KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권9호
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pp.2118-2135
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2012
With the rapid development of heterogeneous emerging wireless technologies and numerous types of mobile devices, the need to support robust mobile video streaming based on the seamless handover in Future Internet is growing. To support the seamless handover, several IP-based mobility management protocols such as Mobile IPv6 (MIPv6), fast handover for the MIPv6 (FMIPv6), Hierarchical MIPv6 (HMIPv6) and Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6) were developed. However, MIPv6 depreciates the Quality-of-Service (QoS) and FMIPv6 is not robust for the video services in heterogeneous emerging wireless networks when the Mobile Node (MN) may move to another visited network in contrast with its anticipation. In Future Internet, the possibility of mobile video service failure is more increased because mobile users consisting of multiple wireless network interfaces (WNICs) can frequently change the access networks according to their mobility in heterogeneous wireless access networks such as 3Generation (3G), Wireless Fidelity (Wi-Fi), Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMax) and Bluetooth co-existed. And in this environment, seamless mobility is coupled according to user preferences, enabling mobile users to be "Always Best Connected" (ABC) so that Quality of Experience is optimised and maintained. Even though HMIPv6 and PMIPv6 are proposed for the location management, handover latency enhancement, they still have limit of local mobility region. In this paper, we propose a robust mobile video streaming in Heterogeneous Emerging Wireless Systems. In the proposed scheme, the MN selects the best-according to an appropriate metric-wireless technology for a robust video streaming service among all wireless technologies by reducing the handover latency and initiation time when handover may fail. Through performance evaluation, we show that our scheme provides more robust mechanism than other schemes.
BcN(Broadband Convergence Network)은 통신, 방송, 인터넷이 융합된 품질보장형 광대역 멀티미디어 서비스로 언제 어디서나 끊김 없이 안전하게 이용 할 수 있는 이용자 중심의 유비쿼터스 서비스 구현을 위한 핵심 인프라이다. BcN은 여러 가지 개별망이 통합된 망으로 그 특성상 보안 문제가 발생하면 전체 네트워크로 광범위하게 확산돼 심각한 피해를 입게 된다. 따라서 BcN에서는 전체 네트워크를 통합하는 보안 정책을 세워야 할 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 협력적인 침입방어 시스템의 탐지의 정확도를 향상시키고 수집된 정보를 바탕으로 효과적으로 대응할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 또한 BcN상에서의 정보 교환을 위한 분산-계층적 시스템 구조를 설계하였다.
영상을 분석하여 얻은 증거를 바탕으로 장면의 의미를 추론하고 해석하는 것을 시각 기반 장면 이해라고 하며, 최근 인과적인 판단 및 추론 과정을 모델링하기에 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 확률적인 접근 방법이 활발히 연구되고 있다. 하지만 실제 환경은 변화가 많고 불확실하기 때문에 의미 있는 증거를 충분히 확보하기 어려울 뿐만 아니라 전문가에 의한 설계로 유지하기 어렵다. 본 논문에서는 증거 및 학습 데이타가 부족한 장면인식 문제에서 효율적인BN 구조로 계산 복잡도가 줄어들고 정확도는 향상될 수 있는 BN 학습방법을 제안한다. 이 방법은 추론 대상 환경의 도메인 지식을 온톨로지로 표현하고 이를 제한적으로 사용하여 효율적인 계층구조의 BN을 구성한다. 제안하는 방법의 평가를 위하여 9종류의 환경에서 90장의 영상을 수집하고 레이블링하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 증거의 수가 적은 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 내고 학습의 복잡도가 줄어듦을 확인할 수 있었다.
시장세분화를 위해 일반변수와 트랜잭션 기반 변수를 동시에 사용하는 하이브리드 방법이 널리 사용되고 있지만, 하이브리드 방법에는 일반변수의 기준에 따라 정확하게 세분화가 되지 않는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결함과 동시에 상품 정보를 이용한 네트워크 분석을 활용하는 새로운 시장세분화 방법을 개발하는 것을 목표로 한다. QAP 상관관계분석을 이용하여 상품네트워크의 유사도를 계산하는 새로운 시장세분화 방법은 일반 변수 기준으로 시장을 명확하게 세분화하고, 상품 정보를 기반으로 하여 세분화된 집단 간의 구매패턴을 효과적으로 비교할 수 있도록 하는 장점을 갖고 있다. 본 연구를 통해 개발된 상품구매정보를 활용한 네트워크 기반 시장세분화 방법의 활용 가능성과 성과를 입증하기 위해 실제 운영중인 온라인 쇼핑몰의 고객정보와 상품구매정보를 수집하여 시장세분화 방법의 절차를 설명하고 결과를 제시한다. 본 연구에서 제안된 시장세분화방법은 기본적인 고객정보 및 상품구매정보를 이용하여 상품구매패턴이 유사한 고객 집단을 인구통계학적인 일반변수 기준으로 세분화할 수 있기 때문에 대다수의 온 오프라인 유통업체에서 폭넓은 활용이 가능할 것으로 기대된다.
센서 네트워크에서 시각 동기 기술은 동기 기반 통신 프로토콜 개발뿐만 아니라, 암호화 기술에서의 타임 스탬프, 타 노드들로부터의 같은 이벤트 중복 감지 인식, beamforming, 기록된 이벤트들의 발생 순서 구분 등 다양한 응용을 위해 필요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 신뢰성 있는 시각 동기 프로토콜(RTSP: Reliable Time Synchronization Protocol)을 제안한다. 제안하는 기법은 깊이가 낮은 계층적 트리 형태의 네트워크 토폴로지를 구성하여 동기 오류를 줄이고, 후보 부모 노드의 정보를 유지함으로써 노드의 이동, 에너지 소진 및 물리적 결함으로 인한 토폴로지 변화에 대응한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과는 RTSP가 기존의 TPSN(Timing-sync Protocol for Sensor Networks)과 비교하여 동기 정확도에 있어 20% 가량 향상됨을 보인다. 또한, 네트워크 내 노드의 결함으로 토폴로지 변화 시 동기화에 필요한 메시지 수를 $20%{\sim}60%$ 감소시키는 효과를 보인다. 노드의 무선 전송 거리를 서로 다르게 설정했을 경우에도 RTSP의 통신 부하는 TPSN에 비해 최대 40% 이상 감소된다.
Video On Demand (VOD) 서비스는 광대역 종합 정보 통신망을 기반으로 하는 대화형 멀티미디어 서비스 중 가장 유용한 서비스로 인식되고 있다. 다수의 가입자가 각각 보고싶은 프로그램을 시청할 수 있는 요구 즉시형 VOD 시스템에서 중앙 비디오 서버만 둘 경우, 비디오 서버가 각 가입자와 점 대 점 연결을 이루면서 다량의 영상정보를 실시간으로 제공해야하기 때문에 가입자가 소수일 때는 서비스 가능하다. 그러나 가입자 수가 많아지면 프로그램 전송망과 비디오 서버에 집중되는 트래픽을 분산시키는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 비디오 서버들의 분산 구성과 이들을 연결하는 전송망에 대해 분석하며, 제시한 전송망을 모델로 망 내 트래픽을 분석하고 지역 비디오 서버에 프로그램을 저장하는 방식을 제안한다. 이를 위해 수요량, 지역 비디오 서버의 수, 시청 선호 확률 등 트래픽 파라메터의 변화에 따른 지역 비디오 서버의 프로그램 저장량, 지역 비디오 서버간의 전송 트래픽량, 중앙 비디오 서버와 지역 비디오 서버간의 링크 트래픽량을 분석한다. 그리고, 프로그램 저장 비용, 지역 비디오 서버간 전송 비용, 중앙 비디오 서버와 지역 비디오 서버간 링크 비용으로 계산되는 총 비용을 최소로 하는 지역 비디오 서버의 적정 프로그램 저장량 결정한다.
무선 센서 네트워크는 제한적인 자원을 가지고 동작되는 작은 센서들로 구성되어 있다. 이러한 무선 센서노드들은 초기에 대량으로 랜덤하게 배치되어 스스로 클러스터를 구성하고, 각 클러스터 헤더노드를 선출하여 정상적인 통신이 이루어져야 한다. 이러한 일련의 작업을 무선 센서노드 설치시 관리자가 직접적으로 관여할 수 없기 때문에 자가 구성 라우팅 기능이 가능하여야 한다. 본 논문에서 제안하는 자가구성 라우팅 기법은 계층구조를 형성하는 이동 무선센서 네트워크 환경에서 적용되며, 무선 센서 노드의 초기 배치시 필요한 라우팅 알고리즘과 무선센서 네트워크의 특성상 발생할 수 있는 작동불능 노드의 삭제 및 새로운 노드의 추가를 쉽게 할 수 있도록 제안한다. 각각의 센서노드는 자신의 제한된 에너지를 효율적으로 활용하여 데이터를 처리할 수 있고, 센서노드의 삭제 및 추가가 용이하게 함으로써 네트워크의 작동 오류를 최소화 할 수 있어 네트워크 전체의 수명을 연장할 수 있다.
본 연구는 강원도 소재의 S시 주민을 대상으로 지역사회의 사회자본 수준이 주민의 생활만족도에 미치는 영향을 살펴보고자 실시한 것으로 지역주민 279명을 대상으로 구조화된 설문조사를 실시하고 자료를 분석하였다. 지역 사회 수준의 사회자본은 참여와 네트워크, 신뢰 및 규범으로 구성하였다. 연구결과 사회자본은 평균평점 $3.02{\pm}.52$로 나타났으며, 지역주민의 생활만족도에 미치는 영향에 관한 회귀분석 결과 사회자본의 참여(${\beta}$=.26, p<.001)와 네트워크(${\beta}$=.17, p<.01) 그리고 신뢰(${\beta}$=.16, p<.01)가 생활만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다(R2=.35). 이러한 연구결과를 통해 사회자본의 구성요소인 참여와 신뢰 그리고 네트워크가 높을수록 지역주민의 생활만족도가 높아짐을 알 수 있고 이를 바탕으로 사회자본 형성을 위한 실천적 함의를 제시하였다.
헬스케어 응용 서비스를 위한 센서 네트워크는 사람 또는 이동성을 가진 사물을 주요 센싱 대상으로 한다. 이러한 센싱 대상들의 이동에 따른 노드간 상호작용을 지원하기 위해서는 노드의 동적 기능변경, 동적 자기구성, 에너지 효율성을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 노드간 에이전트 전이를 통해 동적 기능 변경을 지원하는 Agilla 모델과 노드간 계층적 클러스터의 구성을 통한 동적 자기구성, 에너지 효율성을 보장하는 LEACH 프로토콜에 대해 분석 한다. 이 분석 결과를 기반으로 노드간 동적 기능변경을 지원하는 Mobility Agent Middleware를 설계하고, 기존 LEACH 프로토콜의 취약점인 노드 이동성을 보장하는 LEACH_Mobile 프로토콜을 제안한다. 또한 LRACH_Mobile 프로토콜을 지원하는 라우팅 모듈을 설계하고 Mobility Agent Middleware와의 연동을 위한 인터페이스를 설계하였다. 그리고 LEACH_Mobile 프로토콜의 시뮬레이션 결과를 통해 이동 노드에 대한 데이터 전송 성공률의 명확한 성능 향상을 보여준다.
본 논문에서는 동영상의 압축 과정에서 발생하는 규칙성을 이용하여 동영상의 조작 여부를 검출하는 기법에 대해 소개한다. 제안방식은 동영상의 이중 압축과 일부 영상의 조작에 의해 잃어버린 계층적 규칙성을 이용한다. 이러한 불규칙성을 추출하기 위해 HEVC의 기본 단위인 CU와 TU의 분할정보를 이용한다. 성능 향상을 위해 지역적인 정보를 활용하여 CU와 TU의 분할 지도를 제작한 뒤, GoP 단위로 묶어 입력 데이터를 제작한다. 효과적인 분류를 위하여 3차원 합성곱 신경망을 이용하여 동영상의 이중 압축 및 조작 여부를 판단한다. 실험 결과, 기존의 기계학습 알고리즘을 이용한 연구 결과에 비해 더욱 효과적으로 동영상의 조작 여부를 판단함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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