통신기술이 발전함에 따라 통신망이 아날로그 전송 형태로부터 디지털 전송 형태로 바뀌고 있으며, 궁극적으로는 end-to-end 디지털 통신을 실현하는 종합정보통신망(ISDN)으로 변천하고 있다. 이러한 통신망의 변천에 따라 새로운 망의 설치 및 운용과 더불어 통신의 효율화와 선진화를 달성하기 위한 통화품질의 향상도 중요한 과제로 부각되고 있다. 또한, 새로운 디지털 음성 통신계에서는 통화품질에 영향을 주는 요인들이 기존 아날로그 형태의 음성 통신계와는 다르게 나타나기 때문에 새로운 통화품질의 조건 및 기준을 확립할 필요가 있다. 본 논문에서는 음성통신과 통화품질과의 관계를 설명하고, 디지틀 음성통신계의 통화품질을 설계하기 위한 평가 실험용 디지틀 통화모델 시스템의 설계 및 개발에 대하여 기술한다. 또한, 구현한 모델 시스템의 몇가지 활용을 제안한다.
NAT로 운영되는 private network에서 IP 전화 시스템을 지원하기 위해서는 caller 단말, gatekeeper 서버, callee 단말간에 교환되는 H.225.0 메시지와 H.245 메시지의 NAT 주소 변환이 동적인 방법으로 투명하게 이루어져야한다. 이를 위하여 본 논문에서는 NAT 가 탑재된 라우터와 gatekeeper 서버를 연동하는 구조를 제안한다. 제안한 방식은 gatekeeper 와 NAT 라우터 사이에 주소 변환을 위한 정보교환용의 channel 을 여는 단계, gatekeeper 가 외부 단말로 향하는 H.225.0, H245 메시지를 받았을 때 NAT 라우터에게 private 주소 정보를 알려주는 단계, NAT 라우터가 gatekeeper로부터 private 주소정보를 받았을 때 public 주소 정보를 할당하여 gatekeeper에게 알려주는 단계, gatekeeper가 할당받은 public 주소 정보를 반영하여 외부 단말로 향하는 H.225.0, H.245 메시지를 재생성하는 단계 마지막으로 호가 종료될 때 gatekeeper 가 NAT 라우터로부터 할당받은 NAT 자원을 반환하는 단계로 구성된다. 이러한 연동 구조를 사용함으로써 NAT 환경에서 H.323 개체들간의 signalling 메시지와 음성 데이터의 송수신을 보장할 수 있다.
Hybrid Fiber Coax (HFC) network의 전송 능력은 xDSL과 비교하여 우수하지만, HFC network에서 아직도 케이블 모뎀을 사용하기 때문에 고화질의 영상을 전송할 때는 속도가 느려진다. 본 논문에서는 HFC망에서 사용하는 케이블 모뎀의 성능을 개선하기 위해서 개발된 하향 전용 IP-cable sender와 IP-cable modem을 제시하였다. 개발된 시스템은 HFC 망에서 30 Mbps 급의 IP 방송을 지원하고, 21 Mbps 속도의 고화질 트랜스포트 스트림을 사용하여 장시간 고화질 서비스를 제공한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.686-710
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2019
This work proposes a model to solve the problem of Network Coding over a one-session multicast network. The model is based on a system of restrictions that defines the packet flows received in the sink nodes as functions of the outgoing flows from the source node. A multicast network graph is used to derive a directed labeled line graph (DLLG). The successive powers of the DLLG adjacency matrix to the convergence in the null matrix permits the construction of the jump matrix Source-Sinks. In its reduced form, this shows the dependency of the incoming flows in the sink nodes as a function of the outgoing flows in the source node. The emerging packets for each outgoing link from the source node are marked with a tag that is a linear combination of variables that corresponds to powers of two. Restrictions are built based on the dependence of the outgoing and incoming flows and the packet tags as variables. The linear independence of the incoming flows to the sink nodes is mandatory. The method is novel because the solution is independent of the Galois field size where the packet contents are defined.
Artificial neural network is widely used for its excellent performance and implementability. However, traditional neural network needs to learn the system from scratch, with the addition of new input data, the variation of the observation environment, or the change in the form of input/output data. To resolve such a problem, the technique of transfer learning has been proposed. Transfer learning constructs a newly developed target system partially updating existing system and hence provides much more efficient learning process. Until now, transfer learning is mainly studied in the field of image processing and is not yet widely employed in acoustic data processing. In this paper, focusing on the scalability of transfer learning, we apply the concept of transfer learning to the problem of guitar chord classification and evaluate its performance. For this purpose, we build a target system of convolutional neutral network (CNN) based 48 guitar chords classification system by applying the concept of transfer learning to a source system of CNN based 24 guitar chords classification system. We show that the system with transfer learning has performance similar to that of conventional system, but it requires only half the learning time.
This paper deals with the expert system using network configuration and input information composed of protective relays and tripped circuit breakers. This system has knowlegebase independent on network dimension because network representation consists of the type of the matrix. Therefore, the knowlege of network representation is simplified, the space of knowlege is reduced, the addition of facts to the knowlege is easy and the expansion of facts is possible. In this paper, the network representation is defined to system matrix. This expert system based on the system matrix diagnoses normal, abnormal operations of protective devices as well as possible fault sections. The brach and bound search technique is used: breadth first technique mixed with depth first technique of primitive PROLOG search technique. This system will be used for real time operations. This expert system obtaines the solution using the pattern matching in working memory without no listing approach for rule control. This paper is written in PROLOG, the A.I. language.
This paper describes fault diagnosis method in complex system with hierachical structure similar to human body structure. Complex system is divided into unit, item and component. For diagnosing this hierarchical complex system, it is necessary to implement special neural network. Fault diagnosis system can forecast faults in a system and decide from current machine state signal information. Comparing with other diagnosis system for single fault, the developed system deals with multiple fault diagnosis comprising Hierarchical Neural Network(HNN). HNN consists of four level neural network, first level for item fault symptom classification, second level for item fault diagnosis, third level for component symptom classification, forth level for component fault diagnosis. UNIX IPC(Inter Process Communication) is used for implementing HNN wiht multitasking and message transfer between processes in SUN workstation with X-Windows(Motif). We tested HNN at four units, seven items per unit, seven components per item in a complex system. Each one neural newtork operate as a separate process in HNN. The message queue take charge of information exdhange and cooperation between each neural network.
In this paper, the inverse model of a servo system is realized in a PDP-type neural network. The neural network learns the mapping between the input and output of the servo system. Some simulation results show the effectiveness of this inverse model obtained here.
Computational Grid나 Data Grid와 같은 대규모 분산 시스템은 장애 탐지, 성능 측정, 성능튜닝, 성능 예측, 스케줄링, 보안 분석 등의 작업을 위해 많은 량의 모니터링 데이터를 필요로 한다. 네트워크 특성을 나타내는 지표들은 네트워크 모니터링 시스템을 통해 얻어질 수 있으며 시스템에 의해 축적된 자료는 상기한 작업의 정확한 분석을 돕는다. 본 논문에서는 네트워크 모니터링 시스템의 한 형태로 네트워크 모니터링기반의 네트워크 성능 및 보안 분석 시스템을 소개한다. 본 시스템은 이용자 중심으로 네트워크 성능 및 보안 데이터를 제공하며, 이용자가 원격지의 네트워크 특성을 측정 환경에 따라 변화해 가며 측정할 수 있게 함으로써 해당 원격지의 네트워크 서비스를 가늠해 볼 수 있게 한다.
액티브 네트워크는 네트워크 노드인 스위치나 라우터가 패킷들의 단순한 경로 배정이나 전달만이 아닌 사용자에 의해 노드에 장착된 프로그램이나 프로그램 코드를 담은 패킷에 의해 데이터를 처리할 수 있도록 한 것이다. 본 논문에서는 기존의 중앙 집중적인 관리 시스템의 문제점을 해결할 수 있는, 액티브 네트워크 기술을 활용한 새로운 네트워크 관리 시스템을 제안하였다. 핵심은 라우터들에게 관리 패킷들을 간소화된 패턴으로 만들어 처리하게 함으로서 트래픽을 줄일 수 있는 The Smart Router 모델을 제시한 것이다. 중앙 집중적인 기존 관리 시스템의 문제점을 분석하였고 제시된 분산 관리 시스템의 장점도 검토하였다. 제시한 구조가 제공하는 성능 개선을 실험을 통해서 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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