본 연구에서 이기종으로 구성된 웹 클러스터 시스템의 부하분산 알고리즘을 개발하고자 한다. 다수의 알고리즘을 제안하고, 동시 사용자수에 의거하여 응답시간을 측정하고자 한다. 동적 가중치에 의한 부하분산 알고리즘과 고정가중치에 의한 부하분산 알고리즘을 비교하고 동적 가중치 알고리즘이 우수함을 입증하고자 한다. 또한 클러스터 시스템의 효율은 사용자수가 증가함에 따라 향상됨을 보이고자 한다.
어린이 음성인식의 활용 분야가 증가하고 있지만, 양질의 데이터 부족은 어린이 음성인식 성능 향상의 걸림돌이 되고 있다. 본 논문은 성인의 음성 데이터를 추가로 사용하여 어린이 음성인식 성능을 개선하는 방법을 새롭게 제안한다. 제안하는 방법은 성인 학습 데이터양이 증가할수록 커지는 연령 간 데이터 불균형을 효과적으로 다루기 위해 dynamically weighted loss를 사용하여 트랜스포머 기반 도메인 적대적 훈련하는 방식이다. 구체적으로, 학습 중 미니 배치 내 클래스 불균형 정도를 수치화하고, 데이터가 적을수록 큰 가중치를 갖도록 손실함수를 정의하여 사용하였다. 실험에서는 성인과 어린이 학습 데이터 간 비대칭성에 따른 제안된 도메인 적대적 훈련의 효용성을 검증하였다. 실험 결과, 학습 데이터 내 연령 간 비대칭이 발생하는 모든 조건에서 제안하는 방법이 기존 도메인 적대적 훈련 방식보다 높은 어린이 음성인식 성능을 가짐을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며, 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접관 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.
WBAN은 사람이 착용하는 옷이나 인체 내부 혹은 외부에 있는 여러 장치들을 상호 연결하여 통신할 수 있는 근거리 무선통신 기술이다. WBAN은 기술 적용 분야에 따라 의료용과 비의료용으로 구분할 수 있으며, 주기적인 특성을 가진 의료용 데이터의 경우 GTS 방식을 사용해서 데이터를 전송하여 QoS를 보장한다. 본 논문에서는 WBAN 슈퍼프레임 구조에서 GTS 방식으로 데이터를 전송시 부족한 GTS 타임 슬롯을 해결하는 알고리즘을 제안한다. 코디네이터는 디바이스의 데이터 전송률에 따라 GTS 타임 슬롯을 가변적으로 할당하며, GTS의 개수가 부족하면 GTS 타임 슬롯을 공유하여 사용하도록 할당한다. 제안한 기법의 성능평가를 위해 지연한도와 처리량을 비교하였다. 즉, WBAN 환경에 적합한 WFQ(Weighted Fair Queuing) 스케줄링을 적용하여 상이한 데이터 전송률을 지원하면서 GTS를 할당하는 방법을 제안하였고, 라운드로빈(Round Robin) 스케줄링 방법과 비교하여 처리량은 증가하면서 최대 지연이 감소함을 알 수 있다.
최근 사이버 공격은 지능적이고 고도화된 악성코드를 활용한 해킹 기법을 활용하여 재택근무 및 원격의료, 자동산업설비를 공격하고 있어서 피해 규모가 커지고 있다. 안티바이러스와 같은 전통적인 정보보호체계는 시그니처 패턴 기반의 알려진 악성 URL을 탐지하는 방식이어서 알려지지 않은 악성 URL을 탐지할 수 없다. 그리고 종래의 정적 분석 기반의 악성 URL 분석 방식은 동적 로드와 암호화 공격에 취약하다. 본 연구에서는 악성 URL 데이터를 동적으로 학습하여 효율적으로 악성 URL 탐지하는 기법을 제안한다. 제안한 탐지 기법에서는 머신러닝 기반의 특징 선택 알고리즘을 사용해 악성 코드를 분류했고, 가중 유클리드 거리(Weighted Euclidean Distance, WED)를 활용하여 사전처리를 진행한 후 난독화 요소를 제거하여 정확도를 개선한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안한 머신러닝 기반 악성 URL 탐지 기법은 종래의 방법 대비 2.82% 향상된 89.17%의 정확도를 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권11호
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pp.3780-3797
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2022
The estimation of radio map (RM) is a fundamental and critical task for the network planning and optimization performance of mobile communication. In this paper, a RM estimation method is proposed based on a deep dual learning structure. This method can simultaneously and accurately reconstruct the urban building map (UBM) and estimate the RM of the whole cell by only part of the measured reference signal receiving power (RSRP). Our proposed method implements UBM reconstruction task and RM estimation task by constructing a dual U-Net-based structure, which is named RadioCycle. RadioCycle jointly trains two symmetric generators of the dual structure. Further, to solve the problem of interference negative transfer in generators trained jointly for two different tasks, RadioCycle introduces a dynamic weighted averaging method to dynamically balance the learning rate of these two generators in the joint training. Eventually, the experiments demonstrate that on the UBM reconstruction task, RadioCycle achieves an F1 score of 0.950, and on the RM estimation task, RadioCycle achieves a root mean square error of 0.069. Therefore, RadioCycle can estimate both the RM and the UBM in a cell with measured RSRP for only 20% of the whole cell.
Design of settlement space is a complicated process while reasonable spatial layout bears great significance on the development and resource allocation of a settlement. The study proposes a weighted L-system generation algorithm based on CA (Cellular Automation) model which tags the spatial attributes of cells through changes in their state during the evolution of CA and thus identifies the spatial growth mode of a settlement. The entrance area of the Caidian Botanical and Animal Garden is used a case study for the model. A design method is proposed which starts from the internal logics of spatial generation, explores possibility of spatial rules and realizes the quantitative analysis and dynamic control of the design process. Taking a top-down approach, the design method takes into account the site information, studies the spatial generation mechanism of settlements and further presents a engine for the generation of multiple layout proposals based on different rules. A optimal solution is acquired using GA (Genetic Algorithm) which generates a settlement spatial layout carrying site information and dynamically linked to the surround environment. The study aims to propose a design method to optimize the spatial layout of the complex settlement system based on parametric generation.
기존의 인터넷 시스템에서 사용자의 요구와 목적에 따른 프레젠테이션과 컨텐츠를 탐색하는 데 있어 풍부한 링크구조 등으로 인해 일부 심각한 유용성 문제를 발생시키고 있다. 최근 많은 시스템에서는 온톨로지 기술을 이용해서 동적 적응이 가능한 다양한 시스템들을 연구하고 있다. 이 연구에서는 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 적용한 온톨로지 기반 교육시스템을 설계하였다. 이 시스템은 온톨로지를 이용해서 교육 컨텐츠의 재사용성을 향상시켰고, 이산 확률 분포 함수와 동적 적응 모델을 이용해서 학습자에게 동적 컨텐츠를 제공할 수 있도록 하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 온톨로지 기반 환경에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.
최근 FCC(Federal Communications Commission)에서는 통신 채널의 부족을 극복하기 위해 기존의 허가된 사용자의 무선 주파수에 대한 비 허가 사용자의 사용을 고려하고 있다. 이에 채널을 실시간으로 감지하고 선택하는 CR의 개념이 도입되어 IEEE 802.22 WRAN(Wireless Regional Area Networks) 워킹 그룹에서 CR(Cognitive Radio)의 기술개발을 진행 중에 있다. CR의 기술을 사용함에 있어서 채널을 선택하는 기준에 따라 네트워크의 통신 효율에 상당한 영향을 미치기 때문에 최적의 채널을 선택하는 방법이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 통신을 위해 무선인지 기술 기반의 정책에 따른 동적 채널 선택 구조(Policy-based Dynamic Channel Selection Architecture for Cognitive Radio Network)를 제안한다. 제안하는 동적 주파수 선택 방법에는 가중치 채널 선택 방법(weighted channel selection)과 순차적 채널 선택 방법(sequential channel selection)곡 혼합 채널 선택 방법(combined channel selection)의 세 가지 방법이 있으며 제안하는 방법을 사용함으로써 최적의 채널 리스트를 구성해 줄 수 있을 뿐만 아니라 동적으로 채널을 할당해 줄 수 있다.
본 논문에서는 셀룰러 이동통신 시스템에서 협력적으로 신호를 전송하는 기지국 집합인 클러스터를 효율적으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 선택된 클러스터 내 기지국들과 협력적 전송이 가능한 후보 기지국들 중 협력 전송에 참여시 가중합 전송률 측면에서 최대의 이득을 줄 수 있는 기지국들을 순차적으로 선택하여 클러스터에 포함하는 방식을 사용한다. 특히 제안방식에서는 시스템 운용과 구현 측면에서의 복잡도를 고려하여 특정 협력 전송 클러스터에 포함될 수 있는 기지국의 개수를 제한하며, 또한 채널 환경의 변화에 따라 클러스터 조합이 다이나믹하게 변경됨을 특징으로 한다. 기존의 비협력 전송 방식 및 고정된 클러스터 방식과의 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 비교를 통해 순차적 선택 기반 클러스터 형성 방식이 특히 평균 전송률 측면의 하위 사용자 성능을 향상시키는 효과가 있음을 보임으로써 사용자 간의 공평성 문제를 개선할 수 있는 방식임을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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