본 논문에서는 고속 데이터 전송을 요구하는 과학기술 어플리케이션들의 특성을 살펴보고, 이러한 어플리케이션들의 종단 간 성능향상을 위하여 필요한 요소로써, 디스크 액세스의 고속화, 전송 프로토콜의 고속화, 광 전용 회선 서비스를 제시하였다. 제시된 성능향상 요소를 만족시킨 테스트베드를 구성하고 성능을 측정하였으며, 한국과 미국 간 최대 4.7 Gbps 의 데이터 전송률을 보여주었다.
본 논문에서는 종단간 QoS 성능 향상을 위해 모바일 와이맥스 시스템의 망 구조에 따른 성능 개선 방안에 대해 분석하고 그 중 계층간 QoS 파라미터 매핑과 IP 패킷 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 종단간 QoS에 관한 성능 평가를 위해, OPNET을 이용하여 모바일 와이맥스 시스템의 종단간 시뮬레이터를 구현하였다. 시뮬레이션 결과에 의하면, 제안한 계층간 QoS 파라미터 매핑 기법을 이용한 경우 매체접근제어 계층에서의 VoIP 패킷 평균 지연이 감소하며 상향링크 자원 효율성이 향상되었고 제안한 IP 패킷스케줄링 알고리즘을 적용할 경우, VoIP 서비스의 종단간 패킷 평균 지연은 FIFO와 WRR 스케줄러보다 44%에서 67%정도까지 감소하였다.
최근 신경망 기반 심층학습 알고리즘의 적용으로 고전적인 Gaussian mixture model based hidden Markov model (GMM-HMM) 음성인식기에 비해 성능이 비약적으로 향상되었다. 또한 심층학습 기법의 장점을 더욱 잘 활용하는 방법으로 언어모델링 및 디코딩 과정을 통합처리 하는 종단간 음성인식 시스템에 대한 연구가 매우 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 종단간 음성인식 시스템은 어텐션을 사용한 여러 층의 인코더-디코더 구조로 이루어져 있다. 때문에 종단간 음성인식 시스템이 충분히 좋은 성능을 내기 위해서는 많은 양의 음성과 문자열이 함께 있는 데이터가 필요하다. 음성-문자열 짝 데이터를 구하기 위해서는 사람의 노동력과 시간이 많이 필요하여 종단간 음성인식기를 구축하는 데 있어서 높은 장벽이 되고 있다. 그렇기에 비교적 적은 양의 음성-문자열 짝 데이터를 이용하여 종단간 음성인식기의 성능을 향상하는 선행연구들이 있으나, 음성 단일 데이터나 문자열 단일 데이터 한쪽만을 활용하여 진행된 연구가 대부분이다. 본 연구에서는 음성 또는 문자열 단일 데이터를 함께 이용하여 종단간 음성인식기가 다른 도메인의 말뭉치에서도 좋은 성능을 낼 수 있도록 하는 준교사 학습 방식을 제안했으며, 성격이 다른 도메인에 적응하여 제안된 방식이 효과적으로 동작하는지 확인하였다. 그 결과로 제안된 방식이 타깃 도메인에서 좋은 성능을 보임과 동시에 소스 도메인에서도 크게 열화되지 않는 성능을 보임을 알 수 있었다.
현재 가장 널리 쓰이는 수송계층 프로토콜인 TCP는 패킷 손실이 망의 혼잡 때문에 발생하는 기존의 망들에 적합하도록 되어 있다. TCP는 망의 패킷 에러율이 낮다는 가정 하에 종단간 신뢰성 있는 패킷 전송을 수행한다. 그러나 무선 링크가 있는 망에서는 높은 에러율과 핸드오프에 의한 패킷 손실이 발생하게 된다. TCP는 이런 경우에 발생되는 모든 패킷 유실에 대해서 혼잡 제어와 회피 알고리즘을 작동시키게 된다. 따라서 무선 링크에서의 높은 에러율에 의해 TCP의 불필요한 혼잡제어 알고리즘이 작동되고 망의 대역폭을 비효율적으로 사용하게 하여 무선 환경과 연결된 망에서의 종단간 성능을 저하시키게 된다. 이러한 무선 링크에서의 TCP 성능 향상을 위한 많은 방안들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 무선 링크에서의 TCP 성능 향상을 위한 기존의 기법들을 비교 분석하고 각 방법의 성능을 평가하여 유무선 링크가 연결된 망에서 TCP의 성능 향상에 적합한 모델을 제시하고자 한다. 이는 기지국에서의 캐쉬 기법과 함께 TCP 종단간 SACK 옵션에 의한 수신자 정보를 사용하는 방법으로 시뮬레이션을 통하여 제시한 모델의 유효 처리율이 타 방식에 비해 향상되었고 무선 링크로의 중복된 재전송의 비율이 줄었음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 광 버스트 교환 방식에서 사용되는 제어 패킷 처리 시간 보상 기법 및 자원 예약 기법을 분류하고 다중 홉 환경에서 대표적인 예약 방식인 OT/DR (Offset Time/Delayed Reservation) 기반 JET(Just-Enough-Time) 방식의 문제점인 Path length priority effect를 분석하였다. 그리고, 이러한 문제점을 해결하면서 입력 FDL(Fiber Delay Line)을 사용하여 홉 단위로 우선 순위를 증가시켜 종단간 수율을 개선시킬 수 있는 FDL/DR 방식 기반의 홉 단위 우선 순위 증가 기법을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교 분석하였다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과 제안된 방식은 다중 홉 환경에서 path length priority effect로 인해 발생하는 기존 방식의 문제점을 개선하여 종단간 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
WLAN 및 3G의 장점을 고루 갖춘 WiBro 기술이 국제 표준으로 채택됨에 따라, 수많은 관련 연구가 진행되었다. 그러나, WiBro 표준은 종단 간 통신에 대해서는 정의하고 있지 않으며, 따라서 종단간 보안을 제공하기 위해서는 별도의 보안 프로토콜의 적용이 필요하다. 대부분의 관련 연구들은 WiBro 표준 자체에 대한 성능 향상이나 보안 향상 등을 목적으로 진행되었지만, WiBro의 실제적인 응용에 대해서는 연구가 거의 진행되지 않았다. 우리는 WiBro를 IP 네트워크에서 활용하기 위한 방안으로, IPsec, TLS, DTLS와 같은 대표적인 종단 간 보안 프로토콜의 적용을 제안한다. 우리는 WiBro에 대한 종단 간 보안 프로토콜의 적용 가능성을 검토하고 그 성능을 검증하기 위해, NS-2를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 분석한 결과, DTLS가 TLS 및 IPsec보다 우수한 성능을 보였으며, 3가지 보안 프로토콜 모두 WiBro에 적용하기에 적합한 것으로 나타났다.
뉴럴넷 기술이 발전과 힘께 다양한 분야에서 획기적인 성능 향상이 이루어지고 있다. 이미지 압축 분야에서도 기존의 전통적인 툴 제인 구조의 압축 방식에서 벗어나 종단간(end-to-end) 뉴렬넷 기반의 이미지 압축 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 최근 네트워크를 통해 변환된 피쳐 데이터의 엔트로피를 최소화하는 방식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 이에 기반한 최근의 연구는 VVC 화면 내 코딩 기술보다 우수한 코딩 효율성을 제공하고 있다. 그러나 변환된 피쳐 데이터에 대한 특성 분석은 부족한 실정이며, 이에 본 논문에서는 엔트로피 최소화 기반 종단간 이미지 압축 네트워크의 피쳐 공간 데이터에 대한 공간적 (spatial) 상관관계와 채널간(inter-channel) 상관관계(correlation)를 분석하고, 나아가 최근 제안된 종단간 이미지 압축 네트워크의 문맥 기반 예측 기능을 통해 잔존하는 데이터 중복성이 효과적으로 제거됨을 보인다.
종단간 음성인식기의 성능향상을 위한 변분 오토인코더(Variational AutoEncoder, VAE) 및 비교사 데이터 증강(Unsupervised Data Augmentation, UDA) 기반의 준지도 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 원래의 음성데이터를 이용하여 VAE 기반 증강모델과 베이스라인 종단간 음성인식기를 학습한다. 그 다음, 학습된 증강모델로부터 증강된 데이터를 이용하여 베이스라인 종단간 음성인식기를 다시 학습한다. 마지막으로, 학습된 증강모델 및 종단간 음성인식기를 비교사 데이터 증강 기반의 준지도 학습 방법으로 다시 학습한다. 컴퓨터 모의실험 결과, 증강모델은 기존의 종단간 음성인식기의 단어오류율(Word Error Rate, WER)을 개선하였으며, 비교사 데이터 증강학습방법과 결합함으로써 성능을 더욱 개선하였다.
최근 다양한 정보통신 서비스 창출과 향상된 성능을 가진 장치 개발 등으로 인해 정보통신서비스 시장이 확대되고 있다. 본 논문은 통신망에 대한 종단간 사용자의 서비스 질을 향상시키기 위하여, 인터넷의 대표적인 전달망인 IP 망에서의 QoS(Quality of Service)와 하부 전달망(ATM 망 프레임 릴레이망)에서의 QoS 간의 상관 관계를 손실 지표를 이용하여 분석함으로써 품질 지표간 맵핑 방안을 제안한다. 본 연구를 통해 종단간 서비스 품질 수준을 제공하기 위한 하부망에서의 손실의 수준 값을 알 수 있게된다.
IP 멀티캐스트가 현재 보편적 네트웍 서비스로 제공되지 못하고 있는 현실적인 한계로 인하여, 다중 수신자를 지원하기 위한 대안으로 응용 계층 멀티캐스트 기법들이 주목을 받고 있다. 응용 계층 멀티캐스트는 데이타의 전송이 참가자인 종단 시스템에 의해 이루어진다. 그러나 종단 시스템은 범용 장비이기 때문에 데이타 전달에 최적화되어 있지 않고, 응용 계층 멀티캐스트 세션에 참여하는 종단 시스템들의 컴퓨팅 능력과 네트워크 대역폭이 다양하기 때문에, 종단 시스템의 성능에 따라 처리 지연 시간이 발생하게 되어 종단 간 지연 시간에 영향을 끼치게 된다. 본 논문은 응용 계층 멀티캐스트 세션에 참여하는 종단 시스템에서의 지연 시간을 모델링하고 기존의 응용 계층 멀티캐스트의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 나아가, 종단 시스템에서의 지연과 이들의 다양성을 고려하여 메쉬 기반의 응용 계층 멀티캐스트 세션 성능 향상 기법을 제안하고 이에 대한 성능 평가에서 제안하는 기법이 기존의 기법에 비해 종단 간 지연 시간을 감소시키는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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