• 한국통신학회논문지
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• 제26권9A호
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• pp.1535-1541
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• 2001

TCP is the most widely-used transport layer protocol in current Internet, while ATM technology is used to increase the data communication speed at data link layer and network layer. In the TCP-over-ATM architecture, the most significant problems are (i) the partial packet discarding problem, and (ii) the TCP window timeout problem. Several approaches have been proposed to solve the partial packet discard problem and the timeout problem individually, but none of them considered the two problems together. In this paper, we propose an enhanced UBR+ scheme which supports fairness among the TCP connections using UBR+ scheme, and provides protection of damaged VC from the multiple packet losses in the same TCP sliding window. To analyze its performance, we simulate the proposed scheme using OPNET. The simulation results show that the proposed scheme supports fairness, and also increases the throughput by reducing the probability of multiple cell losses in the same TCP window.

• 대한전기학회논문지
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• 제45권1호
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• pp.139-145
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• 1996

The input estimation method estimates maneuvering input acceleration in order to track a maneuvering target. In this paper, the optimal input estimator is derived by choosing the MAP hypothesis among maneuvering input transition hypotheses under the assumption that a maneuvering input acceleration is a semi-Markov process. The optimal input estimation method cannot be realized because the optimal filter should consider every maneuver onset time hypothesis from filter starting time to current time which increase rapidly. Hence the suboptimal filter using a sliding window is proposed. Since the proposed method can consider all hypotheses of input transitions inside the window, it is general enough to include Bogler's input estimation method. Simulation results show, however, that we can obtain a good performance even when the filter considering just one input transition in the window is used. (author). 9 refs., 3 figs., 1 tab.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권1호
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• pp.25-31
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• 2005

본 논문에서는 컬러 영상에서 Support Vector Domain Description (SVDD)를 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 기존의 훈련을 통한 얼굴 검출 방법은 얼굴 영상과 얼굴이 아닌 영상을 모두 사용해야 한다. 그러나, SVDD를 이용한 얼굴 검출은 단지 훈련을 위해 얼굴 영상만이 사용된다. SVDD의 훈련을 통해 나오는 값인 반지름과 중심 좌표를 통해 얼굴을 검출한다. 또한, 엔트로피를 이용한 임계값 추출 방법(Entropic Threshold)을 통해 얼굴 특징을 추출하고, 슬라이딩 윈도우(sliding window)기법을 통해 성능을 개선한다. 주성분 분석(Principle Component Analysis) 과 SVDD를 이용한 얼굴 검출 방법의 비교 실험을 통해 본 논문이 제안한 방법의 효율성을 확인한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.275-284
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• 2016

정확한 전력수요 예측은 에너지 소비를 줄이고 전력수급의 불균형을 방지한다. 본 연구는 외부요인의 영향을 가장 적게 받는 특정 시간대의 일 단위 전력 수요량을 참조선 (reference line)으로 한 시계열모형을 세우고자 한다. 고려된 시계열모형은 슬라이딩 창을 이용한 이중 계절성 Holt-Winters 모형과 TBATS 모형이다. 시계열모형의 모수는 2009년 1월 4일부터 2011년 12월 31일까지 자료를 이용하여 추정되었으며, 2012년 1월 1일부터 2012년 12월 29일까지의 각 모형의 전력수요량을 예측하여 성능을 비교하였다. RMSE와 MAPE를 통해 예측 성능을 비교한 결과 TBATS 모형의 성능이 우수하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1289-1301
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• 2015

Pedestrian detection (PD) is an essential task in various applications and sliding window-based methods utilizing HOG (Histogram of Oriented Gradients) or HOG-like descriptors have been shown to be very effective for accurate PD. However, due to exhaustive search across images, PD methods based on sliding window usually require heavy computational time. In this paper, we propose a real-time PD method for embedded visual surveillance with fixed backgrounds. The proposed PD method employs HOG descriptors as many PD methods does, but utilizes selective search so that it can save processing time significantly. The proposed selective search is guided by restricting searching to candidate regions extracted from Adaptive Gaussian Mixture Model (AGMM)-based background subtraction technique. Moreover, approximate computation of HOG descriptor and implementation in fixed-point arithmetic mode contributes to reduction of processing time further. Possible accuracy degradation due to approximate computation is compensated by applying an appropriate one among three offline trained SVM classifiers according to sizes of candidate regions. The experimental results show that the proposed PD method significantly improves processing speed without noticeable accuracy degradation compared to the original HOG-based PD and HOG with cascade SVM so that it is a suitable real-time PD implementation for embedded surveillance systems.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.450-453
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• 2011

고화질의 디지털 카메라 및 스마트폰, 감시용 카메라의 보급 등으로 인해 최근 패턴 인식 및 이미지 프로세싱 분야에서 고화질의 이미지 및 비디오를 처리해야 하는 경우가 많아지고 있다. 특히 차량 번호판 감지 등과 같은 객체 인식 분야의 경우, 고화질의 이미지로 인해 그만큼 인식에 필요한 계산 비용이 증가하게 되었는데 따라서 이러한 계산 비용을 효율적으로 줄이기 위한 기법이 요구되고 있다. 또한 기존의 차량 번호판 감지의 도메인과는 다르게 도로 상에서의 실시간 차량 번호판 감지의 필요성이 대두되고 있기에 본 논문에서는 도로 상에서의 실시간 번호판 감지 시스템을 위한 차량 번호판 주변정보 기반의 효율적인 윈도우 슬라이딩(window sliding) 방법을 제안한다. 본 논문의 시스템은 총 3단계로, (1) SVM(Supported Vector Machine) 을 통한 차량 번호판 주위 정보에 대한 학습, (2) 도로 상의 번호판 위치 확률 모델링을 통한 탐색 공간의 감소, (3) $context_{plate}$분류기를 통한 OCS(operator context scanning)의 수행이다. 이와 같은 $context_{plate}$분류기와 OCS를 통해 번호판 검출을 위한 윈도우 슬라이딩의 수가 크게 줄었음을 알 수 있었으며, 또한 번호판의 정보를 건너뛰지 않고, 신뢰성 있게 접근함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.336-339
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• 2007

기존의 데이터베이스 관리시스템(DBMS)은 스트림 데이터에 대한 연속질의를 고려하지 않고 설계되었기 때문에, 환자 모니터링 시스템과 같은 스트림 기반 응용에서의 요구를 만족하기 위해서는 새로운 질의 모델이 요구된다. 환자 모니터링 시스템은 혈압과 온도와 같은 다양한 유형의 생체 정보가 처리되어야 하며, 생체 센서로부터 측정된 생체 정보는 스트림으로 처리되어야 한다. 이 논문에서는 환자 모니터링 시스템에서 사용 될 수 있는 모든 형태의 질의를 4가지 유형으로 분류하였다. 그리고 이러한 4가지 유형의 질의를 표현 할 수 있는 새로운 슬라이딩 윈도우 질의 모델을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.649-652
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• 2015

차등서비스 네트워크의 AF(Assured Forwarding) 서비스에서 TCP 트래픽을 위한 기존 marking policy 연구는 TCP 트래픽의 RTT(Round Trip Time), 목표 전송률(target rate) 영향 등에 대한 고려가 부족하였다. 본 논문에서는 TCP 트래픽의 RTT의 영향에 의한 낮은 공평성을 개선하기 위하여 평균 전송률 예측 기반에서 TCP flow의 상태 정보를 이용한 개선된 TSW3CDM_FS(Time Sliding Window Three Color Dynamic Marker) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 목표 전송률에 비례한 대역분배를 하기위한 dynamic marking policy 알고리즘이다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 네트워크 시뮬레이터(NS-2)를 이용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 TSW3CDM 알고리즘의 공평성이 기존의 TSW3CM 방식에 비해 향상된 결과를 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.768-775
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• 1998

GSM 방식의 이동 통신 시스템에서 등화기 블럭은 수신기의 핵심이며, 전체 성능에 중요한 영향올 미친다. 새롭게 제안한 등화기는 채널 추정기, MLSE, GMSK 디코더로 구성되어 었다. 등화기와 수신기를 설계하는데 있어서 간단하고도 효율적인 알고리즘을 이용하기 위하여 GMSK를 QPSK로 근사화 하였으며, 채널 추정을 위해서는 상호 상관기와 에너지 계산을 이용한 슬라이딩 윈도우 알고리즘을 사용한다. 또한 페이딩이 존재하는 경우 등화기의 성능을 향상시키기 위하여 tuning 알고리즘을 제안한다. 논문에서 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하기 위하여 여러 GSM 채널올 이용하였다 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 등화기가 GSM 표준화를 만족시키는 효율적인 등화기임이 입증되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.196-204
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• 2017

Behavior of intelligent video surveillance system is recognized by analyzing the pattern of the object of interest by using the frame information of video inputted from the camera and analyzes the behavior. Detection of object's certain behaviors in the crowd has become a critical problem because in the event of terror strikes. Recognition of object's certain behaviors is an important but difficult problem in the area of computer vision. As the realization of big data utilizing machine learning, data mining techniques, the amount of video through the CCTV, Smart-phone and Drone's video has increased dramatically. In this paper, we propose a multiple-sliding window method to recognize the cumulative change as one piece in order to improve the accuracy of the recognition. The experimental results demonstrated the method was robust and efficient learning units in the classification of certain behaviors.