본 연구에서는 데이터통신을 사용하기 위하여 기계간의 통신을 기초로 한 TCP/IP는 CDMA/GSM을 사용한다. 이 통신방식은 근해정박부이에서는 시스템 서버에 데이터 백업을 위하여 광법위하게 사용된다. 기후나 신호적용범위 때문에 TCP/IP M2M 통신방식은 종종 데이터 전송이 실패하거나 서버에서의 데이터손실을 유발한다. 해양통신이나 기상학적인 해석을 위해서는 데이터 손실을 줄여야 한다. 본 연구에서는 데이터 전달 손실을 최소화하고 데이터복구에서 사용되는 재시도를 위하여 M2M 데이터손실을 최소화하는 소프트웨어방식을 연구하였다. 이 연구의 유용성을 입증하기 위하여 근해에 위치하는 기상용 부이에서 통신을 이용하여 연구의 유용성을 보여주었다.
일반적으로 공간 벡터 데이타는 래스터 데이타에 비해 많은 정보를 포함하고 있으므로, 좀 더 융통적이고 효율적으로 데이타에 대한 처리가 가능하다. 그러나 인터넷을 통한 공간 벡터 데이타의 조작 시 해결해야 할 문제로 좁은 대역폭을 갖는 인터넷에서 크기가 크고 복잡한 벡터 데이타를 어떻게 효율적으로 전송하는가 라는 문제이다. 본 논문은 좁은 대역폭을 갖는 인터넷을 통한 공간 벡터 데이타를 효율적으로 전송하기 위한 새로운 전송 기법인 스케일에 기반한 전송 기법을 제안한다. 제안된 기법의 아이디어는 보여질수 있는 것만을 전송하는 것이다. 특정 스케일에서 일부 피쳐만이 사용자에게 보여지므로, 자연히 스케일은 공간 피쳐와 연관된 요소이다. 제안된 기법은 웨이블릿에 기반한 지도 일반화 알고리즘을 통해 공간 객체 중에서 출력되는 스케일에 따라 보여질 필요가 없는 피쳐들을 필터링하고, 보여지는 피쳐만을 최종적으로 전송한다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안된 기법을 사용하는 경우, 개개의 공간 연산들에 대한 응답 시간이 대체적으로 향상됨을 보인다.
The military has been putting great efforts into applying data communication on existing voice communication systems being used in NCW(Network Centric Warfare). Data communication will be an effective choice in one of many effort to yield a minimum kill chain, comparing to legacy voice communications, when tactical units conduct their missions. However, the required budget will be enormous, in case of the replacement of a lot of legacy communication systems with new one. As a cost-effective alternative, the tactical data communication systems using the conventional radio systems instead of the development of new radio systems has been proposed. It is mandatory, though, to ensure QoS while maintaining data communication by making use of legacy radio systems already in use. This paper focuses on the performance issues experimented and analyzed for tactical data communication through the legacy radio systems as the first step towards guaranteed QoS. We have conducted various experiments such as the transmission error rate on certain tactical messages, performance evaluation of redundant transfers, the relationship between the transmission frame size and rate of error, the identification of error points in the transmission frame, and techniques to reduce the errors in both hopping and non-hopping modes. As a result of the performance experiments, The adaptive communication module which decides the redundant transmission or the Forward Error Correction(FEC) technique by analyzing channel status and current transmission status(hopping/non-hopping) of the legacy radio should be designed. the FEC technique in non-hopping, and the redundant transmission technique in hopping mode was recommended from the result of experiment with the frame size is 20bytes in non-hopping and 10Bytes frame size in hopping mode.
초고속 정보 통신망의 발달로, 현재 데이터 통신시스템은 가입자 상호간에 데이터를 빠르고, 정확하게 교환 할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 통신 시스템에 사용되는 여러 가지 Logic중 가장 기초가 되는 LVTTL(Low Voltage Transistor Transistor Logic)을 이용하여 데이터 전송특성 분석을 위한 시스템을 설계하고 데이터 전송속도의 변화따른 LVTTL의 특성을 측정 분석하였다. 현재 시스템에 필요한 전송 라인의 길이가 30cm이기 때문에, 우리는 현재 시스템에 필요한 전송 라인의 길이에 따라 LVTTL 데이터 전송 특성을 분석했다. LVTTL의 신호 레벨은 10Mbps일 경우 3V, 50Mbps일 경우 2.2V, 100Mbps일 경우 2V, 125Mbps일 경우 1.5V, 150Mbps일 경우 1.4V이다. 전송선로의 길이가 30cm, 데이터 전송속도 100Mbps까지 안정하게 보냄을 알 수 있었다.
본 논문에서는 저용량 데이터의 전송빈도가 높은 스마트폰의 데이터 통신 성향을 참조하여, 스마트폰의 특성에 알맞은 알고리즘을 제시한다. 스마트폰의 사용량은 최근 비약적으로 늘어났으며, 실시간 지도검색, 대중교통 정보 확인, 게임, SNS 등의 사용 빈도가 높아지게 되었다. 이러한 스마트폰에서 주로 일어나는 저용량 데이터 통신은 TCP의 혼잡회피 단계가 나오기 이전에 데이터 전송이 끝나는 경우가 대부분이므로, 본 논문에서는 혼잡회피가 아닌 다른 TCP 관련 알고리즘을 조정하여 초기 통신 속도의 향상을 구현하였다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 리눅스의 Quick ACK과 네이글 알고리즘(Nagle's algorithm)의 조절을 통하여 불필요한 지연을 줄이고, 짧은 통신에서도 안정적으로 높은 전송속도를 유지할 수 있도록 TCP를 개선하였다.
본 논문은, 효율적인 실시간 데이터 전송을 위해 통합캐시(CC)와 차별화된 핸드오프를 결합한 방식을 제안한다. 기존에 제안된 페이징 및 루트 정보관리 캐시(PRC) 및 준-소프트 핸드오프방식은 경로 중복을 줄 일 수는 있으나, 이동호스트(mobile host : MH)의 핸드오프 상태 패킷의 운용으로 인하여 네트워크 내 트래픽 부하를 증가시키고, 데이터 구분 없이 동일한 핸드오프 방식을 운용한다. 이에 대한 해결방안으로, MH에서 액티브/핸드오프 상태를 분리하지 않고, 페이징 캐시와 라우팅 캐시를 결합한 통합 캐시를 실시간 데이터일 경우 세미-소프트 핸드오프와, 비 실시간 데이터일 경우 하드-핸드오프와 운용한다. 시뮬레이션 결과, 셀의 수가 20개 이하인 경우 기존의 방식보다 제어 패킷량이 감소하며, 실시간 데이터를 전송할 경우 패킷 손실과 패킷 도착시간이 감소하므로 성능이 향상됨을 확인하였다.
버스트는 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터를 전송하려는 경우 급격하게 높은 전송률이 요구되는 것으로 네트워크 자원의 비효율적인 사용의 원인이 될 수 있다. 스무딩은 이를 방지하기 위해 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터를 고정 비트율로 변환하는 전송 계획을 세우는 기법으로, CBA, MCBA, MVBA 알고리즘들이 있다. 본 논문에서는 기존 CBA, MCBA, MVBA 알고리즘들의 버스트 감소 정도를 평가하기 위해, 가변 비트율로 저장된 비디오 소스와 스무딩 알고리즘에서의 전송 계획을 버스트에 영향을 미치는 요소들로 비교한다. 사용된 평가 요소는 최대 프레임 바이트 수, 최대 GOP 바이트 수, 프레임당 전송률 변화량, GOP당 전송률 변화량이다. 실험 결과, 실험에 사용된 모든 스무딩 알고리즘들의 버스트 관련 평가 요소들이 특정한 경우를 제외하고 원래 비디오 소스보다 낮았다.
멀티미디어 시대에 들어서면서 고속의 무압축 영상 정보 전송의 요구가 증가하고 있다. 그동안 영상 정보는 전송하기 전에 데이터량을 줄이기 위해서 압축하여 전송하였고, 수신 후 다시 압축을 해제하는 과정에서 프로세싱 지연이 있었다. 그러나 본 논문에서는 실시간 멀티미디어 컨텐츠 전송용 60 GHz 대 무선 송수신 시스템을 제작하였고, 실내에서 20 m 떨어진 거리에서 4 Gbps의 전송속도로 Full HD급의 영상을 무압축하여 성공적으로 송수신하였다. 따라서 개발한 송수신 시스템으로 원격지의 카메라 영상 또는 스마트 폰 멀티미디어 콘텐츠를 무압축하여 실시간으로 대화면에 무선으로 전송할 수 있게 되었다.
화상회의 응용이 인터넷을 통해 최선의 서비스를 제공하려면 실 시간성을 지원해야 하는데, 인터넷의 동적인 특성상 멀티미디어 응용의 서비스 품질을 보장하지 못한다. 이런 이유로 화상회의 용용은 송신자와 수신자 사이의 현재 사용 가능한 대역폭을 측정하여 데이터를 적절하게 전송하는 것이 필요하다. 본 논문은 RTCP(Real-time Transport Control Protocol)를 사용하여 가용 대역폭을 측정하고, 측정된 가용 대역폭을 토대로 멀티미디어 데이터를 적절하게 전송하기 위해 코덱에서의 데이터 생성량을 줄이고, 데이터 압축률을 변화시키고, 전송 버퍼에서 패킷 손실률을 기반으로 패킷의 우선 순위에 따라 프레임을 폐기하여, 대역폭에 유연하게 실시간 멀티미디어 데이터를 전송하는 알고리즘을 제안한다.
Deploying deep neural network model training performs remarkable performance in the fields of Object detection and Instance segmentation. To train these models, features are first extracted from the input image using a backbone network. The extracted features can be reused by various tasks. Research has been actively conducted to serve various tasks by using these learned features. In this process, standardization discussions about encoding, decoding, and transmission methods are proceeding actively. In this scenario, it is necessary to analyze the response characteristics of features against various distortions that may occur in the data transmission or data compression process. In this paper, experiment was conducted to inject various distortions into the feature in the object recognition task. And analyze the mAP (mean Average Precision) metric between the predicted value output from the neural network and the target value as the intensity of various distortions was increased. Experiments have shown that features are more robust to distortion than images. And this points out that using the feature as transmission means can prevent the loss of information against the various distortions during data transmission and compression process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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