무선 이동통신환경에서는 시간에 따라 네트워크에 의한 데이터 손실, 일관성 없는 패킷의 도착 간격 등과 같은 문제와 전송 속도의 저하가 발생함으로써 일정한 수준의 QoS 를 제공하기 어렵다. 이러한 문제점에 대처하기 위하여 다중 비트율 코딩, 트랜스코딩 등과 같은 기술이 제안되었다. 그러나 이러한 방식들은 서버의 과도한 연산량 요구나 저장 공간 낭비라는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다중 비트율 코딩 방식과 스케일러블 코딩 방식을 결합하여 네트워크 QoS 변화에 유연하게 적응될 수 있는 방식을 제시한다. 기존의 심플 혹은 메인 프로파일이 네트워크의 상태가 일정하다는 것을 전제로 하는 반면, 스케일러블 프로파일은 기본 데이터와 부가 데이터를 분리하여 하나의 파일로 관리되므로 서버의 연산량을 줄이고, 저장 공간도 절약한다. 또한 같은 스트림에 대해서도 단말기의 능력에 따라서 부가 데이터를 복호화 할지를 결정할 수 있어 여러 사용자에게 같은 스트림 데이터를 전송할 수 있는 장점이 있다.
이 논문에서는 서비스 우선순위가 다른 2개의 독자적인 입력 스트림을 가지는 큐잉 모델을 연구하였다. 구체적으로 head-of-line 우선 순위가 적용되는 IBP+BP/D/I시스템을 분석하였는데, 여기에는 IBP는 Interrupted Bernoulli Process를 BP는 Bernoulli Process를 표시한다. BP 스트립은 IBP 스트립에 대하여 서비스 우선권을 가진다. 본 논문은 이 우선 순위 큐에 대하여 시스템 상태의 안정상태분포와 각 클래스 별 고객의 대기 시간분포 및 출발시간 간격분포를 구할 수 잇는 정확한 분석방법을 제공하고 있다. 우선 순위가 다른 두 입력스트림의 다양한 파라미터들이 시스템의 성능에 어떠한 영향을 미치는지 보여줄 수 있는 수치적 예들도 제시하였다.
최근 각 지자체별로 ITS에서 방대한 양의 APTS(BMS, 교통카드 등)자료가 수집되고 있으나 버스배차관리에 활용되는 지표는 도착정시성과 차두간격균등성에 국한되어 있다. 수집되는 자료를 버스운행관리에 충분히 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이용객 수요를 고려한 운수회사의 배차관리 수준을 평가하기 위해 상관계수를 이용하여 수요탄력적 배차관리지표(DEI, Demand Elastic Index)를 개발하였다. 합리적인 개발지표의 적용을 위한 이상치를 유발시키는 자료에 대한 보정방안을 강구하여 적용하였으며, 노선별 제약조건(운행대수, 배차간격 등)을 고려하여 지표의 형평성을 제고하였다. 개발된 평가지표를 서울시 전체노선(356개)에 적용하고, 노선특성(일평균배차간격, 일일수집금, 일평균운행시간, 운행대수)에 따른 적용성(형평성)을 확인하였다. 본 연구의 개발지표는 ATPS자료가 수집되는 노선의 배차계획 및 관리 수준의 평가가 가능하여, 효율적인 배차관리에 활용성이 클것으로 생각된다.
본 논문은 클라이언트-서버 방식을 사용하는 대규모 1인칭 온라인 슈터 게임(MMOFPS)에서의 네트워크 부하를 줄이기 위한 효율적인 적응적 패킷전송 주기 방법을 제안한다. 플레이어 움직임에 있어서 빠르고 지속적인 변화와 정적이고 선형적인 상태가 다양하게 공존하는 FPS 게임의 특성상 변화의 정도에 따라 서버로의 패킷 전송량을 절약할 수 있는 지점들이 존재하는데, 이를 위해 본 논문에서는 클라이언트가 매 패킷을 전송할 때마다 플레이어의 위치 및 움직임 변수들의 변화량을 측정하여 이를 기반으로 다음번 패킷이 전송되어야 할 시간 간격을 계산한다. 서버 측에서는 받은 패킷의 정보들을 사용하여 다음 패킷이 도착할 때까지의 공백을 메우기 위해 위치 예측을 수행하여 모든 클라이언트에게 브로드캐스팅을 하게 된다. 긴 패킷 전송 간격으로 인한 예측 오차를 줄이기 위하여 전송 간격 최대한계치와 이중 패킷전송 등의 추가적 작업을 수행한다. 결과의 효율성을 보이기 위해 테스트 게임 환경을 구축하여 기존의 고정된 패킷전송 주기 시스템과의 비교분석을 수행하였다.
정부의 대중교통활성화 정책과 이용자들의 승용차에서 버스나 지하철로의 수단 전환으로, 대중교통의 정확한 배차시간과 도착시간의 확보가 중요해졌다. 서울시에서 제공하는 버스운행관리시스템(BMS : Bus Management System) 자료를 이용하여, 실시간 버스위치, 배차간격, 운행이력 등의 정보를 알 수 있다. 본 연구에서는 BMS 자료를 이용하여 안전운행을 하면서 정시성도 확보할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 다른 연구와는 다르게, 버스 정류장 사이 구간을 5개의 지점과 6개의 시간으로 나누어, 각각의 시간을 BMS 자료를 이용하여 산정하였다. 또한, 각 시간에 영향을 주는 주된 원인을 살펴보고, 요소별 평균, 표준편차, 변동계수를 이용하여 정류장 별 정시성과 안전성, 이동성을 모두 확보한 버스 노선의 적정 운행시간을 제안하였다.
Optical Burst Switched (OBS)는 If over WDM 망에서 테라비트 전송을 하기 위한 진보된 기술이다. OBS의 핵심 기술 중 하나는 데이터 버스트(DB : Data Burst)의 경쟁을 막기 위한 채널 스케쥴링 이다. OBS망에서 버스트의 제어패킷(CHP : Control Header Packet)과 데이터 버스트는 시간 간격(Time Gap)을 가지고 전송된다. 버스트 스위치 노드에 CHP가 도착하면 데이터 버스트을 위해 스케줄링 알고리즘을 사용하여 파장/채널(wavelength/channel)과 같은 자원을 예약하여 광전광(O/E/O)변환 없이 데이터 버스트를 전송해준다. 데이터 버스트를 위해 채널 스케줄링 과정에서 버스트간의 경쟁과 시간 간격이 발생되어 자원의 사용율과 버스트 손실 확률이 떨어진다. 기존에 제안된 방법들은 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 연구가 되어 지고 있다. 본 논문에서는 데이터 할당에서 발생되는 데이터간 간격과 데이터 손실에 중점을 두어 버스트 손실 확률과 자원 사용율을 극대화하기 위하여 버스트의 개방 시간)Release Time)을 이용한 채널 스케줄링 알고리즘 RTUC(Release Time Unscheduled Channel)을 제안한다. 시뮬레이션 결과 기존에 제안된 스케쥴링 알고리즘(LAUC, LAUC-VF)보다 버스트의 생존(Survival)과 효율적인 자원 사용 및 지연에서 개선된 성능을 확인하였다. 하지만, 로드가 적었을 경우 상대적으로 기존의 스케줄링 알고리즘보다 성능저하가 확인되었고, 로드가 증가했을 경우에는 데이터 손실 면에서 우수함을 확인하였다.
본 연구의 목적은 주차정보제공에 따른 개인의 주차장 선택행태를 분석하고 이를 주차장 대기행렬 시뮬레이션으로 구현하여 주차정보제공에 의한 도심주차 개선효과를 분석하는 것이다. 이를 위해 서울시 도심지역 주차장 이용자를 대상으로 선호의식(Stated Preference)조사를 실시하여 주차장 이용실태와 주차정보제공의 변수가 포함된 주차선택 모형을 구축하였고 시뮬레이션 방법을 이용하여 주차정보제공 효과분석을 실시하였다. 즉, 주차효용함수, 차량도착간격, 차량주차시간, 각 주차장의 주차공급면수와 동적으로 변화하는 대기시간 및 주차장의 여유상황을 이용하여 정보의 효과를 분석하였다. 본 연구결과 주차장 상황에 대한 정보제공이 혼잡한 주차장의 차량분산효과 및 대기시간 감소 효과가 있는 것으로 나타나 주차정보를 제공하는 주차안내정보시스템의 도입시 효과가 큰 것으로 판명되었다. 이러한 효과는 주차수요가 증가함에 따라 더욱 크게 나타나 주차수요가 많은 도심지역에서 주차정보시스템의 필요성 및 기대효과가 클 것으로 예상되었다. 이러한 차량분산 및 대기시간 감소효과는 정보이용율 40∼50%이상을 유지하는 것이 효과적이며, 주차장이 용량상태에 이르는 혼잡상황에서는 대기시간과 같은 구체적인 정보가 유용한 것으로 나타났다.
대기행렬에 고객 (또는 패킷 등)이 몰리는 오버로드(overload)가 발생하는 경우 긴 대기열이 발생하여 서비스 품질에 좋지 않은 영향을 줄 수 있다. 오버로드 상황에서 혼잡을 완화하기 위해 대기하는 고객숫자에 기반한 다양한 오버로드 제어 정책들이 고안, 적용되고 있다. 본 연구는 대기 중인 고객 숫자에 한계점 (threshold)을 두고, 한계점을 넘으면 서비스 속도를 빠르게 하거나 고객의 도착 간격(시간)을 증가시키는 제어정책을 대상으로 한다. 이러한 정책을 갖는 M/G/1 대기행렬에 대해 바쁜 기간(busy period)을 분석하는데, 연구결과는 비용구조가 주어졌을 때 최적 시스템 제어 정책을 찾는데 필수적이다.
항공기 이착륙 유무의 중요한 지표 중 하나인 활주로 가시거리는 기온, 습도 등과 같은 기상 조건에 영향을 받는다. 비행장의 활주로 이용 시 도착시점에서의 활주로 가시거리를 예측하는 것은 항공기 이용의 효율성에서 중요하다. 본 연구에서는 활주로 가시거리를 예측하기 위해 기존에 제안된 심층 신경망을 활용한 활주로 가시거리 예측 모델의 고도화를 통해 1시간 이후의 국지 비행장의 활주로 가시거리를 예측하였다. 이를 위해 예측 모델의 고도화는 입력 값으로 기상 정보(기온, 습도, 풍속, 활주로 가시거리)에 대한 시간 간격 변화와 예측 값의 선형변환을 통해 진행하였다. 제안된 방법은 과거 기상 관측 값을 바탕으로 예측 모델의 학습을 생성해 1시간 이후의 활주로 가시거리에 대한 예측을 수행하였고, 1시간 이후의 측정된 활주로 가시거리와 비교를 통해 타당성을 확인했다. 제안된 예측 모델은 예보를 제공해주지 않는 지역의 소규모 비행장에서 참고할 수 있는 활주로 가시거리 생성에 활용 할 수 있을 것이다.
이동 통신과 무선 단말기의 보급이 보편화되면서 사용자의 위치정보를 이용한 위치 기반 서비스(Location Based Service)에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 이동객체 위치 정보의 효율적인 저장 및 관리가 필요하며 이를 위해 일정 시간 간격을 두고 위치 정보를 획득하여 저장, 관리하는 방법이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 이동 객체의 이동경로에 대응되는 위상 정보(Topology)를 이용하여 이동 객체의 위치 정보를 관리하는 기법을 제안한다. 본 기법은 이동 객체가 위상 정보의 노드에 해당하는 위치에 도착할 예상 시점을 계산하고, 그 시점을 위치 획득 시점으로 결정하여 위치 정보를 갱신하며, 또한 명시적으로 저장되지 않은 불확실한 위치 정보의 요청에 대해 위상 정보 노드의 속성 정보와 선형 함수를 이용해 위치 정보를 추정하여 제공한다. 본 기법은 위상 정보의 노드에 대응되는 위치를 획득하여 저장하기 때문에 갱신 횟수와 데이터의 양을 감소시키고, 불확실한 위치 정보에 대한 위치를 추정할 경우, 명시적으로 저장된 위치 정보에서 유추된 이동 객체의 정보와 더불어 이동 객체의 이동 경로를 고려한 위상 정보 속성을 사용하므로, 선형 함수나 스플라인 함수만을 적용하는 것보다 적은 오차를 발생시켜 위치 정보의 정확성을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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