이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽 제공에 관련된 가장 중요한 이슈는 이동 호스트(클라이언트)에게 지속적인 QoS(Quality of Service)를 보장하는 것이다. 그러나, 핸드-오프를 초래하는 클라이언트의 이동성으로 인해 클라이언트와 네트워크간에 협상된 QoS가 보장되지 못할 수도 있다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽에 대해 지속적인 QoS를 지원하기 위한 호 수락 제어 메커니즘을 제안한다. 각 셀은 핸드-오프 호를 위해 이웃 셀로부터 대역폭을 예약한다. 만약, 핸드-오프 호를 위해 필요 이상으로 대역폭이 예약된다면 신규 호의 블록킹 확률이 증가하므로, 핸드-오프 호를 위해 예약할 대역폭의 크기를 정확히 결정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 예약할 대역폭의 정확한 크기를 결정하고, 네트워크 상태에 다라 이 크기를 적응적으로 조정하기 위해 MPP(Mobility Pattern Profile)와 2-계층 셀 구조를 기반으로 한 적응적 대역폭 예약을 제안한다. 또한, MPP를 이용한 다음-셀 예측 기법과 적응적 대역폭 예약을 기반으로 한 호 수락 제어 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서 제시된 호 수락 제어 메커니즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 블록킹률, 핸드-오프 호 종료율, 대역폭 이용률을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 호 수락 제어 메커니즘의 성능이 NR-CAT1, FR-CAT1, AR-CAT1과 같은 기존의 메커니즘들보다 우수함을 알 수 있었다.

본 논문에서는 3GPP2 IMT-2000 서비스를 위해 기존 음성 및 인터넷 인프라를 수용할 수 있으며, IMT-2000망에서 Mobile-IP over IMT-2000 멀티미디어 응용 서비스를 제공하는데 필수적인 MDA(Multicast Delivery Agent)-기반의 Mobile-IPv6 멀티캐스트 알고리즘을 제안하고 이를 분석한다. IMT-2000 시스템 모델은 PDSN(Packet Data Serving Node) 또는 IWF(Interworking Function)기능이 각 기지국에 존재하는 분산된 모델을 사용한다. 새로운 프로토콜의 핵심요소는 멀티캐스트 데이터그램 전달 경로를 줄이기 위해 MDA (Multicast Delivery Agent)를 도입한 것이다. 제안된 프로토콜은 현재까지 제안된 이동망에서 멀티캐스트 지원 기법들과 비교하여, 짧은 라우팅 경로 및 이동 호스트에 근접한 노드에서 이동 호스트로의 직접 데이터그램 전송을 통하여 성능 향상을 기대할 수 있다. 특히, 터널링 수 및 멀티캐스트 데이터그램의 평균 라우팅 길이가 감소하고, 멀티캐스트 데이터그램의 트래픽 부하도 감소한다.

레이블 스위칭 기술은 격증하는 인터넷 서비스의 요구 대역폭을 만족시키기 위해 개발된 기술이다. 이중 multiprotocol label switching(MPLS)은 기존의 레이블 스위칭 기술을 통합하고 여러 장비제조 업체들간의 호환성을 보장하기 위해 IETF(Internet engineering task force)를 중심으로 표준화가 진행중이다. MPLS에서 레이블은 패킷의 스위칭에 사용되는 기본적인 단위이므로 이러한 레이블 공간이 각 레이블 스위칭 라우터를 어떻게 관리되고 효율적으로 사용되는가에 따라 MPLS망의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 레이블 공간을 효율적으로 사용하기 위해 다중 도메인에서 레이블 스위칭 라우터의 연결 해제 타이머의 복수 사용을 제안한다. 이 방법은 패킷 분류기를 통해 트래픽의 특성에 따라 등급이 높은 트래픽에 대해서는 상대적으로 긴 연결 해제 타이머를 할당하여 새로운 연결에 걸리는 지연시간을 줄이고 3계층으로 라우팅 되는 패킷의 양을 줄이는 것이다. 제안된 방법을 실제 인터넷 망에서 수집된 트래픽 자료를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였고 그 결과 MPLS망의 동작에 필요한 레이블 공간이 기존의 방법보다 감소하였음을 확인하였다.

VPN이란 공중망에서의 물리적인 구성과 무관하게 논리적으로 폐쇄된 사용자 집단을 구성하여 각종 통신 서비스를 제공하는 기술이다. 이러한 VPN을 구성하기 위해 IP/IP, GRE, L2TP, MPLS 등 다양한 기술들이 제시되었고, 그 중에서 MPLS를 이용한 방식이 다른 기술에서는 제공하기 어려운 QoS, 보안, 관리 유지 등을 제공하는데 많은 장점을 갖고 있다. 본 논문에서는 기존의 라우터 제조업체들에서 제안된 Network 기반 VPN 즉, PE 라우터(Provider Edge Label Switch Router) 기반 MPLS VPN과는 달리 CE 라우터(Customer Edge LSR) 기반의 MPLS VPN 방식을 제시하였다. PE 라우터 기반 MPLS VPN에서의 단점을 보완하기 위해 CE 라우터 기반 MPLS VPN 제어 요소 및 동작 절차를 지역(Customer) 네트웍과 망사업자(Provider) 네트웍에서의 MPLS Edge 라우터를 기반하여 설계하였고, PE 라우터 기반의 MPLS VPN과 CE 라우터 기반의 MPLS VPN의 성능을 비교하였다.

본 논문은 작업분석(Operational Analysis)을 이용하여 ATM 기반 수동 광 가입자 망(Passive Optical Network: PON)에서 광선로 종단 시스템의 성능을 분석하였다. 이를 위해 ATM-PON을 구성하는 각 블록에서 버퍼 구조에 따른 이용율, 쓰루풋, 그리고 라우팅 속도와 같은 시스템 파라미터를 사용하였다. 특히, 각 블록의 평균 응답시간과 방문률(visit ratio)를 구하고 시스템 성능을 저해하는 병목점을 찾았다. 본 논문에서는 622Mb/s 16x16 스위칭 블록이 병목점 블록임을 확인하였으며, 이 병목점은 셀 도착율이 증가함에 따라 손실률이 급격하게 증가함에 확인하였다.

본 연구는 IP(Internet Protocol) 망에서 복수 트리경로에 의한 멀티캐스팅 방법을 제시한다. 트래픽 양에 대해 아크 비용이 비선형 함수이고 멀티캐스트 트래픽 수요가 대용량일 때, 단일의 트리경로 대신에 트래픽을 분할하여 복수개의 트리경로로 전송하는 것이 멀티캐스트 서비스 품질을 향상시킬 수 있다. 제시하는 멀티캐스팅 방법은 원하는 수준까지 트리경로를 추가하며, 주어진 트리경로 집합에 대해서 트래픽을 분할한다. 트래픽 분할을 위한 수학적 모형과 최적조건을 도출하였으며, 여러 개의 멀티캐스팅 트래픽을 동시에 전송하고자 할 때도 적용 가능하다. 적용 결과는 제안한 복수 트리경로에 의한 IP 멀티캐스팅 방법이 단-대-단 서비스 품질을 보장하는 데도 상당한 효과를 있음을 보인다.

현재 사용중인 경로 선택 방법은 최단 경로 알고리즘을 이용하므로 망 자원을 효율적으로 이용하지 못하며 특정 경로로 트래픽이 집중될 경우 혼잡(congestion) 상황을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 새롭게 요청되는 연결 설정 요구에 대해 요청된 대역폭을 충족시킬 수 있는 경로를 결정하는데 있어서 통계적 기법을 이용함으로써 망을 효율적으로 사용하며, 혼잡 상황을 줄일 수 있는 통계적 경로 선택(Statistical Route Selection; SRS) 알고리즘을 제안한다. MPLS의 등장으로 부하 균등화(load balancing)에 필요한 명시적인(explicit) LSP 설정을 할 수 있게 되었으며, MPLS의 LSP를 설정하기 위해 SRS 알고리즘을 이용할 수 있다. SRS 알고리즘은 경로 선택을 위해 링크들의 이용률을 구하고, 통계적인 기법을 사용하여 가중치를 결정하며, 그 가중치를 이용한 최단 경로를 구한다. 여기서 사용되는 통계적 기법은 링크들의 이용률의 평균과 분산을 이용하는 것으로, 이정보를 기반으로 링크의 가중치에 대해 분산을 작게 하는 방향으로 경로를 결정함으로써 부하 균등화 효과를 얻게 되어 혼잡 링크 수를 줄이고, 망 자원 이용률을 높인다. 실험을 통해 다른 경로 선택 알고리즘들에 비해 SRS 알고리즘이 망 자원을 효율적으로 이용하여 연결 설정 실패의 수와 혼잡 링크의 수를 줄이는 것을 보인다.

QoS 라우팅은 멀티미디어 응용 프로그램들이 요구하는 QoS 요구사항을 기반으로 이를 만족시킬 수 있는 적정경로를 찾아내는 라우팅 기법이다. QoS 라우팅은 네트워크의 동적인 상태를 반영하여 경로를 결정하기 때문에 응용의 요구를 만족시킬 뿐 아니라 네트워크의 활용율을 증대시키는 효과가 있다. 그러나, 네트워크의 동적인 상태 정보를 파악하기 위해서는 라우터들이 이러한 정보를 서로 교환하는 오버헤드가 발생하게 된다. 이러한 프로토콜의 오버헤드를 줄이기 위해 주기적으로 네트워크 상태 변화를 점검하여 변화의 정도가 어떤 값 이상일 때만 네트워크 상태 정보를 주고받는 방법이 제안되었다. 그러나 이렇게 주기를 사용하게 되면 주기가 큰 경우에는 라우터의 네트워크 상태 갱신 필요를 판단하는 파라미터의 민감성이 네트워크 상태 갱신에 거의 반영되지 않는다는 문제가 있다. 또한, 부정확한 네트워크 상태 정보에 근거하여 경로를 결정하는 경우 QoS 라우팅에 의해 적정 경로로 선택된 경로에 실제로는 요구된 정도의 자원이 없어서 자원 예약에 실패하게 될 수 있는데, 이렇게 되면 이미 자원 예약이 이루어진 경로의 일부에서 자원 예약을 해제해야 하는 등의 오버헤드가 커지게 된다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제에 대한 기존의 네트워크 상태 갱신 정책 개선안을 제시하고 시뮬레이션에 의해 그 성능을 평가하였다.

최근, 네트워크의 사용 증가에 따른 보안의 필요성이 대두되어 암호 사용이 급속히 확산되고 있다. 그러나, 암호는 본래 가지고 있는 키 관리의 어려움 때문에 여러 가지 문제가 발생할 수 있다. 이러한 암호의 사용이 야기하는 역기능을 해소하고 순기능을 지향하기 위해 키 복구에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 지금까지 많은 키 복구 기술들이 제시되어왔다. 본 논문에서는 IPSec(IP security)[2]로 구현된 Host-to-Gateway VPN(Virtual Private Network)[1] 환경 하에서 SG(Secrity Gateway)와 호스트 사이에 연결이 중단되었을 경우 이에 따른 연결 복구에서의 시간적 소모를 줄이기 위한 방안으로 키 복구 기술을 이용한 메커니즘을 제안한다. 제안한 KRFSH(Key Recovery Field Storage Header)를 기반으로 한 메커니즘은 VPN에서 SG와 호스트 사이의 터널 형성을 위한 세션 정보를 분실할 경우에 대해 세션 정보를 미리 저장해두고, 필요시 이전 연결 상태를 복구 할 수 있다. 제안한 키 복구 메커니즘은 기존 SG를 확장하여, IPSec 기반의 Host-to-Gateway VPN에서 세션 복구에 따른 시간적 지연을 해결한다.

H.263을 화상 회의에 이용할 때, 압축율과 마찬가지로 중요한 것이 인코딩과 디코딩 시간이다. 특히 인코딩 시간을 줄이기 위하여 많은 방법들이 제안되었는데, 그 중 한 가지가 인코딩 시간의 상당 부분을 차지하는 움직임 추정에서 복잡도를 감소시키는 방법이다. 이러한 움직임 추정의 복잡도를 규정짓는 요소로 비용 함수, 탐색 영역 인수, 움직임 탐색 알고리즘이 있다. 인코딩 시간을 줄이기 위해서는 이 세 가지의 복잡도를 줄이면 된다. 특히 비용 함수가 H.263 인코딩 시간의 상당 부분을 차지하고 있는데, 이는 비용 함수가 호출되는 횟수가 매우 많기 때문이다. 본 연구에서는 움직임 탐색 알고리즘의 복잡도를 감소시킴으로써 비용함수의 호출 횟수를 줄여 전체 인코딩 시간을 줄이고자 한다. 움직임이 적은 경우 TSS(Three Step Search) 및 NTSS(New TSS)와 비교하여 더욱 빠른 움직임 탐색이 가능하도록 하고, TSS보다 많은 체크포인트를 요구하는 NTSS의 단점을 개선한 ITSS(Improved TSS)를 제안하였다. 그리고 본 알고리즘과 다른 알고리즘의 PSNR, 파일 크기, SAD 호출 횟수 비교로 실험하였다.

본 논문은 대화형 방송환경에서 부가서비스를 제공받기 위해서 탐다운(Top-Down)메뉴 검색을 하는 것이 아니라, 방송영상의 화면 내부에서 부가서비스가 제공되길 원하는 객체를 선택했을 때 선택한 객체에 대한 부가서비스를 제공하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해서는 실시간으로 방송되고 있는 동영상과 객체정보(위치, 크기, 모양)의 동기를 맞추는 기술과 동영상 내부의 객체 추적 기술이 필수적이다. 동영상과 객체정보의 동기를 맞추는 기술은 마이크로소프트사의 다이렉트쇼(DirectShow)를 이용하였으며, 객체를 추적하기 위한 방법은 객체를 크게 사람과 사물로 나누어, 사람의 얼굴은 모델을 만들어 추적하는 모델 기반 얼굴 추적 방법(Model-based face tracking)을 사용하고 나머지 사물에 대해서는 객체의 영역을 지정하여 영역을 추적하는 움직임 기반 추적 방법(Motion-based Tracking)을 적용하였다. 또한 움직임 기반 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법을 적용하여 움직임이 큰 객체도 검색 영역 확장 없이 정확한 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법에는 타원 모델과 색상 모델을 결합한 얼굴 모델을 적용하여 얼굴이 회전하여도 정확한 추적을 할 수 있도록 개선하였다.