클라우드 로봇에서, 효율적인 정보공유 모델은 연구과제이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 로봇들이 서로 연동하고 지식을 공유하기 위한 지식공유 모델을 제시한다. 효율적인 메시지 전송을 위해 멀티 에이전트 기반 적응형 그룹 통신을 제시하며, 연결(link) 노드는 주요 링크를 결정하기 위한 비중함수를 사용한다. 성능평가 결과, 제시한 알고리즘이 최소 메세지 오버헤드를 나타내었으며, 전통적인 그룹통신 방법에 비해 주요 링크를 사용함으로 인해 질의에 대한 응답이 빠름을 보였다.
다수의 색상 및 거리 정보로 구성된 몰입형 영상 부호화를 위한 MPEG immersive video (MIV) 표준은 각 시점의 영상 간 중복성 제거 및 잔여 영상 병합을 통한 압축률 향상을 목표로 한다. 시점에 따른 카메라 그룹핑을 통해 압축률 향상이 가능하나, 그룹 기반 MIV 부호화 기술은 최근 활발히 논의되고 있지 않다. 따라서 본 논문은 최신 버전의 MIV 참조 소프트웨어에 그룹 기반 부호화 기술을 이식하고 적응적 스트리밍을 위한 그룹 기반 부호화 기술의 효율을 검증하였다.
주문형 비디오(Video On Demand)서버의 구현은 현재까지도 많은 부분에 한계를 가지고 있으며 이를 해결하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 주문형 비디오 서비스의 한계는 대부분이 자원(디스크, 버퍼)의 제한 때문에 발생하고 있으며 디스크어레이(Disk Array)나, 메모리 뱅크(Memory Bank)와 같은 특수한 하드웨어를 사용하여 해결하고 있다. 또한 이와 아울러 그룹핑이나 버퍼 공유기법과 같은 소프트웨어적인 방법도 제안되었다. 본논문에서는 주분형 비디오 서버의 한계 중 디스크대역폭과 버퍼공간의 한계점에 의한 문제를 해결하기위하여 개선된 그룹핑 방법과 버퍼 공유 및 관리 방법을 제안한다. 제안하는 그룹핑 방법은 비디오의 인기도에 기반을 둔 방법을 사용하며 버퍼 공유방법은 버퍼의 크기 및 디스크의 대역폭 가용량에 따라 적응적으로 병합 분할하는 방법을 사용한다, 제안하는 병합 분할 방법은 피기백킹(piggy-backing)개념을 도입하였으며 시뮬레이션을 통해 제안하 방법의 우수성을 보였다.
본 논문에서는 4세대 이동 통신의 핵심 중의 하나라 할 수 있는 무선인터넷(WiBro) 시스템에 단말과 기지국에서 상호 결합하여 동작하는 결합 적응 어레이 안테나(joint adaptive may antenna)를 사용하는 WiBro시스템 구조를 제안하고 이에 따른 성능을 평가하였다. 단말과 기지국에 적응 어레이 안테나를 사용하지 않는 시스템과 비교하여 각 부반송파의 순시 (instantaneous) SINR이 증가하고 부반송파의 변화가 줄어들므로 시스템에서의 사용되는 전력도 감소하게 된다. 그러나 이러한 시스템의 성능 향상을 위해서는 기지국과 단말에서 최적 가중치(optimum weight) 계산이 요구되는데 이것은 시스템에 많은 계산량을 필요로 하게 된다. 이러한 계산량을 감소시키기 위해 부반송파를 그룹화하여 응집 대역폭(coherence bandwidth)내에 존재하는 부반송파에 대해서 동일한 가중치를 사용함으로써 시스템의 계산량을 줄일 수 있게 된다. 이때 응집 대역폭 내에 존재하는 부채널을 그룹화 하면 비록 수신 성능의 감쇠가 나타나지만 근소한 성능의 저하를 가져온다. 본 논문에서는 결합 적응적 어레이 안테나를 적용한 무선 인터넷 시스템의 성능을 타 시스템과 비교하여 단말과 기지국에서 상호 결합하여 동작하는 시스템은 전력 소비 감소, SINR 향상, 그리고 에러율 감소, 채널 변화 완화 등의 다양한 성능이 향상됨을 정량적으로 평가한다.
통신의 규모가 사용자 수와 지리적 범위 두 가지 측면에서 커짐에 따라 신뢰적인 멀티캐스트 프로토콜의 implosion 및 exposure 문제는 더욱 심각해진다. 본 논문은 트리 기반 신뢰적 멀티캐스트를 위한 효율적이고 확장성 있는 손실 복구 기법을 제안한다. 먼저 에러 비트맵 정보를 통하여 멀티캐스트 라우팅 트리와 유시한 논리적 트리를 구성함으로써 멀티캐스트 라우팅 트리에서 상위에 위치하는 수신자들이 재전송을 요청한 수신자의 신뢰성을 책임지도록 하고 또한 효율적인 복구를 위해 구성된 트리 상에 독립된 멀티캐스트 주소를 가지는 지역 그룹을 형성한다. 논리적 트리는 세션 멤버쉽이나 멀티캐스트 경로의 변화에 따라 적응적으로 재구성되는데 이는 멀티캐스트 세션의 진행 동안 논리적 트리와 멀티캐스트 라우팅 트리 사이에 불일치를 최소화함으로써 멤버쉽과 경로가 변하는 상황에서도 implosion과 exposure를 감소시키는 강점을 지닌다. 제안한 기법과 정적 트리기반의 신뢰적 멀티캐스트 프로토콜과의 시뮬레이션을 통한 비교는 세션의 크기가 증가할수록 제안한 적응형 트리 기반의 복구방식이 더욱 효율적임을 보여준다.
본 논문에서는 1:N 멀티캐스트 미디어 스트리밍을 위한 적응형 재생제어 기법을 제안한다. 제안된 적응형 재생 제어에서는 음성의 시간규모 변환(time-scale modification)을 통해 음성과 영상이 함께 있는 미디어의 재생속도를 조절한다. 수신자의 동기화 상태 및 버퍼 점유율에 기초해 재생속도가 조절되며 재생 품질에 영향을 미치지 않는 범위 내에서 속도 변화가 가해지게 된다. 이를 통하여 시스템의 불안정성 및 네트워크 혼잡에 의해 발생할 수 있는 미디어 재생의 끊김 현상을 최소화하고 멀티미디어 품질을 극대화시킬 수 있다. 또한 적응형 재생제어 기법은 재전송에 의한 손실 복구 시 복구를 위한 가용 시간을 보상해 줄 수 있다. 네트워크 시뮬레이터에 기초한 모의실험을 통해 제안된 멀티캐스트 스트리밍 기법이 재생 시 발생하는 끊김 현상을 줄이고 그룹 참가자들 간의 이질성을 완화시킴을 확인한다.
IoT는 인간과 사물, 서비스, 이 세 가지 요소에 대해 인간의 명시적 개입 없이 상호 협력으로 센싱, 네트워킹, 정보처리 등 지능적 관계를 형성하는 사물 공간 연결망을 의미하고 현재 AllSeen Alliance, OIC 등과 같은 많은 IoT 그룹에서 IoT를 위한 플랫폼을 출시하고 있다. 자가적응형은 기기가 작동 중에 사람의 의사결정 없이도 가장 나은 대응을 스스로 판단하여 변화에 대처할 수 있도록 구현하는 것을 목표로 하는 것으로 기존 IoT와 IoT 플랫폼에 자가적응형 개념을 적용시켜 볼 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 IoT, IoT 플랫폼, 자가적응형 연구와 개발 동향에 대해 살펴보고 IoT와 IoT 플랫폼에 자가적응형 분류체계를 사용한 비교 방식을 제안한다. 또한 이를 활용한 예시로 아직 개발 단계인 OIC의 IoT 플랫폼에서 부족한 자가적응형 요소에 대해 제안한다.
본 논문에서는 양��향 통신 시스템에서 폐회로 다중 안테나 송수신 (closed-loop multiple-input multiple-output) 기법을 사용하는 적응형 협동 다중 홉 중계 시스템을 제안한다. 중계기와 기지국 사이의 이동성이 낮기 때문에, 폐회로 다중 안테나 송수신 기법은 개회로 다중 안테나 송수신 기법보다 높은 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 이 때, 한 개 이상의 중계 터미널들은 기지국으로 전송을 공유하고 프리코딩 가중치 벡터를 피드백하기 위해 하나의 협동 그룹에 포함되어야 한다. 피드백 비트의 증가로 인한 전송량 감소를 최소화하기 위해 코드북 기반의 최대비 전송 기법을 사용하여 피드백 비트수를 제한한다. 기지국은 협동 중계 그룹 중에서 채널 상태가 가장 좋은 중계기를 선택하고, 프리코딩을 위한 인덱스 값을 중계기에 피드백한다. 이러한 중계 시스템을 위해 피드백 형태와 선택 프로토콜 시나리오를 제안하고, 모의실험을 통해 중계기 선택에 따른 성능을 확인한다.
인터넷을 기반으로 다양한 종류의 응용 서비스들을 제공하기 위해서 각 흐름 별로 서비스 품질을 보장하는 것은 이상적이지만, 이를 실현하는 것은 매우 어려운 일이다. 서비스 품질 요구조건이 같거나 비슷한 여러 흐름들을 동일한 그룹으로 지정하고, 그룹별로 서비스 품질을 제공하는 방안이 효율적이다. 라우터에서 적용되는 큐 관리 메커니즘은 데이터의 효율적으로 전송하고, 서비스 별로 차별화된 서비스 품질을 지원하기 위하여 매우 중요한 역할을 수행한다. 다양한 멀티미디어 서비스를 효율적으로 지원하기 위해서 지능적이고 적응적인 큐 관리 메커니즘 기능이 필요하다. 본 논문은 일정 기간 유입되는 각 흐름 그룹의 트래픽 정보와 현재의 네트워크 상태 정보를 기반으로 그룹별 패킷의 전달 여부를 결정하는 심층강화학습 기반의 지능형 큐관리 메커니즘을 제안한다.
본 논문에서는 하향 링크의 수신기 복잡도를 증가시키지 않으면서도 하향 링크 시스템 용량을 증가시키기 위해서, OFDM 시스템에서 SFBC(Space-frequency Block Code) 전송 다이버시터와 사전등화 기법을 적용한 적응 변조 방식을 제안하고 분석하였다. OFDM 시스템에서 SFBC 전송 다이버시터와 결합해서 적응 변조를 사용하면 시스템 용량이 크게 증가하게 된다. 하지만, 심각한 주파수 선택적 페이딩을 겪는 경우 심볼 간 간섭의 발생으로 인해 시스템 성능이 저하되게 된다. 이 경우, 본 논문에서는 부채널 간의 그룹핑을 통하여 인접 부채널 간 그룹별사전 등화기를 적용함으로써, 적응형 변조방식의 효율을 높일 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 시스템이 시변 다중 경로 환경에서 기존의 기술보다 더 좋은 시스템 성능과 용량을 가짐을 확인하고, 심각한 주파수 선택적 페이딩을 겪는 채널 환경에서도 제안한 사전 등화기를 사용해 시스템 성능을 유지할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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