In this paper, we propose a novel probing mechanism for adaptive transmission of video data based on congestion control and client state. The proposed mechanism is friendly to the network dominant transport protocols (TCP) and can reduce fluctuations compared to the previous works.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권2호
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pp.227-235
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1998
In this paper, we consider a hierarchical Bayes estimation of the parameter, the reliability and hazard rate function based on type-II censored samples from a Rayleigh failure model. Bayes calculations can be implemented easily by means of the Gibbs sampler. A numerical study is provided.
분산 공간 데이터 스트림 처리에서는 분산 노드의 활용도를 높이고 고장이 발생한 경우 신속하게 시스템을 복구하기 위해 하위 노드에서 처리된 튜플에 대해 상위 노드로 데이터를 백업한다. 그러나 데이터의 유입량이 증가하고 노드의 연산 결과를 다수의 하위 노드들과 공유할 때 튜플 처리가 지연되면 상위 노드의 삭제 지연으로 인해 백업 데이터의 손실을 야기할 수 있다. 본 논문에서는 노드들의 데이터 유입량과 하위 노드의 연산 처리율을 분석하고 적응적 업스트림 백업 방법을 적용하여 노드의 평균 부하율을 감소시키고, 노드 연산 결과의 공유에 따른 데이터 손실을 최소화하는 방법을 제안한다. 그리고 실험에서는 제안 기법을 통해 데이터 손실을 방지하고, 노드 모니터링에 소요되는 CPU 사용률을 평균 20% 감소시키는 결과를 나타낸다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)은 주파수 이용효율을 높이고 고속의 데이터 전송이 가능하며 주파수 선택적 페이딩에 강한 전송 방식이지만, 다수 부반송파(sub-carrier)들의 중첩현상으로 인해 전송 신호의 PAPR(Peak to Average Power Ratio)이 크다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 PAPR의 감소와 PAPR의 연산량 감소를 위해, PTS 기법에 clipping 개념을 적용하여 두개의 임계 레벨을 갖는 적응형 PTS(Partial Transmit Sequence) 기법을 제안한다. 모의실험을 통해, 제안한 기법이 만족할 만한 BER(Bit Error Rate) 성능을 유지하면서 clipping delta 값(Δ)을 1dB, 2dB 그리고 3dB로 증가 할수록 clipping 개념이 없는 기존의 적응형 PTS 기법보다 PAPR의 연산량을 크게 줄임으로써 시스템의 데이터 처리 속도면에서 우수한 성능을 가짐을 보인다.
본 논문에서는 MIMO-OFDM 시스템에 여러 MIMO 기법을 적용한 후 모의실험을 통하여 성능을 비교 및 분석하였고, 또한 Pre-coding, Antenna Subset Selection, AMC 기법을 적용하여 시스템을 분석하였다. 그리고 최종적으로 제안한 Adaptive-MCM(Adaptive-MIMO-Coding-Modulation) 기법의 성능을 분석하였다. 그 결과 4세대 이동통신 시스템에서 요구되고 있는 최대 전송률과 고품질 서비스의 Trade-off 관계를 개선할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 적응 전송시스템의 시간지연에 대한 영향을 고려한다. 적응 시스템은 채널의 조건들에 의해 데이터 전송을 적응적으로 수행하는 시스템을 말한다. 다시말해 심볼당 전송한 비트 수를 순간 채널특성을 조사하여 대역폭 효율을 증대시킬 수 있도록 제어한다. 개발된 시뮬레이터를 이용하여 3GPP에서 제안된 채널모델을 포함한 많은 채널 전파환경을 시뮬레이터에 적용하여 SNR 및 시간지연 요소에 대해 성능을 평가하였다. 성능 평가결과는 채널의 시간 지연성분에 대해 성능은 아주 민감하며 어떤 경우는 SNR 값과 상관없이 성능이 더 이상 줄어들지 않는 현상도 나타났다. 따라서 페이딩율과 시간지연의 정도에 따라 적응 시스템의 성능은 크게 영향을 받게 된다.
본 논문은 적응 전송시스템의 시간지연에 대한 영향을 고려한다. 적응 시스템은 채널의 조건들에 의해 데이터 전송을 적응적으로 수행하는 시스템을 말한다. 다시 말해 심볼당 전송한 비트 수를 순간 채널 특성을 조사하여 대역폭 효율을 증대시킬 수 있도록 제어한다. 개발된 시뮬레이터를 이용하여 3GPP에서 제안된 채널모델을 포함한 많은 채널 전파환경을 시뮬레이터에 적용하여 SNR 및 시간지연 요소에 대해 성능을 평가하였다. 성능 평가결과는 채널의 시간 지연성분에 대해 성능은 아주 민감하며 어떤 경우는 SNR 값과 상관없이 성능이 더 이상 줄어들지 않는 현상도 나타났다. 따라서 페이딩율과 시간지연의 정도에 따라 적응 시스템의 성능은 크게 영향을 받게 된다.
본 논문은 적외선 열영상에서 영상의 밝기와 대비 변화에 따라 적응적으로 화염 후보 영역을 검출하기 위한 적응 문턱치를 제안한다. 현장에 사용 되고 있는 화재 검출 시스템은 카메라의 설치 장소에 따라 얻어지는 영상의 밝기나 대비의 변화가 발생 하여 고정된 문턱치를 적용하는 화재 검출 알고리즘의 성능이 변화하게 되므로 환경에 적응적인 문턱치가 필요하다. 제안하는 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염의 특성인 온도와 동적임 특성을 분석하여 화염을 검출 한다. 실험을 위해 고정 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘과 비교 하였으며 제안된 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염 검출률 91.42%이며 고정 문턱치를 적용 하였을 때 보다 오검출률을 약 20%가 감소한다. 그리고 영상의 밝기와 대비 변화에 의한 검출 결과가 일정함을 보여 준다.
본 논문에서는 화자확인을 위해서 가우시안혼합모델에 forgetting factor를 갖는 점진적 강인적응 방법을 제안하였다. 화자인식 시스템에서 적은 양의 데이터로 좋은 성능을 얻기 위하여 화자모델 적응방법이 사용되고 있다. 그러나, 현재 사용되고 있는 적응방법은 불규칙한 발성변화와 잡음 같은 이씨에 취약하고, 그것은 부정확한 화자모델을 만들 수 있다. 또한 시간이 지날수록 모델에 새로운 데이터가 적응되는 비율이 줄어들게 되는 문제점이 있다. 제안된 알고리즘은 가우시안혼합모델을 이용한 화자모델에서 이상치에 의한 왜곡과 새로운 데이터에 대한 적응 비율을 일정이상으로 유지할 수 있도록 하기 위하여 점진적 강인적응 방법을 제안하였다. 점진적 강인적응은 화자인식에서 적은 양의 데이터로 등록하고 테스트된 새로운 데이터로 모델을 적응시키는 방법이다. 실험결과는 7개월에 걸쳐서 수집된 데이터로부터 제안된 방법이 이상치에 강인하고 새로운 데이터의 적응 비율을 일정하게 유지시킴을 보였다.
본 논문은 입력 영상 데이터를 블록 적응적으로 Context Tree Weighting을 사용하여 산술 부호 기반의 무손실 영상 압축 방법을 제안한다. CTW 기법은 입력 데이터를 비트 단위로 예측 및 압축을 하는 특성을 가진다. 또한, CTW 기법은 미지의 모델 및 파라미터에 대해서도 효율적인 압축을 한다는 점에서 장점을 보여준다. 본 연구에서는 무손실 압축이 필요한 항공 및 위성 사진을 옵션 정보에 따라 분할한 다음 각각 CTW 기반의 산술 부호기를 적용하여 압축의 효율을 증대하고자 한다. 항공 및 위성 사진은 영상 내 정보의 가치가 높으므로 무손실 압축이 불가피하다. 또한, 영상 크기가 일반적인 영상에 비해 크기 때문에 고압축 역시 필요하다. 기존의 무손실 압축 기법으로는 대용량의 중요 영상을 압축하는 데에 어려움이 존재한다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 분할하지 않은 영상을 압축할 때 보다 제안하는 방법을 통해 영상을 압축했을 때 더 높은 압축률을 보여주기 위한 실험을 제공한다. 실험을 통해 기존의 무손실 압축 기법을 사용하여 압축을 진행했을 때 보다 CTW 기법을 이용하여 분할한 영상을 압축했을 때의 압축률이 더 높음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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