• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제44권2호
• /
• pp.1-5
• /
• 2007

파장분할다중화방식(WDM - Wavelength Division Multiplexing) 네트워크는 차세대 전송망으로서 주목받고 있다. WDM네트워크는 IP, SONET, ATM 과 같은 클라이언트층에 광경로를 통한 circuit-switching을 제공함으로해서 전송속도의 향상, 트래픽 패턴에 따른 토폴로지 재구성등을 가능하게 한다. 광경로들의 집합으로서 가상 토폴로지가 정의되는데, 각각의 광경로를 정의하는 광학 스위치들이 재구성 가능하기 때문에, 가상 토폴로지도 재구성 가능하게 된다. 이러한 WDM 네트워크의 특징은 클라이언트 층이 요구하는 트래픽 패턴에 따라 가상 토폴로지를 재구성함으로서 네트워크 성능을 최적화 시킬 수 있게 한다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 트래픽 패턴 하에서 가상 토폴로지를 재구성하면서, 각 광경로의 트래픽에 대한 로드벨런싱을 하는 기법을 제시한다. 이 기법은 기존의 기법들과는 달리 미래의 트래픽 패턴을 알고 있다는 가정을 필요로 하지않는다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션을 위하여 실제 백본 네트워크에서의 트래픽율의 측정을 통한 트래픽 모델링을 하였다. 제안된 기법과 이전 기법과의 광경로에 대한 표준편차의 비교를 통해, 제안된 기법이 이전 기법보다 로드벨런싱에 있어 성능향상을 보여준다는 것을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제33권3C호
• /
• pp.262-270
• /
• 2008

본 논문에서는 정지 영상의 에지 정보를 표현하는 크기와 각도를 이용하여 정지 영상을 보호하는 방법에 대하여 기술한다. 일반적으로 에지 정보는 영상의 중요한 특징점으로 패턴인식 등에 주로 사용되며 에지 크기는 에지의 존재유무를 나타내는 척도이고 각도는 에지의 방향성을 나타낸다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상 내부에 저작전과 같은 정보를 은닉하는 대신에 저작권 정보와 에지 크기 및 방향성 정보를 조합하여 새로운 정보를 생성하여 이를 사용한다. 정지 영상으로부터 에지 크기와 방향 정보를 추출하기 위하여 소벨 연산자를 사용하며 의사 난수 발생기를 사용하여 저작권 정보의 크기와 동일한 개수의 정의를 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 검증하기 위하여 콘텐츠에 대한 외부 공격의 강인성 실험을 하였으며 히스토그램 평활화, 미디언 필터링, 회전, 잘라내기 등의 다양한 신호 처리를 통해 변형된 영상을 사용하였고 평균 90%이상의 저작권 검출율을 얻었다. 제안된 방법은 기존의 인공지능 기법을 활용하고 있는 방법 중 하나인 신경회로망을 이용한 방법에서 압축 및 미디언 필터를 영상에 적용한 후 얻어진 저작권 검출율인 88.43%과 89.25% 보다 높은 저작권 검출율을 보이고 있다. 또한 기존 방법에서는 공격에 대한 강인성에 따라 워터마크가 은닉된 영상은 원 영상과의 품질면에서 차이가 존재하는 반면에, 본 논문에서 제안한 방법은 원영상에 정보를 직접 삽입하지 않기 때문에 공격에 대한 강인성과는 무관하게 영상의 품질 저하가 없는 장점이 있다.