애드 혹 네트워크에서 수명을 연장하기 위한 방법 중 하나인 경로 재설정 기법은 일정 노드로 라우팅 기능 부담의 편중을 막기 위해 일정량의 에너지 사용 후. 새로운 경로를 다시 찾는다. 경로 재설정 기법은, 라우팅 기능 분담에 의한 네트워크 수명연장 측면에서 뛰어난 성능을 보인다. 그러나 경로 재설정은 플러딩(Flooding)에 의한 경로 탐색 과정이 포함되기 때문에 그 시그널링 오버헤드는 상당하다 경로 재설정 기법은 라우팅 기능의 분담으로 각 노드의 수명 연장을 기대할 수 있으나, 잦은 경로 재설정이 발생할 경우 시그널링 오버헤드로 인해 그 성능 향상이 반감될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 경로 선택 알고리즘(Enhanced Route Selection Algorithm, ERSA)은 패킷 전송 비용과 함께 시그널링 오버헤드의 정도를 나타내는 경로 재설정 비용을 계산하여 경로 선택 과정에 활용한다. ERSA는 경로의 재설성 과정에서 발생하는 시그널링 오버헤드를 줄이는 새로운 알고리즘으로, 경로 재설정 비용을 경로 선택 과정에서 고려하여 재설정 과정 발생 횟수를 줄임으로써 네트워크의 에너지사용을 효율적으로 수행할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 성능을 비교한 결과, ERSA는 타 알고리즘보다 네트워크를 구성하는 모든 노드의 에너지 총합을 나타내는 네트워크 에너지, 경로 재설정 시그널링에 의한 에너지 소모량, 세션이 지속되었을 때의 네트워크 에너지 감소성향 등의 측면에서 뛰어난 성능을 보인다.
최근 이동통신 기술이 급격히 발달함에 따라 이동 중에도 언제 어디서나 인터넷에 접속하여 통신하기를 원하는 사용자들이 증가하고 있다. Hierarchical Mobile IPv6 (HMIPv6)는 기존의 Mene IPv6 (MIPv6)에서 발생되는 긴 핸드오버 지연, 시그날링 오버헤드 등의 문제점을 개선시키기 위하여 Internet Engineering Task Force (IETF)에 의해 제안되었다. HMIPv6는 Mobility Anchor Point (MAP)라는 새로운 개체를 도입하여 MAP 도메인 내에서의 마이크로 이동성을 지원하기 위한 방법이다. 그러나 HMIPv6는 MAP 도메인 내에서의 이동성 지원에서는 좋은 성능을 보이지만 사용자가 MAP 도메인 간을 이동하는 매크로 이동성의 경우 MIPv6에 비하여 더 큰 지연시간이 발생한다. 그 이유는 HMIPv6에서 도메인 간 핸드오버가 발견하게 되면 Mobile Node (MN)은 두 개의 주소를 생성하고 생성된 주소를 각각 Home Agent (HA)와 MAP에 등록하여야 하기 때문이다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위하여 도메인 간 핸드오버가 발생하더라도 한 개의 주소만을 생성하여 따른 핸드오버를 지원할 수 있는 방안을 제안한다. 제안방안에서는 MAP가 관리하는 MN의 수가 감소하게 되고 패킷을 인터셉트하기 위한 proxy Neighbor Discovery Protocol (NDP)를 수행하지 않아도 되기 때문에 MAP 및 MAP도메인의 부하가 감소하게 된다. 우리는 시뮬레이션 및 수식분석을 통하여 제안방안의 성능을 HMIPv6와 비교하여 분석하였다.
Device-to-device (D2D) 통신은 짧은 전송 거리를 적은 전송 전력으로 인프라를 거치지 않고 직접 통신하여 근거리 서비스를 제공할 수 있는 통신 방법으로 기대되고 있다. 이러한 장점들로 인해, 대규모 D2D 시스템에 대한 수요가 존재할 것이다. D2D 통신 자원이 셀룰러 망에 의해 관리되는 네트워크 지원형 D2D 시스템은 제어 신호를 위한 시그널링 오버헤드 때문에 많은 수의 D2D 기기들을 지원하는 것이 불가능하다. 이런 경우에는 오히려 네트워크 조정을 전혀 하지 않는 것이 하나의 해결책이 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 uncoordinated D2D 시스템을 고려하는데, 이는 많은 수의 D2D 기기들이 대규모로 배치되어 네트워크 조정 없이 동작하는 D2D 시스템을 의미한다. D2D 시스템의 전송 용량을 분석하여, uncoordinated D2D 시스템이 셀룰러 네트워크 내에서 상향링크 스펙트럼을 공유하면서 공존할 수 있는 타당성 조건을 도출한다. 또한, 이러한 D2D 시스템의 적절한 전송 전력 수준 및 링크 거리에 관한 연구 결과를 제시함으로써, 대규모 D2D 통신의 운용점에 관한 가이드라인을 제공한다.
IETF에서는 높은 대역폭과 낮은 지연시간을 요구하는 음성 및 영상 스트림을 포함한 새로운 종류의 응용 서비스의 QoS를 지원하기 위한 Intserv와 RSVP를 정의하고 있다. 그러나, 현재의 Intserv 모델에서는 각 노드가 각 flow의 상태를 유지해야 하므로, 망의 규모가 커질수록 노드의 구조가 복잡해지고 패킷의 처리 속도도 저하되는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 stateful 망 구조의 확장성 문제를 극복하기 위해, core 노드에서 각 flow 상태를 유지하지 않고 edge 노드에서만 각 flow 상태를 유지하도록 제안된 SCORE(Scalable Core) 네트워크 구조를 Intserv 의 각 서비스 QoS를 만족시킬 수 있도록 확장하였으며, 이를 위한 수락제어, 대역폭 할당 방식 및 노드 구조를 제안하였다. 또한, 각 flow에 대한 대역폭 할당. 패킷 지연 및 지연시간의 변이를 성능 변수로 하여, 제안 방식에 대한 성능 실험을 ns-2 시뮬레이터를 이용하여 수행하였으며, 이를 통해 제안 방식이 Intserv에서 제시한 각 서비스의 서비스 품질 요구 사항을 충분히 만족시키면서 Intserv 모델의 단점인 확장성을 문제를 해결할 수 있는 좋은 방안임을 확인하였다.
차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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