• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제11권4호
• /
• pp.583-600
• /
• 2015

Generally, the wireless network provides priority to handover calls instead of new calls to maintain its quality of service (QoS). Because of this QoS provisioning, a call admission control (CAC) scheme is essential for the suitable management of limited radio resources of wireless networks to uphold different factors, such as new call blocking probability, handover call dropping probability, channel utilization, etc. Designing an optimal CAC scheme is still a challenging task due to having a number of considerable factors, such as new call blocking probability, handover call dropping probability, channel utilization, traffic rate, etc. Among existing CAC schemes such as, fixed guard band (FGB), fractional guard channel (FGC), limited fractional channel (LFC), and Uniform Fractional Channel (UFC), the LFC scheme is optimal considering the new call blocking and handover call dropping probability. However, this scheme does not consider channel utilization. In this paper, a CAC scheme, which is termed by a uniform fractional band (UFB) to overcome the limitations of existing schemes, is proposed. This scheme is oriented by priority and non-priority guard channels with a set of fractional channels instead of fractionizing the total channels like FGC and UFC schemes. These fractional channels in the UFB scheme accept new calls with a predefined uniform acceptance factor and assist the network in utilizing more channels. The mathematical models, operational benefits, and the limitations of existing CAC schemes are also discussed. Subsequently, we prepared a comparative study between the existing and proposed scheme in terms of the aforementioned QoS related factors. The numerical results we have obtained so far show that the proposed UFB scheme is an optimal CAC scheme in terms of QoS and resource utilization as compared to the existing schemes.

• 한국음향학회지
• /
• 제36권5호
• /
• pp.338-344
• /
• 2017

본 논문에서는 머리전달함수 보간 알고리즘을 제안하며, 특히 작은 크기의 측정 데이터를 다루는 경우를 고려한다. 제안하는 알고리즘은 머리전달함수의 음향학적 모델링에 기초하며, 모델링 계수를 추정함으로써 머리전달함수를 보간한다. 이 때 측정 위치의 개수가 부족할 경우 모델링 계수를 추정하는 것은 매우 어려우며, 따라서 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법을 이용하여 데이터를 확장함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법 기반의 데이터 확장 단계와, 최소자승법 기반의 모델링 계수 추정 단계의 두 단계로 이루어져 있다. 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 CIPIC(Center for Image Processing and Integrated Computing) 머리전달함수 데이터베이스의 측정 데이터 중 일부를 이용한 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션 결과 약 1.5 dB ~ 4 dB의 최소 자승 오차가 감소됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.1032-1044
• /
• 1999

개인통신 시스템과 같은 이동통신 시스템에서는 이동관리를 효율화하는 방안으로 이동국의 트래픽과 이동패턴을 이용하여 신호 트래픽을 최적화하는 방법들이 제안되고 있다. IS-41 표준은 LA를 고정크기의 임의의 셀들을 모아 구성하였기 때문에 이동국의 이동특성을 전혀 고려하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 IS-41 표준을 기반으로 이동국의 이동이력을 이용하여 LA의 인접셀들을 LA에 선별적으로 포함시켜 새로운 동적 LA를 만들고, 이때 이동국의 이동속도에 따라 다시 LA의 크기를 조정할 수 있는 위치관리 방법을 제안하였다. 아울러 페이징 효율을 높이기 위한 방안으로 LA내의 셀들에게 페이징 우선순위를 부여하였다. 제안한 방식과 기존의 방식을 비교하기 위하여 수학적 분석을 통해 성능평가를 하였다. 성능평가 결과 본 논문에서 제안한 방식이 기존의 방식에 비하여 성능이 매우 향상된 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권11S호
• /
• pp.3623-3632
• /
• 2000

지금까지 XML 문서는 사용자에게 문서내의 모든 내용을 공개하였지만, 전자상거래와 같은 특정 분야의 경우에는 사용자에 따라 문서의 일부만을 공개하는 것이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 사용자에게 XML 문서의 권한을 부여하여 접근 권한을 근간으로 XML 문서에 대해서 접근을 관리하는 접근 제어 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위하여 권한 주체의 기본 단위로 사용자 그룹을 설정하고, XML 문서의 엘리먼트를 권한 객체의 기본 단위로 설정한다. 그리고, XML 문서의 생성자는 문서를 생성할 때 사용자 그룹에게 문서 내의 엘리먼트에 대한 접근 권한을 부여한다. 사용자가 XML 문서를 접근할 경우, 사용자가 속한 그룹의 해당 문서에 대한 접근 권한을 접근 제어 리스트를 이용하여 검사하고 접근 권한을 맞는 문서의 특정 부분만을 보여준다. 그 결과 XML 문서에 대한 접근 관리가 가능하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.225-229
• /
• 2020

이미지 인식 및 영상처리, 컴퓨터 비전 등의 분야에서 합성곱 인공신경망 (Convolutional Neural Network, CNN)은 다양하게 응용되고 탁월한 성능을 내고 있다. 본 논문에서는 CNN을 활용한 이미지 인식 시스템에서 인식률을 저하시키는 요인 중 하나인 이미지의 회전에 대한 해결책으로써 CNN 기반 이미지 회전 보정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 Leeds Sports Pose 데이터셋을 활용하여 이미지를 임의의 각도만큼 회전시킨 학습데이터로 인공지능 모델을 학습시켜 출력으로 회전된 각도를 추정하도록 실험을 진행하였다. 학습된 인공지능 모델을 100장의 테스트 데이터 이미지로 실험하여 mean absolute error (MAE) 성능지표를 기준으로 4.5951의 값을 얻었다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제43권2호
• /
• pp.231-238
• /
• 2023

자율주행을 위한 센서들이 인지할 수 있는 공간적 영역은 한계가 존재하기 때문에, 안전하고 효율적인 자율주행을 위해 LDM (Local Dynamic Map)과 같은 디지털 도로·교통정보의 보완적 활용을 제안하고 있다. 비록 자율주행 차량의 센서들로부터 수집되는 정보량에 비해 이러한 도로·교통정보의 양은 상대적으로 미미할 수 있지만, 자율주행 자동차(Autonomous Vehicle, AV)의 효율적 정보처리를 위해 도로·교통 정보의 효율적 관리는 불가피하다. 본 연구는 LDM 기반 정적 도로·교통정보의 활성화 구간(electronic horizon 혹은 e-horizon)의 확장에 따른 자율주행 차량의 정보 이용과 정보처리 시간의 효율성을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 미시적 시뮬레이션 모델인 VISSIM과 VISSIMCOM을 적용하였다. 시뮬레이션을 위해 이질적 교통류(연속류, 단속류)는 물론 다양한 도로 기하구조가 포함된 부산광역시 주요 구들을 포함한 약 9 km × 13 km 영역을 선정하였다. 또한, 자율주행 차량에서 활용되는 LDM 정보는 ISO 22726-1 기반으로 구축된 자율주행 전용 정밀 지도(High-definition Map, HDM)를 참고하였다. 분석 결과, e-horizon 영역이 증가함에 따라 단속류 도로에서 짧은 링크들이 집중적으로 인식되고 링크 길이의 합이 증가하는 반면, 연속류 도로에서는 인식되는 링크의 개수는 상대적으로 적지만 소수의 긴 링크들이 인식됨에 따라 링크 길이의 합이 크게 나타나고 있다. 따라서, 본 연구는 저속의 단속류 도로에서는 12개 링크를 기준으로, 그리고 고속의 연속류 도로에서는 링크 길이의 합 10 km를 기준으로 HDM 데이터의 수집, 가공, 처리를 위한 e-horizon의 영역은 각각 600 m와 700 m가 가장 적절한 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.438-446
• /
• 2010

한글과 한자가 혼합되어 나타나는 분야의 언어정보처리를 수행하기 위해서는 한글 및 한자 정보를 동시에 지원할 수 있는 전자 사전이 요구된다. 본 논문에서는 국어대사전의 표제어에 나타나는 한자 통계 정보에 대하여 고찰하였다. 대상 정보는 KSC-5601 코드에 기초하여 엔트리에 한자가 포함된 엔트리 수, 엔트리에 나타나는 한자의 음과 훈의 출현빈도 수, 품사별 한자 출현빈도수, 엔트리당 평균 출현 한자 수 등이다. 440,594개의 표제어 중 303,951개에서 한 글자 이상의 한자가 나타나 68.99%의 표제어에서 한자가 출현 하였다. 440,594개의 표제어에서 858,595글자의 한자를 포함하고 있어 표제어 당 평균 1.95개의 한자가 출현하였다. 표제어의 평균 음절길이 3.56이고 1.95개의 한자가 출현하므로 표제어를 구성하는 글자 중 54.78%가 한자임을 알 수 있다. 4,888개의 한자 코드 중 한번 이상 출현한 한자는 4,660개이며, 228개의 한자는 한 번도 출현하지 않았다. 4,000번 이상 출현하는 한자는 5개였다. 엔트리에 출현하는 858,595개의 한자에 대응하는 한글 음은 471개였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
• /
• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
• /
• pp.239-240
• /
• 2012

With advancements in semiconductor device technologies, manufacturing processes are getting more complex and it became more difficult to maintain tighter process control. As the number of processing step increased for fabricating complex chip structure, potential fault inducing factors are prevail and their allowable margins are continuously reduced. Therefore, one of the key to success in semiconductor manufacturing is highly accurate and fast fault detection and classification at each stage to reduce any undesired variation and identify the cause of the fault. Sensors in the equipment are used to monitor the state of the process. The idea is that whenever there is a fault in the process, it appears as some variation in the output from any of the sensors monitoring the process. These sensors may refer to information about pressure, RF power or gas flow and etc. in the equipment. By relating the data from these sensors to the process condition, any abnormality in the process can be identified, but it still holds some degree of certainty. Our hypothesis in this research is to capture the features of equipment condition data from healthy process library. We can use the health data as a reference for upcoming processes and this is made possible by mathematically modeling of the acquired data. In this work we demonstrate the use of recurrent neural network (RNN) has been used. RNN is a dynamic neural network that makes the output as a function of previous inputs. In our case we have etch equipment tool set data, consisting of 22 parameters and 9 runs. This data was first synchronized using the Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. The synchronized data from the sensors in the form of time series is then provided to RNN which trains and restructures itself according to the input and then predicts a value, one step ahead in time, which depends on the past values of data. Eight runs of process data were used to train the network, while in order to check the performance of the network, one run was used as a test input. Next, a mean squared error based probability generating function was used to assign probability of fault in each parameter by comparing the predicted and actual values of the data. In the future we will make use of the Bayesian Networks to classify the detected faults. Bayesian Networks use directed acyclic graphs that relate different parameters through their conditional dependencies in order to find inference among them. The relationships between parameters from the data will be used to generate the structure of Bayesian Network and then posterior probability of different faults will be calculated using inference algorithms.

• 대한디지털의료영상학회논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.115-119
• /
• 2009

I think this will be valuable reference for assuring consistency and homogeneity of clarity and managing dental radiation equipment by experimentation of dental radiation equipment permanent which based on KS C IEC 61223-3-4 standard and KS C IEC 61223-2-7. Put a dental radiation generator and experiment equipment as source and film(sensor) length within 30 em, place the step-wedge above the film(sensor). Tie up tube voltage 60 kVp, tube current 7 mA and then get an each image through CCD sensor and film by changing the exposure time as 0.12sec, 0.25sec, 0.4sec. Repeat the test 5times as a same method. Measure the concentration of each stage of film image, which gained by experiment, using photometer. And the image that gained by CCD sensor, analyze the pixel value's change by using image J, which is analyzing image program provided by NIH(National Institutes of Health). In case of film, while 0.12sec and 0.25sec show regular rising pattern of density gap as exposure time's increase, 0.4sec shows low rather than 0.12sec and 0.25sec. In case of CCD sensor density test, the result shows opposite pattern of film. This makes me think that pixels of CCD's sensor can have 0~255 value but it becomes saturation if the value is over 255. The way that getting clear reception during decreasing human's exposed radiation is one of maintaining an equipment as a best condition. So we should keeping a dental radiation equipment's condition steadily through cyclic permanent test after factor examination. Even digital equipment doesn't maintain a permanent, it can maintain a clarity by post processing of image so that hard to set it as standard of permanent test. Therefore it would be more increase the accuracy that compare a film as standard image. Thus I consider it will be an important measurement to care for dental radiation equipment and warrant homogeneity, consistency of dental image's clarity through comparing pattern which is the result from factor test against cyclic permanent test.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제47권1호
• /
• pp.35-43
• /
• 2010

고유얼굴 기반 얼굴 인식 방법과 같은 얼굴 형태 기반 얼굴 인식 방법에 사용되는 1차원 PCA는 고차원의 얼굴 형태 데이터 벡터들의 처리로 인하여 부정확한 얼굴 표현과 과도한 계산량을 초래할 수 있다. 이에 개선 방안의 하나로 2차원 PCA 기반 얼굴 인식 방법이 개발되었다. 그러나 단순한 2차원 PCA 적용으로 얻어진 얼굴 표현 모델에는 얼굴 공통 특성 성분과 개인 식별 특성 성분이 모두 포함된다. 얼굴 공통 특성 성분은 오히려 개인 식별 능력을 방해할 수가 있고 또한 인식 처리 시간의 증가를 초래한다. 본 논문에서는 2차원 PCA 적용으로 얻어진 얼굴 특성 공간에서 얼굴 공통 특성 영향이 분리된 얼굴 고유 식별 특성 부분공간 모델을 개발하고 개발된 모델에 기반한 새로운 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안한 얼굴 고유식별 특성 부분공간 모델 기반 얼굴 인식 방법은 얼굴 고유 식별 특성에만 주로 의존하기 때문에 기존 1차원 PCA 및 2차원 PCA 기반 얼굴 인식 방법보다 얼굴 인식 성능 및 인식 속도에 대해서 더 우수한 성능을 보인다. 이는 다양한 조명 조건하에 다양한 얼굴 자세를 갖는 얼굴 이미지들로 구성된 Yale A 및 IMM 얼굴 데이터베이스를 이용한 실험을 통해 확인하였다.