• 제목/요약/키워드: 트래픽 측정

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ATM망에서 우선 순위가 주어진 MPEG 비디오 데이터 전송시 대역폭 재협상을 통한 셀 손실 방지 기법 (A Cell Loss Constraint Method of Bandwidth Renegotiation for Prioritized MPEG Video Data Transmission in ATM Networks)

  • 윤병안;김은환;전문석
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제4권7호
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    • pp.1770-1780
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    • 1997
  • ATM 망에서의 폭주로 인한 셀 손실은 피할 수 없기 때문에 영상 데이터 전송시 화질의개선 여지가 문제점으로 남아있다. ATM망에서 MPEG 비디오 전송시에 무차별적인 셀들의 손실은 서비스 품질의 심각한 저하를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 두 가지 방법을 제안한다. 첫째, MPEG 부호화기의 데이터 스트림의 트래픽 특성을 분석하여 높은 우선 순위의 데이터 스트림을 생성한다. 그리고 망의 폭주시에 가능한 한 낮은 우선 순위의 셀들을 폐기시키고 높은 우선 순위의 셀들을 전송하게 함으로써 사용자의 QOS를 보장한다. 이 때 부호화기의 데이터 스트림에 대한 우선 순위는 파라미터 ${\beta}$값의 증감에 따라 우선 순위 단계를 조절한다. 둘째, ${\beta}$값이 클수록 우선 순위가 높은 셀들의 수가 증가하게 된다. 이것은 망의 폭주시 우선 순위가 높은 셀의 손실을 초래한다. 이를 예방하기 위하여 본 연구에서는 사용량 감시 제어기를 설치하여 버퍼의 상태에 따라 전송률을 재 조절하는 방법을 취한다. 즉, 부호화기의 대역폭은 부호화기와 네트워크 사이의 재협상을 통하여 얻는다. 본 논문에서는 부호화기의 대역폭 요구사항을 최대 셀 전송률, 버스트 길이, 지속율을 다루는 사용 파라미터 제어(UPC)에 의하여 얻는다. 네트워크 인터페이스 카드(NIC : Network Interface Card)에 있는 적용 부호화기의 비트율 제어 알고리즘은 사용자의 QOS를 유지하기 위해 필요한 UPC 파라미터를 계산한다. 시뮬레이션시에는 동적인 UPC를 지원하는 ATM 네트워크 인터페이스 환경을 통하여 MPEG 부호화기의 비트율을 조절함으로써 측정하였다. 우선 순위가 주어진 데이터 스트림의 대역폭 재협상을 통한 실험의 결과는 대역폭의 이득과 우선 순위가 높은 데이터 스트림의 손실을 방지함으로써 영상의 화질이 개선됨을 보여준다.

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무선 멀티미디어 망에서 대역폭 예약을 이용한 효율적인 부하 균형 알고리즘 (An Efficient Load-Balancing Algorithm based on Bandwidth Reservation Scheme in Wireless Multimedia Networks)

  • 정영석;우매리;김종근
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제5권4호
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    • pp.441-449
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    • 2002
  • 무선 네트워크 환경에서 멀티미디어 통신을 성공적으로 지원하기 위해서는 핸드오프 시 발생 가능한 연결중단 확률을 최소화함으로써 이동 호스트(클라이언트)에게 연결성을 위한 QoS(Quality of Service)를 보장해야 한다. 그러나, 핸드오프를 필요로 하는 클라이언트의 이동성으로 인해 이동 호스트와 네트워크 간에 협상된 QoS가 보장되지 못할 수도 있다. 이는 각 셀에서 발생하는 트래픽에 할당되는 가용 채널의 제약에 기인한다. 본 논문에서는, 가용채널의 효과적인 확보를 위해 대역폭 예약 기법을 기반으로 한 부하 균형 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 셀 내의 클라이언트의 이동 방향을 예측한 후, 해당 셀의 부하 상태에 따라 예약될 채널의 크기를 균형있게 조절하여 가용채널을 확보한다. 핸드오프 채널로 예약된 대역폭은 우선적으로 핸드오프를 위해서 사용이 되어지며, 목적지 셀의 가용 채널이 주어진 임계치 이하일 경우, 해당 셀의 가용 채널을 추가로 확보하기 위해서 적응적 대역폭 예약을 이용한 부하균형 알고리즘을 설계함으로써 채널의 이용 효율을 최대화한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 탈락율, 핸드오프호의 강제종료율을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 성능이 기존의 기법보다 우수함을 알 수 있었다.

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오버레이 멀티캐스팅에서 트리의 스위칭을 고려한 빠른 멤버 가입 방안에 관한 연구 (Fast Join Mechanism that considers the switching of the tree in Overlay Multicast)

  • 조성연;노경택;박명순
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제10C권5호
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    • pp.625-634
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    • 2003
  • 인터넷 멀티캐스팅 기술은 지난 10여년간의 기술 발전에도 불구하고 아직 본격적인 서비스 보급이 이루어지지 못하고 있다. 주된 이유는 멀티캐스트 라우팅에서의 트래픽 제어, 글로벌 인터넷에서의 멀티캐스트 주소 할당, 멀티캐스트 신뢰전송 기법 등의 문제가 아직 해결되지 않았기 때문이다. 최근 인터넷 방송, 실시간 증권정보 서비스 등의 멀티캐스트 응용 서비스에 대한 요구가 급격히 증가함에 따라, 새로운 인터넷 멀티캐스팅 기술로써 오버레이 멀티캐스팅이 개발되고 있다 본 논문은 오버레이 멀티캐스팅 기술을 살펴보고, 새로운 멤버가 그룹에 가입하는데 걸리는 시간을 단축하는 방안을 제안한다. 기존의 방식은 잠재적인 부모 노드를 발견하기 위해서 한번에 트리의 한 레벨씩을 검색해 내려갔으며, 이로 인하여 긴 가입 지연 시간이 야기되었다. 또한, 트리의 매 레벨에서 자신과 가까운 노드를 잠재적인 부모 노드로 지적함으로써, 최적의 부모 노드를 선택하려고 노력하였지만 실제로 노드의 제한 차수로 인하여 자신과 가장 가까운 잠재적인 부모 노드를 선택하지 못하였으며, 이로 인해 트리의 효율성이 떨어졌다. 본 논문에서는 이러한 가입 지연 시간을 감소시키고, 생성된 트리의 효율성을 높이기 위해서, 트리의 두 레벨씩 검색하는 방안을 제안한다. 이 방식은 가입 요청 메시지를 자신의 자식 노드에게 전달하는 방식으로, 평상시에 트리 유지를 위한 추가적인 오버헤드 없이, 가입 요청이 왔을 때 검색 메시지의 수를 증가시켜서, 빠르게 가입을 완료한다. 또한, 더 많은 노드를 검색함으로써 좀 더 효율적인 트리를 생성하게 도와준다. 제안하늘 방안의 성능을 평가하기 위해서, 그룹의 멤버 수와 제한 차수를 기준으로 검색 시간 및 검색한 노드의 수 그리고 트리 스위칭 횟수를 측정하였다. 시뮬레이션 결과에서 제안한 기법이 기존의 방식에 비해서 가입 지연 시간을 단축시켰으며, 좀 더 효율적인 트리를 생성하는 것을 볼 수 있었다.본 연구결과 이소플라본은 전립선암 환자의 혈중 지질 패턴과 항산화체계를 개선시키는 효과를 보였다. 따라서 이소플라본이 지질대사에 미치는 영향과 항산화작용기전에 대한 보다 심층적인 연구가 이루어져야 할 것이며, 보다 많은 전립선암 환자를 대상으로 이소플라본 섭취에 따른 장기적인 임상실험연구가 이루어져 이소플라본이 전립선암 환자의 삶의 질을 향상시킬 수 있는지에 대한 다각적인 검토가 필요하다고 본다. 중 참가성 , 흥미성, 지속성, 대인관계 4개의 측정항목에서 높은 증가율을 보여 치료효과가 큰 것으로 판단된다. 원예 치료 실시 후의 자체설문지 평가결과 원예 활동을 통해서 달라진 점은 개인적으로 가족, 이웃 간의 긍정적인 변화를 이끌어내고 있다는 것을 발견할 수 있었고 다양한 원예프로그램이 인상깊었다고 하였으며 다음진행에 추가적으로 야외에서 진행할 프로그램에 대한 욕구가 표출되었다. 이것을 통해 개인적 치료경험과 가족, 이웃 간의 지지망 형성이 중요하며 긍정적인 영향을 주었다는 것을 볼 수 있었다. 또한 다양한 원예치료프로그램의 적용과 야외 활동을 조화롭게 적용한다면 성공적인 프로그램 진행에 도움을 될 것으로 판단된다. 이상의 결과를 종합하면 정신지체장애인에게 원예치료 프로그램을 실시한 이후에 원예에 대한 관심이 높고 자아존중 감이 향상되었으며 원예치료 프로그램에 대한 높은 만족도를 보였고 원예치료에 대한 참가성, 흥미성, 지속성, 대인관계성에서 높은 증가율을 보여 치료프로그램의 개입이 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과들 볼 때 의도적인 원예치료활동을 통해서 심신의 치료를 경험하$\infty$I 자존감이 향상되며 회원 상호관계를 통한 사회부적응문제를 치료하여 사회성이 향상될 것이라는 목표에 대한 높은 달성정도를 볼 수 있다. 또한 지속적이고 흥미를 유발하는 원예치 료 프로그램을 적용한다면 심리적, 신체적, 정서적 치료효과가 높은 향상을 보이고 자신감과

소상공인 점포의 분포와 환경요인의 공간적 영향관계에 관한 실증연구 (An Empirical Study on the Spatial Effect of Distribution Patterns between Small Business and Social-environmental factors)

  • 유무상;최돈정
    • 한국지리정보학회지
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    • 제22권1호
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    • pp.1-18
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    • 2019
  • 본 연구에서는 천안시, 아산시의 $100m{\times}100m$격자 내에 집계된 소상공인 분포가 가지는 공간적 의존성(Spatial Dependency)과 공간적 이질성(Spatial Heterogeneity)을 전역적(Global), 국지적(Local) 공간 자기상관(Spatial Autocorrelation)을 통해 측정 및 가시화하였다. 먼저 탐색적 공간데이터 분석방법(ESDA: Explotory Spatial Data Analysis)인 Moran's I Index를 통해 연구지역에서 소상공인 분포의 정적(Positive)공간자기상관이 발생하는 것을 확인하였으며, 국지적 공간자기상관 지표(LISA : Local Indicators of Spatial Association) 중 하나인 Getis-Ord $GI{\ast}$를 통해 공간자기상관의 국지적 패턴을 가시화하였다. 이를 통해 소상공인 상가점포의 입지요인 분석 시 적용할 변수와의 관계에 대해 공간회귀모형의 적용이 타당함을 증명하였으며, 소상공인의 분포와 모바일 트래픽 기반의 시간대별 유동인구, 토지이용 혼합성 지수 그리고 주거지, 상점, 도로망, 교통결절점과의 공간영향관계를 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)을 통해 분석하였다. 최종적으로 다중공선성(Multicollinearity)이 발생했던 버스정류장 접근성, 오후시간대 유동인구, 저녁시간대 유동인구를 제외한 6개의 변수를 적용하였고 GWR 모형이 OLS모형보다 주요통계량에서 모형 설명력이 개선됨을 도출하였다. 분석에 최종적으로 적용된 6가지 변수의 회귀계수와 국지적 결정계수(Local $R^2$)에 대해 연구지역 내에서 공간적으로 변화하는 변수별 영향력을 가시화하였다. 본 연구는 실질적으로 측정된 방식의 유동인구 정보를 적용함으로써 상권을 이용하는 도시민의 동적 정보를 반영한 것이 상권분석을 수행한 다른 연구들과 차별적인 성격을 가진다. 마지막으로 이러한 동적정보와 변수들의 공간적 상호작용을 구조화하기 위해 미시적 공간단위에서 공간통계학(Spatial Statistical)적 모형 적용을 통해 상권분석의 새로운 프레임을 제시하였다는 점에서 연구적 의의를 가진다.

지능형 클라우드 환경에서 지각된 가치 및 행동의도를 적용한 딥러닝 기반의 관광추천시스템 설계 (Design of Deep Learning-based Tourism Recommendation System Based on Perceived Value and Behavior in Intelligent Cloud Environment)

  • 문석재;유경미
    • 한국응용과학기술학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.473-483
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    • 2020
  • 본 논문은 지각된 가치가 적용된 관광 행동의도 정보를 이용한 지능형 클라우드 환경에서의 관광추천시스템을 제안한다. 이 제안 시스템은 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용하여 관광추천시스템에 적용하였다. 본 제안 시스템은 다양하게 수집할 수 있는 관광 정보와 관광객이 평소에 지각하고 있던 가치와 사람의 행동에서 나타나는 의도를 수집 분석하여 관광 추천시스템에 적용하였다. 이는 기존에 활용되던 다양한 분야의 관광플랫폼에 관광 정보, 지각된 가치 및 행동의도에 대한 연관성을 분석하고 매핑하여, 실증적 정보를 제공한다. 그리고 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 선형 모형 구성요소와 신경만 구성요소를 합께 학습하여 한 모형에서 암기 및 일반화 모두를 달성할 수 있는 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용한 관광추천 시스템을 제시하였고, 파이프라인 동작 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 추천시스템은 와이드 앤 딥러닝 모형을 적용한 결과 관광관련 앱 스토어 방문 페이지 상의 앱 가입률이 대조군 대비 3.9% 향상했고, 다른 1% 그룹에 변수는 동일하고 신경망 구조의 깊은 쪽만 사용한 모형을 적용하여 결과 와이드 앤 딥러닝 모형은 깊은 쪽만 사용한 모형 대비해서 가입률을 1% 증가하였다. 또한, 데이터셋에 대해 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 측정하여, 오프라인 AUC 또한 와이드 앤 딥러닝 모형이 다소 높지만 온라인 트래픽에서 영향력이 더 강하다는 것을 도출하였다.