실시간 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 많은 시스템 자원과 네트워크 대역폭을 필요로 한다. 이로 인해 각 컴퓨터가 동등한 능력을 가지고 어떤 컴퓨터에서라도 서로 클라이언트와 서버 역할을 수행하는 Peer-to-Peer(이후 P2P로 칭함) 구조가 많은 관심을 받고 있다. P2P 기법 중 본 논문에서는 사용자가 요구하는 콘텐츠를 효율적으로 검색하여 원하는 시간 안에 스트리밍 서비스 하는 기법에 연구의 주안점을 두었다. P2P상에 흩어져 존재하는 수많은 콘텐츠들 중 사용자가 요구하는 콘텐츠를 찾아내어 원하는 시간 내에 원활한 스트리밍 서비스를 제공하기 위해 lookup latency를 최소화 하는 콘텐츠 검색 알고리즘을 연구하였다. P2P기반 스마트 네트워크 시스템 구조는 슈퍼노드와 피어노드 그리고 슈퍼 게이트웨이로 구성된다. 스마트 네트워크 시스템 구조에서 제안한 콘텐츠 검색 알고리즘을 수행함으로써 사용자가 요구하는 콘텐츠를 원하는 시간 내에 검색하여 서비스할 수 있는 유연성을 제공하였다.
본 논문에서는 가중 퍼지 Pr/T 네트에 기반을 둔 규칙기반시스템을 위한 가중 퍼지 추론알고리즘을 제안한다. 이때 퍼지 생성규칙의 확신도, 규칙에 나타나는 술어의 진리값과 술어의 중요도를 나타내는 가중값을 퍼지 숫자로 표현한다. 제안한 추론알고리즘은 퍼지 생성규칙에 있는 술어의 중요도에 따라 부여한 가중값을 이용하여 추론하기 때문에 $\circled1$ 술어의 가중값 없이 퍼지 생성규칙의 확신도만을 기반으로 단순하게 min과 max 연산을 하거나[10], $\circled2$ 술어의 가중값 없이 퍼지 생성규칙에 있는 퍼지 개념에 따라 믿음값 평가함수로 퍼지 생성규칙의 믿음값을 평가하는[12] 방법보다 더 유연하고 사람의 직관과 추론에 가깝다.
본 논문은 레이돔과 같은 다층구조의 주파수 선택적 표면(frequency selective surfaces: FSS)을 설계하는데, 편파나 입사각 등 다양한 고려사항에 대한 유연성을 갖는 픽셀 형태의 주파수 선택적 표면을 설계하는 것에 관한 것이다. 픽셀 형태의 FSS를 설계할 때 이산 공간 문제를 해결할 수 있는 다양한 방법 중 이진 입자 군집 최적화(binary particle swarm optimization: BPSO) 알고리즘은 FSS의 주기구조 패턴을 결정하는데 쉽게 적용 가능한 기술 중 하나이며, 따라서 향상된 BPSO 알고리즘을 통해 롤 오프 전파 투과특성을 갖는 FSS를 효율적으로 설계하는 기법을 제안하였다. 원하는 솔루션에 입자를 유도하기 위한 적합성 함수 설계에 대하여 수렴속도 문제를 해결하기 위해, '기울기'를 입력 변수로 한 적합성 함수를 적용할 경우 쉽게 원하는 전파특성을 갖는 FSS를 얻을 수 있었다.
강화학습의 기법 중 Q-Learning은 주어진 상태에서 행동을 수행하면서 미래의 효율적인 기댓값을 예측하는 Q 함수를 학습하면서 최적의 정책을 학습하는 것이다. Q-Learning은 강화학습의 기본적인 알고리즘으로 많이 활용하고 있다. 본 논문에서는 Q-Learning을 바탕으로 정책과 보상을 설계하여 효율적인 경로를 선택하고 학습하는 효용성에 대하여 연구하였다. 또한 Frozen Lake 게임의 8x8 그리드 환경에 동일한 학습 횟수를 적용하여 기존 알고리즘 및 처벌 보상 정책과 제시한 처벌강화 정책의 결과를 비교하였다. 해당 비교를 통해 본 논문에서 제시한 Q-Learning의 처벌강화 정책이 통상적인 알고리즘의 적용보다 학습 속도를 상당히 높일 수 있는 것으로 분석되었다.
최근 무선 네트워크에서 발생하는 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 태스크를 처리하기 위해 모바일 엣지 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 지상에 고정되어 있는 MEC는 출퇴근 시간과 같이 태스크 처리 요청이 일시적으로 급증하는 상황에 대해 유연하게 대처할 수 없다. 이를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 모바일 엣지 서비스를 제공하는 기술이 등장하였다. UAV는 지상 MEC 서버와 달리 배터리 용량이 제한되어 있어 UAV MEC 서버 간 로드 밸런싱을 통해 에너지 효율성을 최적화 하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 UAV의 에너지 상태와 차량의 이동성을 고려하며 유전 알고리즘 기반의 태스크 오프로딩과 Q-learning 기반의 태스크 마이그레이션을 통한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 차량 속도와 수에 따른 실험을 진행하고, 로드 분산, 에너지 사용량, 통신 오버헤드, 지연 시간 만족도 측면에서 성능을 분석하였다.
최근 IT 기술의 급격한 발전으로 개인정보, 환경 등 다양한 정보를 수시로 수집 및 관리하면서 사용자가 원할시 즉각적인 정보서비스를 제공하고 있다. 그러나 유 무선상의 데이터 전송은 정보의 도청, 메시지의 위 변조 및 재사용, DoS(Denial of Service)등 외부의 공격으로부터 쉽게 노출된다. 이러한 외부 공격은 개인 프라이버시를 포함한 정보서비스 시스템 전반에 치명적인 손실을 야기 시킬 수 있기 때문에 정보보호 시스템의 필요성은 갈수록 그 중요성이 부각되고 있다. 현재까지 정보보호 시스템은 소프트웨어(S/W), 하드웨어(ASIC), FPGA(Field Progr- ammable Array) 디바이스를 이용하여 구현되었으며, 각각의 구현방법은 여러 가지 문제점이 있으며 그에 따른 해결방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경에서의 정보보호 서비스를 제공하기 위한 재구성형 SoC 구조를 제안한다. 제안된 SoC는 비밀키 암호알고리즘(AES), 암호학적 해쉬(SHA-256), 공개키 암호알고리즘(ECC)을 수행 할 수 있으며, 마스터 콘트롤러에 의해 제어된다. 또한 정보보호 시스템이 요구하는 다양한 제약조건(속도, 면적, 안전성, 유연성)을 만족하기 위해 S/W, ASIC, FPGA 디바이스의 모든 장점을 최대한 활용하였으며, MCU와의 효율적인 통신을 위한 I/O 인터페이스를 제안한다. 따라서 제안된 정보보호 시스템은 기존의 시스템보다 다양한 정보보호 알고리즘을 지원할 뿐만 아니라 속도 및 면적에 있어 상충 관계를 개선하였기 때문에 저비용 응용뿐만 아니라 고속 통신 장비 시스템에도 적용이 가능하다.
마스크 착용은 COVID-19 감염을 예방하기 위한 효과적인 방안이다. 적외선 열화상 기반의 온도 측정과 신원 인식 시스템이 기업에서 널리 사용되고 있는 상황에서 마스크 감지를 위한 연구는 필수적이다. 최근 비전분야에 소개된 MTCNN은 객체 인스턴스 세분화를위한 개념적으로 간단하고 유연하며 일반적인 프레임 워크를 제시한다. 본 논문에서는 열적외선 카메라로부터 획득한 열감지영상에서 발열체인 인스턴스에 대해 발열부위의 세그멘테이션을 생성하는 동시에 이미지 내의 오브젝트 발열부분을 효율적으로 탐색하는 알고리즘을 제안한다. MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks) 기법은 바운딩 박스 인식을 위해 기존 브랜치와 병렬로 객체 마스크를 예측하기 위한 브랜치를 추가한 알고리즘이다. MTCNN은 다른 작업으로 일반화하기 용이하다. 본 논문에서는 MTCNN기반 적외선 열영상 검출알고리즘을 제안하여 RGB영상에서 구별할 수 없는 마스크 착용 여부를 탐지하였다.
굴착된 터널 형상 재현에서 단면의 종단 데이터는 터널의 유지를 위해서는 아주 중요하다. 터널이 완성되기전에 설계된 모델을 고려한 완성된 터널의 변형이 고려되어져야 한다. 그리고 변형은 터널 단면 전체를 따라 연속적으로 나타날 수 있다. 본 연구에서는 먼저 수학적 분석으로 접근하였고, 그것을 관측된 터널단면 데이터에 실험 하였다. 그 다음 선추적 방법, 유전자 알고리즘, 패턴 추적 방법 등으로 3D 터널 형상 재현을 비교하였다. 수학적 방법론은 철도 터널과 같은 간단한 원통형은 쉽게 해결이 되었으나, 도로터널과 같은 더욱 복잡한 모델(복심 곡선형과 비원통형)은 구속된 상태하에서 소프트 컴퓨팅 툴을 가지고 해결할 수 있었다. 유전자 알고리즘과 직접탐색법은 많은 계산 시간이 걸렸으나 복잡한 상태하에서 더욱 유연함을 보였으며, 선추적 방법은 초기값들이 제한된 범위 하에서 가장 빠르게 계산되어졌다.
본 논문은 영상의 자연스러운 증강을 위하여 패치 기반 텍스쳐 합성에 의한 마커 은닉 방법을 제안한다. 마커는 증강현실을 구성하는 물체의 인식과 추적을 위해 효과적인 도구로 활용되지만, 시각적으로 강조되어야 하는 특성으로 인해 증강현실의 실감성 감소와 사용성 저하를 유발한다는 문제점을 가지고 있다. 제안된 방법은 영상 속의 마커를 대체할 수 있도록 주변 배경과 어울리는 새로운 영상을 합성하여 마커를 은닉한다. 패치 기반의 텍스쳐 합성알고리즘을 사용하여 실시간성을 보장하는 동시에, 배경 텍스쳐의 전역적인 특성을 유지하고, 영상 주변의 조명 변화에 유연하다는 장점이 있다.
PCS를 포함한 차세대 이동통신은 ATM/B-ISDN을 core network으로 하여 다양한 서비스를 제공하는 방향으로 발전할 것으로 예상된다. 이러한 유.무선 통합환경에서 PCS mobility를 효율적으로 제공하기 위해서 TINA와 같은 계층적 연결관리 구조와 이 구조에 적합한 라우팅 기법이 필요하다. 본 논문에서는 ATM/B-ISDNTINA통신망에서 기존의 라우팅 기법에 비해 장점을 가지면서, TINA의 계층적 연결관리 구조를 기바능로 하는 병렬.분산 라우팅 기법을 제안한다. 제안된 병렬.분산 라우팅 기법은 라우팅 알고리즘이 서브네트워트 단위로 병렬적, 계층적으로 실행되어 사용자가 원하는 QoS연결을 제한된 시간내에 빠르게 설정할 수 있으므로, PCS mobility지원을 위한 빈번한 경로 재설정 요구에 유연하게 대처 할수 있다. 또한, 연결관리 체계가 계층적으로 이루어져 있어 TMN/TNA를 통한 체계적인 통신망 관리에도 효율적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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