A PDA is used mainly for downloading data from a stationary server such as a desktop PC in an infrastructure network based on wireless LAN. Thus, the overall performance depends heavily on the performance of such downloading with PDA. Unfortunately, for a PDA the time taken to receive data from a PC is longer than the time taken to send it by 53%. Thus, we measured and analyzed all possible factors that could cause the receiving time of a PDA to be delayed with a test bed system. There are crucial factors: the TCP window size, file access time of a PDA, and the inter-packet delay that affects the receiving time of a PDA. The window size of a PDA during the downstream is reduced dramatically to 686 bytes from 32,581 bytes. In addition, because flash memory is embedded into a PDA, writing data into the flash memory takes twice as long as reading the data from it. To alleviate these, we propose three distinct remedies: First, in order to keep the window size at a sender constant, both the size of a socket send buffer for a desktop PC and the size of a socket receive buffer for a PDA should be increased. Second, to shorten its internal file access time, the size of an application buffer implemented in an application should be doubled. Finally, the inter-packet delay of a PDA and a desktop PC at the application layer should be adjusted asymmetrically to lower the traffic bottleneck between these heterogeneous terminals.
오버레이 네트워크는 물리적 네트워크를 기반으로 하는 가상의 컴퓨터 네트워크로서, 오버레이 네트워크의 노드들은 가상의 링크 또는 논리적 링크로 상호 연결된 것으로 각 링크는 물리적 링크상의 경로와 일치한다. 이러한 오버레이 네트워크는 분산 환경에서 이질적인 자원의 공유에 적합하다. 그러나 오버레이 네트워크는 신뢰적인 통신에 제한이 많으므로 오버레이 네트워크에서의 실패 탐지는 네트워크의 신뢰성을 향상시키는데 중요한 요소이다. 본 논문에서는 분산 환경에서 전형적인 실패 탐지가 가져야 하는 조건들을 살펴보고 HRing 오버레이 네트워크(Hierarchical Ring Overlay Network)에서 수행할 수 있는 실패 탐지와 회복 기법을 제안한다. 제안된 방법은 크게 실패 탐지 단계와 실패 회복 단계로 구분되며, HRing 오버레이가 갖는 특징들을 활용하여 실패 탐지를 수행하기 때문에 불필요한 네트워크 트래픽을 감소시킬 수 있으며 네트워크의 확장성과 유연성을 보장할 수 있다. 본 논문에서는 또한 제안된 실패 탐지 및 회복 기법에 대한 분석과 시뮬레이션을 통한 실험적 평가를 통해 성능을 평가하였다.
최근 주목 받고 있는 사물인터넷(Internet of Things)환경에서는 와이파이와 블루투스 같은 다양한 무선 표준들이 공존한다. 이러한 사물인터넷(IoT) 환경에서는 이종 무선 통신망 간의 핸드오버를 통하여 보다 안정적이고 효율적인 패킷 전송이 가능하다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 다양한 무선표준과 통신프로토콜을 지원하는 IoT 브로커를 이용하여 와이파이와 블루투스 사이의 이종망 간 수직 핸드오버(Vertical handover) 시스템을 구현하였다. 핸드오버 시점 결정을 위하여 블루투스 프로토콜 스택(BlueZ)에서 제공하는 함수를 이용한 LQ(Link Quality)및 RSSI(Received Signal Strength Indication)측정 실험과 리눅스에서 제공하는 네트워크 정보를 활용한 사용자의 실시간 트래픽 측정 실험을 통해 최적의 Threshold값을 선정하였다. 실제 하드웨어를 사용한 실험을 통해 제안 방법이 에너지 효율을 향상시키고 QoS(Quality of Service)를 보장할 수 있음을 확인하였다.
차세대 무선 네트워크에서 MN의 글로벌 로밍을 효율적으로 지원하기 위해서는 원활한 핸드오버와 MN의 이동성관리는 매우 중요하다. IETF가 모바일 IPv6와 보다 확장된 IP 계층에서의 이동성관리를 제안하였지만 트래픽 특성 및 사용자의 MN에 따라 크게 좌우된다. 그러므로 이러한 요인에 관해 심도있는 성능을 평가하는 것이 중요하다. 일반적으로 IPv6 기반 이동성관리 프로토콜의 성능은 시뮬레이션을 통해 평가하는데 본 논문에서는 IPv6 기반 이동성관리 프로토콜의 성능을 평가하는 분석 프레임워크를 제안한다. 서브넷 체류 시간, 패킷 도착률과 무선연결 지연 등 시스템 매개변수들의 수학적 분석을 이용하여 핸드오프 지연, 패킷 손실에 대한 성능평가를 수행하고, 분석 결과를 통해 네트워크 매개변수와 성능분석 수치간의 상관관계를 제시한다.
매년 동절기 블랙아이스(Black Ice)로 인한 사고는 빈번하게 발생하고 있으며, 치사율은 다른 교통사고에 비해 매우 높다. 따라서 블랙아이스 발생 구간을 사전에 예측하기 위한 체계화된 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 이질(heterogeneous)·다형(diverse)의 데이터를 활용한 블랙아이스 발생 구간 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 국토 교통 공공데이터와 기상 공공데이터 42종의 12,574,630건을 수집하여, 결측값을 처리하고 정규화하는 등의 전처리 과정을 수행한 뒤 최종 약 60만여 건의 정제 데이터셋을 구축하였다. 수집된 요인들의 상관관계를 분석하여 블랙아이스 예측에 유효한 영향을 주는 21개 요인을 선별, 다양한 학습모델을 조합하는 방법을 통해 블랙아이스 발생 예측 모델을 구현하였다. 이를 통해 개발된 예측 모델은 최종적으로 노선별 블랙아이스 위험지수 도출에 사용되어 블랙아이스 발생 경고 서비스를 위한 사전 연구로 활용될 것이다.
최근 스마트 단말 및 다양한 사물인터넷(Internet of Things) 장치들이 요구하는 고품질/대용량 데이터 트래픽 양이 급격히 증가함에 따라 5G/6G 기반의 차세대 셀룰러 네트워크는 단말 간 직접 통신(Device-to-device communication, D2D) 기술에 관심을 집중하고 있다. 하지만, D2D 통신은 매크로 셀의 주파수 재사용으로 전체 시스템 성능은 향상되지만, D2D 사용자 단말(D2D user equipment, DUE)로부터 전송되는 간섭량이 증가하여 매크로 사용자 단말(Macro user equipment, MUE)의 성능은 감소된다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 하향링크 셀룰러 네트워크에서 DUE의 수가 증가하여도 MUE의 성능을 보장할 수 있는 D2D 유동적 채널관리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 매크로셀 기지국이 MUE가 수신하는 간섭과 신호 대 간섭 잡음비(Signal to interference and noise ratio) 정보를 기반으로 DUE에게 부채널을 유동적으로 할당한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 D2D 유동적 채널관리 방법이 다른 채널관리 방법들과 비교해 MUE의 SINR 기준값이 증가함에 따라 MUE의 성능이 우수함을 보인다.
최근 스트리밍 미디어는 인터넷 상의 많은 트래픽을 유발하고 있다. 기존의 웹을 위한 객체와 마찬가지로 스트리밍 객체 또한 프록시 시스템을 사용하게 되면 여러 이점이 있긴 하지만, 스트리밍 미디어를 캐슁 하는 방법은 기존의 웹을 위한 객체보다 매우 크고 높은 대역폭을 요구하기 때문에 고려해야 할 점이 많다. 또한 많은 종류의 단말들의 다양한 대역폭을 적절히 서비스 하기 위해서 프록시 기능과 트랜스코딩 기능을 함께 할 수 있는 트랜스코딩 프록시가 유용하다. 기존의 프록시는 객체가 프록시 서버에 저장되어 있거나, 그렇지 않은 경우로만 고려되었으나, 트랜스코딩 프록시에서는 같은 객체의 다양한 버전에 대해서 종합적인 효과를 고려하여 최적의 버전 집합을 저장 해야 한다. 또한 최근의 멀티미디어 캐슁 시스템들은 접근 빈도가 높은 앞부분을 캐슁하여 지연 시간을 줄이고 높은 효율을 얻을 수 있도록 하는 방법을 사용한다. 한편 많은 연구에서 멀티미디어 데이터의 효율적인 저장 관리를 위해서 객체를 세그먼트로 나누어 관리하는 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 부분 캐슁을 사용하는 트랜스코딩 프록시에서 사용자 요청에 따른 후속 작업을 결정하기 위해 4개의 기본 이벤트를 이용하여 9개의 이벤트로 정의한다. 또한 트랜스코딩 프록시 시스템을 위하여 세그먼트 기반의 관리정책을 제안한다. 실험결과는 제안하는 방법이 사용자 지연시간, BHR와 트랜스코딩 데이터의 양이 적음을 보여준다.
스마트 홈 인프라를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해, 여러 연구기관과 산업체에서는 홈 네트워크에 대한 다양한 연구를 진행하고 있다. 이로 인해 다수의 홈 네트워크 미들웨어들이 제안되었으며, 이는 홈 네트워크 표준화를 지연시켰고, 이러한 표준화의 지연은 이 기종 미들웨어 간 상호운용성 문제를 해결할 수 있는 미들웨어 브리지를 요구하였다. 현재 두 미들웨어에 대한 상호운용성을 지원하는 일대일 브리지, 다수의 미들웨어에 대한 상호운용성을 지원하는 일대다 브리지 등 여러 미들웨어 브리지에 대한 개발과 상호운용성 지원 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 시스템과 기법들은 특히 스마트 홈 환경에서 요구되는 동적 확장성과 성능에 대한 고려가 부족하다. 미들웨어 브리지는 전문적인 지식이 없는 사용자를 위해 브리지의 수정 없이 쉽게 새 미들웨어를 추가할 수 있는 브리지 확장성을 제공해야 한다. 또한 브리지는 메시지 집중을 해결할 수 있는 부하 분산 기법 역시 제공해야 한다. 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서의 동적 확장성과 부하분산을 위한 다중 미들웨어 브리지(Multi-Middleware Bridge, MMB)를 제안한다. MMB는 분산 구조를 통해 브리지 확장성과 부하 분산 기능을 제공한다. 또한 이에 대한 구현과 평가를 통해, 상호운용성 지원 기능과 브리지 확장성, 부하분산 알고리즘의 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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