최근 멀티미디어 스트리밍 서비스가 활성화되면서 향후 고품질의 멀티미디어 융합 콘텐츠 서비스의 수요가 크게 증가할 것으로 예측되는 가운데, QoS가 보장된 서비스를 제공하기 위해서는 멀티미디어 스트리밍 트래픽 증가에 따른 네트워크 부하증가 문제를 선결적으로 해결해야 한다. 이를 위해서는 이기종 망간의 끊김없는 이동성 지원을 통한 효율적인 네트워크 리소스 관리 및 이동성 지원 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 상황정보를 사전에 인지하고 핸드오버지연으로 인한 패킷 손실을 줄이기 위해 MIH기술을 활용하였으며, FPMIPv6 통합망에서의 계층형 이동성 관리기법 도입을 통한 지능형 인터페이스 제공이 가능한 ACLMIH-FHPMIPv6(Advanced Cross-Layering Algorithm for MIH over FHPMIPv6)설계기법을 제안한다.
특정 서비스를 보다 안전하게 제공받기 위한 사용자가 증가함에 따라 서비스수준협약 (SLA)에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 침입차단서비스와 같은 보안서비스에 대해 기존의 SLA는 관련 보안 분야가 미비하여 제대로된 수준협약이 어려운 실정이다. 기존의 SLA에서 보안 분야는 권고사항의 수준으로 제공되고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 침입차단서비스 제품의 보안 기능을 분석하여 공통보안기능과 개별보안기능을 분류하고, 이를 통해 보안서비스의 품질을 보장하기 위한 보안SLA(S-SLA : Security Service Level Agreement) 등급화 지표를 제안한다. 이를 통해 보안서비스에 대한 세분화된 서비스 협약이 가능할 것이다.
네트워크에서 전송지연을 줄이고 신뢰성을 높이기 위해 주로 고성능 및 고출력의 네트워크 장비를 사용하여 네트워크 품질을 보장하고 있다. 본 논문에서는 다수의 물리적 케이블로 이루어진 번들 링크를 가진 네트워크에서 트래픽 전송 시 소모되는 에너지를 최소화하기 위한 최적화 알고리즘을 제안한다. 제안된 최적화 알고리즘은 메타휴리스틱방식 중 하나인 타부서치 알고리즘을 적용하였으며, 각 트래픽에 대하여 소스 노드와 목적지 노드의 경로상에 있는 케이블을 최소로 선택하여 전송에너지가 최소화되도록 설계하였다. 제안된 최적화 알고리즘은 네트워크상의 모든 트래픽에 대하여 전송상에 사용되는 케이블의 수와 링크 효율 관점에서 성능평가가 수행되었으며, 성능평가 결과에서 이전에 제안된 방식보다 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
의료 현장에서는 매우 고해상도의 이미지를 사용하고 있으며, 이는 손실에 매우 민감한 정보이다. 이에 따라 높은 대역폭뿐만 아니라 고신뢰성 전송을 제공할 수 있는 광 인터넷의 활용이 요구되고 있다. 그러나 인터넷의 특성상 다양한 종류의 데이터가 동일한 대역폭을 활용하게 되고, 이를 효과적으로 차별화할 수 있는 수단이 요구되고 있다. 이를 위해 광 지연 라인 버퍼가 많이 활용되고 있다. 그러나, 이러한 버퍼는 제공 부하, 측정된 데이터 버스트 크기, 기본 지연 유닛 등과 같은 최적값을 이용해 구성된다. 광 버퍼는 한 번 설정되면 변경할 수 없다. 그러므로 데이터 버스트 크기를 동적으로 변경시키는 방법이 활용되고 있다. 그러나 동적으로 버스트의 길이를 변화시키는 것은 상당한 불안정성을 내포하고 있다. 이에 본 논문에서는 안정적인 동작을 보장할 수 있는 동작 조건을 분석하고자 한다. 본 논문의 기법을 활용해 높은 우선순위의 고해상도 의료 데이터를 손실 없이 안정적으로 전송할 수 있다.
Kim, Dae-Hoon;Kim, Do-Hyeon;Lee, Dong-Hoon;Kim, Yoon
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권4호
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pp.19-26
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2022
최근 지능형 교통 체계의 발전에 따라 자동차 번호판 인식 시스템이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 주행 중인 자동차의 번호판을 인식하기 위해서는 실시간성이 보장되어야 하며, 영상이 왜곡되어 뚜렷하지 않거나 번호판의 크기가 작은 저해상도 영상에서도 높은 인식률이 유지되어야 한다. 본 논문에서는 자유 앵커 방식 기반의 객체 탐지 알고리즘과 합성곱 신경망(CNN) 기반의 문자 인식 알고리즘을 이용하여 처리 속도를 향상한 실시간 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 더불어 공간 변형 네트워크를 이용하여 저해상도 및 왜곡된 영상에서의 인식률을 높였다. 제안하는 시스템의 인식률은 93.769%, 이미지 당 처리 속도는 약 0.006초로 기존 자동차 번호판 인식 시스템보다 빠른 속도로 자동차 번호판을 인식하며, 다양한 환경 및 품질의 영상에 대해 높은 인식률을 유지하는 것을 확인할 수 있다.
저수지 수문자료는 강우량, 유입량, 저수량, 방류량이다. 이 중에서 관측되고 있는 것은 저수량과 일부 수로방류량에 불과하다. 그럼에도 모의에 의해 유입량을 고정시키면, 물수지에 의해 방류량을 계산할 수 있다. 그러나 저수량 오차로 모의 유입량과 계산 방류량의 신뢰도는 반드시 확인돼야 한다. 신뢰도가 낮으면 모의 유출량과 계산 방류량을 조정하며 신뢰도를 높여야 한다. 신뢰도는 평가주기가 짧을수록 보장된다. 여기서는 유역면적 218.80km2, 유효저수량 3,494만m3, 수혜면적 5,117ha인 탑정지에 대해 2020년 1월1일부터 12월31일까지 1시간 단위로 1달, 10일, 3일, 2일 간격의 주기로 저수지 운영자료를 생산하고, 그 신뢰도를 평가하여 평가주기가 짧을수록 오차가 감소되는 것을 관찰코자 했다. 1시간 간격의 유입량은 ONE 모형으로 모의했고, 저수지 물수지 모형을 구축하여 모의 유입량에 저수량 변화를 더해 방류량을 계산했다. 또한 저수지 물수지에 의해 저수위를 모의했으며, 관측 저수위와의 오차제곱근(RMSE)으로 신뢰도를 평가한 결과는 다음과 같다. 1달 간격으로 신뢰도를 평가한 경우 RMSE는 132.466m, 10일 간격은 46.922m, 3일 간격은 0.520m, 2일 간격은 0.349m로 나타났다. 위의 결과로부터 저수지 수문자료의 평가주기를 짧게 할수록 신뢰도는 개선된다고 말할 수 있다. 이상의 결과는 과거 자료에 대해 1년 동안 1시간 간격으로 유입량을 모의하고 방류량을 계산한 결과를 고정시키고, 평가주기를 달리하며 수위오차를 분석한 결과이다. 만약 평가주기별로 유입량과 방류량을 실제 상황에 적합하게 조정하면, 그 신뢰도는 훨씬 더 개선될 것이다. 현재 저수지 수위만을 관리하고 있는 현장의 상황에서 이 연구결과가 시사하는 바는 매우 크다. 첨언하면 AI 시대의 핵심은 자료다. AI의 먹이는 자료다. 다시 말해 자료 없는 AI는 시체와 같다. 자료는 기본이고 진실이다. 자료 없는 결과는 가짜다. 또한 위의 결과는 자료는 상시 관찰돼야 한다는 것을 말한다. 1년에 한 번 수문자료를 평가하는 제도로는 고품질의 자료를 생산할 수 없다. 무엇보다 자료는 상시 관찰하는 제도가 정착돼야 하며, 그 때 비로소 AI와 공존과 협력으로 물관리 기술의 혁신을 이룰 것이라 확신한다.
본 논문의 목적은 디지털 저작권에 기반기술로 이용될 수 있는 워터마킹 알고리즘 구성에 대한 소프트웨어 프로세스 심사에 있다. 소프트웨어 프로젝트에 수반되는 작업 프로세스들이나 관련된 작업 자원들은 서로 다른 복잡성을 갖는다. 경험 의존적인 방식은 소프트웨어 개발비용을 높이는 원인이 되며 개발된 소프트웨어의 품질도 보장 받기 어려워지다. 또한 소프트웨어 개발 프로젝트의 규모에 따라 적합하게 적용하지 �方�, 소규모의 프로젝트도 소프트웨어 개발 방법론에 거론되는 전체 항목을 수행하려다 보면 많은 개발비용이 소요되어 방법론 적용에 문제가 될 수 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위한 방법으로 소프트웨어 프로세스와 관련 지식들을 재활용하는 접근 방법들이 제시 되어왔다. 본 논문에서는 프로젝트의 환경과 특성 요인들을 분석하여 그들에 맞는 프로세스들을 선정하는 방법을 제시한다. 프로젝트 환경과 특성에 맞는 개발 경로 선정을 용이하게 하기 위하여 ISO/IEC 15271, ISO/IEC 12207 및 ISO/IEC 15504의 프로세스 내용에 준하여 영역 특성을 분류하여 프로젝트 개발 경로 선정 항목을 정하여 이를 본 논문에서의 적용범위로 한다.
본 연구는 자연 재해 및 사회 재난 발생으로 주거권의 보장을 위한 임시주거 시설의 수요가 증가하는 추세에 대비하여 이재민에게 신속하게 양질의 주택을 공급코자 수행되었다. 대량 생산 및 운반에 효율적인 계획 모델을 만들기에 적합한 DfMA 설계 방식, 즉 제조 및 조립 기반 모듈러주택 모델을 제시하였으며, 특징은 다음 세 가지이다. 첫째, 모듈러주택을 서비스 모듈과 기능 모듈로 구분하여 고정성과 변동성을 발전시켜 다양성을 만들도록 계획했다. 둘째, 제품과 같이 이동하여 편리한 위치에 놓고 사용할 수 있도록 계획하여 대지 여건 및 수요에 맞춰 융통성 있는 배치계획을 하는 시스템을 제안 했다. 이러한 계획은 동일한 주택을 대량 생산하여 국내외의 다양한 위치와 사업에 활용할 수 있다. 셋째, 생산효율성을 높일 수 있도록 생산의 자동화를 염두해 두고 건식 공법으로 공정을 단순화하고 최소화하는 방식으로 계획했다. 이러한 DfMA설계방식 적용으로 제작 및 시공기간 단축, 공사비 절감, 주택 품질 제고를 도모하여 건설 생산성을 향상시킬 수 있다.
피어들의 접속과 이탈이 빈번한 P2P 기반의 분산 저장 시스템에서 실시간 제약 조건을 가지는 비디오 파일에 대해 데이터 가용성뿐만 아니라 재생 시 로컬 저장 장치에서 제공하는 수준의 품질을 보장하는 것이 필수적이다. 또한, 분산 저장 시스템 기반의 클라우드 저장 서비스에서는 각 사용자가 자신의 파일을 다른 사용자와 공유하는 기능을 제공하기 때문에 여러 사용자가 동일한 비디오 파일에 대해 동시에 재생을 요청하는 경우 모든 재생이 실시간으로 끊김 없이 지원되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 파일 공유를 지원하는 P2P 기반의 분산 저장 시스템에서 데이터 가용성뿐만 아니라 각 비디오 파일에 대해 동시에 요청되는 여러 재생들을 실시간 처리할 수 있는 기법을 제안한다. 이 기법은 각 비디오 파일에 대한 사용자의 재생 요청 수에 맞게 이레이져 코딩으로 인코딩된 중복 데이터의 양을 조절하여 실시간 동시 재생을 지원할 수 있으며 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있다.
국내 온라인 패션 플랫폼은 개인사업자가 제품정보를 직접 등록하기 때문에 개인사업자의 불편함을 초래한다. 많은 제품군을 한꺼번에 수동 등록하므로 수기 입력된 제품정보로 인한 신뢰성 문제가 발생한다. 등록된 상품 이미지의 저품질 및 데이터 수의 불균형으로 인한 편향도 심각하게 제기된다. 본 연구는 오버샘플링 기법을 통해 데이터 편향을 최소화하고 13개 패션 카테고리의 다중 분류를 수행하는 ResNet50 모델을 제안한다. 컴퓨팅 자원과 오랜 학습시간을 최소화하기 위해 전이학습을 활용했다. 결과적으로, 데이터 수가 매우 부족했던 클래스의 데이터 증강을 통해 기본 CNN 모델에 비해 최대 33.4%의 향상된 식별력을 보여주었다. 모든 결과의 신뢰성은 정밀도-재현율 곡선으로 보장한다. 본 연구는 국내 온라인 패션 플랫폼 산업의 발전을 한 단계 끌어올릴 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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