분산 보상 구조가 광 위상 공액기 (OPC; optical phase conjugator)를 갖는 960 Gbps의 파장 분할 다중 (WDM; wavelength division multiplexed) 시스템에 미치는 영향을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 살펴보았다. 본 연구에서 고려한 분산 보상 구조는 전통적인 one-end 구조와 bi-end 구조이다. one-end 구조와 bi-end 구조는 하나의 단일 모드 광섬유 (SMF; single mode fiber) 중계 간격마다 축적된 분산량을 줄여주기 위하여 각각 하나의 분산 보상 광섬유 (DCF; dispersion compensating fiber)와 두 개의 DCF를 사용하여 만들어진다. 전체 잉여 분산 (NRD; net residual dispersion)이 최적화되면 중계 거리 당 잉여 분산 (RDPS; residual dispersion per span)이 400 ps/nm인 WDM 시스템에서 bi-end 구조와 one-end 구조는 거의 동일한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
최근 인터넷에서는 Mbone, 인터넷 폰과 같이 End-to-End QoS (Quality of Service) 보장을 요구하는 많은 실시간 멀티미디어 응용들이 출현하고 있다[1]. 인터넷 표준 기구인 IETF (Internet Engineering Task Force)에서는 과거 수년간, 이러한 실시간 멀티미디어 응용들을 지원하기 위한 Integrated Service 구조를 개발하고 자원 예약 프로토콜로서 RSVP (Resource Reservation Protocol)를 개발하였다. 하지만, flow를 기본 단위로 하여 자원을 예약하고 패킷을 처리하는 Integrated Service 모델은 인터넷에 광역적으로 구축되기에는 너무 복잡한 것으로 드러났다. 이에 따라, 큰 규모의 인터넷 전달망에 적용할 경우 scalability 문제를 안고 있는 Integrated Service 모델의 대안 또는 보완책으로, Differentiated Service 구조가 작년부터 IETF에서 활발히 논의되어 왔다. [2,3,4]. 본 논문에서는 Differentiated Service의 구조 및 구성요소의 개념을 살펴보고, RSVP/Integrated Service 구조와 어떻게 공존하여 광역 인터넷에서 End-to-End QoS를 제공할 수 있을지를 고찰한 다음, 향후 기술 발전을 전망한다.
본 논문은 한국어 자소를 인식 단위로 사용한 hybrid CTC-Attention 모델 기반 end-to-end speech recognition을 제안한다. End-to-end speech recognition은 기존에 사용된 DNN-HMM 기반 음향 모델과 N-gram 기반 언어 모델, WFST를 이용한 decoding network라는 여러 개의 모듈로 이루어진 과정을 하나의 DNN network를 통해 처리하는 방법을 말한다. 본 논문에서는 end-to-end 모델의 출력을 추정하기 위해 자소 단위의 출력구조를 사용한다. 자소 기반으로 네트워크를 구성하는 경우, 추정해야 하는 출력 파라미터의 개수가 11,172개에서 49개로 줄어들어 보다 효율적인 학습이 가능하다. 이를 구현하기 위해, end-to-end 학습에 주로 사용되는 DNN 네트워크 구조인 CTC와 Attention network 모델을 조합하여 end-to-end 모델을 구성하였다. 실험 결과, 음절 오류율 기준 10.05%의 성능을 보였다.
본 논문은 광대역 통합망에서 오버레이를 이용하여 사용자 관점의 End-to-end QoS 지원 구조를 제안한다. 기존 광대역 통합망은 제어평면의 IMS에서 사용자평면에 존재하는 IP 전달망의 직접적인 트래픽제어와 자원예약을 수행하여 QoS를 제공한다. 그리고 사용자의 End-to-end QoS를 지원하기 위하여 전달망에서 확보한 QoS를 사용자에게 최대로 전송하고 품질 저하를 최소화하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 기존 연구와 더불어 사용자가 요구하는 서비스 품질의 차별화, 사용자의 단말환경에 최적화된 컨텐츠의 제공과 같은 사용자 수준에서의 확장된 QoS 개념이 고려될 필요가 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 오버레이 서비스 네트워크 구조의 전송계층에서는 다양한 망환경에 가장 효율적인 전송 프로토콜을 사용하여 최대의 전송효율을 제공하는 프로토콜 최적화기능을 지원한다. 그리고 응용계층에서는 사용자 단말의 데이터 변환과정에서 발생하는 프로세싱지연을 네트워크로 분산시키고, 오버에이를 이용하여 사용자의 서비스수준과 응용서비스의 특징 및 단말환경에 적합한 형태로의 중간변환기능을 수행한다. 결과적으로 본 논문에서는 광대역 통합망에서 전송계층과 응용계층의 서비스 품질 제어 기능을 추가하여 사용자의 End-to-end QoS를 지원하는 오버레이 서비스 네트워크의 구조와 내부 컴포넌트 기능, 그리고 3GPP와의 연동을 통한 QoS 제공 방안을 제안한다.
DSON is a service overlay network architecture that can guarantee end-to-end quality of service to home network area. DSON makes service possible to be provided dynamically. This paper gives service model and scenario using DSON architecture.
대화 시스템(dialogue system)은 텍스트나 음성을 통해 다양한 분야에서 특정한 목적을 수행할 수 있는 시스템이다. 대화 시스템을 구현하기 위한 방법으로 인공 신경망(neural network)을 기반으로한 end-to-end learning 방식이 제안되었다. End-to-end learning 방식을 이용한 식당 예약 시스템 모델의 학습을 위해 페이스북은 영어로 이루어진 식당 예약에 관련된 학습 대화 데이터셋(The 6 dialog bAbI tasks)을 구축하였다. 하지만 end-to-end learning 방식의 학습은 많은 학습 데이터가 필요하다는 단점이 존재하는데, 액션 템플릿(action template)의 정의를 통해 도메인 지식을 표현함으로써 일반적인 end-to-end learning 방식보다 적은 학습량으로 좋은 성능의 모델을 학습할 수 있는 Hybrid Code Network 구조를 제안한 연구가 있다. 본 논문에서는 Hybrid Code Network 구조를 이용하여 한국어 식당 예약 시스템을 구축할 수 있는 방법을 제안하고, 한국어로 이루어진 식당 예약에 관련한 학습 대화 데이터를 구축하는 방법을 제안한다.
목적 지향적 대화 시스템(Goal-oriented dialogue system)은 텍스트나 음성을 통해 특정한 목적을 수행할 수 있는 시스템이다. 최근 RNN(recurrent neural networks)을 기반으로 대화 데이터를 end-to-end learning 방식으로 학습하여 대화 시스템을 구축하는데에 활용한 연구가 있다. End-to-end 방식의 학습은 도메인에 대한 지식 없이 학습 데이터 자체만으로 대화 시스템 구축을 위한 학습이 가능하다는 장점이 있지만 도메인 지식을 학습하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 도메인 특정 지식을 결합하여 end-to-end learning 방식의 학습이 가능한 Hybrid Code Network 구조를 기반으로 한국어로 구성된 식당 예약에 관련한 대화 데이터셋을 이용하여 식당 예약을 목적으로하는 대화 시스템을 구축하는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 시스템은 응답 별 정확도 95%와 대화 별 정확도 63%의 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 선박 통합 게이트웨이를 이용하여 선박 내 기기를 하나의 네트워크로 연결하는 선박 네트워크(Ship Area Network)에 대하여 네트워크의 구조를 분석하고 모든 기기의 연결을 담당하는 선박 통합 게이트웨이의 망요소적 역할 및 필요 최소 성능에 대해 분석한다. 이를 위하여 선박 내 네트워크에 대한 참조망 구조 및 종단간 연결에 대해 분석하고 트래픽 모델 및 선박 네트워크의 요구사항을 분석하였다. 그리고 이를 바탕으로 선박 통합 네트워크 구조를 반영하는 네트워크 시뮬레이터를 설계하였다. 망요소에 대한 성능 평가 결과, 제안한 네트워크에서 통합 게이트웨이가 스위치로서 동작하고 약 30,000 packets/s 이상의 성능을 보유하였을 때, 선박 네트워크가 선박 내부의 트래픽을 안정적으로 전송하였음을 확인할 수 있었다.
기계 가공에서 사용되는 엔드밀의 사용 시, 공작물과 엔드밀 사이에 발생되는 응력과 밀링기계의 회전력과 공작물 가공에 사용되는 압력으로 인한 세 가지 엔드밀 모델들의 구조적 변형들을 시뮬레이션 해석에 의해서 연구한다. 이 결과들은 구조 및 피로해석으로 이루어진다. 해석 결과, Model 1이 Model 2나 Model 3보다 덜 변형되는 것을 알 수 있다. 그리고 최대 등가응력은 Model 1이 다른 형상의 모델에 비하여 가장 작은 것을 확인할 수 있으며, 3개의 모델 중 Model 1이 다른 모델에 비하여 더 큰 힘을 견딜 수 있을 것으로 사료된다. 본 연구의 결과를 엔드밀의 설계에 응용한다면, 그 파손 방지 및 내구성을 검토하는데 유용하게 활용될 것으로 사료된다.
이종 망 환경에서 멀티미디어 서비스의 QoS를 보장하는 것은 3GE 시스템 개발을 위한 중요한 이슈이다. 이동 단말기가 이종 망간의 이동 시 끊임없는 서비스(seamless service)를 지원하기 위해서는 종단간(end-to-end) 협상 정보에 근거하여 사용자의 QoS를 보장할 수 있는 QoS 운영 구조(QoS management structure)를 제공해야 한다. 본 논문에서는 SLA(Service Level Agreement)에 기반한 종단간 QoS 제어 방안을 제시한다. 이를 위하여, QoS 지원을 위한 SLA 제어 구조 및 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 평균 지연과 패킷 손실률을 평가한다. 제안된 방식을 적용한 시스템이 기존의 망보다 더 좋은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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