이동 컴퓨팅 환경이란 사용자가 어떤 장소로 이동하더라도 동일한 환경에서 네트워크 서비스를 끊임없이 제공받을 수 있는 환경을 말하며, Mobile-IP는 이러한 환경이 가지는 특성들을 고려한 네트워크 프로토콜이다. 그러나 이 프로토콜도 이동 노드의 빈번한 핸드오프시 위치 등록과정에서 반드시 홈 에이전트를 거쳐야 하므로, 네트워크 자원과 서비스 지연을 초래하는 단점을 가진다. 본 논문의 제안 기법은 Mobile-IP 환경에 이동 예측기법을 이용하여, 이동 노드의 움직임을 추적하여 이동 방향을 예측하고 이동노드가 핸드오프를 수행하기 전에 사전 등록(pre-registration) 과정을 두어 문제점이었던 등록과정의 지연과 패킷의 손실의 지연을 줄이고자 한다.
소스 부호 왜곡 모델 및 채널 유도 왜곡 모델 기반의 기존의 FEC 부호율 결정 기법들은 일반적으로 높은 계산 복잡도와 구현 비용을 요구하는 모델 파라메터 트레이닝 과정을 요구한다. 본 논문에서는 복잡한 모델링 과정을 피하기 위해서 최적의 FEC 부호율 결정을 위한 채널 손실 한계집합을 추정하기 위한 정확한 소스-채널 결합 왜곡 모델을 제안한다.
최근 이동 네트워크에서 QoS(Quality of Service)를 보장하기 위해 기존의 ReSouce reserVation Protocol (RSVP) 메커니즘을 확장해서 사용하고 있다. 기존 연구들은 대게 이동 호스트의 이동을 도메인 내와 도메인간을 나누고 있다. 피러나 도메인 간 이동시에는 경계 셀의 중첩된 지역의 크기가 등록 과정과 자원 예약 과정 모두를 수행하기에 충분히 크지 않기 때문에 도메인 간 이동시 데이터 손실이 일어나 서비스 중단 현상이 발생한다. 본 논문에서는 두 개 이상의 도메인이 중첩된 지역에 위치한 그레이 셀을 도입하여 이와 같은 문제를 해결하고자 한다. 시뮬레이션 결과를 보면 제안한 프로토콜에서 이동 호스트가 도메인 간 이동을 하더라도 도메인 내에서 이동할 때와 거의 유사한 데이터 손실을 보이고 있기 때문에 도메인 간 이동 시 발생하던 서비스 중단 현상이 감소됨을 볼 수 있다.
한정된 용량의 전송선로에서 데이터를 고속으로 전송하기 위해서는 데이터의 압축이 필요하다. 압축은 데이터의 양을 줄이면서 전송선로를 통한 데이터 전송은 빠르고 비용이 절감되도록 만들어 준다. 본 논문에서는 데이터 압축 소프트웨어나 하드웨어를 이용하여 데이터 통신의 응용에 어떻게 적용하는 과정을 전개하고 자 한다. 본 논문에서는 이 적용 과정에서 문제 시 되는 시스템이 원하는 효율과 시스템의 지연 문제를 해결을 위한 방안을 마련하고자 무손실과 다중이력을 지원하는 LZS압축시스템을 이용하여 실시간 데이터 압축전송 시스템을 구현하여 효율을 분석하고자 한다.
전동기의 고장 진단을 함에 있어 데이터의 수집은 필수적으로 이루어 져야 하며 데이터를 수집하는 과정에서 데이터의 손상이나 손실을 없애기 위해 어플리케이션을 만들었다. 제작한 어플리케이션은 모터의 전압과 전류, 소음과 진동을 실시간으로 측정 할 수 있으며, 고장 여부를 판단 할 수 있도록 파일로 저장 가능하게 만들었고, 저장하는 과정에서 데이터가 손실 되지 않도록 버퍼를 사용하였다. 더 효율적으로 측정이 가능하도록 하여 전동기의 고장 진단에 있어 확실한 데이터를 얻을 수 있도록 연구하였다.
웨이브렛 변환을 사용한 영상은 인간의 시각체계(HVS)에 적적한 양자화 및 부호화를 위한 계층적 구조를 제공한다. 인간의 시각이 민감하게 감지하는 부분을 더 정확하게 부호화 하고, 그렇지 못한 부분에서는 적절한 정보의 손실을 허용하는 원리를 이상적으로 적용할 수 있다. 이런 웨이브렛 변환영상의 통계적 특성을 이용한 제로트리 부호화 기법은 중요한 영상계수를 선별하여 영상전체에서 의미있는 계수를 순서대로 부호화 함으로써 매입 파일(Embeded File)을 생성한다. 본 연구에서는 제로트리 부호화 과정중 불확실 구간(Uncertainty Interval)에서 발생하는 오차(Error)를 줄이기 위하여 LBG(Line Bute Gray) 알고리즘을 도입하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 사용함으로써 결과의 향상을 보였다. 오차교정(Error Correction)은 EZW(Embeded Zerotee Wavelet) 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한(detail) 성분을 살리는데 효과적이다. JPEG과 같은 DCT 기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성능을 보일뿐아니라, DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.
에너지 문제에 현명하게 대처하기 위해선 폐열과 심야전력을 활용한 축열시스템의 저변확대가 시급하다. 특히 우리나라와 같이 냉난방으로 인한 계절별 전력 수요폭이 심한 나라에서는 공조용 축열 시스템 개발이 필요하다. 현재 우리나라에 보급되고 있는 것은 빙축열 시스템이 대부분인데 지역과 조건 그리고 용량에따라 좀더 다양한 시스템 선택이 필요하다. 그리고 에너지의 축출 방법에 있어서도 전체 공조 시스템의 특성과 효율을 특히 고려해야 할 것이다. 축열 시스템의 핵심은 무엇보다도 축열조의 소형화(compact)와 축열 효율이다. 즉 되도록 작은 크기의 축열조 로써 최대한 많은 에너지를 저장하며 또한 최대한 많은 에너지를 회수하는 것이다. 일반적으로 축열조에 열을 저장 그리고 축출하는 과정에는 에너지(useful energy)의 손실이 생기게 된다. 이는 열전달 과정 중에 시스템 내의 엔트로피의 증가로 생기는 필연적인 손실로 이것을 최소로 하는 설계 기술이 필요하다.
본 논문에서는 객체관계 데이터베이스를 이용하여 XML문서를 저장하기 위한 효율적인 XML문서 저장 스키마를 제안한다. 제안하는 저장 스키마는 XML 문서를 구성하는 모든 구성요소를 모델링하여 데이터베이스 테이블을 구성하였으므로 스키마 생성과정에서 일부 구성요소를 다루지 않음으로 인해 발생할 수 있는 정보 손실 가능성을 제거하였다. 또한 이는 DTD 독립적인 저장 스키마이므로 모든 XML 문서에 대해 공통 스키마로 이용될 수 있어 효율적이며 저장 및 검색의 투명성을 높일 수 있는 장정이 있다. 제안한 스키마는 상용 객체관계 데이터베이스인 오라클 9i에 적용하여 테이블을 구성하고 저장 및 검색과정을 실험하였으며 실험결과 XML문서의 모든 구성요소에 대해 정보 손실 없이 다양한 형태의 검색이 가능함을 확인하였다.
영상 해상도 향상 기술은 영상 처리의 많은 분야에서 사용되는 전처리 기술로서, 최근들어 감시 카메라 시스템에서의 영상 해상도 향상을 위한 연구가 진행되고 있다. 보간 과정에서의 블러링으로 인한 화질 저하를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 하위 레벨 보간을 이용한 에러 추정과 영상 해상도 향상방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 하위 레벨 보간을 통해서 보간 과정에서 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 보간 결과에 적용하여 영상 복원의 결과를 향상시킨다. 동일한 영상을 이용한 실험을 통해서 기존의 방법들보다 0.38~1.75dB의 객관적 화질의 개선을 확인하였고 주관적 화질 비교에서도 향상되었음을 확인하였다. 제안하는 방법은 감시 카메라 시스템을 비롯한 영상 확대를 위한 응용 환경에서 활용될 수 있다.
무선 환경에서의 패킷 손실은 비디오 통신과정에서 심각한 비디오 품질 저하를 초래한다. 이 논문에서는 블록의 신뢰도와 블록 경계면 매칭을 기반으로 한 비디오 에러 은닉 기술에 대해서 제안한다. 손실된 블록의 모션 정보를 참조 프레임의 동일한 위치에 존재하는 블록의 모션 정보를 복사하여 사용함으로써 임시로 손실된 블록의 잡음을 은닉하고, 블록의 신뢰도를 기준으로 블록의 신뢰도가 낮은 경우에는 추가적으로 블록의 경계면 매칭을 이용하여 모션 벡터를 재탐색하여 잡음 은닉에 대한 정확도를 높이도록 하였다. 실험을 통해서 제안된 기법이 다양한 패킷 손실 환경에서 우수한 에러 은닉 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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