• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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• pp.181-183
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• 2002

현재의 인터넷 라우터는 Drop tail 방식으로 큐 안의 패킷을 관리한다. 따라서 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인해 발생하는 혼잡 상황을 명시적으로 해결 한 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 IETF (Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection)알고리즘과 같은 능동적인 큐 관리 알고리즘(AQM: Active Queue Algorithm)을 제시하였다. 하지만 RED 알고리즘은 네트워크 환경에 따른 매개 변수의 설정의 어려움을 가지고 있어 잘못된 매개변수 설정으로 인하여 네트워크 성능을 저하시키는 문제를 발생시키며 전체 망에 불안정한 혼잡제어를 야기 시킨다. 본 논문에서는 기존의 AQM를 개선한 SOQuM(Stabilized Operation of Queue Management) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 기존의 방법과 시뮬레이션을 이용하여 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권4C호
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• pp.308-315
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• 2002

Guaranteed frame rate (GFR) 서비스는 ATM 망에서 인터넷 트래픽을 전송하는 가상 연결에게 예약된 minimum cell rate (MCR)을 보장하고, 여분의 대역폭을 가상 연결들에게 공평하게 배분하기 위해 정의되었다. ATM 망에서 GFR 서비스를 제공하기 위한 가장 간단한 스위치 구현 방법은 frame-based generic cell rate algorithm (F-GCRA) 프레임 분류기와 FIFO 버퍼를 위한 early packet discard (EPD) 기법의 버퍼 허용 알고리즘으로 이루어진다. 이 구현 방법은 간단하지만, 상대적으로 큰 MCR을 예약한 가상 연결에게 예약한 만큼의 대역폭을 보장 할 수 없었다. 본 논문은 TCP 트래픽에 패킷 스페이싱 기법을 적용하여 burstness을 완화시켜서 가상 연결에게 더 큰 MCR을 보장하도록 한다. 또한, 버퍼 허용 알고리즘에 random early detection (RED) 기법을 적용하여 여분의 대역폭 사용에 있어서 공평성을 향상시킨다. 모의 실험을 통해 두 기법이 TCP 트래픽에 대한 GFR 서비스의 QoS를 향상시킴을 보였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2018년도 전력전자학술대회
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• pp.275-277
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• 2018

Recently, the importance of an early response has been emphasized due to the large fire. The most efficient method of extinguishing a large fire is early response to a small flame. To implement this solution, we propose a fire detection mechanism based on a deep learning artificial intelligence. In this study, a small amount of data sets is manipulated by an image augmentation technique using rotating, tilting, blurring, and distorting effects in order to increase the number of the data sets by 5 times, and we study the flame detection algorithm using faster R-CNN.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.45-51
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• 2005

본 논문은 뇌의 축상면에 대하여 촬영된 양성자 밀도영상과 T2 강조 영상을 대상으로 이루어진다. 이러한 영상 중 뇌 위축을 보이지 않는 정상인과 뇌 위축을 보이는 비정상인의 대뇌 영상으로부터 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하고, 분리된 조직의 체적을 자동으로 계산할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이렇게 개발된 알고리즘을 바탕으로 계산된 각 조직의 체적 값과 디지털화된 영상의 헤더 분석을 통해 얻어진 각종 정보를 바탕으로 환자의 성별, 연령별로 결과 값을 세분화하여 데이터베이스로 구성하게 되며 수집된 각종 데이터를 분석 및 통계 처리하여 정상인과 비정상인을 판단 할 수 있는 조기진단 알고리즘을 최종적으로 완성하게 된다. 이 결과는 알츠하이머 환자를 쉽게 구별 할 수 가 있으며, 알츠하이머등 뇌질환의 조기 진단에 대한 정확한 보조진단 기반을 마련하는데 목적이 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1015-1018
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• 2005

In this paper, we introduce about a new class to analysis of partial discharge signal based on Fuzzy model. We can early diagnose life of power cable through detection of partial discharge signal. However, partial discharge signal detector is difficult because of partial discharge signal is very non-linear. Also, it is very difficult work that separate partial discharge signal from noise. We constructed partial discharge accumulation detection system that use Labview for detection of non-linear partial discharge signal. And analyzed partial discharge signal that is detected by Labview system utilizing Fuzzy model.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권2호
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• pp.229-234
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• 2005

본 논문에서는 ATM 네트워크에서 인터넷 트래픽 성능 향상을 위한 퍼지를 응용한 버퍼 관리 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 퍼지 제어기를 이용해서 새로 도착하는 패킷을 버퍼의 상태와 VC의 부하에 따라 동적으로 폐기를 결정하여 버퍼 이용 효율과 GFR의 요구사항을 충족할 수 있도록 하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 버퍼 관리 알고리즘과 성능을 비교한 결과, 공평성과 TCP 수율 면에서 성능이 향상됨을 보였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권4호
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• pp.476-481
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• 2019

화재의 초기 검출은 인명과 재화의 손실을 최소화하기 위한 중요한 요소이다. 불꽃과 연기를 신속하면서 동시에 검출해야 하며 이를 위해 영상 기반의 화재 검출에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기존의 화재 검출은 불꽃과 연기의 특징을 추출하기 위해 여러 알고리즘을 거쳐서 화재의 검출 유무를 판단하므로 연산량이 많이 소모되었으나, 딥러닝 알고리즘인 합성곱 신경망을 이용하면 별도의 과정이 생략되므로 신속하게 검출할 수 있다. 본 논문에서는 선박 기관실에서 화재 영상을 녹화한 데이터로 실험을 수행하였다. 불꽃과 연기의 특징을 외각 상자로 추출한 후 합성곱 신경망 중 하나인 욜로(YOLO)를 이용하여 학습하고 결과를 테스트하였다. 실험 결과를 검출률, 오검출률, 정확도로 평가하였으며 불꽃은 0.994, 0.011, 0.998, 연기는 0.978, 0.021, 0.978을 나타내었고, 연산시간은 0.009s를 소모됨을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.461-467
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• 2014

AQM은 라우터에서 사용되고 있으며 큐의 순간적 길이나 평균길이를 관찰하여 혼잡을 예측하고 탐지하는 알고리즘이며, 평균 큐길이가 임계 값을 초과하면 혼잡이 발생하였다고 추론하고 라우터로 유입되는 패킷을 미리 폐기시키거나 패킷 전송 노드에게 혼잡을 미리 알림으로써 전송노드에서 전송률을 줄여 혼잡을 피하도록 한다. AQM 알고리즘의 하나인 RED (random early detection)는 패킷을 무작위로 폐기시켜 혼잡제어를 하는 큐 기반의 혼잡 제어기술이다. RED는 TCP의 시간경과 및 큐 지연을 줄이며 링크 활용도를 높이고 버스트한 트래픽이 유입되는 것을 관리하는 기술로써 널리 사용되어지고 있으며 혼잡도의 정도를 큐의 평균 길이로 추정한다. 그러나 파라미터($P_{max}$, $TH_{min}$)값들이 고정되어 있어서 특정한 네트워크 환경에서는 동작을 잘 못한다. 본 논문에서는 네트워크 상태를 지속적으로 감지함으로써 $P_{max}$와 $TH_{min}$의 값을 네트워크 상태에 적합한 값으로 자동적으로 바꾸어줌으로서 다양한 환경에서도 동작을 잘할 수 있는 확장 RED를 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.80-91
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• 2010

방송 통신의 융합에 따라 차세대 멀티미디어 서비스인 IPTV 서비스가 각광받고 있다. IPTV 서비스는 무한한 채널수용과 미디어의 확장, 품질이 보장되는 서비스의 형태로 발전되면서 기존 네트워크의 트래픽 증가와 서비스 특성에 맞는 품질제어 기술들이 요구되고 이에 따라 플로우별 서비스 품질 제어 기술이 필요하게 되었다. 이를 위해 IETF (Internet Engineering Task Force)에서도 인터넷 상에서 IP QoS를 제공하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있는데 그 중 버퍼 관리 메커니즘으로 RED(Random Early Detection) 알고리즘 및 RED를 변형한 여러 가지 방법들이 제시되고 있으나 다양한 멀티미디어 서비스의 QoS 요구 사항을 충족시키는데 어려움이 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 다양한 QoS를 요구하는 인터넷 멀티미디어 서비스를 지원하기 위해 각 서비스가 요구하는 목표 패킷 손실률을 유지시킬 수 있는 QoS적응형 플로우 기반 AQM (Active Queue Management) 알고리즘을 제안하고 ns-2를 이용한 시뮬레이션을 통해 성능 분석을 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권6B호
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• pp.605-614
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• 2009

기존의 인터넷 서비스는 대부분 데이터 전송과 같은 최선형 서비스로 지원 되었고 전송 지연 및 패킷 손실이 허용되었지만 최근 인터넷 전화, 인터넷 방송등과 같은 인터넷 멀티미디어 서비스들은 실시간 처리 및 높은 대역폭을 요구하고 있다. 이를 위해 IETF (Internet Engineering Task Force)에서도 인터넷 상에서 TP QoS를 제공하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있는데 그 중 버퍼 관리 메커니즘으로RED(Random Early Detection) 알고리즘과 같은 능동적인 버퍼 관리 기법을 제시하였다. 그러나 이는 평균 버퍼 길이를 이용한 한계와 불공정성 등에 대한 문제를 가지고 있고 이러한 문제를 해결하기 위한 RED를 변형한 여러 가지 방법들이 제시되고 있으나 다양한 인터넷 사용자 QoS 요구 사항을 충족시키는데 어려움이 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 사용자들의 다양한 QoS를 요구하는 인터넷 멀티미디어 서비스를 지원하기 위한 QoS 적응형 AQM (active Queue Management) 알고리즘을 제안하고 ns-2를 이용한 시뮬레이션을 통해 성능 분석을 제시하였다.