http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
최민제,임경식,Choi, Minje,Lim, Kyungshik 대한임베디드공학회 2022 대한임베디드공학회논문지 Vol.17 No.5
The simple procedural segment selection algorithm commonly used in Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) reveals severe weakness to provide high-quality streaming services in the integrated mobile networks of various wired and wireless links. A major issue could be how to properly cope with dynamically changing underlying network conditions. The key to meet it should be to make the segment selection algorithm much more adaptive to fluctuation of network traffics. This paper presents a system architecture that replaces the existing procedural segment selection algorithm with a deep reinforcement learning algorithm based on the Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C). The distributed A3C-based deep learning server is designed and implemented to allow multiple clients in different network conditions to stream videos simultaneously, collect learning data quickly, and learn asynchronously, resulting in greatly improved learning speed as the number of video clients increases. The performance analysis shows that the proposed algorithm outperforms both the conventional DASH algorithm and the Deep Q-Network algorithm in terms of the user's quality of experience and the speed of deep learning.
잠재계층분석에 따른 Great Train eXpress(GTX)의 수단선택모형 추정
오하람(Haram Oh),최민제(Minje Choi),구동균(Donggyun Ku),이승재(Seungjae Lee) 대한교통학회 2021 대한교통학회 학술대회지 Vol.85 No.-
최근들어 교통수단의 다양화로 인한 수단선택모형 재산정의 필요성이 대두되고 있다. 일반적으로 수단선택 시 이용자의 사회경제적인 요소외에도 심리적 요인 및 특성도 중요한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 이에 따라 사람들의 심리와 선호도를 수단선택모형에 반영하여 사용한다. 그 중에서도 잠재계층모델이 설명력이 뛰어나며, 적합성을 향상시킬 수 있다. 현재 서울은 Great Train eXpress(GTX)가 등장함에 따라 일반철도와 광역급행철도 간에 통행자의 수요에 대한 경쟁 및 보완관계가 형성될 것이다. 이에 따라 GTX의 특성을 반영한 수단선택 모형이 필요한데, SP조사에 잠재계층모형을 포함하여 구조방정식 모델링을 통해 수단선택모형을 재산정하였다. 잠재계층분석은 BIC(Bayesian Information Criterion)를 사용하여 통행중시 속성(Cluster 1), 역사위치중시 속성(Cluster 2), 환승중시 속성(Cluster 3)과 같이 통행자의 속성을 구분하였다. 각 Cluster별로 시간가치에 대해서 비교 후, 단거리와 장거리 상황에서 GTX선호 비중을 분석하였으며, SEM 다이어그램을 제작하였다. 본 연구는 통행자의 특성과 선호도를 잘 반영할 수 있는 모형을 제안하는 것에 의의가 있다. 추후 단거리, 장거리 상황에서의 전략 수립이 가능하며, GTX와 일반철도를 융합하여 운영효율화를 달성할 수 있다.
Changes in Shared Bicycle Traffic Patterns Due to the Spread of COVID-19
Ilho Jeong(정일호),Sion Kim(김시온),Minje Choi(최민제),Donggyun KU(구동균),Seungjae LEE(이승재) 대한교통학회 2021 대한교통학회 학술대회지 Vol.85 No.-
서울시는 대중교통 활성화, 녹색교통진흥지역 구축, 공유자전거 이용 확대 등 친환경 교통정책을 추진 · 시행하고 있다. COVID-19 대유행과 확산으로 사회적 거리두기 정책을 엄격하게 시행하고 있다. 사람들의 움직임과 교통량이 크게 줄었다. 전염병으로 인해 사람들은 통행 관련 의사결정 경향을 바꿔야 했다. 이러한 배경에서, 본 연구는 대유행 기간 동안 서울의 공유 자전거 교통량의 변화를 분석하였다. 회귀분석을 이용하여 사회적 거리 수준과 공유 자전거 이용의 관계를 분석했다. 모란의 I 테스트와 핫스팟 분석을 통해 공간적으로 형성된 클러스터 분석을 실시했다. 그 결과는 COVID-19 확산과 자전거 공유 이용 사이의 중요한 상관관계가 발견되었음을 보여준다. 사회적 거리 두기 수준이 한 단계 높아지면 하루 자전거 공유 대여 건수는 약 1만 배 증가했다. 공간분석 결과 공유 자전거 이용량의 변화가 공간적으로 클러스터를 형성하고 있으며, 모란의 I 테스트에서는 p-값이 0에 매우 가까운 통계적으로 유의미한 결과를 보였다. 연구 결과는 특별한 상황에서 정부의 정책이 녹색 교통을 촉진하는 데 중요한 역할을 한다는 것을 보여준다. 녹색 교통의 이용은 도시의 대기 오염 감소와 직결된다. 그러한 교통수단은 환경에 큰 도움이 될 수 있다. 정부는 친환경 교통 활성화를 위해 지역적 특성을 고려하여 보다 효과적인 성과를 낼 수 있다.
모바일 데이터 사용량을 고려한 딥러닝 기반 적응형 비디오 스트리밍
김민섭(Minseob Kim),허성재(Sungjae Hur),이희종(Heejong Lee),부반손(Vu Van Son),최민제(Minje Choi),임경식(Kyungshik Lim) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11
최근 모바일 비디오 스트리밍 서비스의 이용자 수가 증가하고 있다. 이에 따라 모바일 환경에 적합한 DASH 비디오 스트리밍 메커니즘이 연구되었고, 이것을 DQN 기법에 의해 개선한 알고리즘은 모바일 네트워크 환경에서 적절한 비디오 품질 선택을 통해 버퍼링을 크게 줄일 수 있었다. 그러나 이는 모바일 요금제로 비디오 스트리밍 서비스를 이용하는 사용자들에게 안정적인 서비스를 제공하기 어렵다. 이에 본 논문은 기존의 DQN 기법에 의한 알고리즘을 발전시켜 사용자의 모바일 요금제에 적합한 비디오 품질을 선택하는 알고리즘을 연구하고 성능 실험 결과를 분석한다. 또한 이 알고리즘을 전체 모바일 비디오 스트리밍 시스템과 통합하여 이용하도록 제안한다.