MPLS에서 ATM의 스위칭 기능은 인터넷 백본망에 대해 효율적인 전송을 제공할 것이다. 특히, VC merging은 다수의 IP 경로와 한 VC 레이블간의 대응을 가능케 함으로써 망의 확장 시에도 유연하게 대처 할 수 있다. 이미 VC merge 관련 메커니즘들이 제안되어 있으나 단지 best-effort 트래픽에 대해서만 가능하며 다중 클래스 트래픽에 대해 각 QoS를 충족시키는 구체적인 방안은 제시되어 있지 않다. 따라서, 본 논문에서는 각 클래스의 VC merge시, 동적 대역폭 할당을 적용해 merge된 트래픽의 QoS를 만족시키는 메커니즘 및 ATM-LSR의 구조를 제안한다. 아울러, 시뮬레이션을 통해 제안된 동적 VC 대역폭 할당 방안에 대한 성능 평가를 수행하였다.
본 논문에서는 대용량의 데이터베이스에서 실시간 얼굴 인식이 가능하며 동시에 높은 인식 정확률을 보장해야만 하는 얼굴 인식 기반 출입 관리 시스템의 요구 사항을 반영하여, 새로운 형태의 다중 클래스 SVM인 혼합 계층형 SVM을 제안한다. 제안된 시스템은 대용량의 데이터베이스에 적합한 이진트리 구조를 갖는 계층형 다중 클래스 SVM과 단일 클래스 SVM을 결합한 구조로써, 실제 출입 관리 시스템을 모의 구축하여 실험한 결과, 실시간 처리가 가능한 빠른 성능과 높은 인식률을 확인하였다.
본 논문은 UML로 모델링 된 Track&Trace 시스템[1]을 확장성과 유연성이 뛰어나며, 웹 상에서 안전하고 신뢰성 있으며 다양하고 광범위한 데이터 교환을 위한 XML로의 설계에 관한 연구이다. 이를 위해 UML 클래스 다이어그램의 클래스, 멤버 데이터와 데이터 타입을 이용해 Well-Formed XML에서 요소와 컨텐츠로 변환한다. 이러한 XML의 구조를 명확하게 정의하기 위해 클래스 다이어그램의 데이터 타입과 다중성을 이용해 DTD를 설계하고, 동시에 확장성을 갖춘 XML 스키마를 설계한다. 또한, XML 문서와 독립적으로 출력을 위한 스타일 지점인 CSS 와 XSL도 설계한다.
본 논문에서는 다중 분류기의 통합을 위해 퍼지 행위지식 공간을 구성하고 이를 이용하는 방법을 제안한다.기존의 행위지식 공간은 각 분류기들이 서로 독립적일 필요가 없고 적응적 학습이 가능한 것으로 단지 하나의 클래스 레이블만 을 출력하는 분류기들의 통합에 가장 최적의 방법으로 알려졌다.그러나 행위지식 공간은 각 분류기가 출력하는 클래스 레이블에 대한 측정값과 경험적 지식을 통합과정에 반영하기 어렵다는 문제점을 갖고 있다.이러한 행위지식 공간의 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지개념을 이용한 퍼지 행위지식 공간을 정의하고 이를 다중 분류기의 통합에 적용하기 위한 방법을 기술한다.또한,퍼지 행위지식 공간의 유용성을 증명하기 위해 각 분류기로 부터 얻어진 클래스 레이블들과 이에 관련된 측정값을 포함하는 분류결과들의 통합에 적용된 실험결과를 기술한다.
제스처 인식은 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 활발히 연구되는 중요한 분야이다. 본 논문에서는 키넥트 카메라로부터 입력되는 사용자의 3차원 관절(joint) 정보를 해석하여 제스처를 인식하는 방법이 제안된다. 대상으로 하는 제스처의 분포 특성에 따라 분류 트리를 설계하고 입력 패턴을 분류한다. 그리고 제스처를 리샘플링 및 정규화 하여 일정한 구간으로 나누고 각 구간의 체인코드 히스토그램을 추출한다. 트리의 각 노드별로 분류된 제스처에 다중 클래스 SVM(Multiclass Support Vector Machine)를 적용하여 학습한다. 이후 입력 데이터를 구성된 트리로 분류한 다음, 학습된 다중 클래스 SVM을 적용하여 제스처를 분류한다.
본 논문은 다중 뷰를 이용한 대화식 시각 프로그래밍 환경에 관한 연구로서, C++언어 프로그래밍을 위한 클래스의 시각화와 호출되는 멤버 함수의 흐름을 시각 화하는 뷰들을 제공한다. 본 연구는 클래스에 대한 새로운 시각 기호를 정의하고, 시 각 기호를 이용한 다양한 뷰의 대화식 시각 프로그래밍 환경을 구성 하였다. 대화식 다중 뷰 시각 프로그래밍 환경은 객체지향 언어에서 클래스의 표현과 객체간의 실행 관계를 시각적으로 표현하므로써 객체지향 프로그램의 전체 구조에 대한 파악이 용이 하여 프로그램의 개발이 손쉬워지고, 초보자를 위한 교육과 훈련에도 유용하게 사용 될 수 있다.
P2P를 포함하는 인터넷 애플리케이션 트래픽의 보다 빠르고 정확한 분류는 최근 학계의 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 기존의 전통적인 분류방법으로 대표되는 port 번호 및 payload 정보를 이용하는 방법론의 구조적 한계점을 극복하는 새로운 대안으로써, 이진 분류기인 SVM과 단일클래스 SVM을 계층적으로 결합한 다중 클래스 SVM을 구축하여 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류를 수행하였다. 제안된 시스템은 이진 분류기인 SVM으로 P2P 트래픽과 non-P2P 트래픽을 빠르게 분류하는 첫 번째 계층, 3개의 단일클래스 SVM을 기반으로 P2P 트래픽들을 파일공유, 메신저, TV로 분류하는 두 번째 계층, 그리고 전체 16가지의 애플리케이션 트래픽별로 세분화 분류하는 세 번째 계층으로 구성된다. 제안된 시스템은 flow 기반의 트래픽 정보를 수집하여 인터넷 애플리케이션 트래픽을 coarse 혹은 fine하게 분류함으로써 효율적인 시스템의 자원 관리, 안정적인 네트워크 환경의 지원, 원활한 bandwidth의 사용, 그리고 적절한 QoS를 보장하였다. 또한, 새로운 애플리케이션 트래픽이 추가되더라도 전체 시스템을 재학습 시킬 필요 없이 새로운 애플리케이션 트래픽만을 추가 학습함으로써 시스템의 점증적 갱신 및 확장성에도 기여하였다. 평가항목인 recall과 precision에서 만족스러운 수치 등을 실험을 통하여 확인함으로써 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 무선 통신시스템에서 클래스간 비례지연 서비스를 위한 Flow Based Waiting Time Priority (FB-WTP) 스케쥴러를 제안한다. 기존의 스케쥴러는 클래스 단위로 동작하는 유선망의 구조를 그대로 사용하나, 제안된 FB-WTP 스제쥴러는 이와 달리 플로우 단위로 동작을 하며, 네트웍크 운영자가 입력한 클래스간 목표 큐잉 지연 비율은 기존 알고리즘과 같이 거의 동일하게 만족 시키면서도 클래스별 평균 큐잉 지연 성능은 월등히 향상 되었다. 이것은 각 플로우의 채널 환경이 동적으로 변화는 무선 환경에서 FB-WTP는 다중 플로우 다이버시티 효과를 최대한 이용 하기 때문이다. 또한 기존 알고리즘들에서 발생 할 수 있는 HOL 패킷 블록킹 문제가 발생하지 않는다. 성능평가를 위한 모의 실험에서 다중 채널 상태를 고려한 Look-ahead Waiting Time Priority (LWTP) 스케줄링 알고리즘과의 비교 분석으로 제안한 FB-WTP가 클래스간 목표 큐잉 지연 비율을 만족 시킬뿐만 아니라 LWTP에 비해 클래스별 평균 큐잉 지연 특성이 향상됨을 보였다.
최근 파장 분할 다중화 기술을 이용한 광 인터넷 백본망 구성에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 광 버스트 스위칭 (optical burst switching; OBS) 기술을 이용한 광 통신망에서 offset 시간을 이용한 서비스 차별화 기법을 제시한다. 제시된 기법은 서비스를 상위 클래스와 하위 클래스로 구분하여 각 서비스의 버스트 손실률 (burst loss rate; BLR)이 서비스 차등률 (service-differentiation ratio; SDR)에 의하여 유지될 수 있도록 상위 클래스의 offset 시간을 결정한다. 여기서 서비스 차등률은 OBS망 환경과 사용자의 요구에 의해서 다양하게 설정될 수 있으며, 서비스 차등률과 다중 클래스의 Conservation Law의 관계에 의해서 상위 클래스의 버스트 손실률이 요구 QoS로 결정된다. 제안된 기법은 상위 클래스의 QoS를 만족하는 offset 시간을 결정하는 하기 위하여 offset 시간 결정(offset time decision; OTD) 알고리즘을 이용한다. 제안된 기법을 단일 노드와 균등 트래픽 망 환경에서 시뮬레이션과 분석을 통하여 성능을 검증하며, 서비스간의 차별이 요구 SDR에 근거하여 유지됨을 보이고 offset에 의한 전송 지연이 감소함을 보인다.
다중분광 영상의 정확한 지형지물 분류를 수행할 때 고려해야 할 중요한 요소중에 적절한 분류 클래스의 선정과 선정된 클래스의 분리도가 높아지도록 트레이닝 지역(training fields)을 잡는 것은 특히 중요하다. 최근에 이용되고 있는 위성탑재 하이퍼스펙트럴(hyperspectral) 영상은 많은 밴드를 포함하고 있기 때문에 데이터 처리가 어렵고, 잡음(noise)으로 인하여 다중분광 영상보다 분류 결과가 나쁜 경우도 나타난다. 특히 대상지역의 클래스에 따른 트레이닝 지역의 선정시 일부 클래스에서 하이퍼스펙트럴 밴드수에 비해 상대적으로 적은 수의 트레이닝 샘플로 인하여 공분산 행렬의 계산에 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 Hyperion 데이터를 이용한 분류를 수행하기 위하여 밴드 추출 방식을 알아보고, 분류영상의 정확도 평가를 통하여 밴드 추출의 효용성을 시험하였다. 밴드를 줄이는 또 다른 방법인 클래스간 분리도에 따른 최적 밴드를 추출하여 분류정확도를 평가하였다. 실험 결과, 밴드 추출이나 클래스 분리도에 따라 선택된 영상의 분류 정확도는 분류자(classifier)에 상관없이 전체 밴드를 사용한 원영상과 유사하게 나타났지만, 사용된 밴드수와 계산 시간은 단축되었다. 분류자는 MLC, SAM, ECHO의 3종류가 사용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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