. This model uses spatial static temporal dynamic data. The stacked Long Short Term Memory Autoencoder (SLSTM AE) is used to encode the weather features into a reduced and more informative feature space. BiLSTM model is used to capture the features from the past and present traffic data simultaneously and also to identify the long-term dependencies. It uses the traffic data and encoded weather data to perform the traffic flow prediction. The CNN model is used to predict the recurring congestion status based on the predicted traffic flow value at a particular urban traffic network. In this work, a publicly available Caltrans PEMS dataset with traffic parameters is used. The proposed model generates the congestion prediction with an accuracy rate of 92.74% which is slightly better when compared with other deep learning models for congestion prediction.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제47권1호
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• pp.17-25
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• 2010

Objective: The focus of this study is brain plasticity associated with semantic aspects of language function in patients with medial temporal lobe epilepsy (mTLE) Methods: Using longitudinal functional magnetic resonance imaging (fMRI), patterns of brain activation were observed in twelve left and seven right unilateral mTLE patients during a word-generation task relative to a pseudo-word reading task before and after anterior temporal section surgery. Results: No differences were observed in precentral activations in patients relative to normal controls (n = 12), and surgery did not alter the phonological-associated activations. The two mTLE patient groups showed left inferior prefrontal activations associated with semantic processing (word-generation>pseudo-word reading), as did control subjects. The amount of semantic-associated activation in the left inferior prefrontal region was negatively correlated with epilepsy duration in both patient groups. Following temporal resection, semantic-specific activations in inferior prefrontal region became more bilateral in left mTLE patients, but more left-lateralized in right mTLE patients. The longer the duration of epilepsy in the patients, the larger the increase in the left inferior prefrontal semantic-associated activation after surgery in both patient groups. Semantic activation of the intact hippocampus, which had been negatively correlated with seizure frequency, normalized after the epileptic side was removed. Conclusion: These results indicate alternation of semantic language network related to recruitment of left inferior prefrontal cortex and functional recovery of the hippocampus contralateral to the epileptogenic side, suggesting an intra- and inter-hemispheric reorganization following surgery.

• 천문학회지
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• 제50권6호
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• pp.185-190
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• 2017

We present observations of $HCO^+$ 1-0 absorption lines toward two extragalactic compact radio sources, NRAO 150 and BL Lac with the Korean VLBI Network in order to investigate their time variation over 20 years by Galactic foreground clouds. It is found that the line shape of $-17kms^{-1}$ component changed marginally during 1993-1998 period and has remained unaltered thereafter for NRAO 150. Its behavior is different from that of $H_2CO$ $1_{10}-1_{11}$, suggesting chemical differentiation on ~ 20 AU scale, the smallest ever seen. On the other hand, BL Lac exhibits little temporal variation for the $HCO^+$ and $H_2CO$ lines. Our observation also suggests that Korea VLBI Network performs reliably in the spectrum mode in that the shapes of the new $HCO^+$ 1-0 spectra are in good agreement with the previous ones to an accuracy of a few percent except the time varying component toward NRAO 150.

• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.40-52
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• 2021

DNS (Domain Name System) tunnels almost obscure the true network activities of users, which makes it challenging for the gateway or censorship equipment to identify malicious or unpermitted network behaviors. An efficient way to address this problem is to conduct a temporal-spatial analysis on the tunnel traffic. Nevertheless, current studies on this topic limit the DNS tunnel to those with a single protocol, whereas more than one protocol may be used simultaneously. In this paper, we concentrate on the refined identification of two protocols mixed in a DNS tunnel. A feature set is first derived from DNS query and response flows, which is incorporated with deep neural networks to construct a regression model. We benchmark the proposed method with captured DNS tunnel traffic, the experimental results show that the proposed scheme can achieve identification accuracy of more than 90%. To the best of our knowledge, the proposed scheme is the first to estimate the ratios of two mixed protocols in DNS tunnels.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.147-156
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• 2022

Ontologies are knowledge containers in which information about a specified domain can be shared and reused. An event happens within a specific time and place and in which some actors engage and show specific action features. The fact is that several ontology models are based on events called Event-Based Models, where the event is an individual entity or concept connected with other entities to describe the underlying ontology because the event can be composed of spatiotemporal extents. However, current event-based ontologies are inadequate to bridge the gap between spatiotemporal extents and participants to describe a specific domain event. This paper reviews, describes and compares the existing event-based ontologies. The paper compares various ways of representing the events and how they have been modelled, constructed, and integrated with the ontologies. The primary criterion for comparison is based on the events' ability to represent spatial and temporal extent and the participants in the event.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.237-240
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• 2020

The fine-tuned neural network (NN) model for a whole temporal portion in a video does not always yield the best quality (e.g., PSNR) performance over all regions of each frame in the temporal period. For certain regions (usually homogeneous regions) in a frame for super-resolution (SR), even a simple bicubic interpolation method may yield better PSNR performance than the fine-tuned NN model. When there are multiple NN models available at the receivers where each NN model is trained for a group of images having a specific category of image characteristics, the performance of Quality enhancement can be improved by selectively applying an appropriate NN model for each image region according to its image characteristic category to which the NN model was dedicatedly trained. In this case, it is necessary to signal which NN model is applied for each region. This is very advantageous for image restoration and quality enhancement (IRQE) applications at user terminals with limited computing capabilities.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권2호
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• pp.131-140
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• 2011

본 연구에서는 원격탐사자료인 Advanced Microwave Scanning Radiometer E (AMSR-E) 토양수분자료의 시간적 변통성 검증을 위해 해남 플럭스 지점에서 관측된 2년간의 (2004년과 2006년) 토양수분자료를 이용하였다. 지상관측 토양수분자료에 비해 상대적으로 큰 공간해상도를 가진 원격탐사자료(AMSR-E)는 2년간의 비교/검증에서 지상관측토양수분자료와 시간적 상관성이 있는 것으로 파악되었으며, 차후에 보다 다양한 식생조건과 현장조건에서 심도 있는 검증연구가 이루어져야 할 것으로 판단된다. 이를 위해서는 보다 다양한 지역에서 현장측정이 이루어져야할 것으로 사료된다. 이를 통하여 보다 정확한 비교/검증 연구가 수행된다면, 원격탐사 토양수분자료의 활용성을 기대할 수 있으며 또한 수문기상학적 관점에서 지표면 대기의 상호작용에 대한 올바른 이해를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.102-110
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• 2010

H.264 SVC(Scalable Video Coding)는 디스크 저장 공간 효율성과 높은 확장성을 제공할 수 있는 장점이 있다. 그러나 스트리밍 서버나 단말기는 비트 스트림을 효율적으로 추출해야 한다. 본 논문에서는 네트워크 가용 대역폭을 넘지 않으면서 최대의 PSNR을 얻기 위한 SVC 비트 스트림 추출 기법을 제공한다. 이를 위하여 오프라인시에 최대의 PSNR을 얻기 위한 추출 지점에 대한 정보를 획득한 후, 온라인시에 네트워크 가용 대역폭을 만족하는 비트 스트림의 공간/시간 해상도를 결정한다. 이러한 공간/시간 해상도 정보는 네트워크 가용 대역폭과 함께 비트 스트림 추출기의 입력 파라미터로 사용된다. JSVM 참조 소프트웨어를 활용한 실험을 통하여 본 논문에서 제시한 추출 기법이 높은 PSNR을 제공함을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.141-146
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• 2011

GIS 서비스는 최적의 서비스를 위해 최신의 시공간 데이터를 제공해야 한다. 시공간 데이터의 양방향 동기화 기법은 최신의 데이터를 제공하기 위해 모바일 단말기를 이용하여 현장에서 변경된 시공간 데이터를 수집하고, 무선네트워크를 이용하여 서버로 수집된 데이터를 갱신한다. 그러나 여러 클라이언트의 동기화 작업을 순차적으로 수행하기 때문에 동기화 요청 순서가 늦은 클라이언트들이 오랜 대기시간을 가진다. 이 논문에서는 다중 큐를 이용하여 여러 클라이언트의 동기화 요청이나 대용량의 동기화 작업으로 발생하는 대기 시간을 감소시킬 수 있는 동시 동기화 기법을 제안한다. 또한, 제안한 기법과 순차적 동기화 기법을 각각 구현하여 성능을 비교한 결과 제안한 동시 동기화 기법이 순차적인 기법보다 31%정도 대기시간이 감소함을 확인하였다.