광대역 VoIP 네트워크 환경에서는 불안정한 네트워크 환경으로 인해 음성패킷이 불규칙적으로 수신되어 음성데이터의 재생이 원활하지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 네트워크 상태에 따라 원활하게 음성패킷을 재생시키는 스케줄링 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 수신단에 도착한 패킷 헤더정보를 이용해 네트워크 지터를 추정하고, 추정된 지터와 지터버퍼와 음성프레임버퍼에 존재하는 패킷수 및 음성프레임 개수, 음성클래스정보에 따라 음성프레임의 길이를 변화시켜 재생시킴으로써 수신단의 버퍼링 지연을 줄이고 출력신호의 음성왜곡을 최소화한다. 제안하는 스케줄링 방식의 성능측정을 위해 버퍼링 지연과 PESQ를 기존 음성패킷 재생 스케줄링 방식과 비교한다.
본 논문에서는 매체독립 FEC와 주로 무선통신에서 사용되는 인터리빙 기법의 장점을 접목한 인터리빙 FEC를 제안하였다. 패킷 손실 복구에 인터리빙 기법을 사용하는 이유는 손실의 영향을 분산시킴으로써 패킷 복구의 가능성을 높일 수 있다. 그러나 모든 데이터가 인터리빙 된다면 이는 심각한 패킷 지연을 야기한다. 따라서 인터리빙 FEC에서는 지연을 최소화하기 위해 잉여정보에 대해서만 인터리빙을 수행한다. 시뮬레이션 결과 인터리빙 FEC는 현재 인터넷 폰에서 널리 사용하고 있는 FEC에 비해 높은 복구율을 나타냈다. 특히 패킷 손실율이 높거나 연속적인 패킷손실이 발생하는 경우 더욱 유용하게 사용될 수 있다.
무선 랜은 무선으로 근거리 디바이스들을 연결하는 통신기술로, IEEE 802.11이 대표적인 프로토콜로 사용되고 있다. IEEE 802.11 무선망에서 지연에 민감한 실시간 멀티미디어 응용 서비스들의 요구가 증가함에 따라 MAC 계층에서의 지연시간에 대한 연구는 중요하다. 본 논문에서는 무선 랜 환경에서 현재까지 패킷지연 모델에 대해 제안된 방식들의 성능을 비교분석하고 시뮬레이션을 통해 이를 입증한다.
패킷 전송망에서의 멀티미디어 데이터 전송은 송수신 단말간에 다양하게 나타날 수 있는 가변적 지연으로 인해 수신지에 도착하는 데이터 패킷간 지연 시간의 차이인 지터와 손실이 발생하므로 수신지 데이터들의 동기화를 이루지 못하게 된다. 특히, 근래의 인터넷과 같은 망의 사용이 급격히 증가함에 따라 나타나는 스파이크(spike)성 지연〔8〕에 대해서는 적절한 동기화 조치가 취해지지 못하고 있다. 본 논문에서는 스파이크성 지연으로 인한 손실을 줄이고 수신지 데이터들의 동기화를 위해 동기 구간을 조정하여 통신망의 급격한 변화에 잘 적응할 수 있도록 하는 적응형 동기화 알고리즘을 제안한다. 또한 임의의 패킷망에서 전형적으로 나타나는 지연 분포 특성을 이용하여 재생 시간을 결정하는 방법을 제안하고, 패킷 손실률과 지연 시간에 대해 성능을 평가한다.
본 연구에서는 WiFi 무선망을 통한 VoIP 서비스의 품질에 영향을 주는 요소들을 분석하였다. VoIP 품질에 영향을 주는 요소로는 VoIP 통화의 수, WiFi 구간의 비음성 트래픽, 백본망내의 패킷 손실율과 단대단 지연등이 있다. WiFi 구간내 비음성 트래픽이 없으며 백본망의 패킷 손실율이 4%이고 단대단 지연이 90msec인 경우 G.729a 코덱으로는 12통화가 가능하며 G.729a VAD 코덱으로는 27통화까지 서비스 가능하였다. 분석결과 WiFi 구간의 데이터 트래픽과 TCP/IP망내 지연 및 패킷 손실율이 통화품질에 많은 영향을 주고 있는 것으로 확인되었으며 양질의 통화를 제공하기 위해서는 단대단 지연과 패킷 손실율을 최소한으로 유지하는 것 외에도 AP내에서 일종의 VoIP 호 접속 제어를 할 필요가 있는 것으로 판단된다.
무선 애드 혹 네트워크에서는 제한된 무선 자원을 효율적으로 이용하여 신속하게 패킷을 전송하는 것이 중요하다. 따라서 애드 혹 네트워크에서는 여러 가지 패킷 전송 방법 중 패킷 수신을 원하는 모든 노드에 짧은 지연 시간을 보장하여 소스 노드로부터 신속하게 패킷을 수신할 수 있는 플러딩(flooding)을 통한 패킷 전송 기법이 유용하게 쓰인다. 플러딩이란 통신 가능한 모든 노드에 패킷을 브로드캐스팅 하는 패킷 전달의 한 방식으로서, 수신한 패킷을 다시 전송하되 그 패킷을 한번이라도 전송한 경우에는 다시 전송하지 않는다. 기본적으로 플러딩은 전송할 패킷에 전송 단말의 주소와 시퀀스 번호만 기록하여 전송함으로서, 구현이 단순하고 토폴로지의 변화에 적응이 빠른 장점이 있다. 하지만 플러딩은 모든 단말이 최소 한번은 패킷 전송을 수행하기 때문에 과도한 트래픽이 발생하는 단점을 가진다. 이러한 단점을 해결하기 위해 노드의 위치 정보에 기반하거나 전송할 확률에 기반하여 패킷의 중복된 송수신을 억제하는 플러딩 기법이 다방면으로 연구되었다. 그러나 적은 트래픽과 짧은 지연 시간을 동시에 보장하는 것은 쉽지 않으며 여전히 해결과제로 남아있는 사항이다. 본 논문에서는 패킷을 수신한 노드가 자신의 주위 노드 중 패킷의 전송 방향에 대해 한 개의 노드에 전송 우선순위를 할당하고, 우선순위를 가진 노드가 패킷을 수신하면 지체 없이 패킷을 전달하도록 하여 지연 시간을 최소화시킬 수 있는 플러딩 기법을 제안한다. 또한 노드의 위치정보를 이용하여 동일한 패킷을 수신한 노드를 탐색하고 중복된 패킷의 송수신은 억제할 수 있는 새로운 방식의 플러딩 알고리즘을 제안한다. 그리고 시뮬레이션을 이용하여 제안한 알고리즘과 기존의 플러딩 기법들의 성능을 비교하고, 그 결과 제안한 알고리즘이 기존의 플러딩 방식보다 더 적은 패킷 전송 횟수로 신속하게 패킷을 전달할 수 있음을 보인다.
광패킷 라우터의 실험시제품들이 최근 잇달아 발표되면서 광패킷 라우팅 기술을 이용한 광 인터넷의 실현 가능성이 점점 높아지고 있다. 본 고에서는 광패킷 라우팅 기술의개요와 그 연구 현황을 광스위치 fabric을 중심으로 소개하고, 발표된 실험시제품들을 정리하였으며, 이를 이용한 광 라우팅망의 구조를 제시하였다.
광패킷 라우터의 실험시제품들이 최근 잇달아 발표되면서 광패킷 라우팅 기술을 이용한 광 인터넷의 실현 가능성이 점점 높아지고 있다. 본 고에서는 광패킷 라우팅 기술의개요와 그 연구 현황을 광스위치 fabric을 중심으로 소개하고, 발표된 실험시제품들을 정리하였으며, 이를 이용한 광 라우팅망의 구조를 제시하였다.
본 논문에서는 데이터수집을 위한 MDC(mobile data collector) 기반의 무선센서네트워크를 고려한다. 이러한 네트워크에서는 MDC들이 이동하며 주위환경으로부터 데이터를 수집한 후 싱크노드에게 전달한다. 단일 MDC를 사용하는 기존 방식에서는 높은 데이터 수집 지연 문제가 발생한다. 복수의 MDC를 사용하는 일부 기존 방안에서는 네트워크 수명최대화에 초점을 두고 데이터 전달 지연에 대한 고려는 하지 않았다. 기존 방안의 이러한 제약을 극복하기 위하여 본 논문에서는 MDC의 개수가 주어진 상황에서 패킷지연을 최소화하는 문제와, 최대 허용 패킷 지연이 주어진 상황에서 필요한 MDC의 수를 최소화 하는 문제를 고려한다. 이를 위해서 두 개의 최적화 문제가 구성되었으며 MDC들의 이동거리와 이동시간 추정 모델을 개발하였다. Interior-point 알고리즘을 이용하여 최적화 문제에 대한 해를 구했으며, 제안된 방안을 검증하기 위한 수치결과와 분석을 제시하였다.
코어 기반 트리 멀티캐스트 라우팅 프로토콜, PIM-SM, 코어 관리자 기반 멀티캐스트 라우팅 등에 의해 확립된 공유 기반 트리는 코어 또는 랑데뷰 포인트라는 센터 노드를 루트로 하는 구조이다. 공유 기반 트리에서 코어(또는 랑데뷰 포인트)로부터 멀티캐스트 그룹의 모든 구성원들에 대한 전송 경로는 가장 짧은 거리를 사용한다. 트리의 구성 비용은 코어에 의해 결정되고, 패킷들의 지연은 코어의 위치에 의해 좌우된다. 따라서 코어의 위치 선정은 비용과 성능 측면에 많은 영향을 끼친다. 본 논문에서는 후보 코어 그룹 선택을 위한 세 가지 방법을 제안하고자 한다. 제안한 최소 평균 비용 선택, 최대 차수 선택, 최대 가중치 선택 방법은 각각 임의 선택 방법과 트리 비용, 평균 패킷 지연, 최대 패킷 지연의 세 가지 성능 평가 요소를 통해 비교하였다. 모의실험 결과 후보 코어 그룹 선택에 있어서 제안한 세 가지 방법이 임의 선택방법보다 성능 평가요소인 트리 비용, 평균 패킷 지연, 최대 패킷 지연 측면에서 더 낮은 결과를 보임으로써, 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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