본 논문에서는 모바일 게임의 전체 용량 중 상당 부분을 차지하는 이미지를 무손실로 압축하기 위한 방법을 제안하였다. 이미지의 압축률을 높이기 위해 실제로 압축을 수행하기 전에 전처리 과정에서 이미지를 재구성 한 후 RFC-1951에 정의된 Deflate 알고리즘으로 압축하였다. 전처리 과정에서는 이미지의 정보를 바탕으로 사전 기반 부호화의 특징인 사전의 크기를 얻고, 픽셀 패킹과 DPCM 예측 기법을 사용하여 이미지를 재구성하는 방법을 사용하여 일반적인 방법으로 압축할 때 보다 압축률을 향상시켰다. 제안된 압축 방법을 다양한 모바일 게임 이미지에 적용하여 압축률을 실험한 결과 기존 모바일 이미지 포맷에 비해 약 9.7%의 압축률이 향상됨을 보였다.
본 논문에서는 ATM 망에서 사용되고 있는 예방적 트래픽 제어 방법의 하나인, 사용 변수 제어(UPC : Usage Parameter Control)를 ATM 셀(Cell) 헤더(Header)내에 있는 셀 손실 우선순위 정보(Cell Loss Priority Bit)를 기반으로 하는 개선된 UPC 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 ITU-T 1.371에서 정의한 사용 변수 제어 알고리즘을 적용했을 경우 알고리즘의 시작점에 따라 우선순위가 높은 셀(CLP = 0)의 손실률이 크게 차이 날 수 있다는 단점을 제거하였다. 즉 제안한 알고리즘은 우순순위가 높은 셀의 손실률을 최소로 하고, 트래픽의 다중화 및 역다중화 과정에서 발생되는 트래픽의 군집성(Burstiness of the traffic)을 해소할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 이산시간 분포를 갖는 입력 트래픽에 대한 모의실험을 행하였고, 그 결과 ITU-T에서 정의한 UPC 알고리즘보다 우수한 성능을 얻을 수 있었다.
TFRC(TCP Friendly Rate Control)는 비디오 스트리밍 응용의 요구 조건을 만족시키는 혼잡제어 기법으로써, 손실 사건률과 왕복 지연 시간 등의 정보를 이용하여 전송률을 조절한다. 그런데 TFRC는 무선 네트워크에서 발생하는 손실을 모두 혼잡 손실로 판단하고 혼잡제어를 수행하기 때문에 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 ECN(Explicit Congestion Notification) 정보를 이용하는 새로운 손실 구별 기법을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 기법이 무선 네트워크에서 TFRC의 성능을 향상시킴을 확인하였다.
본 논문에서는 현실감을 높이기 위한 청각적 기술로 기하학적 방법을 사용하는 광선 추적(ray-tracing) 기반의 3D Sound rendering기술인 Sound-tracing을 사용한다. Sound-tracing은 사운드 전파(sound propagation)단계에서 많은 비용이 든다. 사운드 전파 비용을 감소시키기 위해 제안하는 알고리즘은 이전 프레임들의 평균 유효 frame 수를 계산하고 그 수치를 기반으로 공간에 따른 depth를 조절하는 방법이다. 실험 결과 depth를 조절하지 않은 결과와 비교하면 음원이 실내에 있었을 때 path 손실률은 0.72%이고 탐색 및 충돌검사 단계(traversal & Intersection test)가 85.13%의 계산량 감소를 보이고 전체 frame rate는 4.48% 증가하였다. 음원이 실외에 있었을 때 path 손실률은 0%이고 탐색 및 충돌검사 단계가 25.01%의 계산량 감소를 보이고 전체 frame rate가 7.85% 증가하였다. 이는 path 손실률을 최소화하면서 렌더링 성능을 올릴 수 있었다.
이 논문에서는 TCP의 최근 버전인 TCP Reno 버전의 동작을 모델링 하는 방법을 통하여 살펴본다. 이 논문에서 사용한 방법은 하나의 소스를 마코비안 모델을 사용하여 ON-OFF 형태로 구성하며 이 방법을 통하여 빠르고 정확한 TCP 성능 측정 도구를 구성하고자 한다. 결과적으로 이러한 접근은 네트워크 성능과 관련된 출력률, 지연, 패킷 손실률 등을 측정할 수 있다. 또한 이렇게 얻어진 결과는 동일한 트래픽 설정을 사용한 시뮬레이션을 통하여 유효성을 증명하여 본다.
본 논문은 인터넷 및 모바일 통신에서 많이 사용되는 MPEG video을 모바일 통신망에서 전송 및 재생하고, 모바일 환경에서 발생되는 Handoff 상에서 부드러운 스트림(stream) 재생(presentation)을 위한 멀티미디어 동기화 기법을 제안한다. 본 논문에서는 멀티미디어 동기화 기법으로 핸드오프 시MPEG 데이터의 특성을 이용한 핸드오프 제어 방법을 제안하였다. 분석결과, 제안된 기법은 기존의 기법보다 미디어 스트림의 끊김없는 재생(stream of continuous play out)을 제공하는 것뿐만 아니라 패킷의 높은 재생률(play?out rate)과 낮은 손실률(loss rate)을 보였다.
본 논문은 모바일 환경에서 Handoff 상에서 부드러운 스트림(stream) 재생(presentation)을 위한 멀티미디어 동기화 기법을 제안한다. 모바일 환경에서 자주 발생되는 Handoff는 베이스스테이션이 변경되므로 해서 베이스스테이션에 저장되어 있는 멀티미디어 스트림을 잃어버리게 된다. 이러한 단점은 스트림의 재생시 끊기게 되어 멀티미디어 스트림이 낮은 QoS를 갖게된다. 본 논문에서는 멀티미디어 동기화 기법으로 버퍼링 방법을 제안하였다. 분석결과, 제안된 기법은 기존의 기법보다 미디어 스트림의 끊김없는 재생(stream of continuous play out)을 제공하는 것뿐만 아니라 패킷의 높은 재생률(playout rate)과 낮은 손실률(loss rate)을 보였다.
본 논문에서는 환경에서 VOD(Video On Demand) 서비스를 위한 적응적 멀티미디어 동기화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방식은 망의 상태에 따른 패킷 손실과 지연에 대해서 각각 적응적으로 서버의 전송률과 클라이언트의 재생예정시간을 조절한다. 그리고 망에서 발생하는 손실뿐만 아니라, 클라이언트의 재생 처리능력을 동시에 고려한 선택적 픽처 폐기를 통하여 서버의 전송률을 조절한다. 성능 평가를 통해 제안된 방식이 기존 방식보다 더 나은 서비스 품질을 제공함을 알 수 있었다.
멀티미디어 데이터 전송이 가능한 초고속 통신망의 발달로 음성을 위주로 서비스하던 과거와는 다른 self-similar 특성을 갖는 데이터 트래픽이 발생된다는 것이 알려지고 있다. 이러한 트래픽은 전통적인 네트워크 해석 방법인 포와송 트래픽 모델과는 상당히 차이가 난다는 것이 여러 트래픽의 측정 결과 나타나고 있다. 본 논문에서는 공유 메모리를 갖는 CS(Complete Sharing), DT(Dynamic Threshold), PO(Push-Out) 그리고, SMXQ(Sharing with Maximum Queue)와 같은 다양한 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 스위치의 버퍼 관리 기법을 이용하여 입력포트에 self-similar 성질을 갖는 트래픽이 들어올 때 출력포트에서의 self-similarity와 셀 손실률 그리고, 이용률 등을 분석한다.
케이블 변압기용 케이블에는 반도전층이 설치되며 권선의 각 턴에 대하여 외측 반도전층을 접지함으로써 권선에 과다 전계가 인가되는 것을 억제하는 역할을 한다. 케이블 변압기는 케이블의 반도전층의 저항률에 따라 전계분포 및 전력손실이 다른 특성을 나타낸다. 반도전층의 저항률이 매우 높을 경우 각 턴에 인가되는 전계에 의해 각 턴의 접지 사이에 높은 전계가 인가되고, 저항률이 매우 낮을 경우 반도전층에서 높은 전력 손실을 야기하여 변압기의 전체 효율을 감소시키게 된다. 따라서 반도전층의 저항률을 적절히 선정함으로써 전체 변압기의 절연특성과 효율을 최적화 할 필요가 있다. 본 연구에서는 유한요소법과 진화전략을 적용하여 케이블 변압기용 케이블의 반도전층 최적화를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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