차세대 모바일 인터넷의 진화에 따라 2G, 3G, 4G, B4G 이동통신 무선접속네트워크가 공존하게 되며, 기존의 통신 서비스 제공자들은 통합 서비스 제공자로 융합되고, 다수의 가상 서비스 제공자들이 발생하게 될 것으로 예상된다. 이러한 복잡한 미래의 융합 서비스를 제공하기 위해서 미래 인터넷에서는 무선 액세스 네트워크가 융합되고 다양한 서비스 제공자들에 의해 공유되는 무선 네트워크 가상화가 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 미래 무선 액세스 네트워크 상에서 여러 서비스 제공자들의 다양한 무선 액세스 기술들이 유연하게 통합 운영될 수 있는 무선 액세스 네트워크 가상화를 위한 망 구조와 가상화 시나리오에 대해서 고찰한다. 본 논문에서 도출된 차세대 이동통신 네트워크를 위한 무선 액세스 망 구조 및 가상화 시나리오는 앞으로 무선 액세스 네트워크 가상화 알고리즘 개발을 위한 기틀 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
메쉬 기반의 파장분할다중화(WDM)망에서는 단 하나의 광섬유 케이블의 장애로도 심각한 데이터의 손실을 야기할 수 있다. 따라서, 이러한 장애에 대한 효율적인 복구 알고리즘이 필요하다 본 논문에서는 메쉬기반의 WDM 망에서의 복구 기법에 대한 새로운 알고리즘을 제안하였고 기존의 복구 기법과 비교하였다. 복구 방법으로는 경로 복구, 링크 복구의 대표적인 두 가지 기법이 있다. 이러한 기법들의 한 가지 공통점은 단일 링크장애에 대해서 논하고 있다는 것이다. 본 논문에서 제안한 복구 기법에서는 각각의 링크 장애에 대한 복구 경로를 확보하지 않는다. 메쉬 기반의 WDM망을 여러 개의 작은 폐루프로 분리하고 폐루프내에서 단일 링크 장애가 발생하면 그 폐루프를 우회하여 복구 경로가 결정되는 복구 기법과 복구 경로가 폐루프 내에서만 결정되는 복구 기법을 제안하였다. 경로 복구 기법과 링크 복구 기법과 더불어 제안된 기법의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 두 기법은 비록 총 사용되는 파장 마일리지가 기존의 복구 기법보다 10%에서 50% 정도 증가하게 되지만 경로 설정에 소요되는 실행시간(CPU Time)은 경로 복구 기법과 링크 복구 기법에 비해 상당히 감소되는 결과를 얻게 되었다.
현재 인터넷에서 단-대-단 QoS 경로 제공을 위하여 자원 예약 서비스기반 통합서비스 모델, PHB에 의한 차등서비스기반 차등 서비스 모델, 그리고 이러한 2가지 모델을 목표 망의 상태에 따라 분리 적용하는 two-tire 모델에 의한 서비스 방안 등이 제안되고 있다. 그러나 이러한 인터넷의 QoS를 ATM 기반 망에 적용 시, 두 통신망간의 근본적인 상호연결방식, 이름/주소변환체계의 차이 및 단-대-단 shortcut 경로 설정에 의한 QoS 제공 등의 문제점이 제기된다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위하여, 현재 ATM 기반 IP 통합 망에서 차세대 인터넷 이름/주소 체계의 통합 및 확장성을 보장하는 shortcut 기반 QoS 경로 설정 방안에 대하여 제안한다. 이렇게 설정된 경로에 의해 다중 서비스 클래스의 차별화 된 트래픽 처리가 설계되며, 각 단계별로 서버, ER 및 호스트 측면에서 적용 가능하도록기본기능이 구현된다. 추후 이러한 기능은 확장되어 차세대 인터넷 목표 망에 shortcut 기반QoS 보장 경로를 단-대-단 접속 구성장치 간에 제공할 수 있을 것이다.
영상은 일반적으로 에지 영역과 평탄 영역으로 나누어 질 수 있다. 평탄 영역은 대부분 저주파 성분으로 이루어져 있지만, 에지 영역에서는 고주파 성분이 주가 된다. 따라서, 각 영역에 따른 특성을 고려한 deinterlacing 방법이 효율적이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 국부 영역의 분산을 사용하여 영상을 에지 영역과 평탄 영역으로 분리하고 분리된 에지 영역과 평탄 영역에 대하여 모듈화된 신경 회로망을 사용한 deinterlacing 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 모듈화된 구조로 인해 각 영역의 신경회로망이 유사한 데이터들만을 집중적으로 학습할 수 있고 서로 다른 영역의 데이터들로 인한 학습방해가 적은 장점이 있다. 또한 신경 회로망의 입력으로 국부 평균을 제거한 값을 사용함으로써 화소의 국부 평균 밝기값의 변화로 인한 학습 성능 저하를 방지할 수 있다. 모의 실험에서 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘들보다 개선된 성능을 보였다.
단열암반(fractured rock mass)에서 분리단열망(Discrete Fracture Network;DFN)개념을 적용한 지하수유 동해석 과정 및 결과에 가장 크게 영향을 미치는 인자 중의 하나느 단열투수량계수(fracture transmissivity;$T_f$)이다. $T_f$는 단열특성, 방향성(orientation),단열틈(aperture),크기(size),조도(roughness) 및 충전물질(filling materiral)등에 크게 좌우된다. 본 연구에서는 DFN모델링 과정에서 가장 민감성을 나타내는 인자중 하나인 Tf의 도출을 위해서 초음파주사검층(Borehole Acouist Scanning;Televiewer)과 구가별 정압주입시험(Fixed Inter Length test in constant head;FIL)을 이용하였다. 이 값을 이용하여 해석한 결과, 연구지역의 지하수유동모델링 과정의 신뢰성은 물론 단열투수량계수,터널내 지하수유입량등,해석 전반에 걸쳐 상당한 신뢰성을 부여할 수 있었다.따라서 DFN모델에 의한 지하수유동해석시 Cubic law의 기본전제를 만족하는 단열특성의 경우, televiewer와 FIL시험과의 결과분석을 통하여 도출한 단열조별 Tf는 지하수유동 해석결과에 대한 신로성을 한 단계 제고할 수 있는 방법으로서 의의가 있다.
알루미늄 확장 금속망 심재와 스테인리스강 면재를 에폭시 수지로 접합하여 제조되는 새로운 박판샌드위치 판재의 제조방법을 제시하고 이의 굽힘 거동을 조사하였다. 강도 및 강성도에 대한 이론해를 제시하고 실험을 통하여 프레스 성형성과 굽힘강도 증대효과 등을 평가하였다. 제시된 제조방법과 재료조합에서 삼점굽힘 하중 작용 시 면재-심재 접착부 분리 현상보다 면재의 항복이 훨씬 조기에 발생하여 본 샌드위치 판재의 우수성을 확인하였다. 샌드위치 판재의 강성도 및 면재 항복이 발생하는 하중과 접착부 분리 하중 등에 대하여 유도된 이론식이 실험 결과와 비교적 잘 일치하였다. 동일한 무게를 갖는 균질 판재와 비교하여 강도와 강성도면에서 월등하고 프레스 성형성도 우수할 것으로 평가되었다.
본 논문은 P2P(Peer to Peer) IPTV(Internet Protocol Television) 서비스를 위한 세션 제어 모델을 제시하고, 제시된 모델에 근거한 IPTV 세션 제어 절차에 대해 논한다. 별도의 전용망에 의해 관련 트래픽이 처리되는 공중 IPTV(Public IPTV)와 달리 P2P IPTV 트래픽은 인터넷 접속 트래픽의 일부로 망에 의해 처리되어야 한다. 따라서 P2P IPTV 세션 제어는 IPTV를 구성하는 TPS(Triple Play Service) 트래픽을 기존 인터넷 트래픽과 분리하여 적절하게 제어할 수 있어야 하고, 분리된 TPS 트래픽을 차별화하여 처리하는 QoS(Quality of Service) 제어 기능을 포함해야 한다. 뿐만 아니라 P2P IPTV 세션 제어는 불특정 다수에 의한 비디오 전송을 효과적으로 지원하기 위한 적절한 멀티캐스트 제어 기능을 반드시 포함해야 한다. 본 논문의 P2P IPTV 세션 제어 모델은 상호 연동성(Inter-operability)이 보장되는 P2P IPTV 플랫폼의 조기 구축에 기여할 수 있도록 표준 SIP(Session Initiation Protocol), IGMP(Internet Group Management Protocol), 그리고 COPS(Common Open Policy Service) 프로토콜에 근거하여 설계되었다.
미세먼지의 인체 영향이 밝혀지며 예보정확도 개선에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 기계 학습 기법을 도입하여 예측 정확성을 높이려는 노력이 수행되고 있으나, 저농도 발생 비율이 매우 큰 미세먼지 데이터로 인해 전체 예측 성능이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 PM10 미세먼지 예보 정확도 향상을 위해 농도별 분리 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 천안 지역의 기상 및 대기오염 인자를 활용하여 저, 고농도별 예측 모델을 설계하고 전 영역 예측 모델과의 성능 비교를 수행하였다. RMSE, MAPE, 상관계수 및 AQI 정확도를 통한 성능 비교 결과, 전체 기준에서 예측 성능이 향상됨을 확인하였으며, AQI 고농도 예측 성능의 경우 20.62%의 성능 향상이 나타났음을 확인하였다.
최근 음성 감정 인식(Speech Emotion Recognition, SER)분야는 음성 특징과 모델링을 활용하여 인식률을 개선하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 음성 감정 인식의 정확도를 높이기 위한 모델링 연구 이외에도 음성 특징을 다양한 방법으로 활용하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 음성 감정이 시간 흐름과 연관이 있음을 착안하여 시계열 방식으로 음성파일을 시간 구간별로 분리한다. 파일 분리 이후, 음성 특징인 Mel, Chroma, zero-crossing rate (ZCR), root mean square (RMS), mel-frequency cepastral coefficients (MFCC)를 추출하여서 순차적 데이터 처리에 사용하는 순환형 신경망 모델에 적용하여 음성 데이터에서 감정을 분류하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 librosa를 사용하여 음성 특징들을 모든 파일에서 추출하여, 신경망 모델에 적용하였다. 시뮬레이션은 영어 데이터 셋인 Interactive Emotional Dyadic Motion Capture (IEMOCAP)을 이용하여 recurrent neural network (RNN), long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit(GRU)의 모델들의 성능을 비교 및 분석하였다.
태권도 겨루기의 전자호구, 축구의 VAR 등 스포츠에서 기술 발전이 고도화되고 있다. 하지만 태권도 품새는 사람이 직접 자세를 눈으로 보고 판단하며 지도하기 때문에 때로는 대회의 현장에서 판정시비가 일어난다. 본 연구는 인공지능을 이용하여 태권도 동작을 더 정확하게 판단하고 평가할 수 있는 인공지능 모델을 제안한다. 본 연구에서는 촬영 및 수집한 데이터를 전처리한 후 학습, 테스트, 검증 세트로 분리한다. 분리한 데이터를 각 모델과 조건을 적용하여 학습한 후 비교하여 가장 좋은 성능의 모델을 제시한다. 각 조건의 모델은 정확도, Precision, Recall, F1-Score, 학습 소요 시간, Top-n error의 값을 비교하였고 그 결과 ResNet50과 Adam을 사용한 조건에서 학습한 모델의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델을 활용하여 교육 현장이나 대회 등 다양한 방면에서 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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