스마트 폰이나 아이패드와 같은 무선기기의 발달은 IEEE 802.11 그룹의 무선 네트워크 사용을 한층 더 확장시키고 있다. 이로 인해 Wi-Fi와 같은 무선 네트워크를 사용하려는 사용자 또한 급속하게 증가되고 이를 수용하기 위해서는 하나의 AP 처리 영역에 적어도 2개 이상의 AP가 요구되어진다. 이러한 환경에서 무선 네트워크의 효과적인 활용과 사용자에게 지원되는 서비스를 극대화하기 위해 적절한 AP를 선택하는 것은 매우 중요한 논점 중에 하나이다. 본 논문에서는 신호의 세기와 더불어 각 AP에서 처리하는 트래픽 양을 고려하여 무선 네트워크의 활용을 최적화하는 AP 선택 기법을 제안한다. 사용자의 이동이 빈번한 무선 네트워크의 특성상 특정 AP를 중심으로 트래픽 불균형 상태가 언제나 발생할 수 있기 때문에 신호의 품질만을 선택 기준으로 적용하는 방식은 네트워크 활용에 제한적이다. 제안된 AP 선택 기법은 신호의 품질과 더불어 각 AP에서 처리량을 고려하여 새로운 스테이션에 대한 결합을 결정하기 때문에 가장 좋은 신호를 가진 AP에 발생할 수 있는 혼잡현상을 미연에 방지하며 균형 있는 트래픽 부하 처리로 효율적으로 네트워크를 활용한다. 제안한 방식의 성능을 확인하기 위하여 OPNET 모델러를 사용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 성능 평가 척도로는 전송 효율과 전송 지연을 사용하였고 제안한 방식을 기존의 방식과 비교 하였다. 실험결과, 제안한 방식이 기존의 방식에 비하여 전송 지연과 전송 효율 측면에서 더 좋은 결과를 나타내었다.
Wi-Fi 기반의 차량과 기지국간 (vehicle-to-infrastructure, V2I) 통신은 차량과 승객의 안전과 편의 및 교통 효율성을 향상시킬 수 있는 방법으로 관심을 받고 있다. 그러나 노변에 위치한 엑세스 포인터 (access point, AP)는 이동차량에게 비용적인 측면에서 효과적인 인터넷 연결을 지원할 수 있지만, 차량의 빠른 이동과 AP의 제한된 전송거리는 빈번한 핸드오프를 유발한다. 그러한 문제점은 모바일 AP (mobile AP, MAP) 플랫폼을 사용하여 해결할 수 있다. MAP는 노변에 위치한 AP보다 적은 양의 대역폭을 제공하지만, 차량과 함께 이동함에 따라 더 오랜 시간 서비스를 제공할 수 있다. 이 논문은 이동차량이 노변의 고정된 AP 혹은 MAP 중에서 효과적으로 AP를 선택할 수 있는 하나의 새로운 AP 선택 기법을 제안한다. AP 선택기준을 위하여 AP의 접속 가용시간과 제공 가능 대역폭을 함께 고려하고, 그러한 기준을 바탕으로 AP 선택 기법을 제안한다. 실제 버스 트레이스 기반의 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 기존의 방법보다 좋은 성능을 제공하는 것을 보여준다.
래터레이션 기반 실내 위치 측위 기법은 단말기와 AP(Anchor Point) 사이의 거리 예측을 위하여 RSS(Received Signal Strength)를 주로 사용한다. 그러나 무선 신호는 시간과 공간에 따라 무작위로 변화하는 특성을 가지므로 RSS를 이용한 거리 예측에서 오류의 발생은 불가피하다. 단말기와 AP사이의 거리 예측 정확도는 단말기 위치 예측 정확도에 많은 영향을 미치게 되므로 기존 기법들은 이를 해결하기 위하여 다수의 AP를 사용하였다. 그러나 많은 실험 결과들은 다수의 AP 사용보다는 경로 손실 모델에 잘 부합하는 RSS 측정 값을 가진 AP 즉 기준 AP 만을 선택하여 이용하는 것이 위치 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법임을 보였다. 따라서 본 논문에서는 실내 환경에서 단말기의 측위 정확도활 향상시키기 위한 기준 AP 선택 기법과 선택된 기준 AP들을 이용한 적응적 거리 예측 기법을 제안한다. 또한 실내 위치 측위 시스템을 구현하여 다양한 실험 환경에서의 실험함으로써 제안 기법의 타당성을 검증하였다.
무선 네트워크에서 핸드오프가 발생할 경우 기존의 AP(Access point) 탐색과정은 신호세기에 다수의 AP들 중에서 하나를 선택한다. IEEE 802.11는 공통의 매체를 공유함으로써 채널을 획득하기 위해 경합하는 CSMA/CA를 이용한 매체접속방식을 사용하고 있다. 그러므로 네트워크의 성능은 신호의 세기 외에도 네트워크에 참여하는 노드들의 수와 네트워크 혼잡에 의해 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 핸드오프가 발생할 경우 그 해당 영역에 있는 AP네트워크 정보들을 이용하여 AP를 선택 할 수 있도록 하였다. 그런 다음 향상된 네트워크 성능을 보장하는 AP를 선택하여 연결을 설정하는 기법을 제안하였다. 그 결과 사용자가 동시에 접속하는 무선 네트워크 환경에서도 성능개선 효과를 얻을 수 있고, 사용자의 분산으로 자원과 망 관리의 효율적인 측면에서도 상당한 효과가 있음을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
무선랜 환경에서 사용자 데이터 수신율은 RSS (received signal strength) 뿐만 아니라 AP (access point)의 채널 경합 수준에 의하여 결정된다. 그러나 현재 사용자 단말은 AP로부터의 RSS를 기반으로 접속할 AP를 선정하므로 IPTV 서비스의 최소한의 요구사항을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 기존의 IEEE 802.11 표준에 대한 수정없이 무선랜 환경에서 IPTV 서비스 요구사항을 만족시킬 수 있는 효율적인 AP 선택 기법을 제안한다. 사용자 단말은 주변 AP들의 채널 경합 수준과 현재 진행중인 IPTV 서비스의 품질을 모니터링 함으로써, 서비스 품질이 일정이하로 떨어지면 AP 부하정도가 가장 작은 AP로 재접속함으로써 IPTV 서비스의 최소한의 요구사항을 제공하도록 하였다.
이동 통신 및 인터넷 기술의 발달과 보급화로 인하여 이동 기기(MH: Mobile Host)의 지속적이고 빠른 네트워크 연결은 필수적인 요소로 대두되고 있다. 일반적으로 무선 기기 사용자는 새로운 무선 영역에 진입할때 사용 가능한 여러 네트워크중 하나의 네트워크를 선택한다. 하지만 네트워크의 선택의 기준은 AP(Access Point)의 SSID(SubSystem IDentification)와 신호세기(Signal Strength)뿐이다. 이 두 가지 정보는 최적의 네트워크를 선택하기에는 충분한 정보는 되지 못한다. 따라서 최적의 AP의 선택을 위하여 더 많은 정보를 제공되어야 한다. 본 논문에서는 기존의 정보에 추가적으로 MH의 상태, 네트워크의 용량 및 부하, 그리고 네트워크 계층정보를 3계층 메시지인 라우터 광고 메시지(router advertisement message)를 사용하여 제공한다. 또한 이러한 정보를 기반으로 검색된 여러 AP중 자동적으로 최적의 AP를 선택하는 결정 엔진(DE: Decision Engine)을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 DE을 사용함으로 MH측면에서는 무선 연결 시간 증가, 전원 소비 감소, 신호 부하 감소함을 증명하였다. 그리고 네트워크 측면에서는 AP와 라우터에서 부하 분산과 효율적인 네트워크 토폴로지가 제공됨을 증명하였다.
IEEE 802.11 무선랜을 기반으로 한 무선 통신 기술은 최근 비약적으로 발전하고 있다. 무선랜이 조밀하게 구축된 환경에서 이동국(Mobile Station)은 다중으로 접속점(Access Point)의 중복된 전송 범위에 위치할 때 일반적으로 그 중 최선의 접속점을 선택하여 연결을 시도한다. 대부분 최선의 접속점 선택 기준은 이웃한 접속점의 수신 신호 세기가 가장 높은 것을 선택하여 결정한다. 하지만 이러한 신호 세기만을 기반으로한 접속점 선택 방법은 각 접속점들에 걸리는 트래픽 부하가 고려되지 않아 트래픽 분산 측면에서 네트워크 성능에 악영향을 미칠 수 있는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 802.11 기술의 스니핑 기술을 이용하여 이웃한 접속점들이 사용하는 전송률을 측정하는 기법(VirtFrame)을 제안한다. 제안된 기법은 스니핑된 프래임을 가상으로 조합하고, 각각 채널 접근 시간을 계산하여 이웃한 접속점 각각의 가용 전송률을 측정한다. 제안된 기법의 성능에 대한 분석 및 평가로써 측정된 전송률과 계산된 전송률 사이의 연관 관계를 분석한 모의실험 결과를 제공한다.
무선 네트워크에서 핸드오프가 발생할 경우 기존의 AP탐색과정은 신호세기 정보를 이용하여 다수의 AP들 중에서 하나를 선택한다. IEEE 802.11은 매체를 공유함으로써 채널을 획득하기 위해 경합하는 CSMA/CA를 이용한 접속방식이다. 그러므로 네트워크 성능은 신호세기 외에도 네트워크에 참여하는 노드들의 수와 네트워크 혼잡에 의해 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 새로운 AP를 선택하는 과정에서 이동노드의 네트워크 성능을 보장하는 핸드오프를 구현하기 위해서 추가적인 AP선택 지표와 새로운 핸드오프 알고리즘을 제안했다. 이 지표는 이동노드의 네트워크 정보를 반영하는 핸드오프 비용 함수를 포함하고 있으며, 이것을 이용해 이동노드가 네트워크 정보를 이용한 네트워크 성능을 보장하는 핸드오프를 가능하게 했다. 또 이동노드를 고속 이동노드와 저속 이동노드로 나누어 핸드오프 시 고속 이동노드는 신호세기 정보로 AP를 선택하고, 저속 이동노드는 해당 영역에 있는 AP 네트워크 정보를 이용하여 AP를 선택 할 수 있도록 하였다. 그 결과 이동노드가 동시에 접속하는 무선 네트워크 환경에서도 성능 개선 효과를 얻을 수 있고, 사용자의 분산으로 자원과 망 관리의 효율적인 측면에서도 상당한 효과가 있음을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 주요성분분석과 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 주요성분분석은 2차원 통계성에 기반을 둔 기법으로 입력변수 간의 종속성을 빠르게 제거하여 과추정을 방지하기 위함이고, 상호정보의 추정은 적응적 분할을 이용하여 입력변수의 확률밀도함수를 계산함으로써 변수상호간의 종속성을 좀 더 정확하게 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 각 500개 샘플의 7개 신호를 가지는 인위적인 문제와 각 55개 샘플의 24개의 신호를 가지는 환경오염신호를 대상으로 각각 실험한 결과, 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다. 또한 주요성분분석을 수행하지 않을 때와 정규분할의 상호정보 추정 때보다 제안된 방법은 각각 우수한 선택성능이 있음을 확인하였다.
최근, RSSI 기반의 핑거프린팅 위치추정 기술은 실내 위치 기반 서비스에 널리 사용되고 있다. 기존의 핑거프린팅 기법에서는 위치추정 정확도를 높이기 위해 수신 되는 최대한 많은 수의 AP들을 사용하거나, 측위에 소요되는 시간을 줄이기 위해 RSSI 신호의 세기가 가장 강한 일부의 AP만을 선택하여 사용하였다. 그러나 실제 환경에서 발생하는 사람의 움직임이나 이동하는 장애물등의 주변 환경 변화에 따른 RSSI의 오차가 반영되지 않았다. 이러한 환경변화는 RSSI 신호 세기의 예측값과 실측값과의 차이를 발생시키는 원인이 되며, 위치추정에 예측할 수 없는 오차를 발생시키게 된다. 따라서, 환경요인에 의한 오차 발생을 완화하기 위해서 주변 환경 변화를 고려하여 실내 측위에 적절한 AP들을 선택하여 사용하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 주변 환경의 영향을 고려하여 안정적인 AP만을 선택하는 방식과 이에 적합한 측위 알고리즘을 제안한다. 또한 실험을 통하여 제안한 방식과 기존의 AP 선출 방식의 성능을 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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