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A METHOD OF INCREMENTAL LEARNING FOR EXPERIENTIAL KNOWLEDGE IN SINGLE CLASSIFICATION DOMAIN VIA ANALYZING NEW CASES
No full text새로운 사례의 분석을 통한 단일 분류 도메인의 전문가 경험 지식의 점진적 학습 방법 및 시스템이 개시된다. 미리 구축된 리플-다운 룰(ripple-down rules: RDR) 지식 베이스에 기초하여, 새로운 사례의 결론이 상기 RDR 지식 베이스의 지식과 불일치하는 거짓 결론에 해당하는지 여부를 평가한다. 평가된 새로운 사례들 중에서 거짓 결론으로 평가된 사례를 수집한다. 수집된 사례가 거짓 결론으로 평가되도록 한 상기 RDR 지식 베이스의 소정의 지식을 추적한다. 거짓 결론으로 평가되어 수집된 사례와 그 사례를 거짓 결론으로 평가되도록 한 상기 소정의 지식의 집합으로부터 새로운 지식을 추출한다. 추출된 새로운 지식을 상기 RDR 지식 베이스에 반영한다. RDR 초기 지식 베이스가 구축된 이후에도 기계 학습 시스템이 다량의 새로운 사례로부터 전문가의 경험 지식을 자동으로 추출하고, RDR 지식 베이스의 적절한 위치에 해당 경험 지식을 자동으로 추가할 수 있
Knowledge base construction method using ripple-down rules for multi-label classification problem of comprehensive blood test
No full text학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학부, 2017.8,[iv, 22 p. :]통계청에 따르면 한국인의 평균 수명은 2014년 81.8세, 2016년 82.06세로 지속적으로 상승하고 있다. 이에 따라 사람들은 건강을 관리하기 위해 병원에 방문해 주기적으로 혈액종합검사를 실시한다. 이처럼 증가하는 혈액종합검사의 종류와 수요에 비해, 의료 도메인 전문가의 인력과 산출량은 정해져 있다. 결과적으로 모든 환자에 대해 다양한 검사 결과를 꼼꼼하고 종합적으로 관찰하며 질병을 진단하는 것이 어려워지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 혈액종합검사의 소견 도출을 지원할 수 있는 지식베이스를 구축하는 방법에 대해 기술한다. 혈액종합검사는 복수분류 문제에 해당하기 때문에 본 연구에서는 복수분류 리플다운 규칙 기반의 지식베이스를 구축한다. 이 때, 의료 도메인 전문가가 생성해온 수 많은 데이터로부터 지식베이스를 자동으로 구축하기 위해 리플다운 규칙의 유도를 사용한다. 하지만 리플다운 규칙의 유도는 단일분류 문제를 위한 방법이기 때문에, 본 연구에서는 복수분류 문제인 혈액종합검사를 단일분류 문제로 변환하기 위한 검사 결과 복제, 기능별 검사 항목 분리, 복합 소견 분해, 조건부 규칙 점화 방법을 제시한다. 그 결과 검사 결과 복제, 기능별 검사 항목 분리, 복합 소견 분해, 조건부 규칙 점화를 모두 적용한 결과와 검사 결과 복제, 기능별 검사 항목 분리를 적용한 결과를 비교했을 때, 점수에서 20.76%의 향상을 확인할 수 있었다.한국과학기술원 :전산학부
End-to-End Latency Measurement in a Multi-access Edge Computing Environment
No full textDoctor5G 모바일 네트워크의 특징 중 하나는 고신뢰 초저지연 통신 (URLLC: Ultra-Reliable Low Latency Communication)으로, 1ms 미만의 지연 시간을 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 가능하게 하는 주요 기술로는 MEC (Multi-access Edge Computing)를 들 수 있다. MEC는 통신 사업자의 코어망 외부에 위치한 클라우드에서 제공하던 각종 서비스들을 기지국 단위로 배치시키는 분산 클라우드 기술과 NFV (Network Function Virtualization)를 적용하여 지연 시간을 줄일 수 있는 기술이다.
5G 환경에서는 이러한 초저지연성을 바탕으로 현재의 4G 환경에서 불가능했던 여러 서비스들 (e.g., 자율 주행, 공장 자동화, AR/VR)을 가능케 한다. 이러한 서비스들은 서비스 특성에 따라 서로 다른 지연시간 및 전송 속도 등의 성능 요구조건을 가지며, 네트워크 사업자 관점에서는 각 서비스의 성능 요구사항을 만족시키기 위해 각 서비스 별 지연 시간을 정확히 측정할 수 있어야 한다.
In-band 네트워크 모니터링 기법 중 하나인 INT (In-band Network Telemetry)를 활용하면 각 패킷의 종단 간 지연 시간을 정확히 측정할 수 있지만, MEC 환경에서 INT를 사용하여 모니터링을 수행할 경우 패킷의 페이로드를 분석하는 VNF에서는 INT 헤더 및 텔레메트리 정보를 페이로드로 인식하여 오동작이 발생할 수 있으며, 이러한 현상을 방지하기 위해 각 VNF에 연결된 스위치가 Sink 스위치로 동작하는 경우 하나의 패킷이 전달되는 과정에서 텔레메트리 정보가 VNF 개수만큼의 나누어지기 때문에 종단 간 지연 시간을 측정할 수 없다.
본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하여 MEC 환경에서도 종단 간 지연 시간을 정확하게 측정할 수 있는 방법을 제안한다. INT 헤더에 sequence number를 할당하고 패킷이 VNF를 통과하더라도 같은 sequence number를 가질 수 있도록 스위치 레지스터에 sequence number 값을 보존하는 Anchor 스위치 기능을 제안하였다. 제안한 측정 방법을 사용하여 각 서비스 별 종단 간 지연시간 뿐만 아니라 각 홉 단위의 지연시간, 그리고 VNF에서의 패킷 처리시간까지 정확히 측정할 수 있다. 제안한 기법은 P4 언어를 사용하여 데이터 평면에 구현되었으며, 이를 제어하기 위한 제어 평면을 ONOS 오픈소스 SDN 제어기에 구현하였다. 또한 생성된 측정 정보들을 x86 기반의 리눅스 서버에서 빠르게 처리하기 위해 XDP 기반의 INTCollector도 함께 구현되었다. 제안한 방법은 프로그래머블 스위치와 서버들로 구성된 실험환경에서 다양한 시나리오를 통해 검증되었으며, 각 시나리오 별로 제안한 방법이 정확히 종단 간 및 홉 간 지연 시간을 측정할 수 있는 것으로 검증되었다. 또한 데이터 평면에 INT 기능을 구현함으로써 발생하는 추가적인 지연 시간은 1.6\% 수준으로 종단 간 지연시간에 큰 영향을 끼치지 않음을 보였다.After worldwide deployment of 4G LTE, 5G has been defined by IMT-2020 standard and commercially launched in April, 2019.
Compared to 4G LTE, 5G aims to higher performance, including high data rate, reduced latency, energy saving, cost reduction, higher system capacity, and massive device support.
Multi-access Edge Computing (MEC) is one of the key enabler technologies for 5G to achieve low latency, by bringing down the cloud computing resources and application servers to the edge.
Based on the enhanced performance, 5G enables various mission critical services those are not possible in current 4G mobile network, such as autonomous driving, factory automation, VR/AR.
Those services have their own required latency and data rate and are generally hosted in the MEC, to meet the requirement.
Those latency and data rate requirements can be described as a QoS-related metrics in Service Level Agreement (SLA) between each service provider and end-users.
In the perspective of network operators, they need to measure the QoS-related metrics of each service to ensure that they are meeting the SLA in the MEC environment.
They also need to prevent SLA violations and when it happens, the root cause of the violation needs to be detected promptly and precisely to alleviate the situation.
To solve this problem, we propose a new latency management method for 5G MEC environment.
As basic requirement, the proposed method measures end-to-end latency of each service, including both network latency and server latency, detect SLA violation situation.
It adopts in-band OAM methods to accurately measure actual data packets' end-to-end latency with packet-level granularity.
It is also able to detect the root cause of the violation by measuring both network latency and processing latency at servers.
It is based on the NFV environment and considers service function chaining; it can measure hop-by-hop latency of each network device and VNF for each packet so that the fine-grained latency measurement is achieved.
We validated our proposed method by conducting several experiments with different scenarios
