본 논문에서는 광대역 무선 네트워크 환경에서 제공되는 스트리밍 서비스의 품질 보장을 위한 적응적 전송률 제어 기법을 제안한다. 기존 기법들은 다수의 사용자들이 존재하는 광대역 무선 네트워크 환경에서 적응적으로 전송률을 조절하지 못하여 네트워크 자원 활용도가 낮고 패킷 손실률이 큰 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안하는 기법은 기지국에 접속한 단말의 수와 네트워크 상태를 고려하여 전송률을 조절한다. 실험 결과를 통해 낮은 패킷 손실률과 전송률 향상을 확인하였다.
본 논문에서는 적응적 성분분석 기법을 이용하여 radial basis 함수 신경망의 학습시간과 분류성능을 개선한 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서 적응적 성분분석 기법은 radial basis 함수 신경망의 은닉층 뉴런 개수와 중심값 설정을 위해 이용하였다. 제안된 기법의 radial basis 함수 신경망을 200명의 암환자를 2부류(초기와 악성)로 분류하는 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결고, k-평균 군집화 알고리즘을 이용한 radial basis 함수 신경망과 비교할 때 학습시간과 시험 데이터의 분류에서 더욱 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 H.264 MB Layer 비트율 제어를 위한 적응적인 MAD 예측 방법을 제안한다. 첫째, 공간 인접 MB 들 간의 유사도를 기반으로 공간예측 MAD를 구하고 둘째, 프레임의 픽셀 평균값의 차이로 장면 전환을 검출한다. 셋째, 공간예측 MAD와 시간예측 MAD에 MB의 예측 움직임 벡터를 이용한 가중치를 주어 적응적으로 MAD를 예측한다. 실험 결과를 통해 제안한 MAD 예측 방법이 JM11.0의 방법보다 더욱 우수한 예측 성능을 보임을 살펴본다.
진화 연산(Genetic Algorithm)은 최적화 분야에서 사용되는 강력하면서도 일반적인 방법이다. 이러한 진화 연산의 일반성은 진화 연산에서 사용되는 기본 연산자들이 문제에 대한 정보를 필요로 하지 않는 것에 기인하고 있기에, 실제 구현시에는 여러 파라미터들을 문제에 맞게 정해 줌으로써 성능 향상을 죄할 수 있다. 이러한 파라미터의 조절은 보통 시행착오를 거쳐 행해지나, 실행시에 동적으로 파라미터를 학습하는 적응적 진화 연산도 연구되어 왔다. 본 논문에서는 진화 연산에서의 파라미터 학습 과정을 강화 학습 과정으로 공식화하고 강화 학습을 사용한 적응적 진화 연산 구현을 제안한다.
적응적 웹기반 기법에서 학습자의 반응이나, 탐색 행동의 근본적인 원인이 되는 학습 동기, 지각 등에 대한 판단을 정확히 할 수 없기 때문에, 학습자에게 완전히 적응적인 수업 환경을 조성해 주는 데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 학습자간 상호작용이나 협동 학습을 지원하는 웹기반 교수 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서는 웹기반 환경에서 학습자들간의 협동학습을 효과적으로 지원하는 적응형 교수 시스템을 제안한다. 본 시스템은 협동학습 공간에서 주어진 과제를 수행하기 위해 발생되는 학습자들의 대화와 서로간의 상호작용을 분석하여 적절한 조언을 제공함으로서 협동학습이 효과적으로 이루어 질 수 있도록 지원한다.
본 논문에서는 피부색 정의를 이용한 적응적 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 얼굴 영역 추출시 피부색 정보는 유용하게 이용되어 왔으나 피부색을 나타내는 문턱값에 매우 민감한 단점이 있다. 논문에서는 이를 개선하고자 먼저 후보 피부색 정보를 이용한 다음 전체 화소수와 추출된 화소수의 비에 따라 적응적으로 얼굴 영역을 추출하였다 인터넷 및 다양한 환경에서 획득된 영상에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘은 얼굴 인식 과정의 얼굴 영역 추출 단계에서 정확한 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 알 수 있었다
본 논문은 비트 플레인의 위치에 따라 블록별 적응적인 임계값를 이용하여 정보를 삽입하는 스테가노그라피 방법을 연구하였다. 다양한 이미지를 대상으로 고정 임계값을 적용하는 기존의 방법과 영상의 특징에 따라 비트 플레인별 임계값이 적응적으로 산출되는 제안한 방법에 대해서 최대용량을 측정하고, 같은 양의 정보를 삽입한 후 화질을 비교 분석하였다. 그 결과 기존의 방법 보다 용량면이나 화질면에서 나은 결과를 얻을 수 있었다.
준 캐시(quasi cache)는 데이타 캐시 방법의 일종으로 엄격한 일관성이 아닌 약한 형태의 일관성을 적용함으로써 캐시 일관성 유지 비용을 줄이는 방법이다. 그러나 준 캐시 또한 갱신이 빈번한 환경에서는 기존 캐시와 같이 일관성 유지를 위한 통신 비용이 커질 수 있다. 이 논문에서는 준 캐시의 기본 모델을 살펴보고, 기본 모델에 적응적인 기법을 적용한 모델을 제시한다. 또한 실험을 통해 갱신이 빈번한 환경에서는 적응적 모델이 기본 모델보다 더 작은 통신 비용으로 캐시 일관성을 유지할 수 있음을 보인다.
미래의 PCS 네트워크 설계에서 하나의 중요한 문제는 위치 정보의 효율적인 관리이다. 우리는 이동망내의 위치 정보 데이터베이스들의 공간 국소성과 원격 이동 호스트들에 의한 국부 이동 호스트들의 위치 질의 선호도를 고려한 적응적 분산 위치 관리 알고리즘을 제안하고, 그것의 성능을 분석적 모델로 평가한다.
최근 녹색 IT(Green IT)에 대한 관심이 증가하면서 많은 연구자들이 적응적 전송률(Rate adaptation)을 이용한 에너지 효율적 이더넷(Energy Efficient Ethernet: EEE)에 관심을 보이고 있다. 그러나 적응적 전송률은 트래픽 패턴에 따라 다른 에너지 효율성 및 전송률 변화에 따른 지연 시간의 편차를 보일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 적응적 전송률 기법을 이용한 이더넷에서 트래픽 패턴이 에너지 절약 및 지연 시간에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 OPNET Modeler를 이용하여 다양한 트래픽 패턴 생성을 위한 포아송(Poisson) 프로세스 기반 및 파레토(Pareto) 분포 기반의 ON-OFF 트래픽 생성 모델과 적응적 전송률을 이용한 이더넷 노드를 구현하여 시뮬레이터를 설계하였다. 구현된 시뮬레이터를 이용하여 총 전송률 변화 횟수, 전송율 절감, 에너지 절약율, 평균 큐 지연 시간 관점에서 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 분석하였다. 시뮬레이션 결과 적응적 전송률은 자기유사성을 갖는 IP 트래픽 패턴이 총 전송률 변화 횟수, 전송률 절감 및 에너지 절약율에 영향을 미침을 확인할 수 있었으며 높은 전송률 변화로 인한 오버헤드의 발생을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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