모바일 애드 혹 네트워크를 형성하는 노드들은 불규칙한 이동성을 갖기 때문에 소스 노드와 목적지 노드 간의 초기 경로 설정 시 임의의 시간동안 경로 유지가 가능한 최적의 중계 노드들을 선택하는 것이 중요하다. 이의 분석을 위해, 본 논문에서는 중계 노드들 간의 초기 거리 및 이동 속도를 고려한 링크 유지 확률을 유도하고 임의의 시간 동안 두 중 계노드 간 링크 유지가 가능한 최적의 거리를 제시하며, 이를 기반으로 임의의 두 노드 간에 설정되는 경로의 신뢰성을 분석한다.
본 논문에서는 고품질 비압축 오디오 트래픽의 분배 시에 요구되는 낮은 지연 및 지터를 보장하고 이더넷 환경에서 데이터 트래픽의 효율적인 교환을 가능하게 하는 새로운 L1/L2 혼합형 중계 방식을 적용한 이더넷 기반 오디오 분배 시스템을 제안하고 성능을 분석하였다. 제안하는 방식이 적용된 오디오 분배 시스템은 마스터 노드와 다수의 중계 노드로 구성되며 이들은 상호간에 상향 하향 링크를 통하여 데이지 체인 형태로 연결된다. 마스터 노드는 스테레오 24채널에서 PCM샘플링된 16비트 오디오 채널을 수납할 수 있는 오디오 프레임을 125us의 주기마다 생성하여 하향 링크를 통해 전송한다. 하향 링크를 통하여 오디오 프레임을 수신한 중계 노드들은 생성한 오디오 트래픽을 해당 노드에게 할당된 오디오 채널에 수납하고 다음 중계노드로 물리 계층 기반(L1)의 전송을 한다. 망의 종단 노드는 수신되는 오디오 프레임을 상향 링크를 통하여 마스터 노드로 루프백시키고 오디오가 상향 링크를 통하여 전송되는 과정에서 모든 중계 노드들은 자신이 수신해야 할 오디오 채널을 복사하여 오디오를 재생한다. 오디오 프레임의 송신이 완료되면 남은 기간 동안 중계 노드들은 L2 스위치로 동작하면서 데이터 프레임을 데이터 링크 계층 기반(L2)에서 교환한다. 이와 같은 L1/L2 혼합형 중계 방식의 동작을 위해 노드 입력 부의 물리 계층과 데이터 링크 간에 존재하는 MII에 오디오 프레임과 데이터 프레임을 구분하는 기능을 가지는 글루로직을 새로 추가하였다. 제안된 방식에 대하여 네트워크 시뮬레이터인 OMNeT++를 사용하고 다양한 파라미터를 통하여 제안된 방식이 오디오 트래픽의 지연 특성과 데이터 트래픽의 전송 효율 면에서 우수한 특성을 제공할 수 있음을 보였다. 제안된 방식은 물리 계층 기반의 전송 또는 데이터 링크 기반의 전송 방식을 사용하는 기존 이더넷 기반 오디오 분배 기술에 비하여 향상된 지연 성능 및 전송 효율을 제공할 수 있어 오디오분배 시스템뿐만 아니라 비디오분배 시스템, 디지털 AV장치 간의 연결 등에도 활용될 수 있다.
본 논문에서는 노드의 위치 정보와 유효성 경로에 따라 클러스터링내의 헤드 노드를 선출하는 방법 중 하나로 에너지 효율성을 고려한 ECOPS(Energy Conserving Optimal path Schedule) 알고리즘을 제안한다. 기존 LEACH 알고리즘은 헤드 노드를 선출할 때 노드의 에너지 확률적 분포 함수에 기반 하여 헤드 노드의 주기를 선택적으로 관리하게 된다. 그러나 이 경우 중계노드의 거리 정보 등 상황 정보 인자가 반영되지 않아 위치적으로 또는 중계노드로 적당하지 않은 노드들이 확률분포에 포함되어 헤드노드로 선택 되는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 LEACH 기반에서 계층적인 클러스터 구조의 토폴로지로부터 헤드 노드를 선택함에 있어 인접한 노드와의 위치상황 정보인자 및 잔존에너지의 상황정보를 이용하는 ECOPS 알고리즘을 제안 한다. 제안된 ECOPS 알고리즘은 헤드 노드 교체 상황에서 후보 헤드노드 중 최적의 효율적인 에너지 보존 경로를 가지는 멤버 노드가 새로운 헤드 노드로 선출됨으로써 전체 노드 수명 및 네트워크의 관리를 향상시키는 것으로 모의실험 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 노드의 위치 정보와 유효성 경로에 따라 클러스터링내의 헤드 노드를 선출하는 방법 중 하나로 에너지 효율성을 고려한 ECOPS(Energy Conserving Optimal path Schedule) 알고리즘을 제안한다. 기존 LEACH 알고리즘은 헤드 노드를 선출할 때 노드의 에너지 확률적 분포 함수에 기반 하여 헤드 노드의 주기를 선택적으로 관리하게 된다. 그러나 이 경우 중계노드의 거리 정보 등 상황 정보 인자가 반영되지 않아 위치적으로 또는 중계노드로 적당하지 않은 노드들이 확률분포에 포함되어 헤드노드로 선택 되는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 LEACH 기반에서 계층적인 클러스터 구조의 토폴로지로부터 헤드 노드를 선택함에 있어 인접한 노드와의 위치상황 정보인자 및 잔존에너지의 상황정보를 이용하는 ECOPS 알고리즘을 제안 한다. 제안된 ECOPS 알고리즘은 헤드 노드 교체 상황에서 후보 헤드노드 중 최적의 효율적인 에너지 보존 경로를 가지는 멤버 노드가 새로운 헤드노드로 선출됨으로써 전체 노드 수명 및 네트워크의 관리를 향상시키는 것으로 모의실험 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 임의로 분포되어 있는 레일리 페이딩(Rayleigh fading) 채널 하에서 소스노드와 목적지 노드 사이의 직접 경로가 존재하고 복호 후 전송(decode-and-forward) 방식을 사용하여 중계하는 시스템을 고려한다. 이때, 다수의 릴레이 가운데 베스트 릴레이를 선택하여 이중 홉을 사용하여 통신하는 경우와 다중 홉을 사용하여 통신하는 경우의 아웃티지 확률을 구하고, 이를 통해 그 성능을 비교한다. 여기서 소스 노드와 릴레이들로부터 목적지 노드가 받은 모든 신호는 maximum ratio combining (MRC) 기법을 사용하여 결합하였고, 모든 경우에 대하여 목적지 노드에서 받은 수신 신호의 SNR이 갖는 확률 밀도 함수(probability density function, PDF)와 누적 확률 변수(cumulative density function, CDF)를 유도하였다. 이와 같이 구한 아웃티지 확률을 통해 릴레이의 개수가 2개일 때를 가정하고 실험한 결과, 채널 상태가 나쁠수록 다중 홉을 사용하여 통신하는 기법이 베스트 릴레이 선택 기법보다 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 거리정보에 기반을 두지 않은 방식(range-free)에서 라우팅 에너지 효율성을 고려한 ALPS(Ad hoc network Localized Positioning System) 알고리즘을 제안한다. 관련하여 기존의 대표적인 관련 연구로는 DV-Hop 알고리즘이 있다. 이는 앵커 노드와 앵커 노드사이의 미지 노드들의 거리를 홉 수로 나누어 노드 사이의 거리를 구하고 삼각측량법을 이용하여 노드의 좌표를 계산한다. 하지만 이 경우 앵커 노드와 미지노드 사이의 거리를 홉 수로 나눈 한 홉 거리가 모두 동일하다고 가정하였고, 이에 사용되는 앵커노드간의 평균 거리를 사용하여 노드간의 거리정보를 구하게 되어 각 중계노드는 고정된 경로에서만 거리 정보를 알 수 있다. 본 논문에서 제안되는 ALPS 알고리즘은 계층적 클러스터 단위에 소속된 임의의 노드에 대한 위치정보를 제공하는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘에 따른 위치정보를 사용 할 경우 기존의 DV-hop방식에 따른 노드의 위치정보를 사용한 경우보다 보다 최적화된 에너지 소모를 유지할 수 있는 경로 알고리즘을 최종적으로 제공하는데 연구의 목적이 있다. 본 논문에서는 상기 두 가지 방식의 위치정보에 따른 라우팅에서 소모되는 에너지 관계를 비교하여 보다 최적화된 에너지 경로 알고리즘이 제공되는 결과를 검증하고 보여주고자 한다.
본 논문은 이동노드의 클러스터링내에서 보다 효율적인클러스터링을 제공하고 유지하기위한 딥러닝의 선형회귀적 적응적 보정가중치에 따른 군집적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 클러스터링 군집데이터를 처리함에 있어 상호관계에 따른 분류체계가 제공된다. 이러한 경우 이웃한 이동노드중 목적노드와는 연결가능성이 가장높은 이동노드를 클러스터내에서 중계노드로 선택해야 한다. 본 연구에서는 이러한 상황정보를 이해하고 동적이동노드간 속도와 방향속성정보간의 상관관계의 친밀도를 고려한 자율학습기반의 회귀적 모델에서 적응적 가중치에 따른 분류를 제시한다. 본 논문에서는 이러한 상황정보를 이해하고 클러스터링을 유지할 수 있는 자율학습기반의 적응적 가중치에 따른 딥러닝 모델을 제시 한다.
복호 후 전달 협력 통신 프로토콜(DFP: Decode-and-Forward Cooperative Communication Protocol)은 물리적인 안테나의 증가 없이 다중 안테나 시스템의 장점을 가지는 통신 방법이다. 지금까지는 신호 대 잡음 비율(SNR: Signal to Noise Ratio)이나 경로이득 크기의 루트를 취한 값들을 이용하여 중계 노드에서 복호한 데이터를 전달 여부를 결정하여 중계 노드에서 부정확한 검파가 되지 않도록 방지하였다. 본 논문에서는 기존의 DFP 에서 사용되던 SNR 을 대체할 수 있는 LLR(Log-Likelihood Ratio)를 이용하는 방법을 제안하였다. 레일리 페이딩 환경과 AWGN 환경에서 기준값이나 중계 노드의 위치에 상관없이 LLR 기반의 DFP 가 SNR 기반의 DFP 보다 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
미리 설정된 연계성이 없는 차량들 사이에 무선통신을 이용하여 긴급정지, 차량사고, 장애물 출현 등의 차량안전과 관련이 있는 정보를 주고받을 수 있는 지능적 차량안전 시스템을 구성될 수 있다 대부분의 차량안전 통신 응용 시스템에서 차량안전 메시지는 브로드캐스트의 형태로 전파된다. 이러한 브로드캐스트 형 전파방법은 다중 홉 전송과 패킷 충돌 문제로 그 성능과 효율성 측면에서 많은 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 교통사고 예방을 위한 차량안전메시지를 다중 홉 거리까지 효과적으로 전송하기 위해 우선순위 방식의 중계노드 선택방법을 제안하고 있다. 무선 전송반경에 포함된 여러 노드들 중에서 적정한 거리에 위치한 하나의 노드만 중계에 참여하도록 한다 따라서 중복 패킷의 수를 줄여 패킷 오버헤드를 낮추고 부가적으로 네트워크 성능의 향상도 얻고 있다. 제안된 방법의 성능은 네트워크 시뮬레이션을 통하여 여타의 방법에 비해 우수한 것으로 판명되었다.
오늘 날 인터넷 상에서 가장 많은 비중을 차지하는 비디오 컨텐츠는 그 비중이 더욱 증가할 것으로 예상되고 있으며, 비디오의 특성상 끊김없는 서비스 제공이 필요하다. 이러한 상황에서 컨텐츠 이름 기반의 네트워크인 CCN은 사용자가 요구한 컨텐츠를 중계노드마다 캐싱하여 중계노드에서도 요청자에게 직접 컨텐츠를 제공할 수 있다. 하지만 CCN 상에서 적응적 비디오 스트리밍 서비스를 하기 위해서는 동일 컨텐츠에 대한 다양한 비트율의 비디오 컨텐츠를 저장 하고 있어야 한다. 본 연구는 H.264/SVC(scalable video coding)를 CCN 망에 적용하여 전송성능을 분석하고 효율적인 적응적 스트리밍 방식을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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