본 논문에서는 광 인터넷의 가상 토폴로지 재구성을 효과적으로 관리하는 정책을 제시한다. 기존의 휴리스틱 기법의 근사 문제를 해결하기 위해 트래픽 예측 기반 다단계 재구성 알고리즘을 바탕으로 트래픽 패턴과 망 혼잡 정도의 변화에 따라 적응적인 토폴로지 재구성 기법을 제시한다. 이 알고리즘은 네트워크의 상태를 고려하여 적정 재구성 시기를 결정함으로써 가상망의 관리를 단순화한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 가상망 관리 정책이 물리적인 자원 사용이 제한될 때 기존의 방법에 비해 좋은 성능을 보인다.
무선 센서 네트워크 응용 프로그램의 적용 분야가 확대됨에 따라 다양한 응용프로그램을 지원할 수 있도록 응용 및 시스템 기능을 모듈화 하고 네트워크를 통해 업데이트하는 기술이 연구되었다. 센서 시스템의 실시간 코드 교체는 대용량의 코드를 네트워크를 통해 전달해야 하는 고 비용의 동작으로 센서 응용의 자원 절약과 정상적인 응용 수행을 위해 보다 효율적인 관리가 필요하다. 본 논문에서는 모듈화 된 커널 및 응용 코드를 네트워크를 통해 재구성함에 있어 발생하는 오버헤드를 줄이기 위해 네트워크를 영역 별로 나누고 코드의 전파 거리를 최소화하는 코드 전파 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대규모 센서 네트워크에서도 예상 가능한 시간 안에 코드 전송을 수행하였다.
차세대 인터넷은 유.무선이 혼합된 초고속의 네트워크 구조에서 사용자가 시간과 장소에 관계없이 실시간 멀티미디어 서비스를 제공받을 수 있는 환경으로 변화될 것이다. 이 변화에 잘 대응하기 위해서는 이동하는 사용자에게 효율적으로 멀티캐스팅을 지원할 필요가 있다. Mobile IP 기반의 이동 네트워크 환경에서 멀티캐스팅을 지원하기 위만 연구는 크게 HA(Home Agent)기반 방식과 FA(Foreign Agent)기반 방식으로 연구되어 왔다. HA기반 방식은 데이터 전송 경로의 비최적화, 비효율적인 데이터 중복 전송의 문제를 가지고, FA기반 방식은 빈번한 멀티캐스트 전송 트리의 재구성으로 인한 오버헤드의 문제를 내포하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 MH(Mobile Host)의 잦은 핸드오프(handoff) 문제를 해결하고, 멀티캐스트 전송 트리의 재구성으로 인한 오버헤드를 줄이는 방법을 제안한다. 이 방법은 계층적 트리 구조의 도메인을 구성하고 MFA(Multicast Forwarding Agent)와 홉 카운터로 정의된 MFA의 서비스 범위를 사용한다. 또한, MFA를 Root FA들 중에서 선택함으로써 멀티캐스트 전송 트리 재구성의 회수를 줄여 Mobile IP를 이용하는 MH에게 효과적인 멀티캐스팅을 제공한다.
기존 영상 콘텐츠에 새로운 물체를 삽입하는 등의 영상 재구성 기술은 새로운 게임, 가상현실, 증강현실 콘텐츠를 생성하거나 인공신경망 학습을 위한 데이터 증대를 위해 사용될 수 있다. 하지만, 기존 기술은 컴퓨터 그래픽스, 사람에 의한 수동적인 영상 편집에 의존하고 있어 금전적/시간적 비용이 높다. 이에 본 연구에서는 인공지능 신경망을 활용하여 낮은 비용으로 영상을 재구성하는 기술을 소개하고자 한다. 제안하는 방법은 기존 콘텐츠와 삽입하고자 하는 객체를 포함하는 영상이 주어졌을 때, 객체 세그먼테이션 네트워크를 활용하여 입력 영상에서 객체를 분리하고, 스타일 변환 네트워크를 활용하여 입력 영상을 스타일 변환한 후, 사용자 입력과 두 네트워크의 결과를 활용하여 기존 콘텐츠에 새로운 객체를 삽입하는 것이다. 실험에서는 기존 콘텐츠는 온라인 영상을 활용하였으며 삽입 객체를 포함한 영상은 ImageNet 영상 분류 데이터 세트를 활용하였다. 실험을 통해 제안한 방법을 활용하면 기존 콘텐츠와 잘 어우러지게끔 객체를 삽입할 수 있음을 보인다.
센서 네트워크의 급속한 성장에 따라 센서 네트워크의 효율적 관리를 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 특히, 센서의 저 전력을 위한 다양한 기술들이 개발되고 있다. 본 논문은 센서에 전해지는 다중 연속 질의의 중복 성을 제거함으로써, 센서 네트워크의 효율적 관리를 제공할 수 있는 방법을 제안한다. 다중 연속 질의는 두 가지 단계로 최적화가 이루어진다. 먼저, 다중 연속 질의의 시간 속성 중복을 제거하기 위해 B+tree를 이용해 그룹 핑된다. 그룹 핑된 다중 연속 질의들은 연관 속성의 중복 여부 판단을 통해, 중복 성을 제거하여 재구성 된다. 그러므로 재구성된 다중 연속 질의가 센서 노드에 전해지게 되면, 센서는 중복된 결과를 전송하지 않기 때문에 센서 노드의 불필요한 전력을 낭비하지 않게 된다.
기존 무선 센서 네트워크 분야에서의 연구는 단일기종 환경이라는 가정하에서 진행되었다. 최근 정보수집 기법이나 라우팅 프로토콜의 경우 클러스터링 기반의 이기종 환경에서 더 높은 에너지 효율을 보이고 있다. 네트워크의 수명이 길어지고, 이를 기반으로 동작하는 응용에 대한 요구가 다양해 짐에 따라 동적 재구성에 대한 요구도 높아지고 있다. 본 논문에서는 이기종 환경을 기반으로 보다 효율적인 동적 재구성 기법을 제안한다. 제안한 기법은 무선 센서 네트워크의 특성을 반영하며, 대규모의 네트워크를 지원할 수 있도록 설계했다. 시뮬레이션 결과를 통해, 제안한 기법이 기존의 기법에 비해 우수하다는 것을 검증한다.
센서망의 효율적인 운영을 위하여, 센서들이 에너지를 효율적으로 사용하도록 설계하는 것이 매우 중요하다. LEACH와 같은 클러스터 기반의 라우팅 방법들은 클러스터 헤드들과 센서 노드들 간의 데이터 전달을 통하여 에너지의 효율성을 얻는다. 이러한 클러스터 기반의 방식들에서, 클러스터 재구성 알고리즘은 센서망의 오랜 생존시간을 이루기 위한 가장 중요한 문제 중의 하나이다. 본 논문에서는, 새로운 에너지 효율적인 클러스터 재구성 방법을 제안한다. 제안 방법은 센서노드들의 위치나 에너지에 대한 정보를 요구하지 않고, 센서망 내의 모든 노드들이 에너지를 균등하게 사용할 수 있도록 클러스터를 재구성하여 준다. 제안방법의 성능을 LEACH와 LEACH-C등과 비교하였다.
무선 센서 네트워크에서도 다른 네트워크와 마찬가지로 시간 관계를 유지하는 것이 중요하므로, 무선 센서 네트워크의 특성을 고려한 시각 동기화 프로토콜인 IBS(Indirect-Broadcast Synchronization)가 2012년에 개발되었다. IBS는 클러스터 트리 형태에서 동작하므로 일반 노드보다 더 많은 에너지를 소모하는 클러스터 헤더에 의해서 주로 네트워크 전체 수명이 좌우될 수 있다. 이 논문에서는 클러스터 트리를 부분적으로 재구성함으로써 전체 에너지 소모를 줄이고 네트워크 수명을 연장시키는 향상된 IBS(EIBS)를 개발하고자 한다. 다른 트리 구성 접근 방식과 비교할 때, 이 논문에서 사용된 방법은 알고리즘이 간단할 뿐만 아니라 전력 소모나 네트워크 수명 면에서 더 효율적이다.
본 논문은 이동 애드혹 네트워크에서 이동 에이전트를 이용하여 동적으로 클러스터링을 구성하는 기법에 관한 것이다. 기존에 제안된 이동 애드혹 네트워크에서의 클러스터링 기법은 클러스터의 크기가 고정되어 있기 때문에 네트워크의 상태나 노드들의 이동성에 따라 클러스터 재구성의 오버헤드가 발생하였다. 본 제안 기법에서는 네트워크의 상태에 따라 클러스터 크기의 최대 임계치와 최소 임계치를 설정하고 이에 따라 이동 에이전트를 이용하여 클러스터를 병합 흑은 분할하면서 클러스터의 크기를 임계치 내에서 일정하게 유지시킴으로써, 클러스터 재구성의 오버헤드라 클러스터 내부의 경로 탐색의 오버헤드를 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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