• 방송공학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.767-788
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• 2014

세계적으로 아날로그 방송에서 디지털 방송으로의 전환이 마무리되고 있는 가운데, 앞으로 다가올 UHDTV 등 실감의 대용량 방송 및 방송 통신 융합 환경에 대비하기 위한 새로운 차기 방송 표준에 관한 연구의 필요성이 날로 높아져 가고 있다. 특히, 저해상도 서비스에 머물러 있던 모바일 방송에서는 기존 HD급의 서비스 제공이 가능한 모바일 실감방송으로 진화하기 때문에 고정/이동 방송 서비스가 동시에 가능한 고효율 전송 원천 기술 개발이 이루어질 필요가 있다. 이에 최근 지상파 단일 채널을 통해 4K UHD (거치형) & HD (모바일) 방송 서비스를 동시에 제공하는 융합방송 시스템 개발에 대해서 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 최신의 디지털 방송 전송 기법 및 영상 압축 기술에 대해서 소개하고, 지상파 단일 채널을 통해 4K & HD 융합방송 서비스를 제공하기 위한 서비스 모델 및 전송 요구 사항들에 대해서 분석한다. 이 후 최신의 방송 전송 기법 및 영상 압축 기술을 적용하였을 때, 6MHz & 8MHz 대역폭에서 지상파 4K UHD & HD 융합방송을 전송하기 위해 필요한 최적의 전송 파라메터를 도출하고 이를 이용해 AWGN 및 TU-6 채널에서의 융합방송 수신 성능을 검증하였다. 이를 통해 6MHz 대역폭에서의 원활한 HD 모바일 데이터의 수신이 140 Km/h 수신기 속도까지는 가능하나, 그 이상에서는 대역폭의 한계로 인해 원활한 수신이 이루어지지 않음을 확인하였다. 그리고 대역폭을 8 MHz로 확장할 경우, 매우 빠른 다중경로 페이딩 채널에서도 4K UHD 및 HD 계층 데이터의 수신이 원활히 이루어지는 것을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.200-207
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• 2020

CNN 기반 인공신경망은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 많은 응용에서 딥러닝(Deep Learning) 모델의 복잡도 및 연산량이 방대해짐에 따라 IoT 기기 및 모바일 환경에 적용하기에는 제한이 따른다. 따라서 기존 딥러닝 모델의 성능을 유지하면서 모델 크기를 줄이는 인공신경망 압축 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공신경망 압축기법을 통하여 원본 CNN 모델을 압축하고, 압축된 모델을 임베디드 시스템 환경에서 그 성능을 검증한다. 성능 검증을 위해 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축 CNN 모델의 분류성능과 추론시간을 비교 분석한다. 본 논문에서는 이미지 분류 CNN 모델인 MobileNetV2, ResNet50 및 VGG-16에 가지치기(pruning) 및 행렬분해의 인공신경망 압축 기법을 적용하였고, 실험결과에서 압축된 모델이 원본 모델 분류 성능 대비 2% 미만의 손실에서 모델의 크기를 1.3 ~ 11.2배로 압축했을 뿐만 아니라 보드에서 추론시간과 메모리 소모량을 각각 1.2 ~ 2.1배, 1.2 ~ 3.8배 감소함을 확인했다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권5호
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• pp.282-296
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• 2006

무선 클라이언트-서버 환경에서 데이타 브로드캐스팅은 효율적인 데이타 보급방식이다. 서버가 데이타를 방송하면 그 중 일부를 클라이언트가 캐시에 보관하여, 낮은 통신 대역폭과 한정된 자원을 극복하고 데이타 접근 시간 등을 절약할 수 있다. 서버는 또한 무효화보고서를 방송하여 서버 데이타와 클라이언트가 캐싱한 데이타간의 일관성을 유지할 수 있도록 한다. 기존의 캐시 일관성 문제를 해결하기 위한 대부분의 연구는, 접속 단절 시간이 너무 길어서 수신하지 못한 무효화 보고서의 수가 일정 한도(윈도우 크기)를 넘으면 단순히 캐시 전체를 삭제하는 방법을 사용한다. 이 논문은 이러한 긴 접속 단절 시간의 경우에도 이동 클라이언트의 캐시 재사용율을 높일 수 있는 기법을 제시한다. 캐시의 일관성 여부에 관계없이 무조건 전체 캐시 내용을 지우는 대신, 클라이언트는 모든 데이타를 지우는 비용과 선택적으로 지우는 비용을 추측한다. 만일 모든 데이타를 지우는 비용이 높아지는 경우에는 클라이언트는 캐시를 유지하고 검증 요청을 위해 업링크를 사용하여 유효하지 않은 데이타만을 선택적으로 지운다. 이 방법은 캐시 유지비용을 추측할 때 캐시된 데이타의 갱신 비율과 방송 빈도들을 함께 고려하므로, 효율적으로 캐시 재사용율을 높일 수 있다는 것을 모의 실험 결과를 통해 증명한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권3호
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• pp.276-284
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• 2005

접근 빈도가 높은 데이타를 클라이언트의 캐시에 저장하여 사용하는 것은 한정된 무선 대역폭을 사용하는 이동 컴퓨팅 환경에서 매우 중요한 이슈이다. 그러나 클라이언트의 접속 단절이 빈번하게 발생하는 무선환경에서 캐시 데이타의 일관성을 보장해주기 위해서는 적지 않은 노력이 필요하다. 최근에는 캐시 데이타의 일관성 검사를 위하여 서버의 주기적인 무효화보고(Invalidation Report, IR) 기법을 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 클라이언트가 오랜 접속 단절이 발생할 경우 모든 캐시 데이타를 버려야 하므로, 성능에 큰 장점을 얻을 수 없게 된다 이에 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 빈번한 접속 단절로 인하여 오랫동안 무효화 보고를 받지 못하더라도 유효한 캐시 데이타를 최대한 유지시킬 수 있는 기법들을 제안한다. 먼저 클라이언트가 접속 단절 후 첫 재접속이 되었을 경우. 자신의 접속 단절 시간을 전송하도록 하여 서버가 동적으로 IR에 포함될 이전 일정 주기를 결정하도록 하였다. 이에 반하여 두 번째 기법에서는 서버가 특정 기간 동안의 IR 정보를 저장하도록 하여, 오랜 접속 단절 후에도 클라이언트가 직접 캐시 데이타의 일관성 검사를 요청할 수 있도록 하였다. 제안한 기법에 의해 현저히 줄어드는 클라이언트의 캐시 손실률과 그에 따른 업링크 수의 감소, 그리고 질의에 대한 응답시간의 감소로 인한 시스템 성능 향상은 시뮬레이션을 통해 확인된다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.125-131
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.19-25
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• 2008

미래의 유비쿼터스 실현을 위해서는 사용자가 의식하지 않고도 서비스를 제공받는 환경의 구축이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위한 이동단말 상태인지 알고리즘을 제안한다. LBS 기술을 이용하여 단말기의 서비스 기능 상태를 자동적으로 인지하고, 단말기 상태에 따른 다양한 사용지의 요청 및 환경에 대한 지속적인 상호 연동을 통한 서비스 제공을 통해서 사용자의 편의를 극대화 하는데 그 목적이 있다. 알고리즘 구현을 위하여 MSC에 단말상태 결정 파라메터에 따라 단말 상태를 결정하는 알고리즘을 제안 하였으며 이를 C 코드로 구현 하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권5호
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• pp.806-817
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• 2016

Opportunistic routing (OR) has been proposed as a viable approach to improve the performance of wireless multihop networks with lossy links. However, the exponential growth of the bandwidth-sensitive mobile traffic (e.g., mobile video streaming and online gaming) poses a great challenge to the performance of OR in term of bandwidth guarantee. To solve this problem, a novel mechanism is proposed to opportunistically forwarding data packets and provide bandwidth guarantee for the bandwidth-sensitive traffic. The proposal exploits the broadcast characteristic of wireless transmission and reduces the negative effect of wireless lossy links. First, the expected available bandwidth (EAB) and the expected transmission cost (ETC) under OR are estimated based on the local available bandwidth, link delivery probability, forwarding candidates, and prioritization policy. Then, the policies for determining and prioritizing the forwarding candidates is devised by considering the bandwidth and transmission cost. Finally, bandwidth-aware routing algorithm is proposed to opportunistically delivery data packets; meanwhile, admission control is applied to admit or reject traffic flows for bandwidth guarantee. Extensive simulation results show that our proposal consistently outperforms other existing opportunistic routing schemes in providing performance guarantee.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.2031-2039
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• 2010

본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 학습의 개념과 e-Learning과 u-Learning의 학습환경 및 유비쿼터스 학습환경의 설계, 그에 따른 문제점 및 해결방안을 모색하고 향후 발전방안에 대해서 고찰하였다. 최근 정보통신 및 컴퓨터의 기술발전에 따라 언제 어디서나 쉽게 원하는 학습을 할 수 있는 유비쿼터스컴퓨팅학습의 요구와 필요성이 대두되고 있다. 특히, DMB(Digital Multimedia Broadcast), WiBro, WCDMA와 같은 고속 이동 데이터 통신망의 등장과 소형의 DMB단말기, PDA, 고기능/고성능 휴대폰의 일반화는 유비쿼터스컴퓨팅 학습의 발전가능성을 더욱 촉진시킬 것이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.73-81
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• 2003

An Ad Hoc network is a dynamic multi-hop wireless network that is established by a group of mobile hosts on a shared wireless channel by virtue of their proximity to each other. Since wireless transmissions are locally broadcast in the region of the transmitting host, hosts that are in close proximity can hear each other and are said to be neighbors. The transitive closure of the neighborhood of all the hosts in the set of mobile hosts under consideration forms an Ad Hoc network. Thus, each host is potentially a router and it is possible to dynamically establish routes by chaining together a sequence of neighboring hosts from a source to a destination in the Ad Hoc network. In a network, various real-time services require the network to guarantee the Quality of Services provided to the receiver. End-to-end QoS can be provided most efficiently when each layer of the protocol stack translates the requirements of the application into layer classified requirements and satisfies them. In this study, a mechanism to guarantee the QoS in Ad Hoc networks with buffer nodes is proposed. They effectively prevent traffic congestion and yield better transmission rate. In this way QoS is enhanced.

• Journal of Communications and Networks
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• 제11권3호
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• pp.248-260
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• 2009

To connect a mobile ad hoc network (MANET) with an IP network and to carryout communication, ad hoc network node needs to be configured with unique IP adress. Dynamic host configuration protocol (DHCP) server autoconfigure nodes in wired networks. However, this cannot be applied to ad hoc network without introducing some changes in auto configuration mechanism, due to intrinsic properties (i.e., multi-hop, dynamic, and distributed nature) of the network. In this paper, we propose a scalable autoconfiguration scheme for MANETs with hierarchical topology consisting of leader and member nodes, by considering the global Internet connectivity with minimum overhead. In our proposed scheme, a joining node selects one of the pre-configured nodes for its duplicate address detection (DAD) operation. We reduce overhead and make our scheme scalable by eliminating the broadcast of DAD messages in the network. We also propose the group leader election algorithm, which takes into account the resources, density, and position information of a node to select a new leader. Our simulation results show that our proposed scheme is effective to reduce the overhead and is scalable. Also, it is shown that the proposed scheme provides an efficient method to heal the network after partitioning and merging by enhancing the role of bordering nodes in the group.