Algorithms for geographical routing and location update attract the researchers' interests in wireless ad hoc networks. Even though many various schemes have been proposed, most of them cause scalability problem in small groups of nodes. To defeat this problem, flooding algorithm is widely utilized due to low complexity. However, there is no previous research work to evaluate flooding algorithm through implementation instead of simulation. In this paper, we present implementation of flooding algorithm on Raspberry Pi and performance evaluation results.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황인식 서비스를 위한 핵심 기술로 실내 위치인식 기술이 주목받고 있다. 기존에 연구된 크리켓은 비중앙집중형 구조로 설계되어 사용자의 프라이버시를 보호하고, 확장, 유지관리가 용이하며, 하드웨어 비용이 저렴한 잇점이 있다. 이 논문에서는 RF와 초음파신호 사이의 TDOA에 기반한 크리켓 시스템보다 개선된 실내 측위시스템을 설계하였다. RF 메시지를 전송하기 위하여 ISM 대역인 2.4GHz 주파수를 사용하였다. 비콘에서 RF와 초음파를 전송하는 빈도(Beaconing frequency)는 채널 이용률을 높이기 위해 2배 높였다. 초음파 펄스 지속시간은 초음파 신호의 거리를 증가시키면서 최적화 시켰다. 또한 위치좌표를 계산하는 기능을 리스너에 내장시켰다. 실험결과 위치 업데이트율과 위치 정확도는 향상되었다.
이동 통신망의 수요가 증가함에 따라 보다 많은 가입자를 수용하기 위해 셀의 크기가 소형화되고 이는 잦은 위치 갱신을 유발시켜 위치 관리 비용의 증가를 가져왔다. 이와 같은 위치 관리 비용을 줄이기 위해 본 논문에서는 호 수신 확률에 근거한 위치 관리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 단말이 새로운 LA로 진입 할 때 그 LA에서 호 수신 확률과 현재까지의 위치 갱신 생략 횟수를 고려하여 위치 갱신 여부를 결정한다. 이 때 호 수신 확률은 단말의 이동 성향에 관한 예측 정보에 의해서 계산된다. 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였고 그 결과, 예측 정보가 맞을 경우 위치 갱신 비용을 상당히 줄일 수 있으며 예측 정보가 어긋나더라도 최소한 기존 표준안(IS-41)의 위치 관리 비용을 초과하지 않음을 시뮬레이션을 통해 알 수 있었다. 또한 예측 정보 유지와 같은 유사한 형태의 오버헤드를 요구하는 AS(Alternative Strategy)와도 시뮬레이션을 통해 성능을 비교하고 제안한 기법의 성능이 우수함을 보였다.
최근 들어 이동 사용자의 폭발적 증가로 인해 이동 통신 시스템에서 위치 관리가 중요해지고 있다. 현재 이동 통신 시스템에서 사용중인 위치 관리 기법은 위치 영역 개념을 사용하며, 이동 노드는 새로운 위치 영역으로 이동할 때마다 위치 갱신을 수행한다 그러나, 이 기법은 이동률이 호 도착률보다 높은 사용자에 대해서는 불필요한 위치 갱신을 피할 수 없으며 상당한 위치 관리비용을 초래한다. 이러한 단점을 극복하기 위해서, 본 논문에서는 서비스 영역을 두 개의 집합으로 분할한다. 하나는 이동 사용자들 이 고속으로 이동하는 영역들의 집합이며 나머지 하나는 저속으로 이동하는 영역들의 집합이다. 이들 두개의 집합을 구성한 후, 본 논문에서는 각 영역 집합에 대해서 서로 다른 위치 추적 기법을 적용한다. 일반적으로, 고속으로 이동하는 대다수 노드는 낮은 CMR을 가지며 목적지에 도착할 때까지 일정한 이동 방향성을 갖는다. 노드의 이러한 특성을 이용하여, 사용자가 이동할 다음 위치를 시스템은 미리 예측할 수 있다. 노드가 시스템에서 예측한 위치 영역으로 이동한 경우에는 위치 갱신을 수행하지 않도록 함으로써 위치 관리에 소요되는 비용을 감소시킬 수 있다. 제안 기법의 성능을 분석하기 위해 마코프 모델이 사용되었다. 이 모델을 통해서, 본 논문에서는 제안기법을 IS-41과 TLA의 두 가지 기법과 성능을 비교한다. 성능 분석 결과는 이동 노드의 CMR이 낮을수록 그리고 이동 통신 시스템에서 예측한 특정 위치 영역으로 이동 노드가 이동할 확률이 높을수록 제안기법의 전체적인 위치 관리비용은 감소됨을 보여주었다. 또한, HLR과 VLR간의 통신비용이 높을수록 두 기법들보다 성능이 우수하였다.
최근 스마트 폰 보급 확대에 의해 위치기반 서비스(LBS)의 범위는 점점 더 확장되고 있고 서비스 또한 고속 이동 통신을 기반으로 매우 개인화되고 다양해지고 있다. 그 중에 위치기반 소셜 네트워크 서비스(LBSNS)는 스마트 폰 등장 이후에 가장 성장성이 기대되는 서비스이다. 본 논문은 스마트 폰의 위치에 기반하여 적응적으로 변화되는 커뮤니티를 형성하는 모델을 연구하고, 형성된 커뮤니티에 대한 적절한 관리와 형성된 커뮤니티 내의 멤버를 자동적으로 추가하거나 삭제할 수 있는 기능을 제공하는 LBSNS 서비스 모델을 제시한다. 또한, 향후 모바일 환경에서 위치기반 소셜 네트워크 서비스의 의미있는 연구방향을 기술한다.
Acoustic signal is crucial for the autonomous navigation of underwater vehicles. For this purpose, this paper presents a method of acoustic source localization. The proposed method is based on the probabilistic estimation of time delay of acoustic signals received by two hydrophones. Using Bayesian update process, the proposed method can provide reliable estimation of direction angle of the acoustic source. The acquired direction information is used to estimate the location of the acoustic source. By accumulating direction information from various vehicle locations, the acoustic source localization is achieved using extended Kalman filter. The proposed method can provide a reliable estimation of the direction and location of the acoustic source, even under for a noisy acoustic signal. Experimental results demonstrate the performance of the proposed acoustic source localization method in a real sea environment.
최근 이동 컴퓨팅 기술과 무선 측위 기술이 급속도로 발전하고 무선 인터넷이 보편화됨에 따라 이동체의 위치 정보를 활용하는 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)가 다양한 분야에서 제공되고 있다. 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 이동체의 위치 정보를 주기적으로 저장하는 위치 데이타 서버가 필요하다. 기존에는 이동체의 위치 데이타를 저장하기 위해서 GIS 서버를 사용해 왔다. 하지만 GIS 서버는 정적 데이타를 기반으로 설계되었기 때문에 이동체의 위치 데이타를 저장하는데 적합하지 않다. 따라서, 본 논문에서는 이동체의 위치 데이타를 관리하기 위해 제안된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조를 갖는 GALIS(Gracefully Aging Location Information System) 아키텍처의 서브 시스템인 SLDS(Short-term Location Data Subsystem)를 확장하여 실시간 위치 기반 서비스를 위한 확장 SLDS를 설계 및 구현하였다. 확장 SLDS는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 프로그래밍 기법을 이용하여 위치 데이타 처리의 실시간성을 보장하며, 이동체 데이타를 다수의 노드에 적절히 분산시킴으로써 대용량 위치 데이타를 효율적으로 관리할 수 있다. 그리고, 메인메모리에서 위치 데이타를 관리하기 때문에 검색 및 갱신 오버헤드가 적다. 또한, 실험을 통하여 확장 SLDS는 기존에 제시된 SLDS 보다 더 효율적인 저장과 부하 분산을 수행한다는 것을 확인하였다.
최근 스마트폰의 발전에 따라서 많은 위치 기반 서비스가 활용되고 있으며, 위치 정보 노출로 인한 문제점이 사회적 이슈로 대두되고 있다. 기존의 잘 알려진 위치 정보 보호를 위한 공간 클로킹 기법은 사용자가 요청한 지역에서 위치 정보를 흐릿하게 처리하였다. 하지만 계속적으로 움직이는 이동 객체의 모든 지역을 클로킹하기에는 범위공간이 무수히 넓어지는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체 정보 보호를 위한 그리드 기반 시멘틱 클로킹 기법을 제안한다. 제안 기법은 시멘틱 클로킹을 위하여 EMD 갱신 스키마를 확장하고 이동 객체를 위한 대표 보호지역의 클로킹을 정의하였다. 성능 평가에서는 제안 기법이 기존 기법에 비해 처리 시간과 공간 범위에서 안전성과 효율성을 높였다. 이를 통해, 성공적으로 다양한 적으로부터 지속적으로 움직이는 객체의 위치 개인 정보를 보호하여 기존의 방법을 능가하는 성능을 보인다.
최근 들어 이동 통신 서비스에서 이동하는 고객의 위치정보와 관련된 서비스가 중요한 서비스로 부각되고 있다. 이동 객체의 경우 갱신 연산이 많고 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 이러한 LBS 응용에서 시공간 영역질의는 중요한 서비스이다. 질의 처리 속도의 개선을 위해서 디스크 입출력 시간을 최대한 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 갱신연산을 최소화하기 위해 고안되어진 시공간 시스템 아키텍쳐로 GALIS의 비균등 2단계 격자 인덱스 구조를 적용한다. 질의 처리 처리율을 향상시키기 위해서 공간 관련성과 시간 관련성을 이용한 스케줄링 기법과 Time Zone 개념을 사용하여 시공간 개념이 결합된 질의 처리 기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 측정을 위해서 다른 질의 범위를 가지고 영역 질의의 결과를 보인다.
최근 들어 이동 통신에서 이동하는 고객의 위치정보와 관련된 서비스가 중요하게 부각되고 있다. 이동 객체의 경우 갱신 연산이 많고 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 이러한 LBS 응용에서 시공간 영역질의는 중요한 부분이고, 질의 처리속도의 개선을 위해서 디스크 입출력 시간을 최대한 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 갱신연산을 최소화하기 위해 고안되어진 시공간 인덱스 구조로 비 균등 2단계 격자 인덱스 구조를 적용한다. 또한 질의 처리률 향상을 위해서 공간 관련성과 시간 관련성을 이용한 스케줄링 기법과 time zone 개념을 사용하여 시공간 개념이 결합된 질의 처리 기법을 제안한다. 다양한 질의 범위를 사용하여 실험한 결과 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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