DAB+에서는 오디오 스트림 전송을 위해 HE-AAC v2 코덱을 적용하여 고정 프레임 방식 전송을 규정하고 있다. USAC을 포함하고 있는 xHE-AAC 코덱을 적용하고자 할 경우에는 고정 프레임 보다는 가변 프레임을 적용할 경우 동일 대역폭을 기준으로 품질 향상이 기대된다. 이를 위해서는 단일 서브 채널에 하나 이상의 오디오 프레임이 다중화되어 전송되어야 하는데 해당 오디오 프레임 경계를 구분할 수 있는 수단이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 동기 바이트 토글링 및 부가적인 식별 정보를 통해 오디오 프레임의 경계를 식별하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 또한 실제 전송을 위해서 고려해야 할 에러 정정 부호화에 대해서도 제안하고자 한다.
프록시 시스템에서의 QoS는 혼잡 (congestion), 지연 (delay), 재전송 (retransmission) 등과 같은 간섭에 의해 많은 영향을 받는다. 또한 멀티-레벨 스트리밍 서비스는 시간 동기화에 의해 영향을 받으며, 이로 인하여 서비스 성능이 저하된다. 본 논문에서는 프록시 시스템에서 발생하는 스트리밍 서비스의 성능 저하를 개선하고 스트리밍 처리율을 향상시키기 위한 세그먼트 기반의 버퍼 관리 메커니즘을 제안한다. 제안된 논문의 목적은 다음과 같다. 1) 세그먼트 기반의 버퍼관리 메커니즘을 이용하여 다중 스트리밍 서비스를 최적화한다. 2) 혼잡, 간섭 등으로 인해 발생되는 오버헤드를 줄인다. 3) 끊김 현상, 지연 등으로 인해 발생하는 재전송의 문제를 최소화한다. 이러한 목적을 수행하기 위해 우리는 퍼지 값 $\mu$와 비용 가중치 $\omega$를 이용한다. 시뮬레이션 결과 제안된 메커니즘은 버퍼 캐시 제어율, 평균 패킷 손실률, 그리고 스트림 적합성 척도에 따른 지연 절약율에 있어서 기존의 고정길이 세그먼트기법, 피라미드 (pyramid) 세그먼트 기법, 그리고 스카이스크렙퍼 (skyscraper) 세그먼트 기법보다 성능이 효율적임을 보였다.
기존의 유선통신을 기반으로 한 인터넷이나 모바일 인터넷보다 진화된 단계로 인터넷에 연결된 기기가 사람의 개입 없이 상호간에 알아서 정보를 주고받아 처리하는 사물인터넷의 등장으로 흩어져 있는 센서 데이터 스트림에 순서를 부과하고 타임스탬프 정보로부터 충돌을 해결하는 등 사물인터넷 데이터 처리에 시각 정보의 중요성은 더욱 증대되었다. 시각 정보와 시각동기 기술은 사물인터넷을 구성하는 다양한 센서와 액츄에이터의 동작을 실현하는데 기반이 되며 사물인터넷을 구성하는 모든 장치들이 일관된 시각 체계를 공유하게 할 경우 보다 효율적이고 견고한 협업 서비스의 구축을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 표준 시각 정보를 표현하고 유지하기 위한 방안을 제시한다. 사물인터넷을 통해 발생하는 다양한 데이터의 분석 및 활용과 연계된 제어를 위해서 시각 정보는 기반이 되기 때문이다. 제안된 기법의 실현 가능성을 검증하기 위하여, 아두이노 개발 환경에서 구현과 성능 평가를 수행하였다.
본 논문에서는 고품질 멀티미디어 데이터를 IEEE 802.1 Audio Video Bridging 기반의 네트워크를 통해 스마트 자동차와 스마트 홈 및 스마트 공연장에서 실시간으로 송수신할 수 있는 임베디드 플랫폼을 설계를 통해 정밀한 시간 동기화 표준인 IEEE 802.1AS와 QoS 보장을 위한 자원할당 표준인 IEEE 802.1Qat 프로토콜 분석을 통해 성능을 검증한다. 이를 위해 MRP(Multiple Registration Protocol), MMAP(Multicast Address Acquisition Protocol), IEEE 1722, 1722.1 등 AVB의 핵심 Layer-2 프로토콜을 리눅스 운영체제를 기반으로 구현한다. 아울러 상용 AVB 엔드포인트와 연동 실험을 통해 상호 호환성 및 멀티미디어 스트림의 실시간 송수신이 가능함을 보인다.
비디오 데이터를 전송할 때 채널 대역 효율을 최대화하는 문제 때문에 ATM망에서 멀티미디어 통신의 중요한 사항은 효과적인 망입력 데이터들의 활용문제이다. ATM 망에서 MPEG 입력데이타의 효과적 대역폭 추정방식을 제안하였다. MPEG 데이터의 무작위, 대용량 특성으로 인하여 효과적으로 전송 대역폭을 할당하는 문제는 일반적으로 어려운 문제이다. MPEG 트래픽 스트림을 서비스처리 속도, 버스트 입력율, 버스트간 입력율, 버스트 주기, 버스트 간격 주기으 5가지 트래픽 파라미터를 사용하여 모델링하였다. 각 데이터 입력원의 전송대역폭을 추정할 수 있었으며, 버퍼의 큐(queue)용량을 줄이기 위하여 이 추정된 대역폭을 동기식으로 적용하였다. 많은 수의 가상 회로 접속을 다중화한 고속 링크의 망모델에서 적응 대역 할당 방식의 성능을 시뮬레이션 하였다. 그 결과 고정 대역 할당 방식에 비하여 큐잉 지연이 상당히 감소되었다.
IoT 장치가 기하급수적으로 증가하면서 다중 안테나를 통해 IoT 정보를 송·수신하기 위한 MIMO 간섭 최소화 및 전송 용량 증대는 가장 큰 이슈로 남아있는 상황이다. 본 논문에서는 MIMO 기반의 IoT 통신 잡음을 최소화하기 위해서 딥러닝을 활용한 비밀키 차원 분배 메커니즘을 제안한다. 제안 메커니즘은 다중의 안테나를 통해 송·수신되는 IoT 정보를 딥러닝을 사용하여 일괄적으로 분산 처리함으로써 송·수신 과정 중에 발생하는 자원 손실을 최소화하고 있다. 또한, 제안 메커니즘은 AP들간의 직접적인 간섭이 없는 기지국의 다중 안테나 다중 스트림 전송을 통해 용량을 최대로 증대시킬 수 있도록 다차원 키 분배 처리 과정을 적용하였다. 또한, 제안 메커니즘은 다중 안테나 기술을 최대한 활용하기 위해서 IoT 정보의 주파수 채널 수에 따라 비밀키를 차원 분배하는 방식을 적용함으로써 IoT 정보수에 따른 비밀키 사용 빈도수를 딥러닝하여 IoT 정보를 서로 동기화하고 있다.
복합 재료로 구성된 원판으로부터 여러 가지 패턴을 버려지는 부분이 최소화되게 배치시킨 후 절단하는 문제를 복합 재료 재단 문제라 부른다. 본 논문은 목적 함수의 비용 오류를 감내하는 영역 분할 분산 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 MPI 환경하에서 복합 재료 재단 문제에 적용한다. 비용 오류 감내기법은 최적해 접근 특성을 유지하기 위하여 스트림 길이를 동적으로 변화하며 상태변환을 비동기적으로 수행한다. 또한 복합 재료 재단 도구 개발을 위한 여러 가지 모양을 가진 패턴의 정보 및 친화도 생성, 목적함수, 상태변환 방법, 어닐링 스케줄 및 이를 위한 효율적인 자료 구조에 대하여 정의한다. 배치될 패턴은 정형이나 convex 다각형으로 제한되어 있지 않고 어떠한 모양도 가능하며 원판은 복합 재료의 성격상 2 또는 4 방향으로 고정되어 있다.
온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.
MPEG는 멀티미디어 응용의 표준이며, 저작자, 서비스 제공자, 최종 수요자 모두의 요구에 부합할 수 있는 기술들을 제공한다. 본 논문에서는 이러한 MPEG-4 컨텐츠를 효과적으로 스트리밍하는 데 적합한 실시간형 다중원형버퍼(M4RM 버퍼) 모델을 제안한다. M4RM 버퍼는 전송된 정보에 따라 MPEG-4 컨텐트를 구성하는 각 객체에 적합한 버퍼 구조체를 생성하고 그 주소 값만으로 다중 읽기 쓰기 연산을 수행한다. M4RM 버퍼에서는 표준에 기술된 디코더 버퍼와 컴포지tus 버퍼를 프레임 단위로 분할하여 스트림의 접근 범위를 최소화한다. 이러한 프레임 버퍼는 객체 서술자 정보에 따라 할당된다. 또한 버퍼에 기술된 객체의 동기화 정보를 처리하며, 사용자 이벤트 처리를 위한 효율적인 버퍼관리 API를 제공한다. 실험 결과에 의해, M4RM 버퍼 모델이 연산 시 버퍼 프레임에 대기하는 시간을 단축시키고, 그 결과로 IM1-20 재생기 및 윈도우 미디어 재생기에 비해 소량의 메모리를 사용하여 실시간 MPEG-4 스트리밍이 가능함을 보여준다.
본 논문에서는 UHDTV(Ultra HDTV)를 위한 MPEG-2 Transport Stream(TS)의 다중화 기법 및 다중화 SW 툴의 설계 및 구현에 대해서 기술한다. 대용량의 UHD 비디오를 처리하기 위해서는 당분간 병렬처리에 기반한 코덱 구현이 불가피하며 이로 인해 다수의 비디오 비트스트림 간의 동기화 및 다중화가 요구된다. 본 논문에서는 4K(또는 8K) 해상도의 UHD 비디오가 4 개의 화면으로 분할되어 각각 H.264/AVC로 부호화되고, 2 개의 5.0 채널의 오디오가 AC-3로 부호화되는 병렬처리 기반의 UHDTV의 TS 다중화를 고려한다. H.264/AVC와 AC-3를 TS로 전송하기 위한 MPEG-2 시스템(Systems) 확장 규격을 반영한 PES 패킷화 및 TS 다중화 툴을 설계한다. 또한 T-STD(TS System Target Decoder)의 타이밍 모델을 만족하도록 T-STD에 정의된 버퍼들의 상태를 모니터링 하면서 다중화 스케쥴링을 수행하고, 한 TS 패킷의 전송 시간 단위로 H/W의 실시간 처리를 에뮬레이션(emulation)하도록 구현한다. UHDTV 다중화를 위해서 재다중화(Re-multiplexing)를 포함하는 UHD 재다중화와 단일 TS로 다중화하는 UHD 프로그램 다중화의 2 가지 구조를 구현하고 이들의 장단점에 대해서 고찰한다. 본 논문에서 설계 구현된 TS 다중화 툴은 상용 분석 툴 및 실시간 재생 툴을 이용하여 규격 및 타이밍의 적합성과 그 기능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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