UMTS-WLAN 망 연동을 통해 두 서비스가 가진 장점을 극대화 하고자 하는 연구에 관심이 집중되고 있다. 연동망을 통해 사업자는 망 구축 및 운용 비용을 절감할 수 있으며, 사용자는 지역에 따라 최적의 서비스를 제공받을 수 있다. 현재 연구되고 있는 UMTS-WLAN 연동 방식은 크게 MIP(Mobile IP) 기반의 Loose coupling 방식과 Telecom Emulation 기반의 Tight coupling 방식이 있다. 본 논문에서는 이 두 방식의 결합된 형태의 새로운 연동망 구조 및 빠른 수직적 핸드오버를 위한 절차를 제안하였다. 제안된 방식은 3GPP에서 제시한 연동망 참조 모델의 기반 위에 MIP를 통해 단말의 이동성 관리가 가능하며, GGSN과 PDG 경계구간에 MA(Mobility Anchor)를 제안하여 단말의 L2 핸드오버 이전에 네트워크 측에서 사전 인증 및 세션을 미리 확립함으로써 Seamless한 서비스 제공이 가능하도록 하였다. 제안된 방식의 성능을 검증하기 위해 OPNET을 이용한 시뮬레이션을 수행하였으며 이를 통해 제안 방안의 우수성을 검증하였다.
사용자 인터페이스 기술은 사용자가 조작하는 메뉴나 체제로 인해 인터페이스가 변화하는 기술이다. 최근 사용자의 편리를 위한 사용자 인터페이스에 대한 연구가 국내외에서 진행 중에 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 조작에 따른 사용자 인터페이스를 개발하기에 앞서 기본적인 모델 기반의 사용자 인터페이스 기술에 대해 연구한다. 이를 위해, 사용자 인터페이스 요소 기술 분석, 사용자 인터페이스 표준 기술 분석, 모델 기반의 사용자 인터페이스 모델의 요구 사항 도출하는 과정에 대해 연구하였다. 이는 웹 응용 어플리케이션 적용방안 기술 확보 및 차세대 웹 어플리케이션 활용 적용하는데 활용될 것이다.
현재의 CMC 컴퓨터 사이언스 교육과정은 2006년부터 개발이 진행되어 2013년에 확정되었으며, 1학년부터 8학년까지 적용되고 있다. CMC에서는 컴퓨터에 대한 유창성 개발하기, 컴퓨터와 관련된 생각의 기술 개발하기, 서로 연결될 수 있는 지식에 초점두기를 교육과정의 기저로 삼았다. 이를 토대로, 생각하는 방법, 생각하는 방법과 필수개념을 융합하는 컴퓨터의 활용, 주제중심 융합, 나선형 교육과정, 전문가로써의 역량 갖기의 다섯 가지를 핵심요소로 삼고 전국 공통의 컴퓨터 교육과정을 개발하였다. 이를 위해 정부 주관의 전국 단위 컴퓨터 교육연수 및 교과서 개발이 이루어졌으며, 더욱 강화하고자 노력하고 있다. 이는 K-12의 교과로서 컴퓨터교육의 필요성에 대한 화두와 교육내용에서 소프트웨어 교육과 컴퓨터적 사고(Computational Thinking)에 대한 당위성에 대하여 소프트웨어 강국인 인도의 사례를 통해 직 간접적으로 시사점을 도출할 수 있다.
인지무선통신(Cognitive radio, CR)은 사용하지 않는 대역을 동적으로 활용할 수 있는 통신 방식이다. 여기서 CR 사용자는 주사용자와 동일한 스펙트럼을 공유하면서 주사용자에 대한 간섭을 최대한 배제해야한다. 일반적으로 각 CR 사용자는 자신이 속한 지역을 센싱하는 것으로 스펙트럼 사용 가능 여부를 판단한다. 하지만 CR 사용자가 다중 경로 페이딩이나 섀도잉와 같은 불확실한 무선 환경에 있을 경우 신호를 정확하게 감지하지 못할 확률이 높아진다. 이때 협력 센싱 기법을 활용할 경우 이러한 무선환경을 극복할 수 있게 된다. 본 연구에서는 협력 센싱 판정을 위해 연판정 기법을 활용할 때 주어진 시스템 요구치를 만족하면서 detection 확률을 향상시킬 수 있는 협력 노드 선택 알고리즘을 제안하였다. 여기서 SNR이 상대적으로 높은 협력 노드에 가중치를 주는 maximum ratio combining(MRC) 방식으로 최적의 협력 노드를 찾았다. 실험 결과, 제안한 알고리즘으로 시스템 요구치에 부합하는 최적의 센싱 노드를 선택할 수 있었다.
의료 센터에서 데이터 분석과 스마트폰 어플리케이션 권한을 부여함으로써 사물 인터넷 (IoT)은 환자 중심의 의료 관찰과 관리에서 대혁변을 일으킬 것이다. 네트워크 연결은 개인 의료 서비스에서 IoT 의학 장치로 부터 건강을 관찰하는 스마트폰으로부터 진료받는 사람들의 건강 정보를 모으기 위한 기본 요구사항이다. 스마트폰에 설치된 IoT 환경은 매우 효과적이고 이것은 사회 기반 시설을 필요로 하지 않는다. 본 논문은 ECG 캡처링에 영향을 주지 않기 위해 스마트폰이 개인 IoT 아키텍처를 효율적으로 사용하는 것을 보여준다. 적응 IoT 의료 장치 관문은 클라우드 구성에 관한 대용량을 가진 개인 의료 서비스에 사용된다. 이 접근법에서, 스마트폰 카메라는 개인 ECG 파형을 추출하기 위해 사용된 이미지 기술을 기반으로 하고, 그것을 IoT 아키텍처를 사용한 대용량 저장 연결에 근거한 클라우드로 보낸다. 정교해진 알고리즘은 스마트폰이나 테블릿 카메라로 부터 찍힌 얼굴이미지로 부터 효율적인 ECG 등록을 직접 가능할 수 있는 여지를 준다. 이 심도있는 기술은 아마 적절한 기능 강화들이 소개된 후에 개인 의료 서비스를 관찰하는데 있어서 특별한 가치를 가질 것이다.
광선-다각형 교차 계산은 광선 추적법 계산의 상당 부분을 차지하는 중요한 구성요소로서, 보편적으로 정적인 장면에 대해서는 kd-트리와 같은 공간 자료구조를 사용하여 교차 계산을 가속하여왔다. 최근 CPU에 비해 상대적으로 제한된 계산구조를 가지는 GPU에 적합하도록 변형된 kd-트리 탐색 기법이 몇 가지 제시되어 왔는데, 본 논문에서는 이러한 기존 방법을 보완할 수 있는 두 가지 구현 기법을 제안한다. 첫째, 트리 탐색을 위한 스택을 전역 메모리에 할당할 경우 전역 메모리 접근으로 인한 비용을 줄이고자 하는 캐쉬 적용 스택 방법과 둘째, 기존의 로프 방법의 문제점인 상당한 메모리 요구량을 줄이고자 하는 적은 깊이의 스택(short stack)을 사용한 로프 방법을 제시한다. 제안된 방법의 효용성을 보이기 위하여 기존의 GPU용 탐색 방법과의 성능 비교 분석을 수행한다. 이러한 실험 결과는 향후 GPU용 광선추적법 소프트웨어 개발자들이 상황에 맞는 적절한 kd-트리 탐색 방법을 선택할 수 있도록 해주는 중요한 정보를 제공하게 될 것이다.
전통적인 한 홉 (Single-hop) 쎌루라 네트워크가 지난 몇 년 동안 통신망의 기능을 잘 제공해 왔으나, 높은 전송 파워가 4세대 시스템의 높은 데이터 전송율 그리고 멀티미디아 써비스에서는 요구 되어 이 네트워크가 더 이상 경제성을 갖기는 어려워진다. 반면에 멀티홉 (Mdlti-hop) 쎌루라 네트워크는 기존은 셀루라 네크워크의 인프라에 애드 혹 네트워크를 동반하여, 전송 파워의 큰 감소를 가져와 총 전송 파워 절약이 가능해진다. 이러한 성능 향상과 4G 써비스들을 가능하게 하기 위하여, 효과적인 라우팅 프로토콜이 멀티 홉 쎌루라 네트워크 (MCN)를 위하여 필요하다. 이 논문에서 우리는 기지국 (base station)의 방향성 정보를 이용한 반응형 (reactive) 라우팅 디스커버리 프로토콜을 제시한다. 우리의 분석과 실험은 제안된 프로토콜이 플러딩 (flooding) 오버해드를 줄이는 것을 보인다. 또한, 다양한 4G 서비스를 한 모발터미널이 기지국에 요구하게 되므로, 이에 관한 이슈들을 MCN 상황에서 논의하고 제안된 프로토콜의 응용을 제시한다.
무선 네트워크 사용자가 폭발적으로 증가하구 서비스 종류들이 다양해짐에 따라 고 전송률 및 사용자의 QoS(Quality of Service) 보장에 대한 요구가 강화되고 있는 현실이다. 본 논문에서는 이를 위한 해결 방안으로 직교 주파수 분할 다원 접속 시스템 상에서 사용자 QoS 요구사항의 만족을 고려한 주파수 자원 할당 기법을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 시간 분할 다원 접속 시스템에서 지연에 민감한 사용자의 QoS 만족을 위하여 송신 기지국과 각각의 사용자들 사이의 통계적인 채널 특성과 더불어 사용자마다의 실시간 큐잉 분석을 고려한 M-LWDF(Modified-Largest Weighted Delay First)를 기반 한 자원할당 기반의 RR(Round Robin) 및 K&H(Knopp&Humblet) 결합 스케줄링을 제안하며, 이를 통해 전체적인 시스템의 전송률 향상과 지연에 민감한 서비스를 요구하는 사용자의 QoS를 만족시킬 수 있다는 점을 확인한다. 또한 제안한 기법을 OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 시스템에 적용하여 최적의 부 캐리어 할당을 통한 사용자 스케쥴링을 수행한다. 본 논문에서 제안된 기법의 성능을 분석하기 위하여 물리계층의 채널 특성으로부터 구해진 실효 링크 계층 용량을 고려하여 모의실험을 수행하였다.
최근 한정된 주파수의 사용 효율성을 높이기 위해 Cognitive Radio 시스템의 허가 주파수 대역 사용을 제한적으로 용인하는 CR 기술이 각광받고 있다. CR 기술에서 최우선적으로 고려되어야 할 사항은 주 사용자의 통신을 보호하는 것이다. 즉 CR 사용자는 주 사용자의 출현을 인지하는 즉시 현재 채널의 사용을 중지해야 하며, 이러한 상황을 사전에 고려하여, 운용이 가능한 주파수 대역을 폭넓게 확보해야 한다. 이를 위해 CR 사용자는 지속적인 스펙트럼 센싱을 수행한다. CR 사용자가 스펙트럼을 센싱하는 동안에는 이용 중인 서비스가 일시적으로 중단되는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 주 사용자를 보호하기 위한 CR 센싱 요구조건을 만족하는 전제 하에, CR 사용자의 QoS를 최대한 보장하면서 스펙트럼 센싱을 수행하도록 하는 채널 센싱 스케쥴링 방법을 제안한다. 이를 위해, 센싱할 채널의 개수와 센싱 주기를 CR 센싱 요구조건의 주요 지표로 이용하였고, CR 사용자의 QoS 보장 요구사항은 패킷 지연과 손실 측면에서 분석하였다. 위의 센싱 스케쥴링 방법을 수치 분석을 통해 여러 파라미터들을 다양하게 변화시킴으로서, 다양한 환경에서 QoS를 만족시킬 수 있는 적합한 파라미터를 구할 수 있었다. 그리고 성능 평가를 통해 채널을 연속적으로 센싱하는 방법과 두 가지 측면, Delay와 성공적으로 전송한 패킷의 수를 비교하였을 때 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
트래픽 오프로딩은 폭발적으로 증가하는 모바일 트래픽에 대응하기 위한 유망 솔루션이다. 오프로딩 방법 중, LIPA/SIPTO 오프로딩에서는 애플리케이션의 QoS 요구사항을 만족하면서 트래픽을 오프로딩할 수 있다. 또한, SNS로 인한 많은 트래픽때문에 social context를 이용한 트래픽 오프로딩이 필요하다. 그러므로, 본 논문에서는 social context를 이용하여 트래픽을 오프로딩하는 LIPA/SIPTO 오프로딩 알고리즘을 제안한다. 먼저, 애플리케이션 인기도를 social context로 이용하여 애플리케이션 선택확률을 정의한다. 그 다음, effective data rate 관점에서 소형셀 사용자의 QoS를 최대화하는 최적의 오프로딩 weighting factor를 찾는다. 마지막으로, 애플리케이션 선택확률과 오프로딩 weighting factor를 기반으로 각 애플리케이션의 오프로딩 비율을 정한다. 성능분석 결과, 제안한 알고리즘의 오프로딩 비율이 기존 알고리즘의 약 46%임에도 불구하고, 제안한 알고리즘의 effective data rate achievement ratio 값이 기존 알고리즘과 비슷한 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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