IEEE 802.11a 무선 LAN에서 사용하는 임의 접근 방식은 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access/Collision Avoidance)에 기반한 DCF(Distributed Coordination Function)방식이다. 그러나, IEEE 802.11는 지수적 백오프 방식을 사용하기 때문에, 충돌이 일어났을 경우 경쟁 윈도우의 크기가 2배로 커진다. 따라서, 패킷 전송 지연 시간이 증가하게 되어, 효율성이 떨어진다. 본 논문에서는 제안된 수정된 백오프 알고리즘 방식을 사용하여 IEEE 802.11 MAC DCF 프로토콜의 TCP 패킷 전송 시간을 분석하였다. 결과로부터, OFDM/QPSK 변조 방식의 패킷 전송에 있어 패킷 전송 시간을 줄이기 위해서 TCP 패킷 크기가 증가해야 한다는 것을 알 수 있었고, 실험 결과로부터 TCP 계층 안 TCP 패킷 크기와 전체 메시지 전송 시간 상관관계에서 TCP 계층의 적당한 패킷 크기를 구할 수가 있었다.
At a consequence of WWW large popularity, the internet has suffered from various performance problems, such as network congestion and overloaded servers. These days, it is not uncommon to find servers refusing connections because they are overloaded. Web server performance has always been a key issue in the design and operation of on-line systems. With regard to Internet, performance is also critical, because users want fast and easy access to all objects (e.g., documents, graphics, audio, and video) available on the net. To solve this problem, a number of companies are exploring the benefits of having multiple geographically or locally distributed Internet sites. This requires a comprehensive scheme for traffic management, which includes the principle of an optimal load balancing of client requests across multiple clusters of real servers. This paper focuses on the performance analysis of Web server and we apply these results to load balancing in clustering web server. It also discusses the mam steps needed to carry out a WWW performance analysis effort and shows relations between the workload characteristics and system resource usage. Also, we will introduce an optimal load balancing algorithm base on the RTSM (Real-Time Server Monitor) and Fuzzy Inference Engine for the local status of a real server, and the benefits is provided with of the suggested method.
최근 인공지능을 구현하기 위한 기술들이 보편화되면서 특히, 기계 학습이 폭넓게 사용되고 있다. 기계 학습은 대량의 데이터를 수집하고 일괄적으로 처리하며 최종 조치를 취할 수 있는 통찰력을 제공하나, 작업의 효과가 즉시 학습 과정에 통합되지는 않는다. 본 연구에서는 비즈니스의 큰 이슈로서 실시간 데이터 분석의 성능을 개선하기 위한 적응형 학습 모델을 제안하였다. 적응형 학습은 데이터세트의 복잡성에 적응하여 앙상블을 생성하고 알고리즘은 샘플링 할 최적의 데이터 포인트를 결정하는데 필요한 데이터를 사용한다. 6개의 표준 데이터세트를 대상으로 한 실험에서 적응형 학습 모델은 학습 시간과 정확도에서 분류를 위한 단순 기계 학습 모델보다 성능이 우수하였다. 특히 서포트 벡터 머신은 모든 앙상블의 후단에서 우수한 성능을 보였다. 적응형 학습 모델은 시간이 지남에 따라 다양한 매개변수들의 변화에 대한 추론을 적응적으로 업데이트가 필요한 문제에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 스마트 면진장치를 효과적으로 제어하기 위하여 퍼지관리제어기를 개발하였고 그 효율성을 검토하였다. 이를 위하여 1세대 스마트 면진 벤치마크 건물을 이용하여 수치해석을 수행하였다. 대상 벤치마크 구조물은 부정형의 평면을 가지고 있는 8층 건물이고 탄성베어링과 MR 감쇠기로 이루어진 스마트 면진장치가 설치되어 있다. 본 논문에서는 다목적 유전자 알고리즘을 이용하여 원거리 지진과 근거리 지진에 대하여 각각 면진구조물을 효과적으로 제어할 수 있는 하위 퍼지제어기를 개발한다. 최적화과정에서는 구조물의 최대 및 RMS 가속도와 면진층 변위의 저감이 목적으로 사용된다. 벤지마크 건물에 지진하중이 가해지면 두 개의 하위 퍼지제어기에서는 각각 다른 명령전압이 제공되는데 이 명령전압들은 퍼지관리제어기의 추론과정에 기반하여 실시간으로 참여율이 조절되어 하나의 명령전압으로 조합된다. 수치해석을 통하여 제안된 퍼지관리제어기법을 사용함으로써 상부구조물의 응답과 면진층의 변위를 효과적으로 줄일 수 있음을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 흑백 CCD 카메라를 이용하여 청각 장애인의 의사전달 수단인 지화 동작을 동영상으로 입력받아 인식하여, 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 일련의 입력 영상들 중에서 흐린 영상과 선명한 영상의 구분은 영상의 잔상을 이용하였고, 촬영된 연속 영상들의 배열로부터 문자 자소를 구하고, 오토마타를 적용하여 완성된 문자를 문서 편집기에 출력시켰다. 획득된 선명한 영상 데이터 중 변화가 심한 손목 부분을 제거한 후, 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 구하고, 원형 패턴 벡터 알고리즘을 적용하여 지화 해석에 필요한 손을 인식하였다. 손 중심으로부터 거리 스펙트럼을 이용하여 지화 인식에 사용되는 손 모양의 특징 벡터를 추출하고, 퍼지 추론을 적용하여 표준 패턴과 입력 패턴의 특징벡터를 비교, 지화 동작을 인식하였다.
온라인 뉴스는 기존의 신문을 대체하였고, 우리가 정보에 접근하고 공유하는 방법에 큰 변화를 가져왔다. 뉴스 웹사이트들은 사용자가 댓글을 남길 수 있는 기능을 오랜 시간동안 제공하였고, 그 중 몇몇 뉴스 웹사이트에서는 뉴스 기사들에 대한 사용자의 반응들을 크라우드소싱(crowdsource)하기 시작했다. 감정분석 분야에서는 텍스트에 반영된 감정과 반응들을 컴퓨팅적으로 모델링하기 위한 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 뉴스 기사에 대한 반응들이 뉴스 본문과 수학적인 상관관계를 갖는지 밝히기 위해, 사용자로부터 생성된 다섯 가지의 감정 라벨(label)을 사용하여 10가지 카테고리(category)에 해당하는 100,000개 이상의 뉴스 기사들을 분석한다. 본 연구에서는 전처리과정이 최소한으로 필요하고 기계학습이 적용하지 않아도 되는 간단한 감정 분석 알고리즘(algorithm)을 제안한다. 우리는 이 모델이 한국어와 같은 형태론적으로 복잡한 언어에도 효과적이라는 것을 증명한다.
동물종양 실험에서는 종양발생 시간이 직접 관찰되지 않고 단지 자연사로 인한 관찰 시점이나 강제적으로 희생시킨 시점 이전에 종양이 발생했는지 유무만을 알 수 있다. 이와 같은 형태의 결측을 가진 자료를 분석하기 위해 3단계(건강$\rightarrow$종양발생$\rightarrow$사망) 모형이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 자연사로 인한 사망 시간이 종속적인 중도절단으로 작용하여 사망 시간과 종양발생 시간이 종속될 때, 이를 모형에 반영하기 위해 감마 프레일티 효과를 도입하였다. 모수 추정은 종양발생 시간과 프레일티 효과의 결측을 다루기 위해 EM 알고리즘 방법을 사용하였다. 제안한 추정량의 소표본 성질을 살펴보기 위해 제안한 방법을 Lindsey와 Ryan (1993, 1994)의 방광암 자료에 적용하여 모수를 추정하였으며, 그 추정값을 바탕으로 모의실험을 수행하였다.
In this paper, we propose the fusion design methodology of both pedestrian detection and object tracking system realized with the aid of HOG-PCA based RBFNN pattern classifier. The proposed system includes detection and tracking parts. In the detection part, HOG features are extracted from input images for pedestrian detection. Dimension reduction is also dealt with in order to improve detection performance as well as processing speed by using PCA which is known as a typical dimension reduction method. The reduced features can be used as the input of the FCM-based RBFNNs pattern classifier to carry out the pedestrian detection. FCM-based RBFNNs pattern classifier consists of condition, conclusion, and inference parts. FCM clustering algorithm is used as the activation function of hidden layer. In the conclusion part of network, polynomial functions such as constant, linear, quadratic and modified quadratic are regarded as connection weights and their coefficients of polynomial function are estimated by LSE-based learning. In the tracking part, object tracking algorithms such as mean shift(MS) and cam shift(CS) leads to trace one of the pedestrian candidates nominated in the detection part. Finally, INRIA person database is used in order to evaluate the performance of the pedestrian detection of the proposed system while MIT pedestrian video as well as indoor and outdoor videos obtained from IC&CI laboratory in Suwon University are exploited to evaluate the performance of tracking.
구간검지시스템에서 수집되는 통행시간 정보는 과거 개별차량의 검지기 통과시각(도착시각)을 기준으로 수집되는 특성이 있다. 따라서 구간검지시스템에 의해 수집되는 통행시간 정보는 도착시각기준이 아닌 출발시각기준으로 산출되어야 하고 현재시점(On-Line)에서 통행시간 추정 및 예측이 되어야 한다. 그러나 기존의 구간검지시스템을 이용한통행시간 추정 및 예측 연구들은 도착시각기준으로 수집되는 개별차량 통행시간 자료를 이용함으로 출발시각기준 On-Line 통행시간 정보 관련 연구를 체계적으로 접근하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 On-Line 출발시각기준의 통행시간 정보의 개념을 정립하고 이에 따른 시사점을 도출하였다 그리고 베이지안 추론을 이용하여 고속도로를 대상으로 한 출발시각기준의 On-Line 링크통행시간 추정 알고리즘을 개발하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 알고리즘은 On-Line 통행시간 정보 질의 정확성과 신속성 측면에서 개선된 통행시간 대표값(평균값)을 추정하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 요분석 시스템의 분류기를 설계하기 위하여 전처리 및 퍼지 알고리듬을 적용하였다. 데이터 전처리 과정은 무채색의 측정치로 구성된 보정용 곡선으로 요분석용 스트립의 측정치를 정규화하는 과정과 삼자극치를 이용한 연산 과정으로 구성하였다. 표준 시약에 의한 분류 실험을 통해 종형의 멤버쉽함수로 측정치를 퍼지화하고 min 추론과 무게중심법의 비퍼지화 과정으로 검사 항목의 농도를 정성적으로 분석할 수 있는 퍼지 분류기를 구성하였다. 표준 시약과 환자 요 검체의 관계에 의해 멤버쉽함수를 보정한 후 구성된 분류기를 통해 환자 요검체를 측정하여 분류 결과를 관찰함으로써 설계된 요분석용 분류기의 임상 적용 가능성을 검토하였다. 실험 결과는 모든 검사 항목에 대해 기준 장비의 검사 결과와 만족할 만한 일치도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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