사용자와 근거리에 위치한 비디로 프록시 서버는 자주 요청되는 동영상 데이터들을 저장하고 사용자에게 직접 전송함으로써 초기 전송 지연과 네트워크 트래픽을 효과적으로 감소시킨다. 그러나 비디오 프록시 서버는 원격지의 중앙 비디오 서버에 비해 비교적 제한된 저장 공간을 가진다. 따라서 사용자들이 계속 요청하는 동영상만을 선별하여 저장하도록 하는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 비디오 프록시 서버에서의 가상 메모리에 바탕을 둔 가상 캐싱 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사용자가 요청한 동영상 데이터가 비디오 프록시 서버에 존재하지 않는 경우 원격지의 중앙 비디오 서버로부터 요청된 동영상 데이터를 전송받아 사용자에게 전송하고 가상 메모리에 저장한다. 저장된 동영상 데이터는 이후 사용자의 요청이 있는 경우 사용자에게 전송된다. 이때 가상 메모리에 저장된 동영상 데이터는 사용자의 요청의 상태에 따라 가상 메모리로부터 삭제되거나 비디오 프록시 서버에 저장된다. 또한 가상 메모리에서의 단편화를 막기 위하여 가상 메모리를 세그먼트 별로 영역을 구분한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법들 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보인다는 것을 확인한다.
다중경로 시스템은 유선망, LTE망, 위성망 등 다양한 망을 동시에 활용하여 데이터를 전송하는 시스템으로, 통신망의 전송속도, 신뢰도, 보안성 등을 높이기 위해 제안되었다. 본 논문에서는 이 시스템에서 각 망의 지연시간을 보상으로 하는 강화학습 기반 경로 선택 방안을 제안하고자 한다. 기존의 강화학습 모델과는 다르게, deep Q 학습을 이용하여 망의 변화하는 환경에 즉각적으로 대응하도록 알고리즘을 설계하였다. 네트워크 환경에서는 보상 정보를 일정 지연시간이 지나야 얻을 수 있으므로 이를 보정하는 방안 또한 함께 제안하였다. 성능을 평가하기 위해, 분산 데이터베이스와 텐서플로우 모듈 등을 포함한 테스트베드 학습 서버를 개발하였다. 시뮬레이션 결과, 제안 알고리즘이 RTT 감소 측면에서 최저 지연시간을 선택하는 방안보다 20% 가량 좋은 성능을 가지는 것을 확인하였다.
In general multi-view system, all the view sequences acquired at the server are transmitted to the client. However, this kind of system requires high processing power of the server as well as the client, thus it is posing a difficulty in practical applications. To overcome this problem, a relatively simple method is to transmit only two view-sequences requested by the client in order to deliver a stereoscopic video. In this system, effective communication between the server and the client is one of important aspects. Therefore, we propose an efficient multi-view system that transmits two view-sequences according to user's request. The view selection process is integrated into MPEG-21 DIA (Digital Item Adaptation) so that our system is compatible to MPEG-21 multimedia framework. Furthermore, multi-view descriptors related to multi-view camera and systems are newly introduced. The syntax of the descriptions and their elements is represented in XML (extensible Markup Language) schema. Intermediate view reconstruction (IVR) is used to reduce such discomfort with excessive disparity. Furthermore, IVR is useful for smooth transition between two stereoscopic view sequences. Finally, through the implementation of testbed, we can show the valuables and possibilities of our system.
컴퓨터 성능과 정보통신 기술의 발달로 클라이언트/서버 환경이 보편화됨에 따라 서버는 제한된 대역폭의 절감과 빠른 응답시간, 그리고 확장성을 위해 클라이언트는 지역 캐쉬를 이용한다. 이때 서버와 클라이언트간에는 캐쉬된 데이타의 일관성 유지가 필요하며 이에 따라 많은 기법이 제안되고 있다. 이 논문은 기존의 갱신 빈도 캐쉬 일관성 기법을 개선한 것이다. 기존의 일관성 기법은 선언을 동기적으로 하여 응답시간이 늦거나 정확성 검사를 지연시켜 철회 단계가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서 제안된 기법은 이러한 문제점을 해결하기 위해 페이지 요청 또는 완료 시 갱신 연산이 일어난 객체에 대해 갱신 시간을 참조하여 수행하도록 하였다. 따라서, 갱신 연산이 이루어지는 경우 비동기적으로 선택 모드에 따라 갱신의도 선언 또는 갱신을 선택적으로 수행할 수 있어 응답이 빠르고 철회 단계가 감소하며 더 명확한 선택이 가능하다는 장점을 갖는다.
최근 봇넷(Botnet)은 탐지 기술을 피하기 위하여 C&C(Command and Control)서버 접속시 DNS(Domain Name System) 서비스를 이용하고 있다. DNS 서비스를 이용한 비정상 행위에 대응하기 위해서 DNS 트래픽 기반의 분석 연구가 필요하다. 본 논문에서는 좀비PC의 C&C서버 도메인주소 질의와 같은 DNS트래픽 기반의 비정상 도메인 분류(Classification)를 위해서 DNS트래픽 수집 및 지도학습(Supervised Learning)에 대해 연구한다. 특히, 본 논문에서는 PCA(Principal Component Analysis) 주성분분석 기술을 통해 DNS 기반의 분류시스템에서의 효과적인 분석 성분들을 구성할 수 있다.
The previous study was an expert system development that help engineers select proper foundation types and construction methods for structures under various subsoil condition. The system includes geographical and geological data in certain areas of Ulsan and a knowledge base for the selection of foundation types. However, the system, a kind of application program, has a weakness that it can be used only when it is installed at each user's own computer. Therefore, the purpose of the research is to more the system operated on Internet and spread over to more users. So, Server Installation, ActiveX, ADO(Active Data Objects) and ASP(Active Server Pages), which are the requirements to operate the system on Internet, are to be investigated through the research.
현재 네트워크 보안을 위한 방화벽과공용 IP 주소 부족 문제를 발견하기 위한 NAT의 사용이 일반화되고 있다. 그러나 이러한 환경에서는 기본적으로 서로 다른 방화벽/NAT 내에 있는 사용자들 간의 상호 연결이 불가능하기 때문에 제한된 서비스들만이 제공되어질 가능성이 있다. 이러한 문제점은 서로 다른 피어들간에 직접 연결을 하여 서비스를 주고받는 순수 P2P 환경에서는 각종 서비스의 제공에 근 방해 요소로 작용 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 P2P 환경에서 방화벽/NAT 내에 있지 않은 피어들 중 네트워크 트래픽이 적은 피어를 동적으로 선정하여 프락시-서버를 할당한 후 이를 피어들의 통신 매개체로 사용하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 운영체제 독립적이고, 양방항 통신을 가능하게 해주며, 기존의 클라이언트-서버 환경에서 프락시-서버로 집중될 수 있는 네트워크 그래픽을 여러 피어들에게 분산시킬 수 있는 장점을 가지고 있다.
The simple procedural segment selection algorithm commonly used in Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) reveals severe weakness to provide high-quality streaming services in the integrated mobile networks of various wired and wireless links. A major issue could be how to properly cope with dynamically changing underlying network conditions. The key to meet it should be to make the segment selection algorithm much more adaptive to fluctuation of network traffics. This paper presents a system architecture that replaces the existing procedural segment selection algorithm with a deep reinforcement learning algorithm based on the Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C). The distributed A3C-based deep learning server is designed and implemented to allow multiple clients in different network conditions to stream videos simultaneously, collect learning data quickly, and learn asynchronously, resulting in greatly improved learning speed as the number of video clients increases. The performance analysis shows that the proposed algorithm outperforms both the conventional DASH algorithm and the Deep Q-Network algorithm in terms of the user's quality of experience and the speed of deep learning.
주문형 비디오 시스템에서 영화는 다중 엑세스를 지원하기 위하여 비디오 서버의 디스크 배열에 스트라이프 된다. 영화의 블록들은 비디오 서버의 디스크 배열들간의 부하 불균형을 피할 뿐만 아니라 저장 공간과 장치 대역폭을 최대로 이용하기 위하여 비디오 서버의 디스크 배열에 신중히 배치되어야 한다. 본 논문에서는 영화의 인기도를 고려한 동적 디스크 스트라이핑에 기초한 그룹교대 라운드로빈(GARR: group-alternation round-robin)이라 부르는 영화 배치 방법을 제안한다. GARR은 영화 선택 정책으로 그룹교대와 영화 배치정책으로 라운드로빈을 사용한다. 여기서 그룹교대는 인기 영화 그룹과 비인기 영화의 그룹을 교대로 디스크에 할당한다. GARR의 성능은 시뮬레이션을 통하여 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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