최근 위성통신은 물리계층의 고속 모뎀, 링크 계층에서의 고효율 패킷처리 기술 등의 발달로 양방향 광대역 멀티미디어 통신 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 그러나 긴 전송 지연시간과 유선망에 비해 여전히 높은 패킷 손실률을 갖는 위성링크 고유의 특징은 현재 통신을 위해 가장 많이 사용하는 전송계층 프로토콜인 TCP(Transmission Control Protocol)를 여전히 위성망에서 제대로 동작시키기 어렵게 만들고 있다. 이에 본고에서는 위성망에서 TCP가 갖는 문제점을 해결하기 위해 도입된 PEP(Performance Enhancing Proxy) 기술에 대해서 관련 표준문서에서부터, 다양한 PEP 구성형태, 그리고 응용계층, 전송계층, 네트워크 계층에 따라 각각 적용된 PEP 주요 기술들을 살펴보고, 더불어 해외의 주요 PEP 제품들의 특징들을 분석함으로써 PEP 관련 전반적인 기술동향을 살펴보고자 한다.
자연 언어의 각 어휘는 서로 관계를 가지고 계층적 입체적 모델로 존재한다. 이러한 전제에서 출발한 연구 가운데 대표적인 것이 의미 계층이다. 본고에서는 한국어 형용사의 의미 계층을 추출하는 것을 목표로 하여, 형식적 객관적 방법론을 정립하고, 결과를 비교적 신속하고 정확하게 이끌어 낼 수 있는 전산적 처리 도입하였다. 우선 전체 구축에 필요한 절차를 세우고 각 단계에서 필요한 방법과 휴리스틱을 정리하였다. 이를 바탕으로 사전 뜻풀이말을 이용하여 반자동으로 작업하였으며, 일부 코퍼스를 활용하였다 최종 알고리즘으로는 Top-Down 방식을 택하였다. 이렇게 추출된 한국어 형용사 의미 계층은 226개의 최상위어에서 시작하여 총 3,792개의 표제어를 망라한다. 또한 수직적 계열 관계만을 명시했을 경우 나타날 수 있는 한계를 보완하기 위해, 동의어 반의어와 같은 수평적 의미 관계와 공기 명사와 같은 결합 관계 등을 함께 기술하였다. 한편 표제항을 뜻풀이말의 공기 명사를 이용하여 의미별로 분류하고 각 분류마다 별도의 의미 계층을 수립하였다.
최근 기존의 영상 압축 파이프라인 대신 신경망의 종단 간 학습을 통해 압축을 수행하는 알고리즘의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 종단 간 학습 기반 공간적 스케일러블 압축 기술을 제안한다. 보다 구체적으로 본 논문은 신경망의 각 계층에서 하위 계층의 학습된 특징 (feature)을 융합하여 상위 계층으로 전달하는 다중 스케일 특징 융합 (multi-scale feature fusion) 모듈을 도입해 상위 계층이 더욱 풍부한 특징 정보를 학습하고 계층 사이의 특징 중복성을 더욱 잘 제거할 수 있도록 한다. 기존 방법 대비 향상 계층(enhancement layer)에서 1.37%의 BD-rate가 향상된 결과를 볼 수 있다.
본 논문은 초고속통신망(ATM) 등장으로 다양한 서비스가 가능하나 정보 메시지의 위협 및 취약에 대한 대비가 부족하다. 본 논문은 ATM망에서의 메시지 보안과 인증기법을 제시한다. ATM망의 AAL과 ATM계층간의 보안계층설정을 위한 ATM프로토콜의 서비스 옵션이 응용된다 제안된 보안과 인증 기법은 AAL과 ATM계층간 호 설정 과정에서 신호 프로토콜 형태로 제시된다.
최근 들어 소프트웨어의 점점 복잡화, 대형화가 되고 있는 추세에 의해서 컴포넌트의 중요성이 부각되면서, 컴포넌트를 이용한 시스템의 모델링(Modeling) 기법들이 등장하고 있다. 그리고, 이런 모델링 기법들을 적용한 응용 분야가 점차 확대되어 가고 있는 가운데, 효과적으로 시스템 모델링을 할 수 있도록 하고자 기존의 복잡한 다 계층의 모델링 표현 방식의 구조를 탈피한 3계층 표현 방식의 아키텍처를 가진 모델링 기법을 제안한다. 그리고, 하나의 작은 예제를 통해서, 실제 적용되는 과정을 보면서, 기존의 방법과의 차이점에 대해서 관찰 및 분석, 그리고, 추후 적용의 기대효과에 대해서 알아본다.
Korea View 는 지상파 디지털 TV 의 새로운 서비스 프레임워크로 6MHz 의 지상파 방송 대역폭 내에서 하나의 HD 채널만 서비스되던 것을 향상된 비디오 압축 기술을 이용하여 1 개의 HD 채널과 3 개의 SD 채널, 총 4 개의 채널을 서비스하는 지상파 다채널 디지털 TV 서비스를 의미한다. 본 논문에서는 Korea View 서비스 프레임워크에 H.264/SVC 를 이용하여 SD 급으로 전송되던 3 개의 채널에 대해 SVC 의 공간 계위를 갖도록 부호화 한 HD 급 향상계층 비디오 부호화 스트림을 광대역 망을 통해 전송하는 다채널 하이브리드 HDTV 방송서비스 프레임워크를 제안하고 이를 위해 H.264/SVC 의 부호화 성능을 평가하고 분석한다. 이를 위해 본 논문에서는 H.264/SVC 기본계층에 해당하는 3 개의 SD 채널에 대해 1.5Mbps 목표 비트율로 부호화 하는 동시에 H.264/SVC 의 향상계층에 해당하는 HD 비디오의 부호화를 수행하여 SD 급 기본계층과 HD 급 향상계층의 부호화 성능을 평가 및 분석하였다. 실험을 통해 SD 급 기본계층에서 34.5dB 이상의 화질로 서비스 가능한 수준의 객관적 화질임을 확인하였고, HD 급 향상계층에 대해서는 12Mbps 비트율로 부호화 된 MPEG-2 영상의 화질을 제공하기 위해 690kbps 이상의 비트율이 필요하다는 것을 제시한다.
본 연구에서는 교량정보의 통합 운용을 지원하기 위해 멀티레이어 데이터베이스의 프레임워크를 제시하였다. 멀티레이어 데이터베이스란 표준화된 정보 레이어로 이루어진 논리적으로 통합된 데이터베이스를 말한다. 표준화된 정보 레이어는 한 부류로 구분할 수 있는 데이터 집합을 나타내며, 정보모델에 의해 정의된다. 본 연구에서 제시한 교량의 멀티레이어 데이터베이스 개념은 구조요소의 분류를 나타내는 정보체계를 기반으로 하며, 구조요소의 분류체계에 따른 코드를 사용함으로써 여러 정보계층에 분포된 데이터를 통합하도록 하였다. 또한 멀티레이어 데이터베이스 프레임워크의 한 축으로서 데이터 레벨을 설정하였다. 데이터 레벨은 정보계층에 포함된 데이터들의 재활용성에 따른 중요도를 의미하며, 이에 따라 정보모델의 세분화되는 정도를 정의하여 방대한 양의 교량정보 데이터베이스 구축을 위한 효과적인 전략수립이 가능하도록 하였다. 제시된 개념의 검증을 위해 객체지향개념의 3-D 형상정보 계층과 구조계산서 정보계층으로 이루어진 시범 데이터베이스를 구축하였다. 또한 두 계층으로 분산되어 있는 데이터의 일치여부를 자동으로 검토하는 실험을 통하여 본 연구에서 제시된 멀티레이어 데이터베이스 개념이 교량정보를 관리하는데 있어 정보의 무결성과 일관성을 보장할 수 있음을 보였다.
가상 사설망에 계층간에 사용하는 프로토콜이 각기 다르다. 네트워크 상에서 정보의 상호 교환은 기밀성과 무결성의 확보가 중요하다. 그러나 보안 방식에 따른 여러 형태의 장비들에 따른 프로토콜의 다양화로 인해 호환성과 가용성에 따르는 문제점이 있다. 그래서 정보의 암호화와 인증을 통해서 전송이 이루어진다면 제 3자의 공격으로부터 안전할 수 있다. 그러므로 가상사설망(VPN) 시스템 통한 터널링을 통해서 계층간 상호교환의 전송이 이루어진다. 본 논문에서는 인증된 공개키를 사용하여 계층2와 계층3에서 사용되는 각각의 프로토콜로서 정보가 전송될 경우 계층간의 성능분석 차이점을 파악하여 본다.
본 연구는 정보격차해소를 위하여 공공도서관에서 정보취약계층에 대한 투입과 성과가 어떻게 변화하고 있는지 조사하여 분석하고자 하였다. 이 조사와 분석은 정보취약계층에 대한 투입과 성과의 양적인 상태를 가장 잘 알 수 있는 도서관 통계지표를 활용하고자 하였다. 도서관 통계지표의 분석을 통하여 정보격차해소를 위해 각 도서관이 투입하는 요소들의 변화양상을 살펴보고 문제점을 제시하였다. 그 결과 노인 및 장애인을 위한 시설의 퇴보, 장애인용 특수자료 수의 지속적인 감소, 정보취약계층 서비스 이용자수의 감소, 전체 도서관 예산에서 차지하는 정보취약계층을 위한 예산의 매우 적은 비율과 그 예산마저도 매년 감소하는 현상 등의 문제점이 밝혀졌다. 결론적으로 도서관통계에 나타난 정보취약계층을 위한 지표들과 그 추이는 각종 관련 정책들과 공모사업들의 추진이 지식정보격차해소에 긍정적인 성과를 가져오지 못함을 보여주고 있다. 즉 정보취약계층을 대상으로 하는 다양한 서비스의 제공노력은 지속적인 관심을 갖고 추진되고 있는 듯 보이나, 실질적인 예산의 투입이나 관련 정책의 추진은 이를 따라가지 못하고 있으므로 이에 대한 강력한 대책이 요구된다.
계층적 폴디드 하이퍼스타 네트워크는 동일한 노드 개수를 갖는 계층적 네트워크인 HCN(n,n)과 HFN(n,n)보다 망비용이 우수한 연결망이다. 본 연구에서는 하이퍼큐브, HCN(n,n), HFN(n,n)과 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$) 사이의 임베딩을 분석한다. 임베딩 결과는 HCN(n,n), HFN(n,n), 하이퍼큐브 $Q_{2n}$은 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$)에 확장율 $\frac{C^n}{2^{2n}}$과 연장율 2, 3, 4로 각각 임베딩 가능하다. 또한, 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$)는 계층적 네트워크인 HFN(2n,2n)에 연장율 1에 임베딩 가능하다. 이러한 임베딩 결과는 하이퍼큐브, HCN(n,n), HFN(n,n)에서 개발된 알고리즘을 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$)에서 효율적으로 활용 가능함을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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