Vehicular ad-hoc networks (VANETs) are self-organizing, self-healing networks which provide wireless communication among vehicular and roadside devices. Applications in such networks can take advantage of the use of simultaneous connections, thereby maximizing the throughput and lowering latency. In order to take advantage of all radio interfaces of the vehicle and to provide good quality of service for vehicular applications, we developed a seamless flow mobility management architecture based on vehicular network application classes with network-based mobility management. Our goal is to minimize the time of flow connection exchange in order to comply with the minimum requirements of vehicular application classes, as well as to maximize their throughput. Network simulator (NS-3) simulations were performed to analyse the behaviour of our architecture by comparing it with other three scenarios. As a result of this work, we observed that the proposed architecture presented a low handover time, with lower packet loss and lower delay.
이동 무선 환경에서 핸드오버 특히, 이종 망이 중첩된 네트워크 환경에서의 핸드오버는 서로 다른 서비스 특성과 서비스 영역의 영향을 받는다. 핸드오버로 인한 서비스 단절 현상과 서비스 품질 저하를 방지하기 위해서는 서비스 요구 사항(bandwidth, throughput, delay 등)을 지속적으로 유지시킬 수 있는 자원 예약 알고리즘은 필수적인 요소이다. 자원 예약은 이동 단말의 핸드오버 처리 시간과 자원 낭비를 최소화시키기 위해 사전에 미리 진행되어야 하는데, 이는 단말의 위치 정보, 이동 속도 이동 경로, 서비스 요구 사항, 주변 셀 정보 등이 개개의 단말과 서비스에 대한 정확한 예측과 높은 신뢰도를 바탕으로 이루어져야 한다. 본 논문에서는 단말 이동에 따른 셀 변경 확률 및 셀 선정 알고리즘을 기반으로 이동 속도별 서비스 계층을 두어 특정 속도에 대해 핸드오버를 효과적으로 처리하고, 네트워크 오버헤드 및 자원 낭비를 최소화시킬 수 있는 사전 자원 예약 알고리즘을 제안한다. 또한 3개 계층으로 구성된 네트워크 모델 상에서 가상 시나리오에 따라 PMS(Predictive Mobility Support) 및 VCDS(Velocity and Call Duration Support scheme)와의 성능 비교를 통해 제안 알고리즘의 효율성을 살펴본다.
고속의 이동 IPv6 (FMIPv6: Fast Handover for Mobile IPv6) 프로토콜은 2 계층에서 지원 가능한 트리거의 도움으로 핸드오버시 발생하는 과도한 지연시간과 시그날링 메시지를 효과적으로 감소시켰다. 뛰어난 효율성에도 불구하고 FMIPv6는 다양한 공격과 위협에 노출되어 있기 때문에 이를 보호하기 위한 여러 보안 프로토콜이 제안되었다. 본 논문에서는 FMIPv6의 취약점 및 보안요구사항을 정의한 후, 이를 바탕으로 주요 보안 프로토콜의 보안특성을 비교 분석하였다. 분석결과는 본 저자들에 의해 제안되었던 프로토콜이 다른 기법에 비해 과도한 연산을 유발하지 않으며 강력한 보안성을 지니고 있다는 것을 보여 주었다.
본 논문은 다중 셀 OFDMA 시스템에서 효율적인 부채널 할당에 근거하여 QoS를 보장하는 방법을 제안한다. 논문의 목적은 이동 멀티미디어 서비스의 QoS 요구사항을 만족시키면서 시스템 성능을 극대화하는 것이다. 특히 지연 및 손실에 의해 서비스 지속성에 악영향을 야기할 가능성이 있으므로 다양한 이동 멀티미디어 서비스의 QoS 요구사항을 유지하기 위하여 핸드오버를 위한 자원 관리 방안이 필요하다.
본 논문의 목적은 다중 셀 OFDMA 시스템에서 효율적인 부채널 할당에 근거하여 서비스 연속성을 제공하는 것이다. 특히 지연 및 손실에 의해 서비스 지속성에 악영향을 야기할 가능성이 있으므로 다양한 이동 멀티미디어 서비스의 QoS 요구사항을 유지하기 위하여 핸드오버를 위한 자원 관리 방안이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 두 개의 부채널 할당 방법을 제안한다. 우선, 동일 부채널 간섭 원리를 사용하여 주파수 재사용 기법을 확장함으로서 간섭 채널의 중첩 할당 방식이 제안되고, 둘째로 핸드오버 요구를 위하여, 이동 멀티미디어의 서로 다른 서비스 특성과 서비스의 질에 따라서 할당된 채널의 수를 조정하는 새로운 부채널 할당 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여, 제안된 방법이 데이터 처리량을 20%까지 증가시키며, 핸드오버 실패율을 25% 정도 감소시킬 수 있음을 보인다.
차세대 무선 네트워크 환경의 필연적인 추세는 상이한 특성을 가지는 무선 액세스 네트워크들이 상호 보완적인 방법으로 공존한다는 것이다. 또한 두 개 이상의 에어 인터페이스를 갖추고 다양한 서비스를 동시에 받을 수 있는 이동 단말들도 등장하고 있다. 이와 같은 환경에서 이동 사용자가 이질의 액세스 네트워크 간을 로밍하는 경우에도 끊김없는 통신을 지속할 수 있도록 해 주고, 여러 개의 공존하는 무선 액세스 네트워크들을 효과적으로 활용함으로써 응용 별 서비스품질 요구를 만족할 수 있는 해결책이 필요하다. 이에 본 연구에서는 응용 별 종단 간 이동성 관리와 cross-layer 핸드오버 제어에 기반한 이동성 관리 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 종단 사용자의 단말에서 동작하며, Monitoring Agent, Profile Database, Decision Engine, IP Agent 등 4개의 기능적인 모듈로 구성된다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 플랫폼이 응용 별로 적합한 액세스 네트워크를 선택함으로써 향상된 QoS를 제공함을 보였다.
이동 중에 모바일 단말기를 통하여 IPTV 서비스를 제공하는 와이브로 모바일 IPTV에서 이동성(mobility)은 매우 중요한 요소이면서 보안에 있어서는 취약한 면을 가지고 있는 요소이다. 본 논문에서는 와이브로 모바일 IPTV의 안전한 서비스를 위하여 핸드오버 이외에 제한수신 시스템도 내부에 이동성을 보장하는 기술을 포함하고 있어야 함을 나타내었다. 모바일 IPTV 서비스 이용 중에 발생할 수 있는 보안 위협을 다운로드형 제한수신 시스템(DCAS)을 중심으로 분석하고, 이에 대한 대응 방법으로서 DCAS 호스트에 사용자 디바이스의 주소를 알리는 방법을 제안하였다. 제안 방법을 적용했을 때 사용자 인증 횟수가 감소하여 효율성이 향상됨을 보였다. 또, 한국정보통신기술협회에서 요구하고 있는 보안 요구 사항과의 비교를 통하여 제안 방법을 적용할 때 모바일 IPTV의 이동성이 보장될 수 있음을 보였다.
CBTC (Communication Based Train Control) is a railroad system, using wireless communication for data transmission between on-board units and ground units, that makes ground computer periodically collect position and speed data from each train and transmits the preceding train's distance data up to speed limit point so as to make on-board control unit control the optimum train speed. Due to the fact that wireless communication system for train control employs only limited frequency band and output frequency, a number of ground communication units should be installed at track-side; also a running train should carry out Handover function which maintains the communication by accessing a new communication channel of the adjacent on-board communication units in accordance with the output of received radio wave. Especially CBTC is largely dependent on Handoff function between ground communication units. Therefore, this paper provides the method of identification of hazard between ground communication units and on board units.
In this paper we propose the resource allocation scheme for the overlaid macro-femtocell networks, which considers the type of handovers such as the inter-macrocell, macrocell-to-femtocell, femtocell-to-macrocell, or inter-femtocell in order to guarantee Quality of Service (QoS) and expand the accommodation capacity. Our proposed scheme takes into account the movement of mobile terminals, the QoS degradation, or the load control which trigger handovers in the overlaid networks, before it allocates resources dynamically. Moreover it considers QoS requirements of realtime or non-realtime mobile multimedia services such as video communication, Video on Demand (VoD) and dataa services. Simulation results show that our scheme provides better performances than the conventional one with respect to the outage probability, data transmission throughput and handover failure rate.
To meet increasing traffic requirements in mobile networks, small base stations (SBSs) are densely deployed, overlapping existing network architecture and increasing system capacity. However, densely deployed SBSs increase energy consumption and interference. Although these problems already exist because of densely deployed SBSs, even more SBSs are needed to meet increasing traffic demands. Hence, base station (BS) switching operations have been used to minimize energy consumption while guaranteeing quality-of-service (QoS) for users. In this study, to optimize energy efficiency, we propose the use of deep reinforcement learning (DRL) to create a BS switching operation strategy with a traffic prediction model. First, a federated long short-term memory (LSTM) model is introduced to predict user traffic demands from user trajectory information. Next, the DRL-based BS switching operation scheme determines the switching operations for the SBSs using the predicted traffic demand. Experimental results confirm that the proposed scheme outperforms existing approaches in terms of energy efficiency, signal-to-interference noise ratio, handover metrics, and prediction performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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