Body gesture Recognition has been one of the interested research field for Human-Robot Interaction(HRI). Most of the conventional body gesture recognition algorithms used Hidden Markov Model(HMM) for modeling gestures which have spatio-temporal variabilities. However, HMM-based algorithms have difficulties excluding meaningless gestures. Besides, it is necessary for conventional body gesture recognition algorithms to perform gesture segmentation first, then sends the extracted gesture to the HMM for gesture recognition. This separated system causes time delay between two continuing gestures to be recognized, and it makes the system inappropriate for continuous gesture recognition. To overcome these two limitations, this paper suggests primitive body model encoding, which performs spatio/temporal quantization of motions from human body model and encodes them into predefined primitive codes for each link of a body model, and Selective/Asynchronous Input-Parallel State machine(SAI-PSM) for multiple-simultaneous gesture recognition. The experimental results showed that the proposed gesture recognition system using primitive body model encoding and SAI-PSM can exclude meaningless gestures well from the continuous body model data, while performing multiple-simultaneous gesture recognition without losing recognition rates compared to the previous HMM-based work.
서비스를 요구하는 다수의 사용자를 수용하려면 마이크로-와 피코-셀과 같은 작은 셀로 크기를 더욱 줄이는 것이 일반적으로 수용되고 있다. 이런 환경에서는 빈번한 핸드오버가 발생하게 되고 이로 인해 허용 가능한 핸드오버 처리 지연 시간을 감소시켜 결국 패킷 손실과 핸드오버 실패를 초래하게 된다는 것이다. 또한 패킷 손실을 보상하기 위한 재전송이 필요하게 되어 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 차세대이동통신시스템을 위한 새로운 핸드오버 기법을 제시한다. 이동 단말기의 현재 위치와 이동 방향을 기반으로 핸드오버 셀을 예측함으로서, 핸드오버 설정 절차가 핸드오버 요청 전에 선행된다. 시뮬레이션은 핸드오버 실패율과 패킷 손실율에 초점을 두었다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제시된 방안이 기존의 방법보다 향상된 성능을 보임을 입증한다.
이동망지원프로토콜은 이동 라우터와 연결된 이동 노드들에게 망의 이동을 투명하게 함으로써, 위치 갱신 신호의 양을 감소시키지만, 최적화되지 않은 경로선택과 다중 헤더를 요하는 문제점이 있다. 본 논문은 중첩된 이동망내에서 망의 이동에 따른 핸드오프의 지역화와 경로 최적화 그리고 특히 핸드오프 신호비용을 감소시키기 위하여 확장된 HMIP 기법을 적용한 경로 최적화 (ROHMIP) 기법을 제시한다. ROHMIP기법에서 이동 망의 이동시 이동 라우터와 연결된 모든 이동망노드들(MNNs)을 대신하여 이동 라우터가 MAP에게 단지 자신의 바인딩 정보 갱신만을 통고한다. 따라서 이동망노드는 통신 노드에 위치갱신을 통보하지 않고 경로 최적화를 유지한다. 성능평가를 통하여 본 논문에서 제안된 기법이 전송지연, 핸드오프로 인한 지연과 신호의 양을 감소시킴을 보였다.
최근 항공교통량의 증가에 따라 보다 효율적인 항공교통흐름제어가 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 효율적인 항공교통흐름제어를 위한 알고리즘을 제안하였다. 항공통신 환경은 일반 통신 환경과는 다르게 스테이션(항공기) 사이에 직접적인 통신 기능이 필요하며, 안전성을 위한 메시지의 우선순위가 매우 엄격하게 요구된다. 게다가 넓은 서비스 지역은 높은 전파지연을 발생시킨다. 본 논문에서는 기존의 CSMA/CA 매체접속제어(MAC) 프로토콜을 사용하여 항공교통상황(혼잡 공항 지역, 접근관제구역, En route구역, 대양 항행)에 따라 메시지 우선순위를 설정하고, 이러한 우선순위가 높은 메시지가 보다 더 높은 접속 확률을 갖고 데이터를 전송하도록 하였다. 항공기 대수에 따른 시뮬레이션 결과, 교통량이 증가할수록 기존 방식보다 더 높은 채널 사용 효율 및 전송확률을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 셀룰러 망에서 무선 LAN으로 핸드오버를 수행하는 하향 수직 핸드오버 상황에서 TCP의 처리량 저하 문제를 해결하기 위한 송신자 기반의 새로운 혼잡 제어 기법을 제안한다. TCP는 하향 수직 핸드오버와 같이 링크의 특성이 급격히 변하게 되는 상황에 쉽게 적응하지 못하고 처리량이 저하되는 문제가 발생한다. 이 문제의 주된 원인은 셀룰러 망과 무선 LAN의 지연 시간 차이에 의해 생기는 패킷 재정렬에 의한 것으로, TCP는 이로 인해 필요하지 않은 혼잡 제어를 수행한다. 그 결과 TCP의 혼잡 윈도우의 크기가 줄어드는 것은 물론 무선 LAN의 대역폭마저 낭비된다. 본 논문에서는 이러한 현상을 방지하기 위해 송신자 측에서 하향 수직 핸드오버 발생 전까지 측정하던 셀룰러 망의 왕복 시간을 이용하여 재정렬로 인해 발생하는 중복된 ACK를 처리하는 한편, 중복된 ACK를 활용하여 TCP의 혼잡 윈도우 크기를 조절을 통해 TCP의 처리량을 향상 시키는 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 기법이 하향 수직 핸드오버 수행 시 발생하는 재정렬에 의한 문제를 해결하고, TCP New Reno 및 기존에 제안되어 있는 nodupack 방식에 비해 처리량을 향상시킴을 보인다.
최근 스마트폰, 노트북 등 무선 네트워크를 사용하는 단말들이 널리 보급되면서 이러한 무선 단말들이 액세스 포인트(AP)에 접속하여 주고받는 트래픽의 양도 증가하였다. 이 때 하나의 AP를 통해 전달되는 트래픽이 증가하면 성능 저하가 발생하는 문제점이 생겨났다. 이를 해결하기 위해 서비스 제공자들은 트래픽의 부하가 큰 지역에 추가적으로 AP를 설치하여 이를 방지하고자 한다. 하지만 기존 시스템에서는 단말이 접속할 AP를 선택할 때 AP의 부하를 알 수 없고, AP에서도 부하를 측정하고 부하 분배를 수행하는 매커니즘이 존재하지 않는다. 따라서 AP를 추가로 설치하여도 성능 저하를 근본적으로 방지할 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 멀티 인터페이스 액세스 포인트(MIAP)를 제안한다. 여러 개의 인터페이스를 통해서 하나의 AP가 여러 개의 AP와 같이 동작하고 AP에서 각 인터페이스별 실시간 부하를 측정하여 동적으로 부하 분배를 수행한다. 실험을 통해 기존 시스템의 문제점과 그에 따른 성능 저하를 확인하였고 MIAP를 직접 비교하여 성능 비교 실험을 수행하였다. 그 결과 전체 성능을 약 72% 향상시켰고 딜레이 지터도 안정화 시키는 것을 확인하였다.
IETF mobileip WG에서 MN(Mobile Node)의 위치를 나타내는 '바인딩정보'를 안전하게 CN(Correspondent Node)에게 송신하여 최적경로를 설정하는 RR(Return Routability)프로토콜을 드래프트 문서로 제안하고 있다. 하지만 이 프로토콜의 시작 주체 및 시점이 MN에 의해 이루어짐에 따라 최적경로설정 지연에 따른 홈 네트워크의 부담 및 통신지연을 증가시키고 불필요한 메시지 교환에 따른 통신부담을 문제점으로 지적할 수 있다. 본 논문에서는 상기와 같은 문제점의 해결방안으로 RR프로토콜의 시작 주체 및 시점을 MN에서 HA(Home Agent)로 변경하여 HA가 CN으로부터 첫 번째 패킷을 수신했을 때 최적경로설정을 시작하도록 개선된 RR프로토콜을 제안하였다. 이를 통해서 최적경로설정에 소용되는 시간을 단축하고 교환되는 메시지 수를 감소시켜 통신부담을 경감시키는 효과를 얻을 수 있다. 이럼에도 불구하고 기존의 RR프로토콜과 동일한 보안수준을 제공한다.
클라우드 서버를 이용한 IoT 응용 개발은 네트워크로 연결된 하드웨어에 데이터 송수신 지연, 네트워크 트래픽, 실시간 처리 지원을 위한 비용 등의 문제가 발생한다. 엣지 클라우드 기반 플랫폼에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 빠른 데이터 전달이 가능하도록 뉴로모픽 하드웨어를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 FPGA상에서 스파이킹 뉴럴 네트워크를 위한 모델 최적화 기법을 제안한다. 뉴로모픽 하드웨어에 최적화된 네트워크 모델 파라미터를 자동 조정하는 것에 초점을 맞추었다. 정확도에 대한 사용자 요구사항을 기반으로 더 높은 성능을 보이도록 최적화를 수행한다. 성능 분석 결과, 기존의 오픈 프레임워크에서 지원하는 고정 기법과 달리 사용자의 요구사항을 모두 만족하였으며 수행시간 측면에서 더 높은 성능을 보였다.
일반적으로 골든 타임은 인명 구조나 화재 진압 등의 사고 초기대응에 있어서 가장 중요한 시간을 의미한다. 골든 타임은 재난 상황별로 다르지만 화재나 구급에 있어서는 5분을 목표로 하고 있다. 하지만 실제 현장의 경우 구급차의 평균 출동 시간은 9분, 평균 이송 시간은 17.6분으로 골든 타임과 비교하여 상당히 큰 지연시간이 존재한다. 이러한 지연시간에는 다양한 원인이 존재하지만 가장 큰 원인은 교통체증이다. 해당 문제를 해결하기 위해 정부에서는 긴급 자동차 양보의무법 제정, 사고 발생률이 가장 높은 장소에 구급차 우선 배치 등을 골든 타임을 확보하고 있지만, 교통량이 빠른 속도로 증가하는 출퇴근 상황에서는 해결책이 되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 신호등에 사운드 센서를 설치하여 수집된 소리 데이터를 활용한 딥러닝 기반 긴급차량 우선 신호 시스템을 제안하고 긴급차량의 주파수 대역을 추출하고 거리에 따라 다르게 나타나는 진폭 신호를 분류하는 실험을 진행하였다.
산업부문에서 '저탄소 녹색성장'의 달성 가능성은 기존 화석연료 사용의 의존도를 줄이는 것이 장기적으로 산업 생산성의 향상으로 이어질 수 있느냐에 달려 있다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 국내 제조업을 대상으로 에너지절약시설에 대한 투자가 산업 생산성에 미치는 장단기 파급효과를 분석하는 이론적 모형을 제시하고 계량분석기법을 통하여 통계적 유의성 유무를 검증하였다. 에너지절약시설에 투자할 경우 단기적으로는 투자지출이 늘어나 생산비용이 증가하는 '측정효과'와 기술혁신을 위한 신규투자가 지연되는 부(負)의 '실질효과', 장기적으로는 에너지집약도가 개선되어 생산비용이 절감되는 정(正)의 '실질효과' 등이 나타날 수 있다. 산업 생산성의 변화를 설명하는 데 있어서 에너지절약시설 투자규모의 내생성 문제를 해결하기 위하여 2SLS 회귀분석을 실시하였다. 생산액 대비 에너지 투입비용이 상대적으로 높은 제조업 5개 부문을 대상으로 1982년~2006년까지의 연도별 자료를 사용하여 에너지절약시설 투자의 생산성 파급효과 여부를 검증한 결과 화학제품산업을 제외하고 4개 부문에서는 해당 추정계수의 통계적 유의성이 기각되었다. 화학제품산업의 경우 부(負)의 '실질효과'가 정(正)의 '실질효과'를 압도하며 에너지절약시설 투자비용 대비 에너지비용 절감효과는 상대적으로 미미한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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