• 제목/요약/키워드: Policy Transmission Channels

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UHD 송출 콘텐츠 기반 관리시스템 구현 (A Study on the Implementation of Management System Based on UHD Transmission Contents)

  • 김무연;장병민;최성진
    • 방송공학회논문지
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    • 제24권5호
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    • pp.813-826
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    • 2019
  • 본 논문은 UHD 콘텐츠를 고품질 방송소재로 활용하기 위한 MAM(Media Asset Management) 구현에 관한 연구이다. 본 논문의 구현방법은 워크플로우, 메타데이터, 시스템 인터페이스 관련 작업을 콘텐츠관리기능과 송출워크플로우 기능으로 MAM 역할을 분리하여 코어 MAM과 MAM-Ex 구조로 이원화하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 송출소재 관련 메타데이터 수정은 페이지 메뉴 방식을 적용했고, 소재 구조체 API는 템플릿 방식을 적용함으로써 콘텐츠 관리방식을 개선시켰다. 또한 UHD 소재 스토리지 및 컴포넌트 서버의 구성은 채널 간 구별없는 풀(pool) 방식으로 통합하여 방송소재 보호와 콘텐츠 이동을 최소화하여 UHD 송출자산의 보안성을 강화하였다.

u-Healthcare 환경에서의 효율적인 ECG 데이터 전송 방안에 관한 연구 (Research on a Solution for Efficient ECG Data Transmission in u-Healthcare Environment)

  • 조균연;이서준;이태로
    • 디지털융복합연구
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    • 제12권1호
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    • pp.397-403
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    • 2014
  • u-Healthcare 환경에서는 많은 양의 중요한 의료정보가 무선을 통해 처리된다. 따라서 데이터를 전송하는 네트워크 시스템의 효율 개선이 필요하다. 이 논문은 u-Healthcare 환경에서 ECG 데이터를 효율적으로 전송하기 위한 압축 솔루션(ECGLZW)을 제시한다. 실험 결과, ECGLZW의 평균 압축률은 4.6으로써, 기존의 압축 방식(Huffman 압축 방식과 LZW 압축 방식)에 비해 200% 정도 효율이 개선됨을 알 수 있다. ECGLZW의 높은 압축률로 무선채널의 효율이 개선되고, 이를 네트워크 오류에 대한 재전송 및 암호화에 활용함으로써 데이터에 대한 신뢰성 및 u-Healthcare 정보에 대한 보안을 강화할 수 있다.

가계부채 제약하의 통화정책: 2주체 거시모형(TANK)에서의 정량적 분석 (Monetary Policy in a Two-Agent Economy with Debt-Constrained Households)

  • 정용승;송승주
    • 경제분석
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    • 제25권2호
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    • pp.1-53
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    • 2019
  • 본 연구는 가계 일부가 부채 누적으로 신용시장에서 일정 한도 이상으로는 차입이 어려워 기간간 소비의 평활화(smoothing)에 제약을 받는 상황이 통화정책에 미치는 영향을 금융시장의 불완전성(incomplete financial markets)이 내재된 2주체 소규모 새케인지언 구조모형(Two Agents New Keynesian Model)을 통해 분석하고 있다. 생산비용 상승이라는 경제상황 변화가 있을 때 신용시장에서 차입한도제약을 받는 차입가계와 제약을 받지 않는 저축가계가 소비 및 노동공급에 대해 보이는 비대칭적 반응은 결국 두 가계간 통화정책 전달경로의 확장으로 이어진다. 물가갭과 생산갭을 동시에 고려하여 정책금리를 결정하는 신축적 물가목표 정책의 사회후생 수준은 차입가계 비중은 물론 모든 경제상황을 종합적으로 고려하여 정책금리를 결정하는 Ramsey 유형의 최적정책과는 비슷하고 순순하게 물가목표 달성만을 추구하는 엄격한 물가목표 정책의 사회후생 수준보다는 높았다. 이는 가계 일부가 차입한도제약을 받는 상황에서도 신축적 물가목표 정책이 여전히 유효함을 시사한다. 또한 생산비용 상승에 대하여 신축적 물가목표 정책과 최적정책 하에서 소비와 노동공급은 엄격한 물가목표 정책보다는 완만히 조정되는 것으로 나타났다.

MEC를 활용한 커넥티드 홈의 DRL 기반 태스크 오프로딩 기법 (Task offloading scheme based on the DRL of Connected Home using MEC)

  • 임덕선;손규식
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.61-67
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    • 2023
  • 5G의 도래와 스마트 디바이스의 급격한 증가는 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)의 중요성을 부각시켰다. 이런 흐름 속에서, 특히 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 애플리케이션의 효과적인 처리가 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 확률적인 MEC 환경을 고려한 새로운 태스크 오프로딩 전략을 연구한다. 먼저 동적인 태스크 요청 빈도와 불안정한 무선 채널 상태를 감안하여 차량의 전력 소모와 지연시간을 최소화하는 방안을 제시한다. 그리고 심층 강화학습(DRL) 기반의 오프로딩 기법을 중심으로 연구를 진행하였고, 로컬 연산 및 오프로딩 전송 전력 사이의 최적의 균형을 찾기 위한 방법을 제안한다. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)와 Deep Q-Network (DQN) 기법을 활용하여 차량의 전력 사용량과 큐잉 지연시간을 분석하였다. 이를 통해 차량 기반의 MEC 환경에서의 최적의 성능 향상 전략을 도출 및 검증하였다.