가입자망 공통활용제도는 기존 시내전화사업자가 기구축한 가입자망을 경쟁사업자들이 기존의 시내전화 사업자들과 동일한 조건으로 사용할 수 있도록 시내전화망 설비를 분리하여 제공토록 하는 제도이다. LLU(Local Loop Unbundling) 제도 시행에 따른 원가산정방식으로 통신망을 재설계하여 이로부터 원가를 산정하는 bottom up 방식의 LRIC(Long Run Incremental Costs)를 채택되었는데, scorched node방식을 채택함으로써 가입자와 전화국의 현재 위치를 인정하고 망의 재설계를 실시하게 된다.
21세기에 접어들면서 통신서비스의 새로운 조류는 단연 "Convergence"이다. 기존의 서비스들은 개개의 서비스 매체에 따른 개별망을 통해 제공되어왔으나, 광대역 인터넷의 대중화로 인해 IP 기반으로 발전하고 있으며, 궁극적으로는 가입자 단말기, 유무선 액세스망, 서비스 핵심망, 서비스 플랫폼이 IP기반으로 발전될 전망이다. 이러한 통신 패러다임의 변화에 따라, 급변하는 통신환경의 변화에 적응하고 보다 다양한 멀티미디어 서비스를 하나의 공통된 Network하에 제공하고자 하는 움직임이 Broadband Convergency Network(BCN : 이하 BCN)이라고 할 수 있다. 따라서 궁극적인 광대역 통합망을 통한 멀터미디어 서비스 제공의 시발점은 광대역 IP망을 통한 음성 및 데이터 통합 서비스(이하 인터넷전화)라 볼 수 있으며 인터넷전화와 BCN은 분리시켜 생각할 수 없는 이유 중의 하나이다. 그러면 "인터넷전화로 시작되는 BCN은 사업자 및 이용자측면에서 어떠한 의미를 갖는가\ulcorner"를 살펴보기로 한다.(중략)
본 논문에서는 직교이방성 적층평판에서의 균열생성 및 전파로 이루어진 층간분리해석을 다룬다. 기존의 p-유한요소가 가지고 있는 요소의 강건성을 균열진전해석에 적용하여, 균열진전시 모델링을 재구성하지 않고, 균열 선단부에 해당되는 꼭지점 모드의 위치만을 이동하도록 하여, 요소망을 단순화시켰다. 이와 같은 층간분리해석에 대해서 이 논문에서의 주요 목적은 다음 두 가지이다. 첫째, 적층복합 재료의 층간분리해석 시, 일반적인 유한요소 모델과 비교하여 매우 간단한 요소망을 가지는 모델을 제안하는 것이다. 모델의 타당성을 평가하기 위해 적층 복합재료로 구성된 이중 외팔보 해석을 통하여, 기존 참고문헌 값과의 비교를 수행하였다. 둘째, 제안된 모델을 내부균열을 갖는 적층평판의 층간분리해석에 적용하여 여러 가지 거동 양상에 대한 평가이다. 이와 같은 목적을 수행하기 위하여 로바토 형상함수를 이용한 완전층별요소가 고려되었으며, 선형탄성파괴역학에 기초한 3차원 가상균열닫힘법을 이용하여 에너지 방출률을 산정하였다.
본 논문에서는 망이 분리된 환경에서 스토리지 기반의 데이터 공유 시스템을 구축하는 경우 데이터 전송의 효율을 개선하기 위하여 어떻게 시스템을 설계하고 구현해야 하는지에 대해서 제안하고자 한다. 기존 시스템은 사용자 PC 에서 수신된 단위 패킷별로 파일을 생성하고 스토리지를 통하여 생성된 파일의 수만큼 상대편 망으로 전송을 한다. 스토리지를 통해서 다수의 파일을 전송하는 경우 파일에 할당된 블록 외에 추가적으로 불필요한 블록도 함께 읽어야 함으로써 전송 시 비효율이 발생했다. 제안 시스템은 이러한 비효율을 제거하기 위해서 통일한 시점에 수신되는 패킷에 대해서 스냅 샷 개념을 도입하여 하나의 파일에 저장하고 생성되는 파일의 수를 최대한 줄이고 블록 사이즈에 최적화 되도록 하여 파일을 생성했다. 이렇게 생성된 파일은 불필요한 블록을 읽어 들이는 것을 최소화하여 전송함으로써 기존의 방식보다 사용자 응답속도가 개선되었다.
전통적인 교통계획 과정에서 이용되어 온 수요모형들은 대부분 수단선택과 통행배정을 나누어 실시하는 모형이 주를 이루어 왔다. 그러나 교통수단이 다양해짐에 따라 실제 통행자들은 통행 도중 환승을 통해 수단을 전환하는 경우가 발생하게 되며 이 경우 수단선택 과정과 통행배정 과정을 하나로 통합하여 분석할 필요가 있다. 따라서 기종점간 수단 분담율은 기점과 종점에서의 그 값이 다르지만 수단선택과 통행배정이 분리되어 있는 기존 모형을 적용할 경우, 출발과 도착시의 수단 분담율이 동일하게 나타나는 비현실적인 결과를 도출하게 된다. 이러한 문제는 통행수단을 통행의 기본단위로 보고, 수단통행량을 추정하기 때문에 그 수단을 이용하는 통행자들의 행태 대신 수단의 특성만이 모형화되기 때문이다. 따라서 기존의 교통계획 과정에서는 수단분담 과정과 통행배정과정이 분리됨에 따라 수단간 환승이 고려되지 않아 통행자들의 경로 구성과정을 정확히 표현하는데 어려움이 있었다. 또, 수단분담 모형으로 가장 많이 이용되는 로짓 모형의 경우 환승을 고려하면 비관련 대안간 독립성문제(CIA)가 발생하고, 환승경로 수요추정이 불가능해 사실상 통합 교통망과 같이 복수 수단이 운행하는 교통망은 분석하기 어렵게 된다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위하여 사람통행(Person Trip)을 기반으로 하는 수단분담-통행배정 통합모형을 개발하고 기존의 결합모형과 그 결과를 비교하였다.
본 논문에서는 신경회로망 알고리즘 중 하나인 Backpropagation Network을 이용한 악보인식 기법과 그에 필요한 악보 이미지에 대한 전처리 기법을 제안한다. 전처리과정으로 이진화, 기울기 보정, 오선제거 등의 과정을 수행하여 인식에 필요한 음악 기호와 음표를 분리한다. 분리된 음악 기호와 음표들은 Backpropagation 알고리즘을 사용하여 구성된 음표 인식 신경망과 비음표 인식 신경망을 통해 각각 음표와 비음표 인식과정을 거친다. 다양한 복잡도를 가진 악보를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 통해 제안한 악보 인식 기법의 정확도를 기술하였다.
인터넷망을 이용한 정보 전달의 대표적인 수단인 이메일 서비스 등을 통한 보안위협이 급증하고 있다. 이러한 보안위협의 공격 경로는 첨부된 문서파일에 악성코드를 삽입하고, 해당 응용프로그램의 취약점을 이용하여 사용자의 시스템을 감염시키게 된다. 따라서 본 연구에서는 파일 전송과정에서 위장악성코드의 감염을 차단하기 위해, 논리적 망 분리인 FTS(File Transfer System)를 이용한 무결성 검증 및 행위기반 탐지 시스템을 제안하고, 기존의 보안기법과의 비교 및 검증하고자 한다.
본 논문에서는 nx64Kb/s의 다윈 트래픽 수용에 있어서 분리 수용, 부분 혼합 수용, 완전 혼합 수용등의 세가지 형태의 스위치망을 제시하고 다원 트래픽의 호손을 계산 알고리즘을 사용하여 트래픽 혼합비에 따른 각 호소율계산하고 그 특성을 분석하며, 주어진 서비스 등급에서 만족되는 트래픽처리 용량을 알아 본다. 완전 혼합 수용 형태의 스위치는 비교적 적은 양의 중대역 트래픽을 갖는 ISDN 트래픽을 수용할 수 있으며, 중대역 트래픽양이 증가된 경우의 ISDN 트래픽을 수용하기 위해서는 부분 혼합 수용 형태나 분리 수용 형태의 스위치가 필요하다. 앞으로 이러한 연구결과는 다윈 트래픽을 수용하는 ISDN 스위치망 설계에 이용될 수 있을 것이다.
이 논문에서는 잡음에 대해 유연성이 있는 신경망과 차영상법-DCT를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 동일환경(조도의 세기, 얼굴에서 카메라까지의 거리)에서 연속적으로 두 개의 영상을 캡쳐했다. 이 때 한 영상은 얼굴을 포함하지 않고 다른 영상은 얼굴을 포함하게 된다. 차영상 방법을 이용하여 두 개의 이미지로부터 얼굴영상과 배경영상을 분리하고 그 다움에 분리된 얼굴영역에서 사각영역을 추출하여 이 영역을 얼굴의 특징영역으로 이용하였다. 이 사각 영역은 눈, 코, 입, 눈썹 등이 포함된다. 다음으로 이 영역에 대해 DWT 연산을 수행한후 특징 백터를 추출하였고, 추출된 특징벡터는 정규화 되어 신경망의 입력벡터로 사용되었다. 시뮬레이션 결과 학습된 얼굴영상에 대해서는 100% 인식률을 보였고 학습되지 않는 얼굴 영상에 대해서는 92.25%의 인식률을 보였다.
망막혈관 영상에서(retinal image) 혈관의 모양 또는 생성변화를 효과적으로 검진하기 위해서 망막혈관을 자동적으로 분리하는 영상분할 기법의 개발은 매우 중요한 사안이다. 이를 위해서 주로 망막혈관영상의 잡음을 억제하고 또한 혈관의 명암대비도(contrast)를 증가시키는 전처리 과정을 거쳐서 혈관의 국부적인 화소값의 변화, 방향성을 판별하여 혈관을 자동적으로 검출하는 방법들이 제시되어왔으며 최근에는 합성곱 신경망(CNN) 딥러닝 학습모델을 활용한 망막혈관 분리 알고리즘들이 제시되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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