본 연구에서는 불필요한 에너지 소모와 지연을 야기하는 혼잡을 탐지할 수 있는 알고리즘을 제시하고 이에 따라 혼잡 제어를 수행할 수 있는 기법을 제시한다. 기존의 혼잡 탐지는 큐 점유율만을 사용하거나 MAC 계층에서 패킷 도착율만을 가지고 혼잡을 결정하였으나 본 연구에서는 이들 두 가지를 모두 고려하여 더 정밀한 혼잡 탐지를 가능하게 하였다. 또한 혼잡도에 따라 미리 혼잡 회피를 수행하고 혼잡이 발생한 경우 패킷의 우선순위에 따라 지연에 민감한 패킷들을 먼저 스케줄링할 수 있는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 혼잡 탐지와 제어 기법은 기존의 혼잡 제어 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
멀티홉 무선 네트워크에서 TCP가 동작하는 경우, 유선 네트워크와 무선 네트워크의 서로 다른 특성으로 인하여 TCP의 심각한 성능저하가 초래된다. 이것은 TCP가 무선오류로 인해 발생되는 패킷손실을 혼잡으로 인해 발생한 패킷손실로 간주하여 데이터 전송률을 불필요하게 감소시키기 때문이다. 이러한 성능저하를 피하기 위해서 혼잡손실과 무선손실을 구별하는 많은 기법들이 연구되어 왔으나, 이들 기법들은 무선손실에 대한 탐지정확도가 기대만큼 높지 않거나, 무선손실에 대한 탐지정확도가 높으면 혼잡손실에 대한 정확도가 낮아지는 경향을 보인다. 본 논문은 혼잡손실에 대한 탐지정확도의 희생을 최소화하면서, 무선손실에 대한 탐지정확도를 높이는 송신자 기반의 패킷손실 구별기법을 제안한다. 본 기법은 네트워크 혼잡과 상호 관련성이 높은TCP 송 수신자간의 큐 사용률을 추정하고, 추정된 큐 사용률과 특정 임계값을 비교하여 혼잡손실과 무선손실을 구별한다. 네트워크 시뮬레이터인 QualNet을 이용한 실험에서는 기존 기법과 제시된 기법간의 혼잡손실에 대한 탐지정확도와 무선손실에 대한 탐지정확도를 구분하여 비교평가하고, 홉 수 증가에 따른 성능향상을 비교평가 한다. 실험 결과는 멀티홉 무선 네트워크상에서 본 기법이 가장 높은 탐지정확도를 가질 뿐만 아니라 TCP의 성능을 가장 높게 향상시킴을 보인다.
본 논문은 사람과 짐의 물체 감지를 위한 YOLO 모델을 활용하여 특정 공간 내 혼잡도를 측정하는 시스템을 제안한다. YOLO를 학습시켜 기차 내에서 사람 및 짐과 같은 객체를 탐지하는 모델을 만든다. 그리고 이 모델을 이용하여 기차 내에서 객체를 탐지하고, 객체의 위치와 개수 정보를 얻는다. 이렇게 얻은 정보를 기반으로, 혼잡도를 측정하기 위해 다양한 지표를 활용한다. 이를 인터페이스에 시각적으로 보여준다. 결과적으로, 제안된 시스템은 승객들의 안전과 편의를 보장하며, 특정 공간의 혼잡도 파악에 유용한 도구로 사용될 수 있다.
무선 센서 네트워크는 소형의 수많은 마이크로 센서 노드들이 모여서 정보를 주고받는 이벤트 기반 시스템이다. 이벤트가 발생하면 수많은 센서 노드가 정보를 센싱하여 싱크 노드로 전송하기 때문에 기존의 유선 네트워크에 비해 혼잡이 쉽게 발생될 수 있다. 현재 인터넷 전송 프로토콜은 TCP/UDP이나 이벤트 기반의 무선 센서 네트워크에서는 적합하지 않다. 무선 센서 네트워크에서 신뢰성 있는 데이터 전송을 위해 ESRT, STCP, CODA 등이 연구되고 있다. 이들의 기법은 지역 버퍼나 채널 부하 중심으로 혼잡을 탐지하고 있다. 혼잡 발생시 주로 브로드캐스팅을 이용하여 혼잡을 회피하는 방식을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 지역 버퍼와 채널 부하 정보를 혼합하여 혼잡을 탑지하며, 혼잡 발생 시 브로드캐스팅 횟수를 줄이기 위해, 버퍼를 3가지 상태로 구분하여 혼잡이 발생되기 전에 채널 부하가 많은 노도에게 혼잡 제어에 대한 메시지를 전송시킨다. 이에 따라 네트워크의 부하를 줄일 수 있는 장점이 있다.
혼잡한 돈방에서 사육되는 이유자돈들의 공격적인 이상행동들은 축산농가의 경제적 손실을 야기할 뿐만 아니라 동물복지입장에서도 바람직하지 않다. 이러한 문제점의 해결책으로, 최근 IT기반의 연구들이 소개되고 있으나 혼잡한 돈방에서의 돼지 객체 탐지는 여전히 도전적인 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 개별 돼지의 탐지를 위한 키넥트 카메라와 딥러닝 기반의 새로운 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다음과 같다. 1) 키넥트 카메라로부터 취득한 깊이 영상에서 배경 차영상 기법과 깊이 임계값을 이용하여 서있는 돼지만을 탐지한다, 2) 딥러닝 알고리즘 중 최근 가장 빠르고 높은 정확도를 보이는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 서있는 돼지들을 탐지한다. 본 연구의 실험 결과에 의하면, 제안된 시스템은 경제적인 비용(저가의 키넥트 센서)과 시스템 정확도(평균 99.40% 객체 검출율과 탐지 정확도)로 개별 돼지 객체들을 실시간으로 탐지할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
무선 센서 네트워크에서의 혼잡은 데이터 손실 비율을 증가시키고, 전송 지연이 길어지는 문제점을 야기한다. 기존의 무선 센서 네트워크를 위한 혼잡 제어 방법들은 혼잡을 판단하고, 혼잡에 연관된 센서노드들을 선택하여 샘플링 주기를 조절함으로써 전송량을 줄이는 방법을 사용한다. 그러나 샘플링 주기 조절 기법은 시간적 데이터 손실에 민감한 응용에 사용하기 어려운 문제점이 있다. 본 연구에서는 무선 센서 네트워크에서의 혼잡을 해결하는 새로운 혼잡 제어 기법인 ACT를 제안한다. 제안하는 ACT기법에서는 큐 감시를 통해 다중 큐 임계값을 사용하여 네트워크의 상태를 판단한다. ACT는 혼잡 발생시 패킷 전송 간격을 조절하는 적응적 흐름 제어 기법을 통해 네트워크의 효율성을 높이며 패킷판단 기법을 통하여 노드간의 공평성을 보장한다. 또한 압축을 이용하여 센서노드 간 전송량을 조절하도록 하여 이용가능한 데이터양을 증가시킨다. 실험을 통하여 제안된 ACT기법이 기존 프로토콜에 비해 네트워크의 패킷 전송 효율성을 향상시키며 센서노드들에게 공평성있는 데이터전송을 제공함을 보인다.
비디오 모니터링은 자율주행차뿐만 아니라 농장 내 병든 동물 탐지 등과 같은 스마트팜 분야에서도 사람을 대신하여 24시간 연속 모니터링할 수 있는 중요한 응용 분야이다. 본 논문에서는 비디오 모니터링의 계산양을 줄이면서도 혼잡한 돈방에서 빠르게 움직이는 돼지들을 정확히 탐지하기 위해 CNN 기반 객체 탐지기의 정확도를 고려한 방법을 제안한다. 즉, 연속되는 비디오 영상에서 key frame을 먼저 추출한 후, 비디오의 특성인 움직임 정보가 포함된 영상에서 GMM을 이용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지의 위치를 구분하고, 최종적으로 YOLOv4를 적용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지를 탐지한다. 돈사에서 촬영된 비디오 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 효과적으로 움직인 돼지를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
AQM은 라우터에서 사용되고 있으며 큐의 순간적 길이나 평균길이를 관찰하여 혼잡을 예측하고 탐지하는 알고리즘이며, 평균 큐길이가 임계 값을 초과하면 혼잡이 발생하였다고 추론하고 라우터로 유입되는 패킷을 미리 폐기시키거나 패킷 전송 노드에게 혼잡을 미리 알림으로써 전송노드에서 전송률을 줄여 혼잡을 피하도록 한다. AQM 알고리즘의 하나인 RED (random early detection)는 패킷을 무작위로 폐기시켜 혼잡제어를 하는 큐 기반의 혼잡 제어기술이다. RED는 TCP의 시간경과 및 큐 지연을 줄이며 링크 활용도를 높이고 버스트한 트래픽이 유입되는 것을 관리하는 기술로써 널리 사용되어지고 있으며 혼잡도의 정도를 큐의 평균 길이로 추정한다. 그러나 파라미터($P_{max}$, $TH_{min}$)값들이 고정되어 있어서 특정한 네트워크 환경에서는 동작을 잘 못한다. 본 논문에서는 네트워크 상태를 지속적으로 감지함으로써 $P_{max}$와 $TH_{min}$의 값을 네트워크 상태에 적합한 값으로 자동적으로 바꾸어줌으로서 다양한 환경에서도 동작을 잘할 수 있는 확장 RED를 제안한다.
스캐닝 웜은 자기 스스로 복제가 가능하며 네트워크를 통해서 짧은 시간 안에 아주 넓은 범위에 걸쳐 전파되므로 네트워크의 부하를 증가시켜 심각한 네트워크 혼잡현상을 일으킨다. 따라서 실시간으로 스캐닝 웜을 탐지하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으나 대부분의 연구가 패킷 헤더 정보를 이용하는 방법에 중점을 두고 있으며, 이 방법은 네트워크의 모든 패킷을 검사해야 하므로 비효율적이며 탐지시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 트래픽량, 트래픽량의 미분값, 트래픽량의 평균 미분값, 트래픽량의 평균 미분값과 평균 트래픽량의 곱에 대한 variance를 통해 스캐닝 웜을 탐지하는 기법을 제안한다. 실제 네트워크에서 측정한 정상 트래픽과 시뮬레이터로 생성한 웜 트래픽에 대해 성능을 분석한 결과, 기존의 탐지기법으로는 탐지되지 않는 코드레드와 슬래머를 제안한 탐지기법으로 탐지할 수 있었다. 또한 탐지속도를 측정한 결과 웜 발생초기에 모두 탐지가 되었는데, 슬래머는 발생 후 4초만에 탐지되었으며, 코드레드와 위티는 발생한지 11초만에 탐지되었다.
재경로설정이란 MPLS 망에서 보호해야 할 트래픽이 노드나 링크가 에러이거나 혼잡이 발생했을 때 대체경로로 그 트래픽을 우회시켜 신뢰성 있는 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서 제안하는 기법은 QoS 및 최단경로를 고려하여 동적으로 대체(backup) 경로를 설정하는 방법이다. 노드 에러를 탐지했을 경우에는 에러를 탐지한 노드가 에러가 발생한 노드의 다음 노드까지 QoS 및 최단경로를 고려하여 대체 경로를 설정하고 링크 에러를 탐지했을 경우에는 두 노드 사이에 QoS 및 최단경로를 고려하여 대체 경로를 설정함으로써 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법의 타당성을 검증하기 위하여 시뮬레이션을 통하여 기존에 제안된 기법들과 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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