Earticle

블록체인은 연결된 노드 간 합의를 통하여 동일한 데이터를 공유하며 사용자의 범위에 따라 퍼블릭 블록체인과 프라 이빗 블록체인으로 구분된다. 퍼블릭 블록체인은 임의의 불특정 다수가 노드로 참여할 수 있기 때문에 악의를 가진 노드의 보안 위협을 차단하기 위하여 과도한 컴퓨팅 파워와 지분을 요구하는 반면 프라이빗 블록체인은 신뢰 기반의 허가된 노드만이 네트워크에 참여할 수 있기 때문에 합의를 위한 과도한 컴퓨팅 파워 등이 필요치 않아 네트워크 통 신속도를 증가시킬 수 있고 트랜잭션의 최종성 합의가 가능하다. 프라이빗 블록체인 환경에서 적용 가능한 합의 알 고리즘은 다양하다. 하지만 합의알고리즘 선정을 위한 성능평가요소가 다양하지 않아 사용자의 환경을 고려한 최적 의 합의알고리즘 선택이 힘들 수 있다. 본 논문에서는 프라이빗 환경의 합의 알고리즘의 특징을 분석하고 사용자 환 경의 특징을 고려한 효율적 합의 알고리즘 선정을 위한 성능평가 요소를 제안하였으며 제안 내용의 적합성을 증명하 기 위하여 다수의 사례에 수식을 적용하여 적합한 합의 알고리즘을 제안하였다. 본 논문의 제안 내용을 통하여 사용 자의 목적에 부합하는 합의 알고리즘 선정을 위한 다양한 성능평가요소 확인 및 해당 요소를 통한 효율적 합의알고 리즘 선정이 가능하다.

Private blockchain can be applied to various consensus algorithms. Since the performance evaluation factors for selecting the consensus algorithm of the private blockchain environment are not diverse, it may be difficult to select the optimal consensus algorithm considering the user's environment. In this paper, propose a performance evaluation element for analyzing the characteristics of the consensus algorithm in the private environment and selecting an efficient consensus algorithm considering the characteristics of the user environment. The process of selecting is presented. Through the research contents of this paper, it is possible to identify various performance evaluation factors for selecting a consensus algorithm that meets the user's purpose and to select an efficient consensus algorithm through those factors.

세계 각국에서 연구개발 중인 ITS 기술은 기존 도로 인프라의 효율성 극대화, 복잡한 교통문제 해결 그리고 운전자 편의 서비스 제공 등을 해결하기 위한 방안으로 기대되고 있다. 이러한 ITS 기술의 핵 심은 서버가 교통정보를 수집하고 수집된 정보를 빠르고 정확하게 필요한 사용자에게 제공하는데 있다. 실제 주행환경 에서는 차량과 기지국 주변에 수많 은 통신장애요소들이 혼재함으로 ITS관련 서비스를 끊김없이 보장하기 위해서는 정확 하고 잡음신호에 강인한 핸드오버 기술이 필요하다. 본 논문에서는 실제 차량용 통신장치에 구현된 WAVE 핸드오버 알 고리즘을 소개하고 성능에 영향을 미치는 5가지 주요 파라미터를 도출하였다. 본 논문에서는 고속주행 시험도로에서 도 출된 파라미터들에 대해 여러 값을 대응하여 각각의 조건에서 핸드오버 성능 변화를 분석하였다. 본 논문의 시험결과는 빈번하게 발생하는 핸드오버 핑퐁 문제 해결을 위해 핸드오버 알고리즘에 사용되는 파라미터 값을 얼마나 잘 설정해야 하는지를 설명해준다.

ITS technologies are in the research and development around the world as a solution for maximizing the efficiency of the existing road infrastructure, solving the complex traffic problems and providing the convenient driving services. The core of these ITS technologies is to provide the information for the requesting users in fast and accurate way from the server. In real driving conditions, there are many communication barriers around the vehicles and the base stations so that an accurate and robust handover technology is needed in order to ensure seamless ITS services. This paper introduced an WAVE handover algorithm implemented in a real communication device and five parameters mainly affecting the handover performance are evaluated. The handover performance is measured by changing the parameter values at a highway testbed. The test results show that the handover algorithm parameter values should be configured carefully to remove the handover ping-pong problems.

본 연구는 자율협력주행자동차의 도입 환경에서 도로교통 운영 효율성 향상을 목적으로, 기존에 제안된 칼만필터 기반 개별 차량 누적통행시간 예측 기반의 실시간 신호제어 알고리즘 을 국내 독립 교차로 운영 여건에 맞게 개선하였다. 개선된 알고리즘은 게이트 순환 유닛을 활용하여 개별 차량의 누적통행시간을 예측하고, 누적통행시간이 상대적으로 큰 접근로에 녹 색신호를 연장함으로써 실시간 신호제어를 수행한다. 알고리즘 개선 효과를 검증하기 위해 다 양한 교통상황을 반영한 시나리오를 구성하고, 평균지체 및 대기행렬 길이를 평가지표로 설정 하여 time of day(TOD) 신호제어 및 Synchro 기반 신호최적화 결과와 비교·분석하였다. 그 결 과, 제안한 실시간 신호제어 알고리즘은 기존 TOD 방식과 Synchro 기반 신호최적화, 칼만필터 기반 누적통행시간 예측 기반 결과 대비 평균지체를 약 40~50% 감소시키는 것으로 나타났다.

This study enhances a previously developed Kalman filter–based cumulative travel time(CTT) real-time signal control algorithm(CTR) for application to isolated intersections under a cooperative automated vehicle(CAV) environment. The improved method adopts a Gated Recurrent Unit(GRU) model to predict individual vehicle CTT and extends green time for the approach with higher CTT. Performance was evaluated under various traffic scenarios using average delay and queue length as measures of effectiveness. Compared with time-of-day(TOD) control, Synchro-based optimization, and the original Kalman filter–based CTR algorithm, the proposed GRU-based approach reduced average delay by approximately 40–50%.

기업 내 과업 활동이 디지털화됨에 따라 조직에서는 알고리즘을 활용하여 직원의 태도와 성과를 측정하고 평 가하려는 시도가 관찰되고 있다. 알고리즘 평가 제도에 관한 기존 연구는 알고리즘 평가 제도 도입이 직원과 조 직의 성과에 미치는 영향에 초점을 두었지만, 알고리즘 평가 제도의 대상이 되는 직원들의 수용성 및 공정성에 관한 이해는 부족하였다. 누가, 언제 알고리즘 평가 제도를 공정하다고 인식할까? 이 질문에 답하기 위해 본 연구 는 공정성 이론에 기반하여 알고리즘 평가 제도에 대한 직원의 공정성 인식을 예측하는 이론적 모델을 제시하였 다. 연구 모델을 검증하기 위해 먼저 직장인들의 알고리즘 평가 제도에 대한 장단점 인식 조사를 파일럿 연구를 통해 수행하였고, 이를 바탕으로 알고리즘 평가 제도에 대한 실험 시나리오를 만들어 국내 정규직 직원 300명을 대상으로 설문을 진행하였다. 분석 결과 개인의 업무 목표가 조직 내 다른 구성원들과 상호 의존적인 경우 알고 리즘 HRM의 결정에 상사가 적절하게 개입해야 더욱 공정하다고 인식하였다. 또한, 자기 효능감이 높아 스스로 업무를 충분히 완수하여 성과를 달성할 수 있다고 믿는 직원들은 상사가 개입할 경우 알고리즘 평가 제도에 대한 공정성 인식이 저해될 수 있음을 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 이론적 기여와 실무적 시사점을 논의하였다.

As employee work activities become digitized, organizations are trying to utilize data and algorithms to measure and evaluate employees' attitudes and performance. Previous studies have predominantly focused on leveraging algorithm-based performance evaluation to accurately predict employee behaviors and enhance performance. However, there has been a lack of understanding from the employee perspective regarding the acceptability and fairness of algorithm-based performance evaluation. Who perceives algorithm-based performance evaluation as fair, and under what circumstances? To address this question, we draw from organizational justice theory to develop a theoretical model predicting employee perception of fairness for algorithm-based performance evaluation. We argue that goal interdependence is positively related to perceived fairness in algorithm-based performance evaluation when supervisors intervene in decisions made by the algorithm. We also argue that self-efficacy is positively related to perceived fairness in algorithm-based performance evaluation when supervisors are unable to intervene. To test our theoretical model, we conducted a pilot study using topic modeling to identify perceived strengths and weaknesses of algorithm-based performance evaluation. Building on the insights from the pilot study, we tested our theoretical model with a sample of 300 full-time employees. Lastly, we discussed the theoretical contributions and practical implications of our findings.

In recent years, wireless sensor network is becoming the hottest research fields, which opens up a wealth of opportunities for many application domains. Comprehensive performance of WSNs is important for planning and management of a construction network. In order to deal with the deficiency of existing evaluation methods for WSNs performance, an intelligent evaluation model based on fuzzy optimization neural network model is proposed, which introduces genetic algorithm to optimize the connection weight of the neural network model to achieve approximate optimal solution. The weights are to be regarded as initial values for the next step that a neural network is tuned finely further. Fuzzy optimization model is as activation function of the neural network, therefore the model has explicit physical meanings. This model is applied to evaluate WSNs performance of some samples, and the comparative analysis with other models shows that the model improves evaluation precision and efficiency and is practical. The first part is the research status and related problems. The second part is the establishment of evaluation model. The last part is the experimental analysis and conclusion.

본 논문은 SMMA (Sliced Multi Modulus Algorithm) 등화 알고리즘에서 등화기의 출력 전력에 비례하는 adaptive modulus와 adaptive stepsize를 적용하므로서 등화 성능을 개선할 수 있는 Hybrid-SMMA 알고리즘에 관한 것이다. 기존 SMMA 알고리즘에서는 등화기의 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호를 발생할 때 송신측 신호의 통계 특성치인 modulus를 고정적으로 사용하지만, 제안 Hybrid-SMMA에서는 등화기 출력 신호의 전력에 비례토록 modulus와 오차 신호의 비선형성을 이용하여 stepsize를 적응적으로 변화시킨다. 제안 알고리즘의 개선된 등화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였으며, 시뮬레이션 결과 제안 방식이 기존 SMMA보다 모든 성능에서 우월함을 확인하였다.

This paper relates with the Hybrid-SMMA adaptive equalization algorithm that is possible to improve the equalization performance based on adaptive modulus and adaptive stepsize which is propotional to the output power of equalizer in the current SMMA (Sliced Multi Modulus Algorithm). The fixed statistic modulus of transmitted signal is used in current SMMA algorithm in order to generate the error signal for updating the tap coefficient of equalizer. The proposed Hybrid-SMMA based on the adaptive modulus which is propotion to the equalizer output signal power and adaptive stepsize which is fuction of the nonlinearties of error signal. The computer simulation was performed in order to confirm the improved equalization performance of proposed algorithm. As a result of computer simulation, the proposed Hybrid-SMMA has fairly good in every performance than the current SMMA.

본 논문은 시분산 채널에서 발생되는 비선형 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 줄일 수 있는 QE-MMA 적응 등화 알고리즘에서 양자화 비트수와 stepsize에 의한 성능 평가에 관한 것이다. QE-MMA는 송신 신호 고차 통계치와 오차 신호 부호만을 이용하는 SE-MMA에서 오차 신호의 크기를 power-of-two 연산을 적용하여 탭 계수 갱신 시 필요한 승산과 가산을 천이와 가산만으로 대체하여 H/W 응용을 용이하도록 제안되었다. 그러나 QE-MMA에서 오차의 부호를 얻기 위한 오차 신호의 발생 시 stepsize와 양자화기 비트수에 의해 적응 등화 성능이 상이하게 되며, 이를 시뮬레이션으 로 확인하였다. 시뮬레이션 결과 QE-MMA 적응 알고리즘의 성능에서 정상 상태에 도달하기 위한 수렴 속도는 stepsize 에 의해 결정되며 정상 상태 이후의 잔여량은 양자화 비트수에 의해 결정됨을 확인하였다.

This paper relates with the performance evaluation of QE-MMA (Quantized Error-MMA) adaptive equalization algorithm based on the stepsize and quantizer bit number in order to reduce the intersymbol interference due to nonlinear distortion occurred in the time dispersive channel. The QE-MMA was proposed using the power-of-two arithmetic for the H/W implementation easiness substitutes the multiplication and addition into the shift and addition in the tap coefficient updates process that modifies the SE-MMA which use the high-order statistics of transmitted signal and sign of error signal. But it has different adaptive equalization performance by the step size and quantizer bit number for obtain the sign of error in the generation of error signal in QE-MMA, and it was confirmed by computer simulation. As a simulation, it was confirmed that the convergence speed for reaching steady state depend on stepsize and the residual quantities after steady state depend on the quantizer bit number in the QE-MMA adaptive equalization algorithm performance.

본 논문은 16-QAM과 같은 스펙트럼 효율적인 nonconstant modulus 신호 전송에서 채널에서 발생되는 찌 그러짐에 의한 부호간 간섭을 보상하기 위한 SE-MMA (Signed Error-Multiple Modulus Algorithm) 블라인드 적응 등화 알고리즘에서 오차 신호의 비선형성을 이용한 가변 적응 스텝 크기를 적용하여 등화 성능을 개선할 수 있는 VSS_SE-MMA (Varying Step Size_SE-MMA)에 관한 것이다. SE-MMA는 기존 MMA 적응 등화기의 탭 계수 갱 신시 오차 신호의 극성만을 이용하므로서 연산량을 줄이기 위하여 등장하였으나 이로 인한 등화 성능이 열화되는 문제 점이 있다. VSS_SE-MMA에서는 이와 같은 SE-MMA의 문제점을 개선하기 위해 오차 신호를 고려한 스텝의 크기를 변화시켜 적응 등화기의 탭 계수 갱신에 이용하므로서 이의 성능을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 이의 개선된 성능 을 확인하기 위하여 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE, 채널의 신호대 잡음비에 따른 SER을 적용 하였으며, 시뮬레이션 결과 VSS_SE-MMA 알고리즘이 SE-MMA보다 수렴 속도에서 거의 비슷하면서도 정상 상태에 서 모든 성능 지수에서 개선됨을 확인하였다.

This paper related with the VSS_SE-MMA (Varying Step Size_Signed Error-MMA) which possible to improving the equalization performance that employing the varying adaptive step size based on the nonlinearities of error signal of SE-MMA (Signed Error-MMA), compensates the intersymbol interference by distortion occurs at the communication channel, in the transmitting the spectral efficient nonconstant modulus signal such as 16-QAM. The SE-MMA appeared to the reducing the computational arithematic operation using the polarity of error signal in the updating the tap coefficient of present MMA adaptive equalizer, but have a problem of equalization performance degradation. The VSS_SE-MMA improves the problem of such SE-MMA, using the varying step size consider the error signal in the update the adaptive equalizer tap coefficient, and its improved performance were confirmed by simulation. For this, the output signal constellation of equalizer, the residual isi and maximum distortion, MSE and SER were applied. As a result of computer simulation, it was confirmed that the VSS_SE-MMA algorithm has nearly same in convergence speed and has more good performance in every performance index at the steady state.

The purpose of this paper is to present a new technique to the portfolio selection using genetic algorithm and fuzzy synthetic evaluation. Portfolio selection is a multi-objective/criteria decision-making problem in financial management. The proposed approach solves the problem in two stages. In the first stage, by using genetic algorithm and fuzzy synthetic evaluation, weight of criteria will be calculated. Euclidean distance between the computed overall performance evaluation and the surveyed overall performance evaluation is used in order to determining weight of criteria. In second stage, by using genetic algorithm and fuzzy synthetic evaluation, Portfolios will be prioritized. A multi objective genetic algorithm is used to determine return and risk in the efficient frontier. A decision-making approach is based fuzzy synthetic evaluation to select the best portfolio from among the solutions obtained by multi objective genetic algorithm. The main advantage of proposed approach is help to investors to find a portfolio which have Best performance, portfolio selection doesn't rely to expert knowledge. The value of the paper is due to it use new approach in order to determine weight of criteria and portfolio selection. It surveys firms' performance in stock market and based on, weight of criteria will be determined and portfolio will be prioritized.

Background: The 2020 European Society of Cardiology (ESC) 0-hr/1-hr algorithm using high-sensitivity cardiac troponin I (hs-cTnI) for non-ST-segment elevation acute coronary syndrome (NSTE-ACS) aims at early diagnosis and shorter emergency department (ED) stays. While this algorithm has been well-established in controlled studies, real-world im- plementation remains challenging. We evaluated the algorithm’s clinical performance and risk stratification capability in patients with chest pain or discomfort. Methods: We measured hs-cTnI in 4,678 patients suspected of NSTE-ACS between August 2022 and July 2023, using an Atellica IM Analyzer (Siemens Healthineers, Erlangen, Ger- many). We categorized patients into rule-in, observe, or rule-out groups according to the al- gorithm and assessed its diagnostic performance for NSTE-ACS. The final diagnosis of NSTE-ACS was adjudicated by two independent physicians. Additionally, we evaluated 30- day all-cause mortality, hazard risk, and ED length of stay across the three groups. Results: The algorithm categorized 3,408 (72.9%), 573 (12.2%), and 697 (14.9%) pa- tients into the rule-out, observe, and rule-in groups, respectively. Among 90 patients diag- nosed as having NSTE-ACS, none were falsely categorized into the rule-out group. Survival analysis revealed significant differences (P <0.001), with Cox hazard ratios of 2.38 (95% confidence interval: 1.20?4.71) and 6.39 (3.45?11.86) in the observe and rule-in groups, respectively. ED stays shortened in the order of rule-out, observe, and rule-in groups (P <0.001). Conclusions: The 2020 ESC 0-hr/1-hr algorithm demonstrates excellent diagnostic accu- racy without false rule-outs and effective risk stratification, and contributes to efficient ED throughput, supporting its clinical utility in real-world emergency settings.

This paper presents a network-based traction control system(TCS), where several electric control units(ECUs) are connected by a controller area network(CAN) communication system. The control system consists of four ECUs: the electric throttle controller, the transmission controller, the engine controller and the traction controller. In order to validate the traction control algorithm of the network-based TCS and evaluate its performance, a Hardware-In-the-Loop Simulation(HILS) environment was developed. Herein we propose a new concept of the HILS environment called the network-based HILS(Net-HILS) for the development and validation of network-based control systems which include smart sensors or actuators. In this study, we report that we have designed a network-based TCS, validated its algorithm and evaluated its performance using Net-HILS.

인공위성을 통한 정보수집은 위성에 탑재된 안테나를 기반으로 수행되는데, 위성 안테나는 크게 반사판 안테나, 렌즈 안테나, 위상배열 안테나로 분류된다. 이 중 다중빔 시스템 등의 안테나 패턴 조절 기능이 우수한, 위상배열 안테나가 많이 사용되는 추세이다. 위성 기반의 지상 신호정보 수집은 지리적 영향을 적게 받는 효율성을 가지나, 정확한 신호의 도래각 정보가 요구된다. 본 논문에서는 위상배열 안테나에 사용되는 안테나 배열형상에 대한 특징 및 장단점을 고찰한다. 또한, 위성 수신단에 탑재된 정방배열 안테나 기반의 캐스케이드 도래각 추정 알고리즘을 소개하고, 시뮬레이션을 통한 성능평가 결과를 제시한다.

The satellite antenna for collecting information is mainly classified into reflector antenna, lens antenna, and phased array antenna. Among them, the phased array antenna with the excellent antenna pattern control performance for a multi-beam system is frequently used. Although the terrestrial signal information collection based on the satellite is not much effected geographically, it requires the accurate angle-of-arrival (AOA) information of the interesting signal. In this paper, we discuss the characteristics and the advantages/disadvantages of the antenna array shape employed in the phased array antenna. In addition, we present the Cascade AOA estimation algorithm based on a square array antenna mounted on the satellite receiver, and show the performance evaluation results through the computer simulation.

일반적으로 빛, 장애물, 그림자, 곡선 차선 등의 환경적 영향으로 인해 차선 표시를 감지하는 데 어려움이 많고 이로 인해 차선 표시를 감지하는 오류가 높아진다. 본 논문은 환경 조건에 따른 차선 인식의 문제를 해결하기 위해 실제 운전 차량에서 수집한 데이터로부터 Mask R-CNN 알고리즘을 사용하여 의미론적 분할을 수행하고 주행 가능한 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 그리고 학습 모델의 성능은 마스크 기반의 평가로 이미지에서 특정 객체의 정확한 위치와 픽셀 수준에서 객체의 모양과 경계에 대한 추정을 평가한다. 실험 결과 낮에 많은 비가 오고 안개가 발생한 경우 주행 가능한 영역 인식률이 높았고, 맑은 날씨이지만 조명이 아주 어두워 앞을 인식하기 어려운 조건에도 인식률이 높았다. 그러나 밤에 폭우가 내리는 경우는 차선 자체 인식이 어렵고, 반대 차선의 빛으로 인한 왜곡으로 주행 가능한 영역 인식에 오류 발생률이 높았다.

In general, it is difficult to detect lane markings due to environmental influences such as light, obstacles, shadows, and curved lanes, which increases the error in detecting lane markings. In this paper, we propose a method to perform semantic segmentation and extract drivable areas using the Mask R-CNN algorithm from data collected from actual driving vehicles to solve the problem of lane recognition according to environmental conditions. And the performance of the learning model is evaluated based on the mask-based evaluation to estimate the exact location of a specific object in the image and the shape and boundary of the object at the pixel level. The experimental results showed that the recognition rate of the drivable area was high when it rained heavily during the day and was foggy, and the recognition rate was high even when it was difficult to recognize the front on a clear night in condition of very dark. However, in case of heavy rain night, it was difficult to recognize the lane itself, and the error rate in recognizing the drivable area was high due to distortion caused by the light from the opposite lane.

기존의 유전자 알고리즘은 우리가 원하는 최적해를 찾기 위해서 개체 집단의 크기를 가능한 크게 유지하여야 한다. 하지만 일반적인 문제들에 있어 개체의 적합도를 평가하는 젓은 어렵기 때문에 큰 집단의 로든 개체에 대하여 적합도를 평가하는 것은 커다란 시간과 비용을 소모한다. 이에 본 논문에서는 집단의 크기를 크게 유지하되 적합도 평가 과정을 줄이는 방안으로 클러스터링에 기반한 효율적인 유전자 알고리즘을 제시하고 체계적인 평가를 한다. 9개의 벤치마크 적합도 함수에 대하여 여러 클러스터링 방법을 적용하여 실험한 결과 제안한 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

재난 상황에서 사람을 안전하게 피난시키는 것은 매우 중요하다. 인명 안전을 위한 다양한 피난 시뮬레이션 툴이 개발되어 사용되고 있지만, 대부분의 툴에 적용된 방식은 Map을 분석하여 최단 경로를 추출해 Agent를 결정된 경로를 따라 이동시키는 알고리즘으로 구현되었다. 이 방법은 재난 환경에 변화가 없는 조건에서 피난경로를 빠른 시간에 예측하기에 적합하다. 그러나 재난상황은 시시각각으로 변화하기 때문에 피난알고리즘은 이에 대응할 수 있어야 하지만 기존 알고리즘으로는 대응이 곤란한 실정이다. 강화학습을 기반으로 한 인공지능 기술을 활용하면 변화하는 재난에 대응 가능한 피난경로 알고리즘의 개발 가능할 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 알고리즘 개발의 기초단계로서, 강화학습 기법으로 개발된 피난 알고리즘이 IMO MSC.1/Circ1533에서 요구하는 피난시뮬레이션 툴의 성능조건을 만족하는지 여부를 평가하였다.

The safe evacuation of people during disasters is of utmost importance. Various life safety evacuation simulation tools have been developed and implemented, with most relying on algorithms that analyze maps to extract the shortest path and guide agents along predetermined routes. While effective in predicting evacuation routes in stable disaster conditions and short timeframes, this approach falls short in dynamic situations where disaster scenarios constantly change. Existing algorithms struggle to respond to such scenarios, prompting the need for a more adaptive evacuation route algorithm that can respond to changing disasters. Artificial intelligence technology based on reinforcement learning holds the potential to develop such an algorithm. As a fundamental step in algorithm development, this study aims to evaluate whether an evacuation algorithm developed by reinforcement learning satisfies the performance conditions of the evacuation simulation tool required by IMO MSC.1/Circ1533.

멀티미디어 스트리밍 서비스의 증가는 인터넷 컨텐츠의 새로운 국면으로 나타나고 있다. 특히, 무선이동통신망에서 증가하는 멀티미디어 응용에 대한 QoS 제공은 무엇보다 중요하다. 멀티미디어 스트림은 일반적으로 인터넷과 무선망의 유실 특성, 지연, 프로토콜 오버헤드로 인해 높은 초기 지연시간을 가진다. 서비스 제공자는 클라이언트 가까이에 있는 프락시에서 자주 액세스 되어지는 멀티미디어 스트림의 초기 세그먼트를 캐슁함으로써 성능을 향상 시킬 수 있다. 프락시는 서버로부터 스트림의 나머지 부분을 요구함과 동시에 클라이언트에 전송을 시작할 수 있다. 본 논문에서는 캐슁 프락시의 성능을 향상시키기 위해 트래픽 기반 캐슁 기법(TSLRU)을 제안한다 TSLRU는 트래픽을 세 종류로 분류하여 캐슁하며, 교체 대상 결정 시 여러 요소(traffic types, recency, frequency, object size)를 반영함으로 써 캐슁 프락시의 성능을 향상 시킨다. 모의실험에서 캐슁 알고리즘은 byte hit rate과 startup latency에서 높은 성능을 보였다.

The increasing popularity of multimedia streaming services introduces new challenges in content distribution. Especially, it is important to provide the QoS guarantees as they are increasingly expected to support the multimedia applications. Multimedia streams typically experience the high start-up delay due to the large protocol overhead, the delay, and the loss properties of the wireless networks. The service providers can improve the performance of multimedia streaming by caching the initial segment (prefix) of the popular streams at proxies near the requesting clients. The proxy can initiate transmission to the client while requesting the remainder of the stream from the server. In this paper, we propose the traffic based caching algorithm (TSLRU) to improve the performance of caching proxy. TSLRU classifies the traffic into three types, and improve the performance of caching proxy by reflecting the several elements such as traffic types, recency, frequency, object size when performing the replacement decision. In simulation, TSLRU performs better than the existing schemes in terms of byte hit rate, hit rate, startup latency, and throughput.

In this paper, we implemented and evaluated the performance of a vector-based rasterization algorithm of 3D graphics using a SIMD-based many-core processor that consists of 4,096 processing elements. In addition, we compared the performance and efficiency of the rasterization algorithm using the many-core processor and commercial GPU (Graphics Processing Unit) system which consists of 7 GPUs and each of which have 512 cores. Experimental results showed that the SIMD-based many-core processor outperforms the commercial GPU system in terms of execution time (3.13x speedup), energy efficiency (17.5x better), and area efficiency (13.3x better). These results demonstrate that the SIMD-based many-core processor has potential as an embedded mobile processor.

최근 무선 통신기기의 사용이 증가함에 따라 무선 네트워크 사용량이 증가하여 유선 네트워크와 무선 네트워크가 혼합되어 네트워크가 형성 되었다. 기존 TCP 알고리즘들은 유선 네트워크에 적합하게 설계 되었다. 따라서 현대의 네트워크 환경에서 패킷 손실을 정확히 구별하지 못하고 부적절한 혼잡제어를 수행하여 TCP의 성능 저하를 초래한다. 본 논문에서는 TCP 성능을 개선하기 위하여 패킷 손실이 발생한 환경에 따라 정확히 구분할 수 있는 SLDA(Support vector machine based Loss Discrimination Al gorithm)를 제안하고 그 성능을 평가한다.

Recently, as the use of wireless communication devices has increased, the wireless network usage has increased, and a wired network and a wireless network have been mixed to form a network. Existing TCP algorithms are designed for wired networks. Therefore, in the modern network environment, packet loss can not be accurately distinguished and improper congestion control is performed, resulting in degradation of TCP performance. In this paper, we propose SLDA (Support Vector Machine based Loss Discrimination Algorithm) which can accurately classify the packet loss environment to improve TCP performance and evaluate its performance.