• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.12B no.7 s.103
• /
• pp.775-782
• /
• 2005

In this paper, we propose multicast technique in order to reduce the required network bandwidth by n times, by merging the adjacent multicasts depending on the number of HENs (Head-End-Nodes) n that request the same video. Allowing new clients to immediately join an existing multicast through patching improves the efficiency of the multicast and offers services without any initial latency. A client might have to download data through two channels simultaneously, one for multicast and the other for patching. The more the frequency of requesting the video is, the higher the probability of caching it among HENs increases. Therefore, the requests for the cached video data can be served by HENs. Multicast from server is generated when the playback time exceeds the amount of cached video data. Since the interval of multicast can be dynamically expanded according to the popularity of videos, it can be reduced the server's workload and the network bandwidth. We perform simulations to compare its performance with that of conventional multicast. From simulation results, we confirm that the Proposed multicast technique offers substantially better performance.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2014.10a
• /
• pp.527-530
• /
• 2014

DASH is a well-known streaming technology, which was proposed in 2010 by MPEG and standardized in 2011. Major multimedia contents service providers, including Apple, Microsoft, and Adobe are all using this technology to support their media streaming services. Whenever a new service is requested to the server, the DASH technology helps servicing the multimedia streaming to client by recognizing the capacity of network and by adapting the quality of the multimedia contents. In DASH, the quality of multimedia contents will be automatically lowered to meet the fluctuating network status, when undesirable breaks interrupt the network. In this paper, we classified and analysed the advantages and disadvantages of DASH researches in three aspects: bit-rate measurement method, bandwidth aggregation method; rate adaptation metrics, algorithms and logics; user's experiences and QoE.

• Journal of Korea Port Economic Association
• /
• v.38 no.2
• /
• pp.49-67
• /
• 2022

This study applied the method of Diebold and Yilmaz (2012, 2014, 2016) to analyze the connectedness between the Freight Index (BDI, BDTI, BCTI), energy price(oil, natural gas, coal), and grain price(soybean, corn, wheat) from July 19, 2007 to March 31, 2022. The main analysis results of this paper are as follows. First, according to the network analysis results, the total connectedness was measured to be 20.43% for the entire analysis period, indicating that there was a low correlation between the freight index and the commodity price. In addition, looking at the directional results, the variable with the greatest effects was corn, and conversely, the variable with the lowest effects BDI. When classified by events, BCTI was found to play a major role only during the COVID-19 period. Second, according to the results of the rolling-sample analysis, the total connectedness be found to be highly correlated with changes in economic conditions such as the financial crisis, trade war, and COVID-19 when specific events occurred.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10c
• /
• pp.575-580
• /
• 2006

인터넷 네트워크에 존재하는 방화벽(Firewall) 또는 라우터(Router) 장비에서의 패킷 필터 기능은 모든 방화벽 장비의 기본적인 기능이 될 수 있다. 하지만 최근에 등장한 세션기반의 악의적 침입과 바이러스의 출현으로 패킷 필터기는 단순한 정적 패킷 필터 기능이 아닌 상태기반 패킷 필터의 동적 패킷 필터 기능을 요구하게 되었다. 또한 최근에 인터넷 속도가 급증하는 환경변화에 맞추어 방화벽 장비의 TCP 패킷 처리기능은 매우 빠른 처리속도를 요구하고 있다. 이에 우리는 매우 빠른 고속의 TCP 상태기반 패킷 필터 처리를 요구하는 에지(Edge)급 라우터의 방화벽 옵션카드를 만들기 위해 하드웨어 기반의 TCAM(Ternary CAM) 관리를 이용한 TCP 세션 상태기반 (Stateful) 패킷 필터기를 구현하였으며, TCAM 제어와 패킷의 상태기반 검사 등 모든 기능처리는 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 이용한 하드웨어 로직(Logic) 및 상태기(State Machine)로 구현하였다. 그리고 본 논문의 구현방식을 적용한 방화벽 옵션카드는 인-라인(In-line) 모드로 구성될 경우 1GHz 이상의 Wire Speed를 만족하는 처리성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.804-807
• /
• 2003

Recently, standardization is essential strategic tool for a firm to preoccupy a market. Also WTO TBT(Technical Barriers to Trade) makes importance of standardization greater in telecommunication industry. Therefore countries, not to speak of firms, recognize standards essential strategy to preoccupy markets. In this paper, we will examine the standardization competition between a leader and a follower and their strategies through dynamic incomplete information game model.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.31 no.2A
• /
• pp.168-175
• /
• 2006

To cope with channel variation, wireless networks such as IEEE 802.11 WLAN provide multiple transmission rates by employing different channel modulation and coding schemes. However, the coexistence of different transmission rates degrades the total system performance of the network. In order to eliminate this performance abnormality and improve protocol capacity, we propose a new Packet transmission algorithm, the RAT(Rate-Adapted Transmission) scheme. The RAT scheme distributes the wireless channel fairly based on the channel occupancy time. Moreover, it efficiently transmits packets even in a single station using rate-based queue management. Therefore, the RAT scheme obtains not only the inter-rate contention gain among stations but also the intra-rate contention gain among connections in a single station.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2007.10a
• /
• pp.422-426
• /
• 2007

CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 하지만 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 여권 코드와 같이 다양한 패턴으로 그성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 단점이 있다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식 성능을 개선하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 숭자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 숭자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도 조정시 이전 연결 강도 변화량을 반영하는 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘을 제안한다. 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 개선한 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 패턴 분류의 정확성과 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.35 no.11B
• /
• pp.1640-1650
• /
• 2010

To prepare for the network centric warfare, Korea Joint Tactical Data Link System(KJTDLS) has been developed by the South Korean military recently and its development is divided into two phases: basic and complete ones. Due to the limited bandwidth and low transmission efficiency of the developing KJTDLS (basic), lots of problems could be occurred when the TDMA protocol in Link-16 is applied. In this paper, a new dynamic TDMA frame structure for KJTDLS(basic) is proposed and the performance of the proposed is evaluated through the implementation of simulation.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2013.10a
• /
• pp.524-525
• /
• 2013

동적 움직임을 가지는 노드에 대한 DTN(Delay/Disruption Tolerant Network)은 노드의 연결단절 및 불규칙적인 노드의 움직임에 의한 불안정한 상태를 해결하는 방법 중 하나이다. 특히 DTN은 재난상황 또는 움직임이 많은 노드간의 상관관계를 분석하여 노드 간 연결 확립을 보장함으로써 데이터 연결성과 전송률을 개선한다. 본 논문은 노드의 움직임에 대한 속성 정보를 기반하여 구성된 클러스터 구조의 네트워크에서 헤드노드 간의 연결 가능성을 분석하며 데이터를 목적지까지 포워딩하는 방식으로 망을 제어 유지하기 위한 방법으로 EPCM(Efficient Prediction-based Context-Awareness Matrix) 알고리즘을 제안하고자 한다. 이를 위해 적용한 상황 매트릭스는 시간에 따른 헤드노드들의 움직임과 속도 등의 상황 예측이 가능한 정보를 포함한 포워딩 분석 요소를 제공한다. EPCM 알고리즘은 노드가 주기적인 이동성을 가진다는 가정 하에 포워딩에 요구되는 상관관계를 연산 분석하여 예측 경로를 제공한다. 노드의 이동에 의해 경로가 변화하는 환경에서 EPCM 알고리즘은 상황 매트릭스를 통해 헤드노드의 연결 정보를 저장하고 관리함으로써 연결성을 보장하고 짧은 지연시간에 효율적인 전송이 가능할 것이다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
• /
• v.12 no.2
• /
• pp.53-60
• /
• 2023

Recently, the demand and traffic volume for various multimedia contents are rapidly increasing through real-time streaming platforms. In this paper, we predict real-time streaming traffic to improve the quality of service (QoS). Statistical models have been used to predict network traffic. However, since real-time streaming traffic changes dynamically, we used recurrent neural network-based deep learning models rather than a statistical model. Therefore, after the collection and preprocessing for real-time streaming data, we exploit vanilla RNN, LSTM, GRU, Bi-LSTM, and Bi-GRU models to predict real-time streaming traffic. In evaluation, the training time and accuracy of each model are measured and compared.