• 제목/요약/키워드: 계층 간 예측

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Probing 알고리즘을 이용한 베이지안 네트워크 기반 적응형 미들웨어의 행동 예측 (Behavior Prediction of Adaptive Middleware based on Bayesian Networks using Probing Algorithm)

  • 이승수;김경중;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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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.

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ATM계층의 트래픽 측정 및 분석 도구 설계 (The Traffic Measurment and Analysis Tool Design for the ATM Layer)

  • 정승국;이영훈
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제6권4호
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    • pp.131-137
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    • 2001
  • 본 논문은 ATM망에서 ATM계층의 셀 전달 트래픽에 대해 실시간으로 측정하고 측정을 통해 수집된 데이터를 토대로 트래픽 특성을 분석하기 위한 도구 설계에 관한 것으로 설계된 도구를 현장에 적용, real-ATM트래픽을 측정하고 분석하여 도구의 효율성을 확인하였는데, 분석 결과 망 자원의 효율을 약 20%~50% 까지 개선시킬 수 있을 것으로 확인되었으며 분석 파라메터는 현장에 적용하였고, 적용된 파라메터는 품질을 보장하면서 망 자원 효율을 높일 수 있는 것으로 확인되었다. 따라서, 가입자별 트래픽 유형을 일별 주별, 월별, 분기별로 분석할 수 있도록 향후 많은 raw data를 기반으로 데이터베이스 구축이 필요하며 이를 토대로 망 확장 및 신규 망 구축을 위한 설계 분야 및 ATM망의 트래픽 수요 예측에 활용될 수 있을 것이다.

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계층분석과정의 간호적용에 관한 연구 -미국의 미래 간호교육의 예견- (A Study of Potential Application of the Analytic Hierarchy Process in Nursing; Predicting the Future of Nursing Education in the U.S.)

  • Han, Kyung-Ahe
    • 대한간호학회지
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    • 제16권1호
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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.

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VCM을 위한 PCA 기반 피처 맵 압축 방법 (A PCA-based feature map compression method applied to video coding for machines)

  • 박승진;이민훈;최한솔;김민섭;오승준;김연희;도지훈;정세윤;심동규
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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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.

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계층적 클러스터링과 Gaussian Mixture Model을 이용한 뉴로-퍼지 모델링 (A Neuro-Fuzzy Modeling using the Hierarchical Clustering and Gaussian Mixture Model)

  • 김승석;곽근창;유정웅;전명근
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.512-519
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    • 2003
  • 본 논문에서는 계층적 클러스터링과 GMM을 순차적으로 이용하여 최적의 파라미터를 추정하고 이를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파리미터로 사용하여 모델의 성능 개선을 제안한다. 반복적인 시도 중 가장 좋은 파라미터를 선택하는 기존의 알고리즘 과 달리 계층적 클러스터링은 데이터들 간의 유클리디언 거리를 이용하여 클러스터를 생성하므로 반복적인 시도가 불필요하다. 또한 클러스터링 방법에 의해 퍼지 모델링을 행하므로 클러스터와 동일한 갯수의 적은 규칙을 갖는다. 제안된 방법의 유용함을 비선형 데이터인 Box-Jenkins의 가스로 예측 문제와 Sugeno의 비선형 시스템에 적용하여 이전의 연구보다 적은 규칙으로도 성능이 개선되는 것을 보였다.

Multilayer VVC와 SHVC의 성능 평가 (The Performance Evaluation of Multilayer VVC and SHVC)

  • 홍명오;이종석;심동규
    • 방송공학회논문지
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    • 제26권2호
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    • pp.208-220
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    • 2021
  • 본 논문은 multilayer VVC와 SHVC의 성능을 평가한다. Multilayer VVC는 다-계층 부호화 방식을 지원하며, SHVC와 비교하여 많은 기술이 추가 및 확장되었다. 이러한 이유로 VVC의 다-계층 부호화 성능과 계층 간 참조(Inter-layer reference) 예측에 대한 부호화 성능 평가가 필요하다. Multilayer VVC는 SHVC 대비 AI, RA, LDB, LDP 환경에서 각각 평균 24.4%, 29.4%, 29.4%, 32.6%의 BD-rate가 감소하는 실험 결과를 보였으며, 더 효율적으로 scalability를 제공할 수 있다는 것을 보인다. 반면 부호화 시간 복잡도는 평균 14배, 복호화 시간 복잡도는 평균 1.8배 증가하여 시간 복잡도를 줄이는 노력이 필요하다.

사용자 기반 상대적 차별화를 위한 계층적 결손 보완 라운드-로빈 스케줄링 알고리즘 (A Hierarchical Deficit Round-Robin Packet Scheduling Algorithm for User-Oriented Relative Differentiated Services)

  • 편기현;이종열;조성익
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제32권6호
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    • pp.676-686
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    • 2005
  • 네트워크 제공자들뿐만 아니라 인터넷 사용자들도 최선 서비스(best-effort service)를 뛰어 넘어 사용자들 간에 서로 다른 서비스 품질을 받기를 열망하고 있다. 이 논문은 사용자 세션 단위로 차별화 서비스를 제공할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 결손 보완 라운드-로빈 알고리즘을 기반으로 확장한 계층적 결손 보완 라운드-로빈 알고리즘이다. 이 알고리즘의 주 장점은 응용의 타입을 별도로 구분하지 않으면서도 FTP와 같이 대역폭에 민감한 응용뿐만 아니라 VoIP와 같이 지연에 민감한 응용의 품질 차별화를 제공할 수 있다는 점이다. 품질 차별화 서비스를 제공함에 있어서 네트워크 제공자 측면에서 중요한 점은 예측성과 제어성이다. 우리는 수학적 분석과 모의실험 실험을 통해서 제안하는 알고리즘이 예측성과 제어성이 기존의 결손 보완 라운드-로빈 알고리즘보다 월등히 뛰어남을 보인다. 그럼에도 불구하고 계층적 결손 보완 라운드-로빈 알고리즘의 구현 복잡도는 O(1)이다.

HEVC 부호화기의 적응적 참조 구조 변경 방법 (Adaptive Reference Structure Decision Method for HEVC Encoder)

  • 목정수;김재련;안용조;심동규
    • 방송공학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.1-14
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    • 2017
  • 본 논문에서는 HEVC (High Efficiency Video Coding) 부호화기의 성능 향상을 위한 적응적 참조 구조 변경 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상 내에 장면 전환, 장면 회전, Light on/off, Fade in/out 등의 이벤트 발생 시 저하되는 화면 간 예측의 성능을 향상시키기 위해 참조 픽쳐 리스트를 수정하여 참조 구조를 변경한다. GOP (Group Of Pictures) 단위로 한정된 계층적 참조 구조에서 영상 이벤트가 발생한 픽쳐를 기준으로 두 개의 서브 그룹으로 분할하고 각각의 서브 그룹 내에서 참조 픽쳐를 결정한다. 이를 통해, 시간적 중복성이 높은 참조 픽쳐를 화면 간 예측에서 사용하여 부호화 효율을 향상시킨다. 또한, HEVC의 계층적 부호화 구조 특징을 이용하여 이벤트 발생 후 처음으로 부호화되는 픽쳐를 CRA (Clean Random Access) 픽쳐로 변경하여 부호화 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이벤트 발생 후 처음으로 부호화되는 프레임은 화면 내 예측이 매우 높은 확률로 선택된다는 통계적 특징을 기반으로 화면 간 예측을 수행하지 않는다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 적응적 참조 구조 변경 방법은 HM 16.0 대비 CTC (Common Test Condition)에서 평균 0.3%의 BD-rate를 개선하였으며 부호화 속도는 평균 4.9% 향상시켰다. 또한, 이벤트 발생에 따른 픽쳐 타입 변경 방법은 평균 0.11%의 BD-rate 저하가 있었지만 부호화 속도를 평균 12.2% 향상시킬 수 있었다.

H.264 기반 선택적인 미세입자 스케일러블 코딩 방법 (A H.264 based Selective Fine Granular Scalable Coding Scheme)

  • 박광훈;유원혁;김규헌
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제10권4호
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    • pp.309-318
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    • 2004
  • 본 논문에서는 선택적으로 강화계층의 시간적 예측 정보를 사용하는 H.264 기반 선택적인 미 세입자 스케일러블 비디오 코딩 방법을 제안한다. 제안된 방법의 기본계층은 최근 표준화되었으며 고압축률이 특징인 H.264 (MPEG-4 Part 10 AVC) 알고리즘으로 코딩한다. 강화계층은 기본적으로 국제표준인 비트플레인 기반 MPEG-4 (Part 2) 미세입자스케일러블 코딩 방법으로 코딩한다. 본 논문에서는 엔코더측에서 강화계층간 시간적 예측 방법에 의해 발생된 효과적인 영상 정보를 드리프트 현상이 최소화하는 방향으로 선택적으로 적용하여 디코더측에 전송하는 방안을 제안하였다. 강화계층간 예측 방법만을 추가했을 때는 시간적 중복성을 줄여주는 효과를 볼 수 있지만 저비트율 대역에서 엔코더와 디코더간의 참조 저장 영상 불일치로 인한 드리프트 현상이 심하게 발생한다. 제안된 알고리즘은 시간적 예측 결과가 우수하여 코딩효율을 현저히 높혀줄 수 있는 경우에만 선택적으로 강화계층간의 시간적 예측 정보를 사용하였으며, 이로 인하여 저비트율 대역에서의 드리프트 현상을 현저하게 줄 일수 있었으며, 전반적으로 코딩 효율을 높여주는 효과를 가져왔다. 여러 영상 시퀀스를 대상으로 실험한 결과, 제안된 코딩 방법은 현존하는 국제표준인 MPEG-4 기반 미세입자 스케일러블 코딩 방법보다 같은 비트율 대역에서 영상화질이 약 3∼5 dB 높은 성능을 보여주고 있으며, H.264를 기반으로한 미세입자 스케일러블 코딩 방법보다도 약 1∼3 dB 높은 성능을 보여주고 있음을 발견할 수 있었다.

공간 스케일러블 Kronecker 정지영상 압축 센싱 (Spatially Scalable Kronecker Compressive Sensing of Still Images)

  • ;전병우
    • 전자공학회논문지
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    • 제52권10호
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    • pp.118-128
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    • 2015
  • 압축센싱 기술이 직면하고 있는 두 가지의 도전과제는 복원 알고리즘의 연산 복잡도 개선과 부호화 효율 향상 문제이다. 이에 대한 해결방안으로, 본 논문은 최대 3 가지의 공간 해상도 조절 및 향상된 압축센싱 부호화 성능을 가능하게 하는 공간 스케일러블 Kronecker 압축센싱 구조를 제안한다. 제안 방법의 기저 계층(base layer)에서는 quincunx 샘플링 격자에 기반 하는 듀얼-해상도 센싱 행렬을 사용한다. 해당 센싱 행렬은 낮은 해상도의 영상에 대한 고속-프리뷰(preview) 기능을 가능케 한다. 향상 계층(enhancement layer)에서는 획득한 측정값과 예측 측정값 간의 잔차 측정값을 부호화 한다. 복원과정에서는 기저 계층으로부터 낮은 해상도의 복원 영상을 획득 할 수 있는 반면, 두 개의 계층을 모두 사용하여 복원하는 경우 높은 해상도의 영상을 획득할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 구조가 종래의 단일 계층방법 및 다중-해상도 기반 구조에 비해, 2.0bpp일 때 PSNR 성능이 각각 5.75dB 및 5.05dB 더 향상됨을 확인하였다.