• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권2호
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• pp.95-105
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• 2005

본 논문에서는 반복적인 인코딩/디코딩 작업 없이 모바일 단말기나 현재 네크웍 상황에 적합한 동영상 스트림을 생성하는 새로운 동적 동영상 적응변환 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 MPEG-1/-2/-4와 같은 비디오 코덱의 특성을 부호화 된 동영상 스트림 크기와 품질에 초점을 맞추어 미리 분석하고, 이를 코덱 의존적인 특성 테이블로 프록시에 저장한다. 이런 특성 테이블 내용과 단말기가 요청한 동영상에 대한 최고 품질 스트림의 크기 및 품질 정보를 이용하여 요청한 모바일 단말기에 적합한 동영상 스트림의 크기 및 품질을 동적으로 예측할 수 있다. 제안한 방법에서는 이런 예측을 바탕으로 동영상의 최대 품질을 유지하며 모바일 단말기의 공간 제약을 만족하는 적응화 된 동영상 스트림 버전을 반복적인 인코딩/디코딩 작업 없이 생성한다. 실험 결과 제안한 방법은 5% 미만의 오차율로 매우 빠르게 동적 동영상 적응변환을 수행함을 알 수 있었다. 제안한 방법은 다양한 비디오 코덱으로 부호화 된 인터넷상의 동영상을 빠르게 변환하는 모바일 단말기를 위한 프록시 서버에 사용될 수 있을 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.325-338
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• 2003

가변의 자원제한(resource constraint) 및 사용자 선호(preference)를 만족하기 위한 비디오 적응(adaptation)은 다양한 사용자 단말과 이종망을 통한 범용적멀티미디어접근(Universal Multimedia Access: UMA)을 위한 주요 요소기술이다. 기존의 많은 비디오 적응 기법이 존재하지만 주어진 자원제한을 만족하는 최적의 적응을 제공하기 위한 체계적인 기법은 제시되지 못하였다. 본 논문에서는 체계적인 최적의 적응을 제공하기 위하여, 적응단위를 정의하는 비디오 엔티티(entity), 주어진 자원제한을 나타내는 리소스(resource), 적용 가능한 적응동작을 규정하는 적응(adaptation), 각 적응결과 비디오 품질(quality)을 나타내는 유틸리티(utility)의 관계를 모형화하는 개념적인 적응 프레임워크를 제시하고자 한다. 본 프레임워크는 다양한 형태의 적응의 문제를 제한된 자원에서 유틸리티를 최대화하는 문제(resource-constrained utility maximization)로 정형화(formulation)할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이 프레임워크를 프레임 제거(frame dropping)과 DCT 계수 제거(coefficient dropping)을 이용한 MPEG-4 압축 비디오의 비트율 적응의 실제적인 예에 적용한다. 또한 상호연동 가능한(interoperable) 형태로 터미널 및 네트워크 QoS(quality of Service)를 제공하기 위한 툴로 MPEG-21 Digital Item Adaptation(DIA)에 채택된 기술자(descriptor)를 제시한다. 이 기술자는 본 프레임워크의 적응-리소스-유틸리티의 관계를 유틸리티 함수(utility function)를 이용하여 기술(description)한다. 실험을 통하여 본 논문의 표준 기술자를 사용하는 적응 프레임워크의 타당성을 보인다.다. 특정시기 가곡향유의 실질은 곧 가곡의 곡 해석방식에 직결될 것이기 때문이다.를 선택하는가 하는 디자이너 측면의 요인이 감성 품질과 밀접함 관련이 있음을 알 수 있었다.멘트들의 재배열이 주된 역할을 하는 것으로 해석할 수 있다. 한편 고자장 영역에서는 correlation time 중 $\tau$가 주된 역할을 담당하는데는 $\tau$는 나노 입자의 크기와 연관되어 있으며 고자장에서 입자 크기에 따른 T1 이완율(R1)과 T2 이완율(R2)의 차이는 이러한 입자크기의 차이에 의해 발생하는 것으로 해석할 수 있다. 나노입자에 포함된 철 원자수를 변화시키는 경우 철 원자수가 증가 할 수록 R1과 R2가 증가하는 결과를 나타내었다. 한편 온도변화에 따른 T1, T2 자기이완시간의 변화는 정상체온 근처의 제한적인 온도범위내에서 저자장 영역에서의 아주 작은 변화를 제외하고는 큰 차이를 보이지 않았으나 T1에 비해 T2에서 이러한 변화가 상대적으로 더 작게 나타났다. 결론 : 임상적 다기능성을 나타낼 가능성이 많은 것으로 보고되고 있는 미세 초상자성 산화철 입자의 자기이완에 대한 이론적 모델을 초상자성 나노입자의 물리적 특성에 기초하여 제시하였고 이러한 이론적 모델에 근거한 미세 초상자성 산화철 입자의 자기장의 세기에 따른 자기 이완시간의 변화를 컴퓨터 모의 실험을 통해 조사하였다.다.있는 것으로 보여진다. 따라서 혈압 저하를 목적으로 하는 나트륨 제한식의 실시는 다양한 체내의 생화학적 변화를 고려해서 이루어져야 할 것이며, 앞으로 이에 대한 보다 다각적인 연구가 요구된다.CSU-23 배양배지에서 배양하는 것이 좋다는 결과를 얻었다. and those a having sufficient sleep were found to be subject to less stress. Those interested in their health were found

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권6호
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• pp.755-763
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• 2003

전파(propagation) 오류가 빈번한 무선 이동 네트워크에서는 전송 성능을 향상하기 위해 FEC(Forward Error Correction)알고리즘을 채택한다. 그러나 정적인 FEC방식은 연속적으로 변화하는 전파 오류율에 알맞은 정정 코드(check code)를 적용하지 못해 성능이 저하된다. 본 논문에서는 변화하는 무선 채널의 전파 오류율에 따라 FEC의 정정도를 알맞게 결정하는 링크 계층용 적응적 FEC기법인 FECA(FEC-level Adaptation)를 제안한다. FECA는 오류율이 높고, 오류율이 천천히 변화하는 무선 환경에 알맞은 알고리즘이다. 일례로 전파 간섭이 있는 환경에서 센서(sensor) 네트워크는 평균 오류율이 $10^{-6}$이상이며 오류율이 평균 수백 밀리초 이상 지속되는 것으로 관찰되었다. FECA는 분석적인 무선채널 시뮬레이션과 패킷 트레이스 기반(trace-driven) 시뮬레이션에서 정적 FEC 알고리즘에 비해 최대 15%이상 성능을 향상하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.127-130
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• 1998

In this paper, we propose a method of cooperative control(T-cell modeling) and selection of group behavior strategy(B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic system(DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. Thus these features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For the purpose of applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-call respectively. The executing process of proposed method is as follows. When the environmental condition changes, a robot selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robot using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based of clonal selection and idiotopic network hypothesis. And it is used for decision making of optimal swarm strategy. By T-cell modeling, adaptation ability of robot is enhanced in dynamic environments.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권1호
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• pp.31-36
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• 2008

This paper presents adaptive learning data of evolvable neural networks (ENNs) for time series prediction of nonlinear dynamic systems. ENNs are a special class of neural networks that adopt the concept of biological evolution as a mechanism of adaptation or learning. ENNs can adapt to an environment as well as changes in the enviromuent. ENNs used in this paper are L-system and DNA coding based ENNs. The ENNs adopt the evolution of simultaneous network architecture and weights using indirect encoding. In general just previous data are used for training the predictor that predicts future data. However the characteristics of data and appropriate size of learning data are usually unknown. Therefore we propose adaptive change of learning data size to predict the future data effectively. In order to verify the effectiveness of our scheme, we apply it to chaotic time series predictions of Mackey-Glass data.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.920-924
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• 2005

This paper presents adaptive learning data of evolvable neural networks (ENNs) for time series prediction of nonlinear dynamic systems. ENNs are a special class of neural networks that adopt the concept of biological evolution as a mechanism of adaptation or learning. ENNs can adapt to an environment as well as changes in the environment. ENNs used in this paper are L-system and DNA coding based ENNs. The ENNs adopt the evolution of simultaneous network architecture and weights using indirect encoding. In general just previous data are used for training the predictor that predicts future data. However the characteristics of data and appropriate size of learning data are usually unknown. Therefore we propose adaptive change of learning data size to predict the future data effectively. In order to verify the effectiveness of our scheme, we apply it to chaotic time series predictions of Mackey-Glass data.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.281-284
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• 2004

This paper presents the design and implementation of a QoS based enhanced collaboration system in MDO. This is an efficient distributed communication tool between designers. It supports text communication, audio/video communication, file transfer and XML data sending/receiving. Specially, this system supports a dynamic QoS self-adaptation by using the improved direct adjustment algorithm (DAA+). The original direct adjustment algorithm adjusts the transmission rate according to the congestion level of the network, based on the end to end real time transport protocol (RTP), and controls the transmission rate by using the information of loss ratio in real time transport control protocol (RTCP). But the direct adjustment algorithm does not consider when the RTCP packets are lost. We suggest an improved direct adjustment algorithm to solve this problem. We apply our improved direct adjustment algorithm to our of QoS (Quality of Service) [1] based collaboration system and show the improved performance of transmission rate and loss ratio.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1111-1113
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• 2003

This paper proposes an effective self-turning algorithm based on Artificial Neural Network (ANN) for fuzzy speed control of the indirect vector controlled induction motor. Indirect vector control method divides and controls stator current by the flux and the torque producing current so that the dynamic characteristic of induction motor may be superior. However, if motor parameter changes, the flux current and the torque producing one's coupling happens and deteriorates the dynamic characteristic. The fuzzy speed controller of an induction motor has the robustness over the effect of this parameter variation than a conventional PI speed controller in some degree. This paper improves its adaptability by adding the self-tuning mechanism to the fuzzy controller. For tracking the speed command, its membership functions are adjusted using ANN adaptation mechanism. This adaptability could be embodied by moving the center positions of the membership functions. Proposed self-tuning method has wide adaptability than existent fuzzy controller or PI controller and is proved robust about parameter variation through Matlab/Simulink simulation.

• 전자공학회논문지A
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• 제30A권3호
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• pp.1-15
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• 1993

In this paper, we propose over-reporting avoidance scheme which avoids congestion of network traffics by adjusting managed system's over-reporting, on the OSI network management model which reports events from managed system to managing system. In case of reporting events from managed system to managing system, management traffic concentration occurs, and it causes over-loading on the managing system and congestion on the network. This scheme takes advantage of feedback from managing system to managed system. Managed system transmits event reports as much as maximum event pertime allocated to itself to managing system, and it sets it's management variables to LOCK state and stops event reports as Threshold time is reached. At the time, managing system directs event reports again by using M-set primitive with referring it's status. With this scheme, distributed processing, dynamic network adaptation, convergence of optimal operation point is possible. In addition to it, a fairness is assured. In order to detect characteristics of the Unary feedback over-reporting avoidance scheme. It is observed a control capability of the event reporting and fairness of each nodes through measuring. ThresholdTime value. It is measured a number of mean activating nodes and maintained time of LOCK state according to event reporting load, and also measured lost ratio of management packet, queuing delay in managing system, and goodput to observe effects of general packet load. Binary feedback scheme. Unary feedback overreporting avoidance scheme and raw scheme on the OSI network management system each are compared and analyzed, and finally proved that the scheme proposed in this study performs better.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권3B호
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• pp.311-317
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• 2009

기존의 망 이상 상태 탐지 시스템들은 주로 정상 상태의 시스템 사용률 등과 같은 통계 값으로 결정된 임계값을 기반으로 탐지하기 때문에 이상 상태임에도 불구하고 정상 상태와 비슷한 시스템 통계 값을 가지면 탐지하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 인간면역체계의 학습, 적응, 기억 능력등의 특성을 이용하는 인공면역체계 기반의 적응적 망 이상 상태 탐지 모델을 제안한다. 이를 위하여 인간면역 시스템의 수지상 세포 (Dendritic Cell)와 T 세포 사이의 상호 작용을 이용한 탐지 모델을 설계하고 각 구성 요소 및 기능을 정의한다. 중앙 집중 제어 노드는 각 라우터 노드로부터 전달받은 정보를 분석하여 대응 방법을 해당 라우터들에게 전달한다. 또한 라우터 노드는 학습을 통해 얻어진 데이터를 기반으로 이상 상태를 탐지할 뿐만 아니라 중앙 집중 제어 노드로부터 전달받은 정보를 이용하여 이상 상태를 처리한다. 최종적으로 제안된 이상 상태탐지 모델의 타당성을 검증하기 위하여 구성 모듈을 설계하고 flooding 공격에 대한 시뮬레이션을 수행한다.