디지털 이동통신 서비스의 가입자 정보를 실시간으로 관리하는 HSS(Home Subscriber Server) 시스템은 사용자의 콜처리를 위한 기본 정보뿐만 아니라 사용자 인증과 운영 등에 관한 추가적인 정보를 제어하기 위해 가입자 데이터베이스를 주기억장치에 상주시켜 운영하는 주기억 장치 데이터베이스(main memory database system)를 필요로 한다. 그러나, 신뢰성과 안정성이 중요시되는 HSS-DBS의 경우, 초기 로딩시간이 길고 메모리 손실시 그 영향이 훨씬 크기 때문에 보다 안전한 데이터의 저장 방식과 백업 기법이 필요하다. 본 논문에서는 HSS 시스템의 안전성과 성능을 고려한 효율적인 백업 이중화 기법을 제시하였다. 제안한 쉐도잉 백업 기법을 통해 위치 등록으로 인한 실시간 백업의 과부하를 최소화하고 일정 시간 간격을 두고 지연 회복시킴으로써 오류 발생 시 신속하게 복구할 수 있으며 원격 서버에 실시간으로 백업하는 백업 이중화 기법을 통해 안정적인 시스템 운영을 보장한다.
최근 제한된 주파수 자원의 효율적인 사용을 위한 인지 무선 기술(CR)이 많은 관심을 받고 있다. CR 기술에서 가장 중요한 부분은 인가 사용자의 통신을 보호 하는 것이다. 따라서 비인가 사용자는 자신이 현재 사용 중인 주파수 대역은 물론 인가 사용자가 나타났을 시에 스위칭 해야 할 후보 채널의 주기적인 센싱도 필요하다. 본 논문에서는 CR 환경에서 인가 사용자를 보호하기 위한 방법으로 비인가 사용자로 하여금 각 노드의 남은 에너지와 센싱 존 이웃이라는 개념을 이용하여 협력적인 채널 센싱을 하도록 제안한다. 채널 센싱은 현재 사용하고 있는 채널을 센싱하는 인밴드센싱과 인가 사용자가 나타났을 경우 스위칭 해야할 후보 채널을 센싱하는 아웃밴드 센싱으로 수행된다. 모의 실험을 통해 제안된 방법이 센싱을 수행하는 노드의 수를 줄임으로 인해 센싱에 필요한 많은 에너지가 절약되고, 남은 노드들의 에너지가 균일해 짐으로써 네트워크의 수명이 길어지는 것을 확인할 수 있다.
무선 통신 기술의 발달로 인해 PDA나 휴대폰 같은 이동 단말 장치를 통해 멀티미디어 스트리밍 서비스가 가능해졌다. 이동 단말 장치는 낮은 무선 대역폭에서 서비스 되고, 하드웨어의 성능제약이 있다. 이런 조건으로 인해서 주어진 이동 단말 환경에 적합하게 미디어 스트리밍 서비스를 해주는 트랜스코딩 기술이 필요하다. 트랜스코딩 서버는 트랜스코딩작업을 트랜스코딩 서버들의 자원을 활용하여 원본 미디어를 요청된 등급에 맞게 트랜스코딩해야 한다. 목적 트랜스코딩의 요구에 따른 다양한 트랜스코딩 부하 때문에 트랜스코딩 서버 사이에서의 효율적인 부하 분산 정책이 필요하다. 트랜스코딩 과정이외에 서버에서는 이동 단말이 요구하는 전체 서비스 시간에 대한 QoS도 만족시켜야 한다. 본 논문에서는 트랜스코딩 서버들 사이의 공평한 부하 분산을 가능하게 하는 새로운 트랜스코딩 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 예상 트랜스코딩 시간과 영화정보, 목적 트랜스코딩 비트율을 바탕으로 부하 분산을 수행하며, 부하 분산을 통해 새로운 트랜스코딩 요청에 대한 진입제어를 수행한다.
분산 컴퓨팅 기술의 발전과 네트워크의 고성능화는 대용량의 멀티미디어 데이터를 송.수신 하여 처리 할 수 있게 되었다. 그러나 실시간 및 이기종간의 데이터 전송에는 네트워크 전송지연과 프로그램 구현의 어려움 등과 같이 극복해야 하는 문제점들이 많이 있다. 이 문제들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 객체지향형 분산처리 환경 하에서 OMG가 제시한 멀티미디어 서비스 설계를 확장하는 방안을 제시한다. 이를 위해서 CORBA와 JMF Jaya Media API 기반으로 Smart Explorer라 불리는 효율적인 실시간오디오/비디오 멀티미디어 소프트웨어 기반 구조를 제시하고 있다. 제어 데이터와 미디어 데이터의 전송 경로를 분리하고 효율적인 실시간 오디오/비디오 전송을 위해서 RTP/RTCP 프로토콜을 사용한다. 또한 제안하는 소프트웨어 기반 구조를 이용하여 오디오/비디오 스트링 시스템을 분산객체 환경에 맞게 구현한 결과도 제시한다. 향후 이 시스템은 방송, 원격 교육, 화상회의 등 실시간 통신 소프트웨어에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
그룹간 공동 작업이나 화상 회의와 같은 그룹 통신의 수요가 늘어나면서 멀티캐스팅을 이용한 효율적인 데이타 전송에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히 오디오나 비디오 데이타와는 달리 공동 문서 작업이나 그룹간 문서 전송을 위한 데이타 처리를 위해서는 어느 정도의 시간 손실이 있더라도 신뢰성을 보장할 수 있는 멀티캐스트 프로토콜이 요구된다. 그러나 멀티캐스트 전송에서의 신뢰성을 보장하기 위하여 손실 패킷에 대한 재전송 패킷이 전체 그룹으로 멀티캐스트 되는 것은 네트워크 상에 트래픽을 폭증시키는 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 지역 그룹에서의 오류 회복을 위한 재전송 제한 기법을 제안하여 손실 패킷의 재전송 과정에서 발생하는 트래픽의 폭주를 제어하고자 한다. 이것은 재전송 패킷이 중복없이 다중 수신자에게 전송될 수 있도록 하여 그룹 내의 재전송 패킷의 양을 줄이고 필요없는 중복 패킷이 네트워크의 효율을 저하시키는 것을 방지하고자 하는 데 그 목적이 있다. Abstract As the size and the geographic span of communication groups increases, efficient data transmission schemes using Multicast service become more and more essential. Especially, unlike audio and video applications, for some collaborative applications and other data delivery components which require ordered and lossless delivery of data, Reliable Multicast Service is needed to ensure consistent presentation across multiple views. Thus error recovery by retransmission of loss data is provided in order to guarantee the reliability of multicast transmission protocol. However, redundant retransmission packets by multicast may cause traffic implosion on the Internet and it can be aggravated with continuous retransmission.This paper describes a Restricted Retransmission Mechanism as an error recovery method of multicast service in a local group, which can handle traffic implosion in retransmission process. It reduces redundant retransmission packets flowing into a local group and supports reliable multicast transmission. The goal of this mechanism is to reduce retransmission packets and decrease the load for group members and networks.
이차원 평면에 주어진 n개의 점을 연결하는 신장트리(spanning tree) 중에서, 지름이 최소가 되는 트리는 특정 점에서의 분지수(degree)가 n-1까지 증가할 수 있다. 신장트리가 실제 네트워크 구조로 사용된다면 높은 분지수를 갖는 노드에선 작업 집중현상이 발생하여 전체 네트워크의 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 작은 분지수와 작은 지름을 갖는 트리를 구성하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 (1) 트리의 분지수를 자유롭게 조정할 수 있고, (2) 트리의 지름이 최소 지름보다 상수 배 이상 크지 않고, (3) 임의의 점을 루트로 정하여 트리를 구하더라도 항상 단조(monotone)하며, (4) 트리의 에지들이 서로 교차하지 않는 신장트리 구성 알고리즘을 제안한다. 여기서 트리가 단조하다는 것은 루트부터 시작하여 임의의 노드까지 연결되는 경로 위에 있는 점은 루트로부터의 유클리디언 거리가 단순 증가하는 것을 의미한다. 이 단조성은 신장트리를 가시화 할 때의 중요한 미적 기준으로 사용될 수 있다.
스위치 형식의 네트워크이 많은 주목을 받고 있다. 그것은 높은 네트워크 성능을 요구하는 환경에 매우 적합하기 때문이다. 일반적인 공유매체 지역 네트워크는 만족할 만한 처리율과 지연시간을 제공하지 못한다. 특히 멀티미디어 어플리케이션이 증가하면서 통신 성능이 보다 중요시 되고 있다. 이러한 환경에서 스위치 형식의 네트워크는 우수한 성능을 보인다.스위치 형식의 네트워크는 높은 대역폭과 낮은 처리 시간을 얻을 수 있다. 따라서 스위치 형식의 지역네트워크를 구성할 때 고속(high-speed)의 스위치가 중요하다. 효율적인 스위치 디자인이 스위치 형식의 네트워크 성능을 향상시키는 중요한 요소인 것이다. 또한 멀티캐스트 메시지 처리의 중요성이 높아지면서, 효과적인 멀티캐스트를 지원하는 스위치의 설계가 필요하다. 기존의 컷-스루(cut-through) 스위칭 기술(switching technique)에서는 스위치 원소(switch element)의 구조를 변경시켜 데드락을 피하면서 멀티캐스팅이 가능하게 하였다. 그러나 처리율의 저하와 스위치 크기의 증가의 문제를 안고 있다. 따라서 하드웨어적으로 유니캐스트와 멀티캐스트를 분리함으로써 효율적인 멀티캐스팅을 가능하게 한다. 본 논문에서는 이러한 구조를 통해 멀티캐스팅에 있어서 성능 향상을 보이는 스위치 구조를 제안한다.
소프트웨어 스트리밍은 사용자가 자신의 컴퓨터에 설치되어 있지 않고 서버에 있는 응용 프로그램을 스트리밍 받아 바로 사용할 수 있게 하는 가상화 기술이다. 이 기술을 이용하면 사용자는 응용 프로그램이 마치 로컬 컴퓨터에 설치된 것처럼 바로 사용할 수 있으며, 별도의 다운로드나 설치 과정을 요구하지 않는다. 소프트웨어 스트리밍은 네트워크를 기반으로 하기 때문에 제공되는 서비스는 네트워크 성능 및 상태에 영향을 받는다. 특히, 네트워크 고장이 발생하면 스트리밍이 더 이상 불가능하기 때문에 스트리밍 중인 응용 프로그램이 고장나거나 심한 경우 시스템 전체가 고장나게 된다. 파레토의 원리(Pareto Principle)에 의하면, 대부분의 사용자들은 자주 사용하는 몇 가지 기능을 주로 사용한다. 이러한 원리에 따라 네트워크 고장 감지와 지능적인 스트리밍 기술을 제공한다면, 네트워크 고장이 발생하더라도 사용자들은 이미 스트리밍된 응용 프로그램의 기능을 중단 없이 사용할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 네트워크 고장이 발생하더라도 로컬 컴퓨터에 스트리밍된 기능을 사용자들이 지속적으로 사용 할 수 있게 하는 네트워크 고장감내 소프트웨어 스트리밍(에버그린)의 개념 및 기술을 제안한다. 또한, 에버그린 기술의 구현에 대한 자세한 내용에 대해 논의한다.
DiffServ망에서 많이 거론되고 있는 대표적인 스케줄러로 PQ(Priority Queue), WRR(Weighted Round Robin)등의 스케줄러가 연구되어져 있다. 그러나 이러한 스케쥴링 방식들은 약간의 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 PQ와 WRR의 단점을 보완하여 WRR 스케쥴러에 적용이 가능한 스케줄러 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 DiffServ 망에서 각 클래스의 큐 상태를 체크하여 퍼지 이론을 적용한 제어 정책에 따라 WRR 스케쥴러의 가중치를 동적으로 할당하였다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 네트워크 시뮬레이터(NS-2)를 이용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 EF 클래스의 패킷 손실률에서 WRR 스케쥴러 방식보다 향상되었으며, AF4 클래스에서는 PQ 방식보다 향상된 결과를 보였다.
본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정화하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 Im 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84$\%$보다 약 9$\%$ 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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