네트워크를 설계하고 서비스를 구현하는데 있어서 중요한 변수중의 하나는 트래픽의 특성을 파악하는 것이나 기존의 트래픽 예측과 분석은 포아송(Poisson) 또는 마코비안(Markovian)을 기본으로 하는 모델을 사용하였다. LAN, WAN 및 VBR(Variable Bit Rate) 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 포아송 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 자기 유사한 특성들을 과소평가 함으로써 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔고 최근 실제 트래픽과 유사한 모델로서 자기 유사한 특성을 이용한 접근법이 대두되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 실제 트래픽과 유사한 자기 유사 데이터 트래픽을 백그라운드 부하로 발생시켜 기존의 ABR (Available Bit Rate) 혼잡제어 알고리즘 중 대표적인 EFCI(Explicit Forward Congestion Indication), EPRCA(Enhanced Proportional Rate Control Algorithm), ERICA(Explicit Rate Indication for Congestion Avoidance), NIST(National Institute of Standards and Technology) 스위치 알고리즘이 버스트한 트래픽에 대해 효율적으로 반응하는지를 ACR(Allowed Cell Rate), 버퍼 사용율, 셀 폐기율, 전송효율 등으로 나누어 분석을 하였다.
본 논문에서는 기존 P2P IPTV 구조에서 서비스 품질 및 신뢰성 등의 문제점을 나타내고, 이러한 문제점 해결이 가능한 계층 구조형 ISP 기반 P2P IPTV 서비스 제공 방식을 제안하고, 그 특성을 평가한다. 또한, 제안된 구조는 ISP가 직접 관리하는 구조이기 때문에, 이를 ISP 기반 P2P IPTV 서비스 제공 구조라 한다. 본 구조의 특징은 ISP가 실시간 멀티미디어 서비스 제공에 필요한 서버를 직접 관리하므로 서비스의 신뢰성을 높이고, 빠른 전송 성능과 통합 세션 제어가 가능 하다. 또한 서버들은 P2P overlay 네트워크에 연결되어, 확장성의 증가와 특정 서버 실패에도 지속적인 서비스를 제공할 수 있는 구조를 가지고 있다. 또 제안된 구조에 대해 계층별 기능을 설명하고 서버 실패에 따른 복구 기능 절차를 나타낸다. 그리고 세션 연결 과정을 설명하고, 멀티미디어 서비스 제공에 따른 사용자간 서비스 지연시간 및 연결 지연 시간, 네트워크에 존재하는 총 트래픽량을 기존 P2P Overlay 네트워크와 비교한 후, ISP 기반 P2P IPTV 구조가 우수함을 나타낸다.
정보통신기술의 발달로 광대역 통신망에서의 서비스들은 지연, 셀 손실 확률, 지터 요구사항들이 트래픽의 특성에 따라 매우 다양하다. 따라서 광대역망에서 다양한 트래픽의 종류에 따른 셀 손실율과 셀 지연율의 요구사항을 만족시킬 수 있는 제어시스템의 설계는 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 트래픽의 각 클래스 타입에 따라 셀 카운터와 윈도우 카운터를 이용한 우선순위 제어 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 요구된 서비스의 질을 만족시키기 위해 셀 카운터와 윈도우 카운터의 비교에 의해 얻어진 셀 손실과 지연 요소를 획득하여 우선순위 제어를 수행하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 성능을 평가하였다. 시뮬레이션 결과 셀 손실은 비디오, 데이터, 음성 순서로, 지연시간은 비디오, 음성, 데이터 순서의 결과를 보여 각 클래스의 요구조건을 만족시키는 우선순위제어 기법임을 확인할 수 있었다.
특정 시간 내에 데이터 전송이 이루어져야 하는 실시간 멀티미디어 응용 서비스의 특성은 네트워크의 QoS(Quolity of Service) 보장을 위한 중요한 요소이다. 종단간(End-to-End) 지연시간 제한 조건을 만족하면서 최소 비용을 갖는 (Delay Constrained Least Cost, DCLC) 경로를 찾는 문제는 이미 NP-hard 문제로 알려져 있다. DCLC 문제의 해법은 경로 지연시간과 비용간의 적절할 선택으로 해결하야 한다. 그러나 최적에 가까운 알고리즘으로 알려진 Salama의 DCUR 알고리즘(1)은 알고리즘의 단순성을 위하여 임의의 노드에서 경로 선정 시 목적 노드까지의 최소 비용 경로나 최소 지연시간 경로상의 다음 노드로만 제한을 하여 라우팅 경로의 비용측면에서 다소 비효율적이다. 일반적으로 최소 지연시간 경로의 비용은 최소 비용 경로의 비용보다 상대적으로 높은 경로 비용을 갖으며, 역으로 최소 비용 경로의 지연시간은 최소 지연시간 경로의 지연 시간보다 상대적으로 높은 지연시간을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 점에 착안하여 DCLC문제를 해결하기 위해 확률적 주정 기법을 사용한다. 최근 발표한 독립적 두 변수간의 확률적 조합 알고리즘은 이러한 현상을 극복하기에 충분한 알고리즘이다(2). 따라서 확률적 새로운 변수에 기반한 경로 추정 기법을 사용하였으며, 그에 대한 성능평가를 하였다.
근전도는 근육의 수축을 관장하는 신경다발의 전기적 흥분에 의해 생기는 생체전기신호이다. 따라서 근육운동에 따라 발생하는 근전도 신호를 측정, 분석하면 운동기능의 정상여부를 판단할 수 있을 뿐 아니라 사용자의 동작에 의해 컴퓨터나 전자장치를 작동시키는 인간-기계 인터페이스(man-machine interface)용 입력신호로도 사용할 수 있다. 본 연구에서는 사용자의 일상생활에서의 자연스러운 동작과 관련된 근전도 신호를 측정할 수 있는 소형의 무선 생체신호 측정시스템을 개발하였다. 기존의 근전도 측정 시스템에서 전극과 증폭기 사이에 존재하는 전선은 동적잡음의 원인이 되고 사용자의 동작을 방해할 수 있으므로 소형의 증폭회로를 전극 바로 위에 일체형으로 제작하였고 증폭기와 컴퓨터 사이에 무선 데이터 전송을 사용하여 사용자의 일상적인 원활한 동작을 가능케 하였다. 개발된 측정 시스템의 크기는 $60{\times}40{\times}25mm$이고 무게는 100g이다. 개발된 시스템에 대한 성능 평가결과 컴퓨터를 위한 새로운 인터페이스 장치, 운동선수의 훈련결과 분석, 환자의 재활훈련 성과 측정 그리고 가상현실 입력장비 등의 용도로 사용될 수 있음을 확인하였다.
전송 신호의 높은 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)은 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)의 주된 문제점중의 하나이다. PTS (Partial Transmit Sequences) 기법은 OFDM 신호의 PAPR의 통계를 개선하는 기법이다. 그러나 PTS 기법에서 위상 가중치의 선택을 위한 계산 복잡도는 서브블록의 수에 따라 지수적으로 증가한다. 본 논문에서는 ${\mu}$-GA (micro-Genetic Algorithm) 기반의 위상 가중치 탐색 알고리즘을 적용한 낮은 계산 복잡도를 갖는 PTS 기법을 제안한다. 위상 가중치의 탐색은 랜덤하게 생성한 5 개체의 개체군으로부터 시작한다. 이 중에서 적합도가 가장 큰 엘리트와 토너먼트 선택 방법에 의해 나머지 4 개체를 선택하고 교배 연산을 통해 다음 세대를 구성한다. 만일 생성된 세대가 수렴한다면 엘리트를 제외한 나머지 개체를 다시 랜덤하게 생성한다. 일정 세대 이상 PAPR이 개선되지 않거나 사전에 정해진 최대 세대수까지 진행하면 탐색을 종료한다. 제안하는 PTS 기법의 성능을 평가하기 위해 PAPR의 CCDF (Complementary Cumulative Distribution Function)를 이전의 PTS 기법과 비교한다.
이동망지원프로토콜은 이동 망으로 하여금 인터넷상에 위치 변경을 가능하도록 하는 프로토콜이지만, 최적이 아닌 라우팅과 전송패킷의 다중 헤더를 요하는 문제점을 지니고 있다. 프리픽스 할당 (PD) 프로토콜과 계층적 이동 인터넷 프로토콜 (HMIPv6)의 개념을 결합하여 생성한 제안 스킴은 효율적인 경로 최적화를 지원하고, 핸드오프로 인한 패킷 손실을 감소시키고, 그리고 요구되는 위치갱신의 비용을 감소시키는 장점이 있다. 또한 제안 스킴은 이동 망 노드로 하여금 계층적 이동 망 프리픽스 (HMNP)를 이용하여 이동주소를 갖도록 하고, 미시적 이동성을 지원한다. 본 논문에서 이동성 관리 라우터 (MMR)로 하여금 중첩된 이동 망 내에 존재하는 모든 이동 망 노드들에 대한 바인딩 정보를 지니도록 하고, 또한 이동 망의 위치변경으로 인하여 발생하는 핸드오프 신호의 양을 줄이기 위한 바인딩 절차를 지원한다. 본 논문에 대한 성능평가는 NS-2를 이용하였다.
센서 네트워크에서 압축은 종단 간 지연시간과 에너지 사용량 사이의 이율배반적인 관계가 있다. 데이터의 크기를 줄이기 위해 압축을 하면, 추가적인 지연시간과 에너지 소비가 발생하지만, 전송으로 인한 에너지 소모는 감소하게 된다. 일반적으로, 배터리기반 센서 네트워크에서는 지연시간을 손해 보더라도 네트워크의 생존시간을 최대화하기위해 압축을 널리 사용하고 있다. 한편 태양 에너지 기반 센서 네트워크에서는 주기적으로 에너지 재생산이 이루어짐에 따라, 동작하는데 충분한 에너지양 이상의 에너지가 존재할 가능성이 있다. 본 논문에서는 여분의 에너지를 사용해 종단 간 지연시간을 감소시키는 에너지 적응형 선택적 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 에너지가 충분하지 않을 때, 에너지 소비를 줄이기 위해 압축을 사용하고, 에너지가 충분한 경우에는 종단 간 지연시간 감소를 위해 압축을 사용하지 않는다. 시뮬레이션을 통한 에너지와 지연시간의 성능평가를 통하여 제안하는 기법의 우수성을 증명하였다.
개미 시스템(Ant System)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 개미 시스템을 이용한 멀티캐스트 라우팅 방법을 제안한다. 멀티캐스트 라우팅은 하나의 송신자에서 다수의 수신자로 데이터를 전송하는 것으로 스타이너 트리(Steiner Tree)를 구성해 문제를 해결할 수 있다. 하지만, 멀티캐스트 라우팅 문제는 모든 노드를 방문하는 순회 판매원 문제와 접근법이 다르므로, 순회 판매원 문제를 해결하기 위한 개미 시스템의 전략을 수정한 엘리트 에이전트에 의한 개미 멀티캐스트 라우팅 모델을 제안한다. 이 모델은 이웃노드를 선택할 경우 해당 에지와 선택될 다음노드의 전체 비용까지 모두 고려해 이웃노드를 선택한다. 또한, 엘리트 에이전트에 의해 선택된 에지에 대해서는 추가 페로몬 갱신을 수행한다. 이러한 전략을 통해 제안한 모델의 성능을 평가한다.
최근 클라우드 컴퓨팅의 발전에 따라, 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 무선 통신 기술 및 모바일 기기의 발전으로 인해 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자의 수가 증가하였다. 따라서 개인 또는 소규모의 사업자는 데이터 저장 및 관리 비용을 줄이기 위해 그들의 공간 데이터를 위치 기반 서비스 제공자에게 아웃소싱 한다. 그러나 사용자의 위치 정보는 시간대별 방문 장소 및 개인 정보를 지니고 있기 때문에, 이에 대한 허용되지 않은 접근 시 개인 정보 유출 문제가 발생한다. 따라서 위치 정보 아웃소싱을 위한 개인 정보 보호 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 아웃소싱 환경에서 도로네트워크를 고려한 암호화된 공간 데이터베이스 기반 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 기법은 데이터베이스 아웃소싱을 위해 위치 데이터를 네트워크 거리 정보로 변환 및 암호화한 가공데이터를 생성하여 이를 서비스 제공자에게 전송한다. 또한, 전처리 과정을 통해 네트워크 노드와 POI 거리를 미리 저장하여 네트워크 탐색을 빠르게 수행하며, 질의 수행 시 최근접 대표 POI 및 암호화된 거리 정보를 이용하여 질의 결과 후보 집합을 탐색한다. 마지막으로, 질의 영역 재설정 과정을 통해 불필요한 후보 탐색을 줄임으로써 효율적으로 POI를 탐색한다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 방법에 비해 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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