• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
• /
• pp.178-180
• /
• 2012

본 논문에서는 유럽의 디지털 라디오 전송 규격인 DRM(Digital Radio Mondiale)의 Band II 대역 전송 모드인 모드 E의 전송률 향상 기법을 제안한다. DRM 모드 E는 FM 방송과의 동시방송 등의 문제를 고려하여 100kHz 대역폭에서 186kbps의 전송률을 제공한다. 하지만, 이 전송률은 모바일TV 등 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서는 부족하기 때문에 전송률의 향상이 요구된다. 논문에 제안된 전송률 향상기법은 기존의 DRM 모드에 변조방식 및 부호방식을 추가하는 방식으로 최대 350kbps의 전송률 제공이 가능하며, FAC(Fast Access Channel)의 예약필드에 신규 방식에 대한 정보를 전송함으로써 기존 시스템과 호환성을 유지할 수 있다. 모의실험 결과에서, AWGN(Additive White Gaussian Noise) 채널의 비트오류율 le-4를 기준으로 223kbps의 전송을 위해서는 13dB의 SNR(Signal-to-Noise Ratio)이 요구되며, 351kbps의 전송률 제공을 위해서는 약 18dB의 SNR이 요구됨을 확인할 수 있다. 또한, 다중경로 페이딩 채널환경에서 부호율이 1/2인 경우에는 이동속도보다는 지연확산이 성능에 영향을 주지만, 부호율이 1/2 보다 크며 150Km/h이상 증가하면 오류마루가 발생함을 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제33권7C호
• /
• pp.554-561
• /
• 2008

직교 주파수 분할 다중 반송파 (OFDM; orthogonal frequency division multiplexing) 시스템의 최대 전력 대 평균 전력 비율 (PAPR; peak to average power ratio)을 감소하기 위한 톤 예약 기법 (TR; tone reservation)에서 PRT (peak reduction tone) 집합의 크기가 커질수록 PAPR 감소 성능은 향상되지만 데이터 전송 효율은 감소하는 상반 관계가 존재한다. 기존의 TR 기법에서는 고정된 PRT 집합을 사용하는 반면 본 논문에서 제안된 TR 기법은 입력 심볼의 PAPR 크기에 따라 적응적으로 PRT 집합을 선택하여 사용한다. 제안된 방법은 기존의 방법과 유사한 데이터 전송 효율을 가지면서도 향상된 PAPR 감소 성능을 나타낸다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제37권1호
• /
• pp.50-59
• /
• 2014

In this paper, we develop an efficient approach to solve a multiple-item budget-constraint newsboy problem with a reservation policy. A conventional approach for solving such problem utilizes an approximation for the evaluation of an inverse of a Gaussian cumulative density function when the argument of the function is small, and a heuristic method for finding an optimal Lagrangian multiplier. In contrast to the conventional approach, this paper proposes more accurate method of evaluating the function by using the normalization and an effective numerical integration method. We also propose an efficient way to find an optimal Lagrangian multiplier by proving that the equation for the budget-constraint is in fact a monotonically increasing function in the Lagrangian multiplier. Numerical examples are tested to show the performance of the proposed approach with emphases on the behaviors of the inverse of a Gaussian cumulative density function and the Lagrangian multiplier. By using sensitivity analysis of different budget constraints, we show that the reservation policy indeed provides greater expected profit than the classical model of not having the reservation policy.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.155-162
• /
• 1999

본 논문에서는 혼합형 TDMA/CDMA 시스템을 이용한 광대역 무선망에서 음성과 데이타 트래픽을 통합 서비스하기 위한 R_ALOHA_CDMA 프로토콜을 제안하고, 이에 대한 성능을 분석했다. 역방향 논리 채널은 타임 슬롯과 각 슬롯별 확산 코드 채널에 의해서 제공된다. 본 논문에서 제안한 프로토콜은 R_ALOHA 기법을 적용하여, 음성 트래픽은 슬롯과 확산 코드 채널 예약 방식을 사용하는 반면, 데이타 트래픽은 매 패킷이 발생할 때마다 임의의 빈 채널을 선택해서 전송하는 S_CDMA_ALOHA 방식을 사용한다. 성능 분석의 결과, 협대역 TDMA 시스템의 R_ALOHA 기법과는 달리 확산 코드에 의하여 다중 채널이 제공되므로 동시에 서비스할 수 있는 음성 단말기가 상당히 증가함을 알 수 있었다. 또한 충돌한 음성 패킷의 빈번한 재전송에도 불구하고 비교적 안정적인 성능을 나타냈다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.593-595
• /
• 2016

현대에는 카페 문화가 사람들에게 아주 가깝고 친근하게 다가와 있다. 하지만 카페 편중 현상으로 자리가 부족하여 발길을 돌리는 사용자들이 늘어나고 있어 이러한 문제를 해결할 수 있도록 사물인터넷 기반 Cafe Seat Confirmation System을 제안하였다. 제안된 시스템은 아두이노와 라즈베리 파이, 어플리케이션으로 구성되며, 스마트 기기 등을 이용하여 실시간으로 카페 좌석 예약 및 관리 등의 효율적인 서비스 제공이 가능하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.99-105
• /
• 2021

오늘날 멀티코어 프로세서, 시스템 반도체, 그래픽처리장치를 막론하고 그것을 구성하는 기본 단위 또는 필수적으로 투입되는 CPU의 기본단위는 수퍼스칼라 프로세서이다. 따라서, 고성능의 비순차실행 수퍼스칼라 프로세서가 채택되어야만 위에서 거론된 시스템의 성능을 극대화할 수 있다. 수퍼스칼라 프로세서는 완전한 파이프라인 방식으로 재배열버퍼와 예약스테이션을 이용하여 명령어를 동적 스케줄링 함으로써, 매 싸이클 당 복수 개의 명령어를 인출, 발행, 실행 및 기록한다. 본 논문에서는 예측실행 기능이 있는 완전한 파이프라인 방식의 비순차실행 수퍼스칼라 프로세서를 VHDL로 설계하고, GHDL로 검증하였다. 모의실험 결과, ARM 명령어로 구성된 프로그램에 대한 연산을 성공적으로 수행할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제17권10호
• /
• pp.367-372
• /
• 2016

현대의 스마트 빌딩은 온도, 습도, 소리, 빛, 이동 등 다양한 물리적 정보를 감지해낼 수 있는 센서가 설치돼 있어 인간의 행동을 감지하고 추적하여 의료, 보안, 에너지 절약 등 각종 편의 시설에의 활용이 가능이다. 본 논문은 스마트 빌딩의 센서 기술을 이용하는 효율적인 엘리베이터 스케줄링 시스템을 제안한다. 스케줄링에 사용되는 센서로는 RFID, 비디오 센서, 바닥 센서 등으로 이들 센서는 엘리베이터 사용자의 도착 여부를 엘리베이터 호출 버튼을 누르기 전에 미리 감지하는 역할을 한다. 감지된 정보는 빌딩 네트워크를 통해 엘리베이터 스케줄링 시스템으로 전달되며, 제안하는 스케줄링 시스템은 이러한 정보를 통해 엘리베이터 사용자들을 위한 예약 호출을 생성하여 엘리베이터의 이동 방향과 이동 시간을 효율적으로 제어한다. 제안하는 엘리베이터 스케줄링 시스템의 성능을 평가하기 위해 다양한 워크로드 환경에서 모의 실험을 수행하였다. 그 결과 제안하는 스케줄링 시스템이 전통적인 엘리베이터 시스템보다 평균 대기 시간, 최악 대기 시간, 에너지 소모량 등에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권12호
• /
• pp.2319-2326
• /
• 2007

최근 비행기, 기차, 버스를 비롯하여 극장이나 도서관 좌석 등과 같은 자원을 효과적으로 배정하고 관리하는 시스템이 개발되고 있다. 그러나 한정된 좌석 자원을 초과하는 수요가 발생하면 이 자원을 효율적으로 관리하고 이용할 때는 많은 어려움이 발생한다. 기존의 한정 된 좌석 자원의 배정 및 관리 방식은 중앙 시스템에서 집중 관리로 처리되고 있다. 그러나 이러한 방법은 사용자 개개인의 선호도를 고려하지 못 할 뿐만 아니라 각 사용자에게 공평한 기회를 제공하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 사용자 관점에서 한정된 도서관 열람실 좌석 자원을 효율적으로 이용하기 위하여 고객이 직접 좌석을 선택하고 좌석에 대한 기회를 균등하게 가질 수 있는 고객 중심의 좌석 할당 시스템을 설계하고 구현한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.31-39
• /
• 2010

VoD(Video-on-Demand) 시스템에서 다루는 데이터는 대용량이면서 실시간에 처리되어야 하는 연속 매체의 특성을 지니고 있다. 대용량의 데이터가 차지하는 저장 공간과 전송 대역폭을 줄이기 위해 사용되는 압축 기법과 데이터의 실시간 처리를 보장하기 위한 자원의 예약 기법은 모두 연속 매체를 처리하는데 있어 필수적이다. VoD 시스템에서는 사용자들에게 영화의 재생뿐만 아니라 고속 전진이나 고속 후진과 같은 대화식 동작도 함께 제공할 수 있어야 하는데 대화식 동작이 야기하는 데이터 요구량의 변화는 디스크 대역폭, 통신망 대역폭, 메모리와 같은 시스템 자원의 관리를 어렵게 한다. VoD 시스템의 경우 기 저장된 비디오 데이터를 처리하기 때문에 데이터 블록에 대한 선반입이 가능하다. 본 논문에서는 가변 비트율의 비디오 데이터를 처리하는 VoD 서버에서 서버의 버퍼를 이용하여 데이터 블록들을 선반입함으로써 대화식 동작을 지원할 수 있는 버퍼 관리 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 버퍼 관리 기법은 모의실험 결과 수용 사용자 수에서 LRU 기법에 비해 약 34%의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.457-460
• /
• 2021

대화 시스템은 인공지능과 사람이 자연어로 의사 소통을 하는 시스템으로 크게 목적 지향 대화와 일상대화 시스템으로 연구되고 있다. 목적 지향 대화 시스템의 경우 날씨 확인, 호텔 및 항공권 예약, 일정 관리 등의 사용자가 생활에 필요한 도메인들로 이루어져 있으며 각 도메인 별로 목적에 따른 시나리오들이 존재한다. 이러한 대화는 사용자에게 명확한 발화을 제공할 수 있으나 자연스러움은 떨어진다. 일상 대화의 경우 다양한 도메인이 존재하며, 시나리오가 존재하지 않기 때문에 사용자에게 자연스러운 발화를 제공할 수 있다. 또한 일상 대화의 경우 검색 기반이나 생성 기반으로 시스템이 개발되고 있다. 검색 기반의 경우 발화 쌍에 대한 데이터베이스가 필요하지만, 생성 기반의 경우 이러한 데이터베이스가 없이 모델의 Language Modeling (LM)으로 부터 생성된 발화에 의존한다. 따라서 모델의 성능에 따라 발화의 품질이 달라진다. 최근에는 사전학습 모델이 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 일상 대화 도메인에서도 역시 높은 성능을 보이고 있다. 일상 대화에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 모델은 Auto Regressive 기반 생성모델이고, 한국어에서는 대표적으로 KoGPT2가 존재한다. 그러나, KoGPT2의 경우 문어체 데이터만 학습되어 있기 때문에 대화체에서는 낮은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 대화체에서 높은 성능을 보이는 한국어 기반 KoDialoGPT2를 개발하였고, 기존의 KoGPT2보다 높은 성능을 보였다.