• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1541-1544
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• 2000

본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 실시간 데이터의 전송시 발생하는 패킷 손실에 관한 문제를 다룬다. 현재 인터넷 상에서의 실시간 데이터 전송은 주로 RTP/RTCP 프로토콜[1]을 이용하는데, 이 프로토콜은 안정된 전송을 보장받지 못하며, 따라서 패킷 손실을 피할 수 없다[2,3]. 특히, 제한된 무선 대역폭과 높은 BER(bit error rate) 특성을 갖는 이동 컴퓨팅 환경에서는 기존의 인터넷보다도 더 많은 패킷들이 손실될 수 있다. 본 논문에서는, 이동 컴퓨팅 환경에서 실시간 데이터 전송시 발생되는 패킷 손실 특성을, 길버트 모델에 기초하여 확률적으로 분석하고, 이를 기반으로 새로운 복구 방법을 제안한다. 제안하는 실시간 데이터의 복구 방법에서는 패킷에 부가하는 잉여 데이터의 개수를 가변적으로 조절함으로써, 사용 중인 네트워크의 패킷 손실 특성을 반영할 수 있다. 특히, 잉여 데이터들의 오프셋 값들을 비연속적으로 설정함으로써, 간헐적이거나 연속적인 패킷 손실 모두에 대처할 수 있는 특징이 있다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.2
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• pp.7-13
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• 2021

This paper introduces an algorithm that compensates for missing values after converting them into a format that can represent the probability for incomplete data including missing values in training data. In the previous method using this data conversion, incomplete data was processed by allocating missing values with an equal probability that missing variables can have. This method applied to many problems and obtained good results, but it was pointed out that there is a loss of information in that all information remaining in the missing variable is ignored and a new value is assigned. On the other hand, in the new proposed method, only complete information not including missing values is input into the well-known classification algorithm (C4.5), and the decision tree is constructed during learning. Then, the probability of the missing value is obtained from this decision tree and assigned as an estimated value of the missing variable. That is, some lost information is recovered using a lot of information that has not been lost from incomplete learning data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.897-900
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• 2008

무선망에서 패킷 손실은 데이터 패킷 손실이 뿐만 아니라 ACK 패킷 손실도 있다. 그러나 현재 무선망에서는 패킷이 손실되었을 경우 데이터 패킷 손실로 간주하여 데이터 패킷을 재전송한다. 이때 유무선 혼합망에서 이러한 재전송은 유선망의 혼잡제어 메커니즘을 호출하여 전체 네트워크 성능을 저하할 뿐만 아니라 무선망에 불필요한 재전송이 발생하게 하여 무선망에 채널 경쟁 심하게 한다. 따라서 본 논문에서는 Snoop을 이용하여 무선망에서 데이터 패킷 손실시 지역 재전송 메커니즘을 이용하여 빠른 복구한다. 그러나 패킷 손실시 ACK 패킷 손실일 경우에는 Snoop에서 불필요하게 데이터 패킷을 재전송하지 못하게 네트워크 성능을 향상하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1042-1047
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• 2006

본 논문에서는 대화형 GEO 위성 네트워크의 데이터 손실량과 데이터 지연량을 최소화하기 위한 리턴 링크 용량 할당 체계를 제시한다. 데이터의 지연 특성에 따라 구분되는 각 데이터 유형별로 데이터 손실량 기대값과 데이터 지연량 기대값을 분석하고, 데이터 손실량 기대값과 데이터 지연량 기대값의 가중합을 최소화하는 리턴 링크 용량 할당 모형을 제시한다. 또한, 제시한 모형을 빠른 시간 내에 해결할 수 있는 라그랑지안 이완 기법을 이용한 동적 용량 할당 체계를 제시한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.7
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• pp.829-836
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• 2019

IoT devices are widely used in network construction and are increasing. If necessary, heterogeneous IoT devices are used for data transmission. This paper proposes to prevent the method of data loss due to differences in throughput when the local network is constructed by Bluetooth 5 and long range network does by LoRa(Long Range). Data loss occur when the data transmits through LoRa, due to the throughputs of Bluetooth 5 faster than that of LoRa. The prevent method proposed by this paper can apply not only Bluetooth 5 and LoRa but heterogeneous IoT devices and expect to prevent data loss due to differences in throughput between heterogeneous IoT devices. Also, this paper shows the simulation result by applying the proposed avoid method. In this paper, two way to the preventive method shows the data transmission ratio and amount of memory that of necessity.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2570-2572
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• 2003

본 논문은 웨이블릿을 적용하여 영상의 다중 압축에 대하여 논한다. 정보 전송에서 가장 중요시되는 것은 전송 속도이고, 이 전송 속도는 데이터의 용량에 반비례한다. 따라서 고용량의 데이터를 전송하는데는 많은 불이익이 따르게 되므로 데이터 압축이 필요하게 되었다. 하지만 압축률은 데이터의 손실에 비례하므로 높은 압축률을 사용할 경우 많은 데이터를 손실하게 된다. 본 논문에서는 수많은 데이터 중에서도 많이 사용되는 영상 데이터에 웨이블릿 변환을 적용하여 영상 데이터를 다중 압축함으로서 압축률을 높이고 영상 데이터의 손실을 최대한 줄이는 방법을 보였다. 결론적으로, 영상데이터에 웨이블릿을 적용하여 다중 압축을 함으로서 같은 압축률에서 영상 데이터의 손실을 일반적인 1단계 변환 압축 방법보다 줄이게 되었음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.745-749
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• 2009

RFID 기술을 사용하는 환경에서는 태그와 리더간에 Radio Frequency 를 이용한 무선 통신을 하기 때문에 서로간의 데이터 손실 없이 성공적인 통신을 항상 보장하기는 어렵다. 태그가 리더 영역 내에 있다 하더라도 주변 다른 전자제품의 전파 방해나 장애물의 영향으로 인해 센서 태그로부터 센싱 데이터를 읽는 도중에 데이터 손실이 발생 할 수 있다. 이러한 센서 데이터는 콜드 체인과 같은 물류환경에서 상품을 관리하기 위하여 중요하게 사용되기 때문에 센싱 데이터를 전송하는 도중에 손실된 데이터를 복구해야 한다. 본 논문에서는 반능동형 센서 태그로부터 센싱 데이터 값을 손실 하였을 때 완전한 결과 데이터로 복구하기 위한 회복 기법을 제안한다. 이를 지원하기 위해 결과 데이터 복구 기법과 Packet Size 제어 기법을 사용한다. 이 기법들은 회복 기법이 성공적인 데이터의 읽기 연산을 보장하고, 읽기 처리 속도를 빠르게 하는데 중요한 역할을 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.234-235
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• 2012

본 논문에서는 최근 표준화 활동이 진행 중인 HEVC(high efficiency video coding) 표준의 무손실 부호화 모드를 위한 효율적인 계수 주사 방법을 제안한다. 일반적으로 무손실 비디오 부호기에서는 부호화 손실을 없애기 위해 변환 및 양자화 모듈이 제거된다. 이 경우 부호화해야 할 잔여데이터는 양자화된 변환 계수가 아닌 예측 후의 차분 화소이므로 잔여데이터의 확률 분포가 변화된다. 제안한 방법에서는 무손실 부호화에서 화면내 예측 모드 별 잔여데이터의 발생 확률을 분석하고, 이를 고려해 역방향 모드 기반 차분 화소 주사 방법을 사용한다. 일반적으로 참조 화소와의 거리가 멀어질수록 예측 정확도가 떨어져 잔여데이터의 발생 확률이 높아지기 때문에 제안한 역방향 주사 방법을 사용하면 잔여데이터 부호화에서 이득을 얻을 수 있다. 실험을 통해, 제안한 방법이 HEVC 무손실 부호화에 비해 약 1.7%의 부호화 성능을 향상시키는 것을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.564-566
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• 2000

망을 통해 동일한 데이터를 다수의 고객에게 전송하는 파일 전송 서비스, 뉴스 서비스, 인터넷 방송 서비스들이 증가함에 따라 멀티캐스트를 이용한 효율적인 데이터 전송에 대한 요구가 증가하고 있다. 신뢰적인 멀티캐스트 프로토콜을 송신자로부터 손실된 패킷을 복구하거나 이웃한 지역의 응답자에게 복구 패킷을 요청함으로써 손실 복구를 수행한다. 본 논문에서는 신뢰적 멀티캐스트를 제공하기 위해 손실이 발생하였을 경우 손실 회복에 사용할 수 있는 다중 응답자를 이용한 손실 복구 기법을 제안한다. 이 기법은 LSM[1] 모델을 기반으로, 다수의 요청 패킷에 대해 동적으로 응답자의 수를 증가시켜 다중 응답자들이 손실 복구를 수행하도록 함으로써 손실 복구 시간을 감소시킨다. 제안한 방식의 성능은 시뮬레이션을 통해 증명한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.3
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• pp.68-74
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• 2012

본 논문은 네트워크 코딩을 이용하여 멀티미디어와 같은 지연 민감성 손실 내성 데이터를 전송하는데 있어서 효율적인 방안으로 제시된 근사복호법에 관하여 알아 본다. 네트워크 코딩은 채널 환경과 같은 외적 요인에 의하여 패킷손실이 발생할 경우, 함께 인코딩된 모든 원전 데이터 복구가 불가능 할 수 있다는 한계점이 존재한다. 근사복호법은 네트워크 코딩된 데이터를 원천 데이터의 상관성을 이용하여 디코딩하는 해법으로, 손실내성 지연민감성데이터의 실시간 전송 문제의 해결책으로 제시하였다. 본 논문에서는 근사복호법에 대하여 알아보고, 여러 원천 데이터 상관 모델 중 선형상관관계를 가진 원천 데이터에 근사복호법을 적용하는 방법에 대하여 알아본다.