• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.211-213
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• 2006

실시간으로 변화하는 컴퓨터 통신 환경에서 멀티미디어 응용 프로그램은 QoS를 만족하기 위해 안정적으로 튜닝 되고 재구성되는 것이 필요하다. 그러나 안정적으로 QoS를 보장하는 것은 응용 프로그램의 자원 예약이나 실시간 보장과 같은 메카니즘을 제공하지 않은 일반적인 목적의 시스템 상에서 수행될 때 많은 어려움을 가지게 된다. 특히, 예측 불가능한 개방형 환경에서 최우선 자원 할당에 의해 발생되는 자원의 유효성에 대응하기 위해 QoS 적응은 수행되어야 한다. 그러나 적응을 언제, 어떻게 조정해야 하고 폭 넓은 범위에서 응용 프로그램에 어떻게 적용시킬지를 알기 위해 일반적인 알고리즘을 제시해야할 필요가 있다. 이러한 목적을 위해, 본 논문에서는 멀티미디어 어플리케이션의 파라미터를 모델링하고, 파라미터간의 관계를 정량적으로 얻기 위해 계층적 QoS 프로빙 알고리즘을 적용한다. 이것을 기반으로 설계된 베이지안 네트워크를 이용하여 불확실한 정보를 확률값으로 처리함으로써 적응 행동을 예측하도록 한다. 마지막으로 실제 실험을 통해 제안된 미들웨어의 유용성을 확인한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.6 no.4
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• pp.131-137
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• 2001

This paper discussed to the ATM traffic measurement and analysis tool for analyzing the ATM traffic properties. This tool was applied at the ATM commercial network. The analysis result is verified effectivity to improve network resource from 20％ to 50％. Thus, this tool usefully can be used to network plan for the network expansion and new network building. Also, it can be used to the demand estimation of the ATM network traffic.

• Journal of Korean Academy of Nursing
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• v.16 no.1
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• pp.89-104
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• 1986

복잡한 사회문제해결에 유용한 접근방법의 하나인 계층분석과정은 수학자인 사티(Saaty)가 개발한 것으로서 이미 사회과학의 여러 분야에 적용되고 있다. 본 논문의 목적은 이 계층분석과정을 간호교육과 관련된 문제에 적용해 봄으로써 이 방법이 실제 문제해결을 위한 유용한 접근방법이 될 수 있는가를 고찰해 보는데 있다. .현대사회문제들은 다양한 관련요소, 그 요소들간이나 다른 문제들과의 복잡한 상호관계, 다수의 의사결정자의 참여, 무한한 대안, 문제의 결과에 대한 불확실성 등으로 인하여 단순한 모델이나 간단한 논리적 혹은 직관적인 판단에 준하여 일시에 해결하기 어려운 경우가 많다. 이러한 상황 하에서 문제와 관련된 요소들을 찾아내고 그 요소들을 계층적으로 분석하여 단계적으로 문제해결에 접근하는 계층분석과정을 활용함으로써 사회과학분야의 문제해결에 유용한 수단이 될 수 있다. 또한 문제와 관련된 요소를 규명하고 계층적으로 분화하는 과정에서 그 문제에 대한 보다 명확한 이해, 분석 및 현상의 흐름을 더 잘 인해하게 된다. 계층분석과정은 1) 계층구조의 설정 2) 구성요소들의 중요도 측정 3) 중요도에 따른 우선 순위의 산정 4) 우선 순위의 일관성 검토과정으로 요약된다. 본 논문에서는 이러한 과정을 통하여 미국 간호계에서 심각한 문제로 대두되어온 기본교육제도상의 쟁점(Issue of Entry into Practice）에 대한 문제 해결책이 마련되는지를 시도하였다. 즉, 기본교육 제도에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 규명하여 계층화하고 계층내에 위치하는 구성요소들의 수평적 관계와 계층간의 수직적 관계를 체계적으로 검토하여 간호교육의 미래를 예측해 보았다. 간호교육제도에 영향을 미칠 수 있는 주요 요인들의 계층화는 거시적 환경차원(factors), 관련 이해자 집단차원(actors), 이해자 집단의 목표차원(objectives), 목표달성을 위한 정책차원(Policies), 그리고 간호교육제도의 미래를 예견한 시나리오(scenario)로 이루어졌다. 각 계층을 따라 단계적으로 중요도를 비교하여 최종적으로 각 시나리오의 우선순위 중요도(priority weight)를 구하였다. 각 시나리오의 우선순위 중요도를 간호교육과 관련된 4가지 차원들(학생, 교수, 교육기관, 직업)을 구성하고 있는 특성들에 가중하여 결과를 해석 하였다. 간호교육의 미래에 정치적(55%)과 경제적(25%) 요인이 가장 강한 영향을 미치고, 관련자중에서는 병원(38%) 의사(33%) 그리고 정부(23%)의 순으로 영향을 미친다고 분석되었다. 의외로 간호원 자신들은 큰 영향력이 없는 것으로 보여졌다. 4개의 시나리오 중에서는 그 우선순위 중요도가 현상유지(33%) 자발적4년제(32%), 강제 4년제(19%), 그리고 2~3년제의 우위(18%) 순으로 나타났다. 최종 시나리오 결과를 요약하면 1) 전체 학생수는 감소하나 양질의 간호학생수는 증가하며 2) 박사학위를 소지한 간호학 교수 및 전체 교수의 수가 증가할 것이다. 3) 전체 간호교육기여의 수는 약간 줄 것이며 그중 4년제 기관이 증가하고 반면에 2~3년제의 기관은 감소할 것이다. 4) 전문간호원이 되기 위한 입학용이도에는 별차이가 없겠으나 간호원들의 보수, 지위 및 자율성이 증가하면서 전반적인 간호의 질이 향상될 것이다. 계층분석과정의 적용으로 미국 간호교육계의 가까운 미래를 위와 같이 예견하여 보았으나 이 과정은 예견 뿐 만 아니라 일반적인 의사결정이나 문제 해결의 도구이외에도 복잡한 사회문제의 본질을 분석, 이해함으로써 보다 정화한 정책문제를 규정하는 데에도 유용할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.27-29
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• 2021

인공지능 기반 머신 비전 응용이 증가함에 따라 사람이 아닌 기계에서 소비되는 영상 정보를 전송하는 요구가 발생하고 있다. 일반적으로 영상 정보를 전송할 때는 전송 비용을 고려하여 정보를 압축하며 기존 영상 압축 방법은 사람의 시각 인지적 특성을 반영하여 설계되었다. 따라서 기존 영상 압축 방법은 기계에서 소비되는 영상 정보를 압축하는 방법으로 적절하지 않다고 판단하여 2019년 7월, 기계를 위한 영상 부호화 기술의 표준화가 시작되었다. 본 논문에서는 머신 비전 태스크 중, 객체 탐지를 수행하는 네트워크의 피처 맵을 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 피처 맵의 채널 간 중복성을 제거하기 위해 PCA 기반의 변환을 적용하여 피처 맵의 차원을 축소하며 특히 해상도 계층 구조를 갖는 네트워크의 피처 맵을 압축하기 위해 각 해상도 계층간 변환 기저를 예측하여 추가로 압축률을 높인다. 제안하는 방법을 적용하여 객체 탐지 결과의 큰 성능 하락 없이 약 92.3%에 데이터양 감소를 달성하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.5
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• pp.512-519
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• 2003

In this paper, we propose a neuro-fuzzy modeling to improve the performance using the hierarchical clustering and Gaussian Mixture Model(GMM). The hierarchical clustering algorithm has a property of producing unique parameters for the given data because it does not use the object function to perform the clustering. After optimizing the obtained parameters using the GMM, we apply them as initial parameters for Adaptive Network-based Fuzzy Inference System. Here, the number of fuzzy rules becomes to the cluster numbers. From this, we can improve the performance index and reduce the number of rules simultaneously. The proposed method is verified by applying to a neuro-fuzzy modeling for Box-Jenkins s gas furnace data and Sugeno's nonlinear system, which yields better results than previous oiles.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.26 no.2
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• pp.208-220
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• 2021

This paper evaluates the performance of multilayer VVC and SHVC. Multilayer VVC supports a multi-layer coding and many coding technologies have been added and extended compared to SHVC. For this reason, it is necessary to evaluate the multi-layer coding performance of VVC and the coding performance for inter-layer reference prediction. Multilayer VVC provides significant BD-rate improvement of AI 24.4%, RA 29.4%, LDB 29.4%, LDP 32.6% on average when compared to SHVC, so that it is shown that VVC can provide scalability more efficiently. On the other hand, the complexity of the encoding time increases by an average of 14 times and decoding time by an average of 1.8 times, which requires efforts to reduce the complexity.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.32 no.6
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• pp.676-686
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• 2005

The Internet users as well as network providers are eager to have different qualities of service among users beyond the best-effort. In this paper, we propose a scheduling algorithm that provides a differentiated service in the granularity of user sessions. The proposed algorithm is a Hierarchical Deficit Round-Robin (H-DRR) algorithm that is an extension of an existing DRR algorithm. A main advantage is that H-DRR provides service differentiation for throughput-intensive applications such as FTP as well as delay-sensitive applications such as telnet or VoIP without distinguishing the types of applications. The most importance in providing a service differentiation in term of network providers is to have controllability and predictability. We show that H-DRR is superior to DRR in terms of controllability and predictability through both mathematical analysis and simulation experiments. Nevertheless, H-DRR requires O(1) complexity for implementation.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.1
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• pp.1-14
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• 2017

This paper proposes adaptive reference structure decision method to improve the performance of HEVC (High Efficiency Video Coding) encoder. When an event occurs in the input sequence, such as scene change, scene rotation, fade in/out, or light on/off, the proposed algorithm changes the reference structure to improve the inter prediction performance. The proposed algorithm divides GOP (Group Of Pictures) into two sub-groups based on the picture that has such event and decides the reference pictures in the divided sub-groups. Also, this paper proposes fast encoding method which changes the picture type of first encoded picture in the GOP that has such event to CRA (Clean Random Access). With the statistical feature that intra prediction is selected by high probability for the first encoded picture in the GOP carrying such event, the proposed fast encoding method does not operate inter prediction. The experimental result shows that the proposed adaptive reference structure decision method improves the BD-rate 0.3% and reduces encoding time 4.9% on average under the CTC (Common Test Condition) for standardization. In addition, the proposed reference structure decision method with the picture type change reduces the average encoding time 12.2% with 0.11% BD-rate loss.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.10 no.4
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• pp.309-318
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• 2004

This paper proposes the H.264-based selective fine granular scalable (FGS) coding scheme that selectively uses the temporal prediction data in the enhancement layer. The base layer of the proposed scheme is basically coded by the H.264 (MPEG-4 Part 10 AVC) visual coding scheme that is the state-of-art in codig efficiency. The enhancement layer is basically coded by the same bitplane-based algorithm of the MPEG-4 (Part 2) fine granular scalable coding scheme. In this paper, we introduce a new algorithm that uses the temproal prediction mechanism inside the enhancement layer and the effective selection mechanism to decide whether the temporally-predicted data would be sent to the decoder or not. Whenever applying the temporal prediction inside the enhancement layer, the temporal redundancies may be effectively reduced, however the drift problem would be severly occurred especially at the low bitrate transmission, due to the mismatch bewteen the encoder's and decoder's reference frame images. Proposed algorithm selectively uses the temporal-prediction data inside the enhancement layer only in case those data could siginificantly reduce the temporal redundancies, to minimize the drift error and thus to improve the overall coding efficiency. Simulation results, based on several test image sequences, show that the proposed scheme has 1∼3 dB higher coding efficiency than the H.264-based FGS coding scheme, even 3∼5 dB higher coding efficiency than the MPEG-4 FGS international standard.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.10
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• pp.118-128
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• 2015

Compressive sensing (CS) has to face with two challenges of computational complexity reconstruction and low coding efficiency. As a solution, this paper presents a novel spatially scalable Kronecker two layer compressive sensing framework which facilitates reconstruction up to three spatial resolutions as well as much improved CS coding performance. We propose a dual-resolution sensing matrix based on the quincunx sampling grid which is applied to the base layer. This sensing matrix can provide a fast-preview of low resolution image at encoder side which is utilized for predictive coding. The enhancement layer is encoded as the residual measurement between the acquired measurement and predicted measurement data. The low resolution reconstruction is obtained from the base layer only while the high resolution image is jointly reconstructed using both two layers. Experimental results validate that the proposed scheme outperforms both conventional single layer and previous multi-resolution schemes especially at high bitrate like 2.0 bpp by 5.75dB and 5.05dB PSNR gain on average, respectively.