수중음향 네트워크를 이용한 다양한 수중 어플리케이션에서 노드들은 서로 통신을 통하여 협업 또는 자율 독립적으로 동작하기 때문에 노드들 간 시간 동기화 문제는 중요한 이슈가 되고 있다. 또한, 수중 음향네트워크에서는 육상 네트워크에서와 달리 GPS 사용불가, 긴 전파지연, 해류에 의한 노드의 이동, 제한적 전력소비, 낮은 전송속도 등의 고유의 제약 사항이 있어 수중 노드들의 시간 동기화를 위해서는 이러한 제약 들이 반드시 고려된다. 본 논문에서는 수중음향 네트워크를 위해 보다 효율적인 시간 동기화 프로토콜 개발을 위해, 현재까지 개발되었던 수중 동기화 프로토콜의 특징을 비교 분석하여 현재 (state-of-the-art) 수중 음향 네트워크 동기화 연구 동향의 흐름을 정리한다.
Reference Broadcast Synchronization (RBS)는 무선 센서 네트워크 동기화에 가장 널리 사용되는 프로토콜이다. 공통의 브로드케스트 채널이 존재할 경우 RBS는 상당히 높은 동기화 성능을 보인다. 그러나 RBS는 순간 클럭 동기화 (Instantaneous Clock Synchronization) 방식을 사용기 때문에 동기화 시간에 순간적인 시간 간격이 발생하여 시스템의 불안정을 초래할 수 있다. 또한 RBS는 패킷 손실 보상 기능이 없어 무선 채널 환경이 열악한 경우 동기화 성능의 현저한 저하를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 RBS의 순간 클럭 동기화에 의한 문제점과 패킷 손실이 BRS 동기화에 미치는 영향에 대해서 분석한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 RBS를 위한 연속 클럭 동기화 방식과 패킷 손실 보상 방식을 제안하고, 모의실험을 통하여 제안 방식의 성능향상에 대해 검증하고자 한다.
일반적인 카운터 타입의 시간-디지털 변환기에서 시간간격 신호와 클록신호의 비동기로 인하여 디지털 변환에러가 발생한다. 클록의 주기를 $T_{CLOCK}$라고 하면, 시간간격 신호의 시작신호와 클록의 비동기로 인하여 최대 $T_{CLOCK}$의 변환에러가 발생한다. 그리고 시간간격 신호의 멈춤신호와 클록의 비동기로 인하여 최대 $-T_{CLOCK}$의 변환에러가 발생한다. 그러나 시작신호와 클록을 동기화하고 클록을 시간간격 신호동안 발생시킬 경우 디지털 변환에러의 범위는 0에서 $(1/2)T_{CLOCK}$이다.
효과적인 프리젠테이션을 위해서는 동기화가 지원되어야 하며, 특히, 분산 환경에서의 프리젠테이션은 네트워크 대역폭과 지연시간 등에 의해 영향을 받기 때문에, 그러한 요소들이 고려되어 동기화가 지원되어야 한다. 본 연구에서는 미디어들이 각 서버로부터 전송 될 때 네트워크의 상태와 자원을 검사하여 그에 따른 변화를 서버에 피드백시켜, 서버로부터 전송되는 데이터의 양을 조절함으로서 동기화를 지원하는 분산 멀티미디어 프리젠테이션 모델을 제안한다.
본 논문에서는 위치정보 획득을 위해 GPS로 위치, 자세, 방향 및 시간정보를 추출하고, 6개의 카메라를 이용하여 360도 영상정보를 취득한 후 이들 정보들을 시각 동기화시켜 geoData를 취득하기 위해 개발된 동기화시스템을 기술한다. 이 동기화시스템을 활용하여 360도 파노라믹 영상저작 등 다양한 위치기반서비스를 위한 공간정보시스템을 구축할 수 있다.
본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.
이 논문은 OS가 제공하는 소프트웨어 타이머를 사용한 네트워킹 스택의 구현 상황에서 고도의 정확성이 요구되는 시분할 동기적 통신의 신뢰성 문제를 다룬다. IEEE 802.15.4를 목표 프로토콜로 선정해 비컨 동기화의 신뢰성 향상 이슈를 상세히 탐구한다. 먼저, IEEE 802.15.4 비컨 모드의 구현에 소프트웨어 타이머를 사용할 때, 소프트웨어 타이머에 사용되는 하위 하드웨어 타이머 인터럽트의 처리 지연 및 유실과 소프트웨어 타이머 관리 오버헤드 등이 실제로 비컨 동기화의 저해 요인으로 작용한다는 점을 실험을 통해 확인한다. 이러한 상황을 개선하기 위한 제안한 비컨 대기시간 보정기법은 비컨 동기화의 신뢰성을 향상시킨다는 점을 입증한다.
분산 멀티미디어 시스템에서는 미디어들 간에 존재하는 시간 관계성을 정확하게 표현하면서 네트워크의 가변적인 지연으로 인해 유발되는 비동기 문제를 해결할 수 있는 동기화 메카니즘이 필요하다. 본 논문에서는 실시간 분산 환경의 멀티미디어 응용을 지원하기 위해 Petri Net에 기반한 RTPN(Real-Time Petri Net) 동기화 명세 모델을 제안한다. 제한하는 모델은 미디어의 지연관계나 중요도에 의해 주요 키 미디어와 상대 키 미디어를 정의하여 다양한 미디어 객체간의 시간 관계를 유연하게 명세 한다. 그리고 점화 규칙은 비동기 허용율에 기반한 점화 함수에 의해 즉시 발생 되어 미디어 내 및 미디어간 실시간 동기화를 지원한다. 한편 프리젠테이션 레벨의 재동기를 위한 비동기 제어 알고리즘은 보다 효율적인 QoS 보장이 가능하다.
모바일 기기와 무선 통신 기술이 발달함에 따라 모바일 기기에서 수집 또는 변경되는 대용량 시 공간 데이터를 서버와 현장에서 동기화 하는 서비스의 제공이 가능해지고 있다. 이러한 현장 동기화 서비스를 제공하기 위하여 다수의 모바일 기기에서 변경된 대용량 시공간 데이터를 서버와 효율적으로 동기화 하는 양방향 동기화 프로토콜이 필요하다. 그러나 기존의 프로토콜은 순차적으로 동기화를 처리하기 때문에 다수의 모바일 기기에 대하여 수행할 때 처리 시간이 길어지는 문제가 있다. 이 논문에서는 다수의 양방향 동기화 작업간에 변경 충돌이 발생하지 않는 경우에 서버에서 동기화 작업들을 동시 수행하는 처리기법에 대하여 제안한다.
본 논문은 멀티미디어 프리젠테이션을 위한 보정적 동기화 알고리즘에 관한 연구이다. 멀티미디어 프리젠테이션 시스템에서 표현되는 미디어들의 지연시간을 미리 예측하여 보정해 줌으로써 지연시간을 최소화하는 보정적 동기화 알고리즘을 제안하였다. 이 보정적 동기화 알고리즘을 이용하여 텍스트, 라스터 그래픽스, 도형 그래픽스, 오디오와 같은 미디어 객체를 갖는 멀티미디어 프리젠테이션 시스템을 설계 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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