도시 상태를 탐지하기 위해서는 운송 수단 수, 교통 흐름등이 필수적으로 파악되어야 할 요소이다. 본 논문에서는 기존의 Mask R-CNN을 이용하여 다양한 차량의 형태를 학습하고, 드론으로 촬영한 도시항공 영상에서 특정 유형의 차량 들을 검출하는 시스템을 오늘날 NLP 분야에서 널리 쓰이게 된 Transformer 모델을 컴퓨터 비전 문제에 도입하여 기존의 컨볼루션 신경망보다 높은 성능을 보여준 Swin Transformer 모델을 이용하여 기존의 연구에서 보여주었던 검출 시스템 능력을 향상시켰다.
본 논문에서는 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류방법으로 대표되는 포트 번호 및 페이로드 정보를 이용하는 방법론의 한계점을 극복하는 대안으로서, SVM을 기반으로 한 계층적 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 이진 분류기인 SVM과 단일클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 계층적으로 결합한 새로운 트래픽 분류 모델로서, 학내에서 수집된 양방향 트래픽 플로우 데이터에 대한 최적의 속성 부분집합을 선택한 후, P2P 트래픽과 non-P2P 트래픽을 빠르게 분류하는 첫 번째 계층, P2P 트래픽들을 파일공유, 메신저, TV로 분류하는 두 번째 계층, 그리고 전체 16가지 애플리케이션 트래픽별로 세분화 분류하는 세 번째 계층으로 구성된다. 제안된 시스템은 인터넷 애플리케이션 트래픽을 coarse 혹은 fine하게 분류함으로써 효율적인 시스템의 자원 관리, 안정적인 네트워크 환경의 지원, 원활한 대역폭의 사용, 그리고 적절한 QoS를 보장할 수 있다. 또한, 새로운 애플리케이션 트래픽이 추가되더라도 전체 시스템을 재학습시킬 필요 없이 새로운 애플리케이션 트래픽만을 추가 학습함으로써 시스템의 점증적 갱신 및 확장성도 가능하다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.
무선 ATM의 중요한 문제 중 하나는 제한된 자원을 가지고 서로 다른 서비스의 QoS를 어떻게 보장하느냐 하는 것이다 그리고 셀의 크기가 작아짐에 따라 많은 빈도로 핸드오버가 발생하게 되고, 이러한 핸드오버 호는 빈번한 호 수락 요청을 하게 된다. 따라서, 멀티미디어 다중 서비스가 요구하는 다양한 QoS와 마이크로 셀이 갖는 특징을 모두 지원하는 호 수락 제어는 사용자의 요구와 공급자의 요구를 동시에 만족시킬 수 있은 중요한 기술적 문제로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 서로 다른 QoS를 보장하는 다중 서비스를 위한 분산된 방법의 호 수락 제어를 제시하고 이를 일반적인 호 수락 제어 및 가드 밴드 호 수락 제어 방법과 비교하여 강제 호 종료 확률이 낮아짐을 보였다. 호 수락 제어의 파라미터로 QoS임계치와 채널 과부하 확률을 호 수락 제어 정책에 직접 적용시키므로 각각의 서비스에 대해 새로운 호나 핸드오버 호가 호 수락을 요청할 시에 QoS를 만족시킬 수 있었다. 채널 할당 방법으로는 동적 채널 할당 방법을 고려했으며, QoS는 분산된 방법으로 측정하였다. 또한, 핸드오버 호와 새로운 호에 대해 가변 데이타율을 적용함으로 망의 상태에 따른 QoS의 저하를 막고자 했다. 셀 레벨이 아닌 호 레벨에서의 호 수락 제어는 미래의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서 필수적으로 제공되어져야 할 망의 기능으로 앞으로 다양한 호 수락 제어 정책의 연구가 요구되어 진다.
인터넷 전화, 인터넷 방송 VPN(Virtual Private Networks), 멀티미디어 서비스 등의 실시간 혹은 대역폭 요구 서비스 등의 실시간 혹은 대역폭 요구 서비스들이 늘어남에 따라 인터넷에서도 서비스 품질(QoS : Quality of Service)에 대한 요구가 중요한 문제가 되었다. 인터넷 응용 서비스의 품질을 보장하기 위하여 통합 서비스, 차등 서비스, 그리고 MIPLS(Multi-Protocol Label Switching) 등의 여러 가지 방안이 강구되고 있다. 본 논문에서는 차등 서비스(DiffServ : Diferentiated Service)를 이용한 QoS 보장 기법의 성능 해석에 대하여 기술하였다. 차등 서비스의 성능이 다양한 입력 트래픽 모델과 WFQ(Weighted Fair Queueing) 가중치에 의하여 어떻게 영향을 받는지 분석하기 위하여, 랜덤, 버스티, 자기유사 입력 트래픽 모델과 다양한 입력 파리미터에 대하여 모의실험과 성능평가를 수행하였다. 성능분석 결과, 사용된 입력 트래픽 모델에 따라 패킷 지연 rqkt과 손실 사이에 상당한 차이가 발생함을 확인할 수 있었다. 그러나, 모든 입력 트래픽 상황에서, EF(Expedited Forwarding)의 성능은 보장이 가능하고, EF와 BE(Best Effort) 클래스의 서비스가 분리가 가능한 것으로 나타났다. 다음으로 성능 합성(Performance Synthesis) 문제에 대하여 기술하였다. 차등 서비스 망에 대한 보존법칙을 유도하고, WFQ 방식에서 자원의 분배(즉, 가중치)에 따른 성능 변화와 동적 행위에 대하여 분석하였다.
본 논문에서는 고속 스위칭이 가능한 멀티 프로토콜 레벨 스위칭망에서의 DiffServ와의 서비스 결합을 위한 PHB 매핑모델을 제안 하였고, 제안된 매핑모델을 기반으로 멀티 프로토콜 레벨 스위칭망에서 대역폭을 보장하는 차등화 서비스 모델을 설계하였다. EF, BE, AF1, AF2 트래픽을 적용하여 9초 동안의 Throughput에 대한 시뮬레이션 결과, 전체 발생된 트래픽은 2.45Mbps로 링크의 수용가능 속도인 1.5Mbps의 60%를 초과한 트래픽을 발생시켰다. AF1과 AF2는 trTCM의 PIR 값인 700Kbps 및 600Kbps로 설정되어있어 링크에서의 포화 상태의 흐름을 확인 미터링을 수행하고 trTCM을 이용하여 마킹을 적용한 후 전송률을 PIR에 적용되어 전송됨을 확인할 수 있으며, Priority의 우선순위가 BE보다 높으므로 우선적으로 전송됨을 확인 할 수 있었다. BE인 경우 우선순위가 AF1, AF2보다 낮아 링크에서의 포화 상태 발생시 기아문제가 발생됨을 알 수 있다. EF, BE, AF1, AF2 동시 전송시 BE의 트래픽 전송은 거의 기아상태에 있음을 확인 할 수 있었다. AF1 폐기율과 AF2 폐기율의 경우 AF1은 trTCM의 PIR, CIR 값이 AF2 높으며 우선순위도 높아 AF2보다 패킷 폐기율이 낮다. 그러나 BE는 링크에서의 병목현상이 발생 시 AF1, AF2에 의한 네트워크 자원의 우선으로 패킷에 대한 전송이 전혀 이루어지지 않고 있음을 알 수 있다.
P2P를 포함하는 인터넷 애플리케이션 트래픽의 보다 빠르고 정확한 분류는 최근 학계의 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 기존의 전통적인 분류방법으로 대표되는 port 번호 및 payload 정보를 이용하는 방법론의 구조적 한계점을 극복하는 새로운 대안으로써, 이진 분류기인 SVM과 단일클래스 SVM을 계층적으로 결합한 다중 클래스 SVM을 구축하여 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류를 수행하였다. 제안된 시스템은 이진 분류기인 SVM으로 P2P 트래픽과 non-P2P 트래픽을 빠르게 분류하는 첫 번째 계층, 3개의 단일클래스 SVM을 기반으로 P2P 트래픽들을 파일공유, 메신저, TV로 분류하는 두 번째 계층, 그리고 전체 16가지의 애플리케이션 트래픽별로 세분화 분류하는 세 번째 계층으로 구성된다. 제안된 시스템은 flow 기반의 트래픽 정보를 수집하여 인터넷 애플리케이션 트래픽을 coarse 혹은 fine하게 분류함으로써 효율적인 시스템의 자원 관리, 안정적인 네트워크 환경의 지원, 원활한 bandwidth의 사용, 그리고 적절한 QoS를 보장하였다. 또한, 새로운 애플리케이션 트래픽이 추가되더라도 전체 시스템을 재학습 시킬 필요 없이 새로운 애플리케이션 트래픽만을 추가 학습함으로써 시스템의 점증적 갱신 및 확장성에도 기여하였다. 평가항목인 recall과 precision에서 만족스러운 수치 등을 실험을 통하여 확인함으로써 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.
RFID(Radio Frequency IDentification) 기술은 RF 신호를 사용하여 물품에 부착된 전자태그를 비접촉식으로 식별하는 자동인식기술이다. RFID 시스템 구축에 있어 식별영역 내에 다수의 태그가 존재할 경우, 다중태그 식별(multi-tag identification)을 위한 충돌방지(anti-collision) 알고리즘이 필수적으로 요구된다. 태그 충돌방지와 관련된 기존 연구들은 각각 고유한 형태의 코드체계를 기반으로 하고 있으며 태그 식별성능에 대한 비교연구도 부족한 상태이다. 본 논문에서는 저비용(low-cost) RFID 시스템 구축을 목표로 표준화가 진행되고 있는 96-비트 EPC(Electronic Product Code) 코드를 기반으로 기존 대표적인 충돌방지 알고리즘인 트리 기반 메모리래스(tree based memoryless) 충돌방지 알고리즘들과 슬롯 알로하 기반으로 (slot aloha based) 충돌방지 알고리즘들의 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 초당 평균 태그 식별개수에서 충돌 추적 트리(collision tracking tree) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 최소 2배에서 최대 50배 이상의 우수한 성능을 보여준다.
Long Term Evolution(LTE) 시스템은 멀티미디어 서비스와 같은 다양한 서비스를 이동 사용자에게 제공할 수 있다. 실제로 HSPA+(High Speed Packet Access plus)는 다운링크의 비트 율(bit rate)을 크게 향상 시켰으나, 다양한 멀티미디어 서비스에서 요구하는 서비스 품질을 어떻게 만족시킬 것인가에 대한 연구는 매우 미비한 상태이다. 본 논문에서는 proportional fair(PF) 알고리즘을 기반으로 하여 LTE를 위한 효율적인 패킷 스케쥴링 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 패킷 스케쥴링을 할 때 패킷의 우선순위를 결정하는 가장 중요한 요소인 트래픽 클래스의 가중치와 순간 사용자 데이터 전송율을 최적화 하였다. 또한 다중 셀(multi-cell) 환경에서 LTE를 통해서 사용자에게 전송되는 멀티미디어 트래픽을 시뮬레이션 함으로써 제안된 알고리즘의 성능이 향상되었음을 보였다.
Objectives: The purpose of this study was to examine teachers' safety education activities to determine the significant educational diagnosis variables and to identify their needs of safety education in early-child care centers based on the PRECEDE model. Methods: A total of 304 teachers in early-child care centers participated in this study selected by a multi-stage stratified sampling method considering 11 regions in Seoul, Korea. Self-report type questionnaires were posted to all teachers in 220 early-child care centers by ground mailing service and the 304 teachers completed the questionnaires. The participants' responses were anonymously coded into and analyzed in SPSS program. Results: 'Scratch or bite' was the most frequent accident type(78.3%) and the frequent accident places were 'classroom(88.8%)' and 'playground(67.8%)'. The most frequently conducted safety education activities were 'reminding children their safe behaviors at the beginning and the end of daily class' and the next was 'saving a special time for safety education.' For educational diagnosis factors, related to safety education activities, teachers' safety education activity was more frequent when teachers' safety knowledge was high(p<.001), when teachers had good application skills of their knowledge to their teaching activities(p<.001), when they had strong needs on safety training opportunities(p<.05), and their interests on safety education(p<.001). For enabling factors, class preparation by safety education guide-book review(p<.001), by development of educational materials(p<.001), and by search for the related reference (p<.001), and by participation to safety education training programs for teachers(p<.01) were the significant enabling factors on teachers' safety class activities. For the reinforcing factors, the center-wide support of safety education brochures to children (p<.001), the concerns of centers utilizing safety education specialists(p<.001), and the concerns about safety information collection out of centers(p<.001) were significant factors related with teachers' safety education activities. Conclusions: The significant educational and institutional factors on teachers' safety education activities were teachers' concerns on safety education, their interests on safety knowledge, and the strong concerns on child safety education from the centers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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