본 논문에서는 지능재어기법을 이용하여 이족로봇 제어기를 설계한다. 이족로봇 제어기는 복잡성을 해결하기 위해 4개 소 그룹으로 모듈화 하고, 이 모듈들은 신경망을 이용한 계층적 모듈라 신경망 (Hierarchical Mixture of Experts; HME) 기법을 도입한다. 그리고 신경망은 직접제어기법으로 이족로봇의 역 동력학을 학습한다. HME는 나무구조의 네트워크로 입출력 집합을 학습하여 출력공간에 대한 입력공간을 재분할하는 능력을 가지고 있다. EM 알고리즘을 이용한 HME는 반복적 학습을 통하여 이족로봇의 동력학을 모델링하며 HME 의 가상오차를 생성하여 이족로봇보행시 안전한 보행을 수행할 수 있는 이족로봇의 제어기를 설계한다.
비디오 데이터를 전송할 때 채널 대역 효율을 최대화하는 문제 때문에 ATM망에서 멀티미디어 통신의 중요한 사항은 효과적인 망입력 데이터들의 활용문제이다. ATM 망에서 MPEG 입력데이타의 효과적 대역폭 추정방식을 제안하였다. MPEG 데이터의 무작위, 대용량 특성으로 인하여 효과적으로 전송 대역폭을 할당하는 문제는 일반적으로 어려운 문제이다. MPEG 트래픽 스트림을 서비스처리 속도, 버스트 입력율, 버스트간 입력율, 버스트 주기, 버스트 간격 주기으 5가지 트래픽 파라미터를 사용하여 모델링하였다. 각 데이터 입력원의 전송대역폭을 추정할 수 있었으며, 버퍼의 큐(queue)용량을 줄이기 위하여 이 추정된 대역폭을 동기식으로 적용하였다. 많은 수의 가상 회로 접속을 다중화한 고속 링크의 망모델에서 적응 대역 할당 방식의 성능을 시뮬레이션 하였다. 그 결과 고정 대역 할당 방식에 비하여 큐잉 지연이 상당히 감소되었다.
인터넷 기반 전력 수요 관리 망에서 소비자와 공급자간 전기에너지 공급과 사용을 최적화, 효율화하기 위한 기술은 스마트 그리드 망에서 핵심 요소 기술로 대두되고 있다. 현재 전력 수요 관리 망에서 수요 반응 신호를 전기에너지 공급자와 시스템 제공자 및 사용자까지 전달하는 개방형 자동수요반응 표준 프로토콜은 openADR 2.0b가 사용되고 있다. 본 논문은 가장 신뢰성 있고 전 세계적으로 확산되어 있는 EPRI 오픈 소스를 사용하여 개발한 VEN, VTN 시스템의 다양한 공격 취약성에 대한 분석을 목적으로 하고 있다. 공격용 시뮬레이터를 이용하여 EPRI 오픈 소스로 구현한 VEN, VTN 시스템을 다양한 방법으로 공격하여 분석을 수행하였고 분석 결과 VEN, VTN 시스템이 파라미터 변조 공격, 서비스 플로우 변조 공격에 대한 보안 취약성이 존재한다는 결과를 얻을 수 있었다. 개방형, 양방향 통신 환경의 스마트 그리드 망에서 openADR 2.0b 프로토콜을 구현할 때는 다양한 보안 취약성을 고려한 프로토콜에 특화된 보안 기술이 반드시 모색되어야 한다는 결론을 얻을 수 있었다.
소프트웨어 개발 프로세스의 초기 단계에서 결함경향성이 많은 모듈들을 예측하는 위험도 예측 모델은 프로젝트 자원할당에 도움을 주어 전체 시스템의 품질을 개선시키는 역할을 한다. 설계 복잡도 메트릭에 기반을 둔 여러 예측 모델들이 제안 되었지만 대부분 훈련 데이터 집합을 필요로 하는 모델들이었고 훈련 데이터 집합을 보유하고 있지 않은 대부분의 개발 집단들은 이들을 사용할 수 없다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 잘 알려진 감독형 학습 모델인 오류 역전파 신경망 모델에 SDL 시스템 명세를 정량화하여 적용한 예측 모델을 개발하였으며, 기존 학습 모델들의 문제점을 해결하기 위해 이 모델을 여러 제약조건을 가지고 만든 가상 훈련데이터집합으로 학습시켰다. 제안 모델의 사용가능성을 알아보기 위해 몇가지 모의실험을 수행 하였으며, 그 결과 제안 모델이 훈련 데이터 집합이 없는 개발 집단에서는 실제 데이터로 훈련된 예측 모델의 대안으로 사용될 수 있음을 보였다.
오늘날 컴퓨터와 통신 기술의 발달로 시간과 공간의 제약 없이 공유된 가상 공간에서 작업을 하는 컴퓨터 지원 협동 시스템이 등장하고 있다. 그러나 그래픽 분야와 CAD시스템은 하드웨어와 응용 소프트웨어에 크게 의존하고 있는 실정이다. 여기에서 제안하는 협동 CAD시스템은 인터넷 망을 통하여 웹 상에서 플랫폼에 구애받지 않고 협동작업이 이루어지도록 하였고, VRML과 Java3D API를 이용하여 쉽게 도형을 생성하고 편집하여 전송하거나 출력 저장할 수 있도록 하며, 채팅을 통해 인터액티브 한 작업이 가능하게 하고 있다. 이 시스템은 클라이언트/서버 구조로 클라이언트는 자바 애플릿을 통해 웹 상에서 접근하고 서버는 자바 애플리케이션으로 접속을 통제하는 접속관리자, 작업 그룹의 동기화를 유지하며 공유작업공간을 확보하는 작업관리자, 그리고 3차원 도형 객체를 생성해 내는 솔리드 모델러로 이루어져 있다.
Research and development of grid computing ware mainly focused on high performance computing field such as large-scale computing operation. Many companies and organizations concentrated on existing computational grid. However, service grid focusing on enterprise environments has been noticed gradually. Grid service providers of service grid construct diverse and specialized services and provide service resources that have economic feasibility to grid users. But, service resources are geographically dispersed and divided into many classes and have individual owners and management policies. In order to utilize and allocate resources effectively, service grid needs a resource management model that handles and manages heterogeneous resources of service grid. Therefore, this paper presents the third party grid service marketplace model using virtualization to solve problems of grid service resource management. Also, this paper proposes resource dealing mechanism and pricing algorithms applicable for service grid. Empirical results show usefulness and efficiency of the third party grid service marketplace model in comparison with typical economic models for grid resource management such as single auction model and double auction model.
최근 초저지연, 초고속, 초연결 네트워크를 요구하는 기술들이 급속하게 발전하고 있다. 기존 4G 네트워크는 위 요구사항을 만족할 수 없었기 때문에 5G 네트워크가 등장했다. 5G 네트워크는 네트워크 가상화 기반 네트워크 슬라이싱을 통해 각각의 서비스 마다 독립적인 네트워크 환경을 제공한다. 그러나 네트워크에 참여하는 서비스가 다양해질수록 트래픽 부하가 폭발적으로 증가할 것으로 예상되며 트래픽 부하에 따른 병목현상이 발생할 가능성이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 인공 신경망 알고리즘 RNN을 활용하여 트래픽을 예측하고 예측 결과를 기반으로 네트워크 슬라이스의 자원을 선제적으로 조절하는 기계학습 기반 네트워크 슬라이싱 자원 예약 기법을 제안한다.
Tactical networks are evolving into an All-IP based network for network centric warfare(NCW). Owing to the flexibility of IP based network, various military data applications including real-time and multi-media services are being integrated in tactical networks. Because each application has diverse Quality-of-service(QoS) requirements, it is crucial to develop a QoS provisioning method for guaranteeing QoS requirements efficiently. Conventionally, differentiated services(DiffServ) have been used to provide a different level of QoS for traffic flows. However, DiffServ is not designed to guarantee a specific requirement of QoS such as delay, loss, and bandwidth. Therefore, it is not suitable for military applications with a tight bound of QoS requirements. In this paper, we propose a multi-layer network virtualization scheme that allocates traffic flows having different QoS requirements to multiple virtual networks, which are constructed to support different QoS policies such as virtual network functions(VNFs), routing, queueing/active queue management(AQM), and physical layer policy. The experiment results indicate that the proposed scheme achieves lower delays and losses through multiple virtual networks having differentiated QoS policies in comparison with conventional networks.
본 논문은 5G 모바일 네트워크에서 가상화 기반의 이동통신 코어망인 Virtualized Evolved Packet Core(vEPC) 환경을 고려하여, 가입자의 종류 및 트래픽 식별에 따라 동적으로 End-to-end 서비스를 제공하기 위한 기술인 Service Function Chaining(SFC)을 적용하기 위한 구조 및 메시지 절차를 제안한다. SFC 기술은 네트워크 기능들을 물리적인 연결에 상관없이 선택적으로 제공하기 위한 기술로써, 가상화 기반 네트워크 기술인 Network Function Virtualization(NFV)기반의 네트워크 환경에서 서비스 제공을 위한 주요 기술로 예상된다. 특히, 5G 모바일 코어 네트워크는 분산 코어 형태로 구축될 것으로 예상되기 때문에 본 논문에서는 이를 고려하여 계층적 SFC(hSFC: Hierarchical SFC) 구조를 적용하였다. 본 논문에서는 제안하는 구조 및 구조 내에서의 SFC를 이용한 경로 설정 메시지 절차를 정의하고 오픈소스 기반의 테스트베드 설계를 통해 이를 구현하고자 하였다.
이 연구는 영상콘텐츠분야 연구의 의제설정 경향을 분석하여, 정권별 정책과 연결되는 의미화 과정을 제시했다. 이를 위해 문화산업의 도입시점인 <문민정부(1993년)>부터 <박근혜정부(2016년)>까지의 영상콘텐츠 석박사학위논문 총 2,624편의 초록에서 43,991개의 단어를 추출하고 의미연결망 분석을 실시하였다. 분석방법은 R프로그램의 다양한 패키지를 활용하였으며, 이를 통해, 텍스트 분석과 시각화를 도출하였다. 연구 결과는, 첫째, 영상콘텐츠분야 연구는 출현빈도별, 정권순서별로 '영상', '미디어', '콘텐츠'의 순위와 순서로 진화되었다. 둘째, 정권별로는 3단계 연구흐름을 볼 수 있다. <문민정부>는 '교육'과 '표현', <국민의정부>와 <참여정부>에서는 '미디어', <이명박정부>와 <박근혜정부>에서는 '콘텐츠'관련 연구들이 중심이 되었다. 셋째, 연구대상 기간 또는 정권별 기간 내내 지속적으로 꾸준하게 진행되는 연구주제는 '방송', '디지털', '기술', '제작' 등이며, 향후에도 계속 진행될 것으로 보인다. 마지막으로 각 정권마다 새롭게 등장한 연구대상이 있었다. <문민정부>는 '콤팩트디스크기억장치(CD-ROM)', <국민의정부>는 '워터마크', '고화질', '3D', '가상현실', <참여정부>는 '플랫폼', <이명박정부>는 '모바일', '애플리케이션', <박근혜정부>는 '스마트'이며, '콤팩트디스크기억장치'와 '워터마크' 등은 단기에 소멸되었다. 연구의 의제설정과 산업화 과정에서 트렌드와 미래예측이 필요하다고 보여 진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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