한국통신은 미래 고객의 요구와 멀티미디어 시대에 걸맞는 통신망의 고도화를 추진하여 통신시장의 개방과 국제화에 적극 대처할 계획이다. 21세기가 요구하는 통신망은 지능화, 초고속화, 개방화, 고품질화된 통신망이다. 한국통신은 이를 통신망의 고도화 추진방향으로 설정, 중점적으로 추진하여 차세대 통신사업의 튼튼한 기지역할을 수행함은 물론 경제성과 기술에 있어서 선진형으로 네트웍을 전환시킬 예정이다.
온라인 음악서비스가 유료화를 단행한 지 1년이 지났다. 지난해 7월 8개 온라인 음악사이트가 유료화를 단행한데 이어 지난 7월에는 국내 최대 온라인 음악사이트‘벅스뮤직’까지 유료화를 선언, 온라인 음악서비스의 유료화는 급물살을 타고 있다. 최근에는 한국음원제작자협회와 벅스뮤직간의 힘겨루기가 일단락되면서 온라인 음악유통 확대에 대한 기대감도 조성됐다. 국내외 온라인 음악 시장의 현황을 살펴봤다.
본 논문에서는 미디어내 동기화와 미디어간 동기화를 지원할 수 있는 분산 멀티미디어 동기화 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘에서는 미디어내 동기화는 미디어 스케일링 기법에 의해 이루어 지고, 미디어간 동기화는 가변 처리율에 의해 이루어 진다. 우리는 미디어내 동기화를 위해 미디어 버퍼의 검사 주기와 스케일링 기간을 구하였고, 미디어간 동기화를 위해 마스터 미디어와 슬레이브 미디어의 상대적 시간 스탬프의 비교 주기를 구하였다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가하였으며, 그 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘이 미디어내 동기화와 미디어간 동기화를 잘 수행함을 알 수 있었다.
볼륨 매니저뿐 아니라 RAID 시스템 또는 서버를 기반으로 하는 가상화 기술은 그 관리범위가 제한적이며 데이터 센터 전체를 대상으로 하는 솔루션으로 발전되기 어렵다. 같은 이유로 온라인 스토리지를 관리하는 비용은 관리되는 서버의 수에 비례하여 증가한다. 또한 데이터 센터 자체가 아닌 개별 서버의 요구사항에 초점을 맞추고 있다는 점에서 서버 중심적인 가상화 기술이라 할 수 있다. 스토리지 네트워크를 기반으로 가상화 기술로 구현하는 경우, 관리범위를 데이터 센터 전체를 범위로 하는 관리 및 가상화를 통해 관리비용을 절감할 수 있다. 본 논문에서는 블록 스토리지를 가상화하는데 사용되는 네트워크 인프라스트럭처에 대해서 분석하고, 가상화 매개변수를 관리하는 경우에 따른 인-밴드 가상화에 대해서 연구, 분석 및 새로운 모델을 제시하고 구현했다. 그리고 서버 중심적 가상화 기술과 성능 비교, 분석을 통하여 인-밴드 스토리지 네트워크 가상화 기술의 우수성을 나타낸다.
회계시스템에 데이타베이스시스템을 도입하는 연구의 주류는 데이타베이스 분야에서 개발된 데이타모형(data mood)을 이용한 회계 데이타모형의 개발에 있었다. 본 연구의 목적은 데이타베이스 분야에서 최근 개발되어 널리 보급되고 있는 객체지향 데이타모형을 적용한 회계 데이타모형(Object-oriented Accounting Data Model; OADM)을 개발하고 응용하는 데 있다. OADM은 회계시스템의 정보제공능력 제고 및 시스템통합의 과제를 해결하는 데 유용한 도구가 될 것이다. OADM은 데이타모형 관점에서 규명된 전통적 회계시스템의 본질을 모형화의 배경으로, REA 모델을 모형화의 기초로, 그리고 객체지향 데이타모형을 모형화의 도구로하여 개발된다. 회계 데이타모형화에 있어서 복합적인 회계데이타의 표현, 복합적이고 까다로운 회계처리절차의 데이타화, 타부문과의 연계, 회계시스템의 변경 및 확장 등의 제 문제점은 기존의 데이타모형으로는 해결하기가 어려우나 객체지향 데이타모형을 회계 데이타모형화에 도입함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 본 연구와 관련한 후행 연구로는 활동중심 원가계산의 모형화, 예산시스템의 모형화 그리고 사무정보시스템의 모형화 등을 들 수 있다. OADM은 이러한 모형화의 기초로 이용될 수 있다. 모형의 실증분석도 가치 있는 미래연구로 본다.
본 논문에서는 다중 대역통과 표본화 이론에 기반하여 1.9GHz IS-95신호와 2.2GHz IMT-2000 신호를 하나의 ADC(analog to digital converter)를 사용하여 동시에 표본화하고 디지털 처리를 수행하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 검증하였다. 일반적인 방법으로는 본 논문에서 고려하는 두 신호를 동시에 표본화하기 위해서는 표본화 주파수가 최소한 1GHz 이상의 고속의 ADC를 사용해야 한다. 그러나 현재 ADC의 기술은 광대역의 신호를 직접 더지털화하기에는 아직 미흡하다. 반면에 대역통과 표본화 이론은 기존의 상용 ADC와 기콘의 RF 시스템을 이용하여 다른 대역에 위치한 두 신호를 통합처리 할 수 있는 기반을 제공하고 있다. 본 논문에서는 이러한 대역통과 표본화 이론에 기반을 두고 상용 ADC를 사용하여 표본화 시스템을 구현하여 IS-95신호와 IMT-2000 신호를 표본화하고 이를 컴퓨터에서 디지털 필터를 이용하여 두 신호를 분리하는 실험을 통하여 다중 대역통과 표본화의 적용 가능성을 검증하였다.
본 논문에서는 HEVC (High Efficiency Video Coding) 복호화기의 SAO (Sample Adaptive Offset)를 효율적으로 병렬화하기 위한 방법을 제안한다. HEVC 는 주관적 화질 향상 및 압축 효율 향상을 위해 디블록킹 필터 (de-blocking filter)와 샘플 적응적 오프셋 (SAO)이라는 두 가지 인-루프 필터를 사용한다. 두 종류의 인-루프 필터의 사용은 HEVC 복호화기의 복잡도를 증가시키는 요인이며, 인-루프 필터에 데이터레벨 병렬화를 적용하여 고속으로 복호화를 수행할 수 있다. 본 논문에서는 SAO 의 병렬화를 위해 CTU (Coding Tree Unit)의 행 단위로 병렬화를 수행함으로써, 병렬화로 인한 추가적으로 발생하는 라인 버퍼 사용을 줄여 SAO 병렬화 효율을 향상시켰다. 실험결과 제안하는 SAO 병렬화 방법을 사용하여 균등분할 SAO 병렬화 방법에 비해 91%의 속도를 향상시켰다.
2004년말 현재 국내에서 발생되는 음식물쓰레기의 재활용량은 전체 발생량의 $87.7\%$인 10,015톤/일이며, 전체 재활용량의 $6.47\%$인 640톤/일 정도가 혐기성소화 방법에 의해 처리 및 자원화 되고 있다. 국내에서 적용되고 있는 음식물쓰레기 혐기성소화 기술의 대부분은 습식소화(Wet digestion) 공법이며, 처리 방법별로 2상 혐기성소화(Two-phase anaerobic digestion)와 하수슬러지 흑은 축산분뇨와 함께 혼합처리 하는 통합소화(Co-digestion) 공정으로 구분되고 있다. 음식물쓰레기의 자원화 방법에 있어 혐기성소화는 사료화, 퇴비화에 비하여 폐기물의 효과적인 감량화와 자원화 효과뿐만 아니라 유용 에너지원인 메탄가스의 회수가 가능하기에 최근에 주목을 받는 biotechnology중의 하나로 자리매김 하고 있으며, 또한 유기성폐기물의 자원순환형 관리 시스템 구현에 있어 적절한 대안으로 고려되고 있다.
컴퓨터 학습의 군집화는 주어진 데이터를 서로 유사한 몇 개의 집단으로 묶는 작업을 수행한다. 군집화를 위한 유사도 결정을 위한 측도는 많은 기법들에서 매우 다양한 측도들이 사용되고 또한 연구되어 왔다. 하지만 군집화의 결과에 대한 성능측정에 대한 객관적인 기준 설정이 어렵기 때문에 군집화 결과에 대한 해석은 매우 주관적이고 애매한 경우가 많다. 퍼지 군집화는 이러한 애매한 군집화 문제에 있어서 융통성 있는 군집 결정 방안을 제시해 준다. 각 개체들이 특정 군집에 속하게 될 퍼지 멤버 함수값을 원소로 하는 유사도 행렬을 통하여 군집화를 수행한다. 본 논문에서는 베이지안 학습을 통하여 군집화를 위한 퍼지 멤버 함수값을 구하였다. 본 연구에서는 최적의 퍼지 군집화 수행을 위하여 베이지안 학습 기반의 퍼지 규칙을 추출하였다. 인공적으로 만든 데이터와 기존의 기계 학습 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.
다중사용자 다중안테나 시스템은 높은 성능 이득을 가지기 때문에 현재 활발히 연구가 진행되고 있다. 그러나 다중사용자 시스템은 필연적으로 간섭이 발생하게 된다. 송신단이 각 수신단의 채널 정보를 완전히 알면 기존의 간섭제거 기법으로 완벽히 간섭을 제거할 수 있지만 제한된 피드백 환경에서는 그럴 수 없다. 제한된 피드백 환경에서는 채널을 양자화 해야 되는데 양자화 기법으로는 벡터 양자화와 스칼라 양자화 기법이 있다. 일반적으로는 벡터 양자화가 스칼라 양자화 보다 성능이 더 좋다고 알려져 있다. 본 논문에서는 벡터 양자화와 스칼라 양자화의 성능을 비교하고 그 차이가 어느 정도 되는 지 실험결과를 통해서 알아보겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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