본 논문에서는 VOD 서비스 시스템에서 서버의 데이타 전송율과 클라이언트의 데이타 소비율에 기반하여 서버의 전송율을 조정하는 전송율 제어 알고리즘을 설계하고 분석하였다. 제안 알고리즘은 클라이언트 버퍼의 오실레이션 현상을 줄여 버퍼를 안정화시키고 또한 콜라이언트 시스댐 의 스케률링 부하를 경감시키기 위하여 뀔라이언트 버퍼의 상태를 일정한 시간마다 검사하는 BCT를 이용한다 이 BCT를 기반으로 하여 콜라이언트꾀 데이타 소비율을 산출하고 버퍼의 크기를 예측한다 예측한 버퍼의 크기가 오버런(overun) 또는 스타베이션(starvation) 경고구간에 속할 경우에는 서버의 데이타 전송율을 적응적으로 조정하여 클라이언트 버퍼의 오버런과 스타베이션이 발생되지 않도록 한다. 네트워크의 부하 변동으로 인하여 전솜율 제어 정책의 수행만으로는 콜라이언트 버퍼를 안정시키지 못한다. 따라서 본 논문에서는 전송율 제어 정책과 미디어 스케일링 정책을 병행 수행하여 클라이언트 버퍼의 오버런 또는 스타베이션이 발생되지 않고 안정된 상태를 유지하도록 하였으며, 제안한 알고리즘에 대해 시뮬 레이션을 통하여 그 성능을 평가하였다.
전위그래프와 버블정렬그래프는 스타그래프가 갖는 노드대칭성, 재귀적구조, 최대 고장허용도 등 그래프이론 관점에서 좋은 성질을 갖는 상호연결망이다. 본 논문에서는 버블정렬(bubblesort)그래프 $B_n$와 버블정렬-스타(bubblesort star)그래프가 전위(Transposition) 그래프 $T_n$의 서브그래프임을 보인다. 또한, 전위(Transposition)그래프 $T_n$을 버블정렬(Bubblesort)그래프 $B_n$으로 임베딩하는 연장율이 O(n)임을 보인다.
모바일 환경의 대중화와 이를 위한 기반 기술의 발전으로 인하여 이동 객체들을 효과적으로 표현하고 분석하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이러한 환경에서 이동 객체 궤적의 유사성 검색은 궤적에 대한 데이터 마이닝의 일부분으로 중요한 연구 분야중의 하나이다. 본 논문에서는 도로 네트워크상의 이동 객체 궤적을 위한 시공간 유사 궤적 검색 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 도로 네트워크상에서 두 이동 객체 궤적 사이의 시공간 거리를 정의하고, 이를 기반으로 궤적 사이의 시공간 유사도 측정 방법을 제안한다. 유사 궤적 알고리즘은 효율적인 검색을 위하여 시그니쳐 파일 기법을 이용하여 궤적을 검색한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 시공간 유사 궤적 검색 알고리즘을 구현하고, 성능 분석을 통해 제안하는 알고리즘의 효율성을 입증한다.
건강검진 데이터 공유로 일반인의 다양한 상태 분석 연구가 가능해졌다. 규칙추론 알고리즘으로 다양한 건강 데이터의 패턴을 파악할 수 있으나, 산출된 규칙이 많아지면 쉽게 해석하기가 힘들다. 본 연구에서는 스타차트를 활용하여 다수의 규칙을 보다 편하게 표현 할 수 있는 방법을 제안했다.
텍스처전이(Texture Transfer) 기법은 타겟영상의 고주파 성분인 텍스쳐를 소스영상에 적용시키는 영상처리 방법이다. 이 텍스쳐 전이기법은 입력 영상에 표현되고 있는 질감 등의 스타일을 대상 영상에 전이시키는데 사용 될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 텍스쳐 전이기법을 비디오에 적용시키기 위한 방법을 제안한다. 특히 동영상에 적용시키기 위한 실시간 병렬 처리 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 기존 텍스쳐 전이기법에 사용되는 커널의 모양을 변경하여 병렬화가 가능하도록 하였으며, 동영상 적용 시 발생하는 시간적 일관성문제를 해결하기 위한 방법으로 비디오 프레임 영상의 다중해상도를 사용한 광류측정법을 제안하여 적용함으로써 실시간 비디오 처리를 가능하게 하였다.
라인 드로잉은 적은 표현으로 물체에 대찬 많은 정보를 줄 수 있다는 점 때문에 비사실적 렌더링 분야에서 중요시되고 있다. 하지만 라인 드로잉에 대한 연구는 이차원 영상에 비해 물체에 대한 정보가 충분한 삼차원 모델을 대상으로 주로 이루어졌다. 본 논문에서는 이차원 영상을 라인 드로잉 형태로 표현하는 효과적인 방법을 제시한다. 이를 위한 알고리즘은 크게 필터링, 선 연결, 스타일화 세 단계로 나뉜다. 필터링 단계에서는 영상의 어느 부분에 선이 그려질지를 우도 함수를 이용하여 예상한다. 선 연결 단계에서 필터링 결과를 클러스터링 및 그래프 검색을 이용하여 연결, 라인 스트로크들을 찾아낸다. 마지막 스타일화 단계에서는 찾아낸 라인 스트로크들을 곡선 근사, 텍스쳐 매핑 등을 이용하여 여러 비사실적 렌더링 형태로 표현한다. 이러한 방법을 이용하여 실제 이차원 영상에서 라인 스트로크를 얻고, 디테일 제어를 적용하여 여러 가지 원하는 스타일의 라인 드로잉을 만들 수 있다.
본 연구는 4륜 독립 구동·제동·조향 차량의 모드 천이 논리 알고리즘에 관한 연구로서, 일반적인 주행 스타일 외에도 다양한 주행 스타일을 가지는 차량에서 주행 모드 전환 간에 고려되어야 하는 조건들을 다룬다. 주행 모드 전환 간에 Static Transition과 Dynamic Transition이 가능하며 Static Transition 방식이 일반적이지만 저속 상태에서 차량이 충분히 정렬되어 있다면 FWS 주행, 동상 주행, 역상 주행 간의 Dynamic Transition도 가능할 것이다.
CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(Outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 그러나 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 다양한 패턴으로 구성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 경우가 발생한다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결 강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 효과적인 패턴인식을 위해 다수 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하고 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도를 조정할 때 모멘텀(Momentum) 방법을 적용한다. 제안된 CP 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 개선된 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 학습 성능, 분류의 정확성 및 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.
최근 들어 NPR(Non-Photorealistic Rendering) 기법을 이용한 게임들이 많아지고 있다. 그렇지만 게임에서 적용하고 있는 NPR 기법들은 몇 가지 종류로 한정되며, 특히 카툰렌더링에 집중되고 있다. 본 논문에서는 그간 연구가 거의 이루어지지 않았던 게임에 적용 가능한 코믹북 스타일의 NPR 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 코믹북의 비주얼과 셀 애니메이션 비주얼의 차이점을 비교, 분석하여 코믹북 스타일의 비주얼에 대한 표현 요소를 도출한다. 다음으로, 도출된 세 가지 표현 요소, 외곽선 스케치, 톤, 해칭을 효과적으로 구현하기 위한 렌더링 알고리즘들을 제시한다. 마지막으로 이 알고리즘이 적용된 게임을 제작함으로써 게임을 위한 알고리즘으로 적용이 가능한지를 검증한다.
KOINONIA는 고속 무선개인네트워크(Wireless Personal Area Network: WPAN) 기술로 개인 영역에서 고속의 데이터 전송과 멀티미디어 트래픽 전송을 지원하기 위해 개발되었다. 마스터와 슬레이브가 스타 토폴로지 형태로 피코넷을 구성한다. 멀티미디어 트래픽의 QoS를 위해 마스터가 슬레이브의 요청을 받아 채널을 할당해주는 TDMA방식의 매체 접근 방법을 사용하는데, 이때 마스터가 각 할당요청에 대해 스케줄링을 하는 방법이 네크워크 전체의 성능에 크게 영향을 끼치게 된다. 따라서 채널을 효율적으로 사용하고 멀티미디어 트래픽의 QoS를 효과적으로 보장하기 위해서는 효율적인 채널 할당 스케줄링 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 슈퍼프레임의 길이와 관계없이 일정 간격으로 채널 타임을 할당할 수 있는 스케줄링 및 CAC(Connection Admission Control) 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 채널 사용과 QoS 측면에서 효과적임을 보였다. 또한 제안한 알고리즘은 기본적인 스케줄링 기법인 WRR(Weighted Round-Robin)에 비해 데이터 특성에 맞게 채널 타임을 할당하므로 채널타임 절약과 더불어 전력소비도 절약할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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