MPLS(Multi protocol Label Switching)는 Network Traffic 흐름의 속도를 높이고 관리하기 쉽게 하기 위한 표준 기술이다. MPLS는 정해진 Pack 열에 특정 경로를 설정하는 것에 관여하고, 각 Pack 내에는 라벨이 있어 Router 입장에서는 그 Pack을 전달할 노드의 주소를 확인하여 소요시간을 절약한다. MPLS는 IP, ATM및 프레임 릴레이 Network protocol 등과 같이 작동한다. MPLS는 Network OSI 참조모델과 함께 3Layer가 아닌 Switching을 하는 2Layer에서 대부분의 Pack이 전달되게 한다. MPLS는 Traffic을 빠르게 움직이게 하며, QoS를 위한 Network관리를 쉽게 한다. 이런 이유에 MPLS 기술은 더 많고 특정한 Traffic을 전송하기 시작한 Network로 채택될 유망한 기술로 기대되고 있다.
대규모 무선 센서 네트워크는 네트워크의 신뢰성과 에너지 효율을 동시에 고려해야 한다. 네트워크의 신뢰성을 높이기 위해서는 유니 캐스트 기반 데이터 전송 방법보다 브로드캐스트 기반 데이터 전송 방법을 사용해야 한다. 최근 발표된 GRAdient Broadcast (GRAB)는 브로드캐스트 기반 데이터 전송으로 네트워크의 신뢰성을 높일 수 있다. 하지만 한 개의 sink를 사용하기 때문에 네트워크 전체 에너지를 고르게 사용하지 못한다. 결국 네트워크의 동작 시간이 단축되는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 대규모 무선센서 네트워크에 적합한 Selective Multi Sink Gradient Broadcast (SMSGB)를 제안한다. SMSGB 는 여러 개의 sink를 사용하여 네트워크를 구성하고 한 개의 sink만 데이터를 수집한다. 특정한 이벤트가 발생이 되면 다른 sink가 데이터를 수집하게 된다. 이러한 방법을 통해 전체 네트워크의 에너지를 고르게 소모 할 수 있다. 또한 GRAB와 동일한 브로드캐스트 기반 데이터 전송으로 대규모 무선 센서 네트워크에서 신뢰성을 보장할 수 있다. 기존의 GRAB와 SMSGB를 비교한 모의실험을 통해 GRAB와 비슷한 신뢰성을 유지하면서 GRAB보다 SMSGB의 네트워크 동작 시간이 약 18% 이상 연장됨을 보인다.
본 논문에서는 국내에서 발생한 지진 신호를 검출 및 식별하기 위한 방법을 다루었다. 국내에서 발생한 지진 신호들을 분석해 본 결과 서로 다른 주파수 대역 신호의 특징들이 각각 분류를 위한 특징으로 적절함을 확인할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 지진 신호에서 추출한 다중 주파수 대역 특징을 기반으로 하는 CNN(Convolutional Neural Network) 기법에 대해서 제안하였다. 제안하는 다중 주파수 대역 CNN 기법은 지진 신호에서 추출한 멜 스펙트럼에 대해서 각각 필터를 적용하여 서로 다른 주파수 대역(저/중/고 주파수)의 신호를 추출하였다. 추출된 신호들을 바탕으로 각각 CNN 기반 분류를 수행하였고, 수행된 결과를 융합하여 최종적으로 지진 이벤트에 대해 식별하였다. 2018년 동안 대한민국에서 발생한 실제 지진데이터를 기반으로 하는 실험을 통해 제안하는 기법에 대한 효용성을 검증하였다.
본 논문은 다중 광 네트워크상에서 WDM(Wavelength Division Multiplexing)을 이용한 경로 설정 및 파장 할당문제 즉, RWA문제를 해결하는 새로운 알고리즘을 개발하는데 있다. 현재까지 다중 광 네트워크상의 임의 경로에 파장을 할당하는 문제는 NP-hard 문제[1]로 알려져 있으며 , 또한 다중 광 네트워크상에서 주어진 노드쌍들을 연결하는 각각의 링크에는 서로 다른 파장을 할당해야 한다는 기술상에 제약조건을 안고 있다. 따라서, 본 논문에서 는 주어진 네트워크의 유형을 트리 형태로 한정지어 생각하고, 트리 구조상에서 위의 제약조건을 만족하면서 논문 [7]에서 제안한 이론을 토대로 Divided & Conquer방법을 이용하여 실제 모든 경로에 파장을 할당하는 다항시간 알고리즘을 제안하였다 새롭게 제안한 알고리즘의 분석 결과는 $O(n^4log\; n)$이다.
유비쿼터스 환경에서는 사용자가 위치한 상황에 따라 능동적으로 서비스가 제공이 되어야 한다. 특정 서비스를 요청할 때 이에 해당하는 서비스 기능을 가진 장치가 현재 사용자가 위치한 네트워크에 존재하는지, 서비스를 제공하는 장치들 중 사용자에게 가장 적합한 장치가 무엇인지를 발견 해 서비스를 제공해 주는 기술이 필요하다. 또 여러 사용자가 같이 존재할 때 어떤 우선순위에 의해 동작되어지는지도 중요하다. 본 논문에서는 Mobile Platform과 Zigbee Network 기반에서 교수와 학생들이라는 계층이 다른 여러명의 User가 동시에 사용할 수 있는 능동적 서비스를 제공하는 Smart Class를 구현하여 보았다.
무선 메쉬 네트워크는 네트워크 구성의 용이성과 비용적인 장점으로 각광받고 있는 무선 백본 네트워크 기술이다. 최근 상용화된 제품이 출시되고 있지만, 대부분의 기존 연구 기술은 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 본 논문에서는 실제 상황을 고려하여 무선 메쉬 네트워크 테스트베드를 구축하였다. 본 테스트 베드는 무선 분산 시스템(Wireless Distribution System)과 브릿지를 응용하여 멀티채널 멀티 인터페이스와 동적인 위치기반 라우팅 프로토콜을 지원한다. 위치기반 라우팅 프로토콜은 링크 채널 변화와 물리적 거리를 고려한 메트릭을 이용하여 무선 간섭에 강하게 설계하였다. 그리고 메쉬 클라이언트들은 중앙 집중 주소 관리 서버를 통해 주소를 할당 받아 통신하며, 간이 망 네트워크 관리 프로토콜을 통해 망을 관리하도록 설계 및 구현하였다.
다중 도메인 광 전송망은 기본적으로 상호 운용되지 않으며 전체 망차원의 통합 오케스트레이션 메커니즘과 경로 제공 메커니즘이 필요하다. 더불어 망의 생존성 보장은 중요한 쟁점 중의 하나이다. MPLS-TP(Multi-Protocol Label Switching-Transport Profile)에서는 다양한 보호·복구 방안을 표준으로 정의하고 있으나 보호·복구 경로를 계산·선정하는 방안에 대해서는 언급하고 있지 않다. 따라서 광회선패킷 통합망 차원에서 보호·복구 충돌을 최소화하여 통합망 전 영역에 걸쳐 신속한 보호·복구가 가능한 경로를 계산·설정하는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 다중링-메시 토폴로지 형태로 구성된 T-SDN 망에서 신속한 보호·복구가 가능한 경로를 계산·설정하는 알고리즘을 제안하였다.
This paper deals with the multi-objective optimization of tire reinforcement structures such as the tread belt and the carcass path. The multi-objective functions are defined in terms of the discrete-type design variables and approximated by artificial neutral network, and the sensitivity analyses of these functions are replaced with the iterative genetic evolution. The multi-objective optimization algorithm introduced in this paper is not only highly CPU-time-efficient but it can also be applicable to other multi-objective optimization problems in which the objective function, the design variables and the constraints are not continuous but discrete. Through the illustrative numerical experiments, the fiber-reinforced tire belt structure is optimally tailored. The proposed multi-objective optimization algorithm is not limited to the tire reinforcement structure, but it can be applicable to the generalized multi-objective structural optimization problems in various engineering applications.
Currently, Wireless Networks have some nice characteristics such as multi-hop, multi-channel, multi-radio, etc but these kinds of resources are not fully used. The most difficulty to solve this issue is to solve mixed integer optimization. This paper proposes a method to solve a class of mixed integer optimization for wireless networks by using AMPL modeling language with CPLEX solver. The result of method is scheduling and congestion control in multi-channel multi-radio wireless networks.
본 연구는 연구논문 및 저자 프로파일을 기반으로 상호 협력이 가능한 전문가 검색 시스템을 구축한다. 제안한 방법론은 다음과 같다. 첫째, 입력 키워드와 가장 연관성 높은 키워드를 검색하기 위한 가중치 부여 기법을 제안하고, 둘째, 이 기법을 통해 전문가를 효율적으로 검색하는 방안을 제안한다. 우선적으로 논문에서 키워드와 저자 프로파일을 추출하고, 이를 통하여 전문가를 검색할 수 있도록 한다. 이것은 소셜 네트워크의 여러 분야에서 활용할 수 있다. 이러한 정보는 여러 시스템에 분산되어 있다. 이렇게 분산된 데이터를 통합하기 위한 기술로 멀티 온토롤지를 이용하는 기법을 제안한다. 멀티 온톨로지는 메타 온톨로지, 인스턴스 온톨로지, 로케이션 온톨로지와 연관관계 온톨로지로 구성되고, 연관관계 온톨로지는 동적으로 키워드 연관관계 분석을 통해 구축된다. 이 멀티 온톨로지를 이용하여 전문가 망을 제공하고, 이것은 키워드의 연관관계 추적을 통한 전문가 검색이 가능하도록 한다. 이를 통하여 전문가들의 연구물을 확인할 수 있도록 제공함으로써 세부 전문분야를 확인할 수 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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