전파를 수신하여 측위를 수행하는 GNSS 수신기는 본질적으로 재밍에 취약하다. 재밍 발생 검출, 재밍 신호 종류 판별, 재밍원 위치추정 기능을 갖는 GNSS 재밍 모니터링 시스템은 안전한 자율주행 환경구축에 도움을 준다. 이를 위하여 다수의 저가 GNSS 수신기들의 배치로 구성된 GNSS 모니터링 네트워크 구축이 필요하며, 앞서 언급한 3가지 기능 구현을 위하여 네트워크 내 독립된 저가 GNSS 수신기 간 정밀 시각 동기가 요구된다. 본 논문은 신호영역 TDOA 기술 직접 사용방식의 수신기 간 시각 동기화 기법을 제안한다. 계산 효율성을 위하여 상대적으로 낮은 샘플링 주파수에도 시각 동기 정밀도를 유지하고자 블록 보간법을 추가로 활용한다. 수치적 시뮬레이션을 통하여 제안한 GNSS 수신기 간 시각 동기화 기법의 가용성을 입증한다.
인터넷 상에서의 멀티미디어 스트림을 제공하는 서비스가 활성화됨에 따라 서비스의 사용자도 크게 증가하였다. 이것은 네트워크 트래픽의 증가로 이어졌고, 결과적으로 스트림 재생시 불연속적인 재생과 영상 및 음원의 비동기화와 같은 문제를 발생시켰다. 이러한 문제를 해결하기 위해 안정적인 미디어 스트림의 재생을 보장하고 부가적으로 서비스 사용자와 미디어 간 상호대화를 할 수 있는 미디어 전달 방법이 필요하다. 기존의 관련 연구에서는 여러 가지 방법을 통하여 미디어간 동기화를 달성하고 있으나 상호대화라는 측면에서는 만족할 만한 해결책을 제시하지 못하고 있으며, 불연속적인 스트림의 재생에 대한 처리에도 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 상호대화형 객체를 각 미디어 파일에 삽입하고, 이들 객체들이 서로의 정보를 이용할 수 있는 함수를 설계하여 동기화와 상호대화성 문제를 해결하며, 네트워크에 대한 의존성 때문에 발생하는 불연속적인 재생은 가변 버퍼를 이용함으로써 해결하였다.
무선 센서 네트워크 기술은 다양한 e-비즈니스 환경을 가능케 하는 차세대 기반 기술이다. 무선 센서 네트워크가 갖춰야 할 중요한 특징 중 하나는 에너지 효율성이다. 무선 센서 네트워크의 대표적인 국제표준인 IEEE 802.15.4는 에너지 효율을 위해 비컨 가능 모드를 제공하고 있다. 그러나 메쉬 토폴로지 같은 멀티 홉 네트워크에서 비컨 가능 모드를 이용하면 비컨끼리 충돌하여 센서 노드가 동기화하지 못할 수도 있다. 동기화하지 못한 노드는 통신에 참여할 수 없으므로 네트워크 내의 다른 노드에도 영향을 미친다. 본 논문에서는 메쉬 토폴로지를 이용하는 무선 센서 네트워크에서도 비컨 가능 모드를 이용하여 에너지를 효율적으로 사용할 수 있도록 하는 비컨 스케줄링 기법을 제안한다. 이 기법을 이용하여 노드들이 비활성 구간에는 전원을 꺼서 에너지를 절약할 수 있게 하고, 비컨간의 충돌을 방지할 수 있다. 제안하는 기법의 성능평가를 위해 QualNet 시뮬레이터를 사용하여 구현하였으며, 센서 네트워크의 대표적인 응용인 모니터링 상황을 가정하여 실험하였다. 실험을 통해 제안하는 기법을 이용하여 메쉬 토폴로지를 이용하는 네트워크에서도 에너지를 효율적으로 사용할 수 있음을 증명하였다.
본 논문에서는 자연계에 존재하는 동기화 현상에 착안하여 무선 네트워크를 위한 자율적 부하균형 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 무선 접속 서비스를 제공하는 셀 사이의 부하균형 문제를 자연계 동기화 현상을 이용하여 모델링 한 후 각 셀들이 이웃 셀과의 부하 차이에 따라 자율적으로 부하를 분배하기 위한 알고리즘을 설계한다. 모의실험을 통해 제안 기법을 이용하여 각 셀들이 자신의 지역적 정보만을 이용하여 자율적으로 부하 분배 여부를 결정하더라도 셀 간 부하균형을 이룰 수 있다는 것을 검증하였다.
실시간 응용 프로그램은 미디어 데이터간에 만족되어야 할 동기화 제약조건을 가지고 있다. 클라이언트의 버퍼를 버퍼레벨기법의 가상버퍼와 네트워크 상태를 포함한 피드백기법을 제안한다. 가변적 전송 지연 시간을 흡수하면서 피드백 제어에 의한 동기화를 수행한다. 버퍼의 수위가 정상레벨을 유지하는가에 대한 문제는 재생률과 QoS 서비스에 중요한 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 필터링함수, 제어함수, 네트워크 평가 함수 등을 적용하여 멀티미디어 서버에서 전송 시작시점을 결정하고 미디어의 재생 시 끊어짐이 없는 유연한 재생을 처리하게 된다. 주 미디어인 오디오 프레임이 상위임계레벨에 버퍼의 수위가 존재 할 경우는 점차적으로 재생시간을 줄이고, 오디오 프레임이 하위임계레벨에 버퍼의 수위가 있을 경우는 점차적으로 재생시간을 늘리는 시스템을 제안한다.
멀티미디어 응용 서비스를 제공하기 위해 기존 데이터 통신과 비교하여 멀티미디어 통신은 여려 가지 요구사항을 지원해야한다. 특히, 분산 환경에서 연속적으로 생성된 미디어를 목적지에서 시간적인 관계를 유지하면서 재생시킬 수 있는 동기화 메커니즘은 무엇보다도 중요한 문제이다. 그런, 생성지에서 일정하게 생성된 미디어는 전송 에러나 네트워크 전송 지연시간 때문에 목적지에서는 일정한 시간 간격으로 재생을 보장받지 못한다. 본 논문은 네트워크를 통해 전송되는 오디오나 비디오 같은 멀티미디어 스트림의 연속적인 재생을 보장하기 위해 미디어내 동기화 메커니즘을 제안한다. 제안된 모델은 QoS 기반의 버퍼크기와 재생 보정 알고리즘을 통해 목적지에서 연속적인 미디어 재생을 보장한다.
MOG(Multiplayer Online Game)의 네트워크 성능은 네트워크 부하량과 사용자의 입력에 대한 반응속도로 측정 가능하다. 본 논문은 MOG의 일종인 실시간 전략 시뮬레이션 분야에서 게임 동기화에 이용되는 프레임 잠금(frame lock) 알고리즘과 게임 턴(game turn) 알고리즘을 소개하고 그 성능을 평가한 결과를 제시한다. 또한 동기화 알고리즘들을 쉽게 교체하여 효율적인 평가를 진행할 수 있는 MOG 서버 구조도 제시한다.
차량 내 유선 AV 시스템의 무선화 과정에서 필요한 시스템의 동작을 명세하고, 설계하며, AV 스트림의 동기화 방법을 연구하여 이를 시스템에 적용한다. 또한 차량 무선 AV 네트워크로써 IEEE 802.11n 표준을 사용하고, 그 적합성 여부를 확인하기 위해 설계한 시스템의 요구 대역폭을 분석한다. 이밖에 향후 추진과제에 대해 언급함으로써 본 연구의 전체적인 작업 흐름과 의의에 대해 언급한다.
본 논문은 IEEE 802.11 WLAN 환경에서 최적의 CW(Contention Window) 값을 구하고 해당 값을 네트워크 내의 모든 단말들 및 새롭게 접속할 단말들과 공유하는 방법을 제안하고자 한다. IEEE 802.11 WLAN의 기본 MAC(Medium Access Control) 방식은 DCF(Distributed Coordination Function)를 지원하는데, DCF는 단말의 데이터 전송 성공 여부에 따라 실패 시 CW를 2배로 증가시키고, 성공 시 CW를 초기값으로 초기화시키는 동작을 반복한다. 하지만 이러한 기존의 DCF CW 조정 방식은 하드웨어 칩셋 또는 표준에 정의되어 있는 고정된 CW 초기값을 이용해서 동작하기 때문에 네트워크 상황 및 단말의 수에 따른 동적인 변경을 고려하지 않았다. 이를 해결하기 위해 최적의 CW 값을 구하는 연구들이 진행되었지만 기존 연구들은 최적의 CW 값에 대한 단말들의 동기화 과정을 고려하지 못하였고 이는 성능 저하를 발생시킬 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 네트워크 상황 및 단말의 수를 고려하여 최적의 CW 값을 구하고, 해당 값을 단말들과 동기화 시키는 방안을 제시하고자 한다.
분산 어플리케이션은 동시에 여러 사용자가 각기 다른 환경에서 동기화된 프로세서를 사용하기 때문에 일정 한 성능을 유지하는 것이 무엇보다 중요하다. 진단엔진은 시스템을 진단하여 시스템 결함의 원인을 발견하여 시스템이 자가치료가 가능하게 한다. 적응형 미들웨어는 진단엔진을 사용해서 분산 어플리케이션이 로컬환경에 맞는 고른 서비스를 유지 할 수 있도록 한다. 본 논문은 베이지안 네트워크를 사용한 적응형 미들웨어의 진단엔진을 제안한다. 베이지안 네트워크는 상황인지분야에서 널리 사용되는 추론기법으로서, 수집 된 데이터를 통해서 그 구조를 학습하고 데이터를 증거 값으로 시스템 진단을 한다. 본 논문은 실험 대상자로부터 윈도우시스템에서 두 시간 동안 데이터를 수집하여 한 시간은 베이지안 네트워크 학습에 사용하고, 나머지는 베이지안 네트워크 성능평가에 사용하였다. 실험 결과 학습된 두 개의 베이지안 네트워크 모델은 각각 95.41%, 99.77%의 정확성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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