최근 수중 환경 모니터링 시스템에 대한 관심이 높아지면서 수중음파센서네트워크에 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 수중음파센서네트워크는 수중환경 모니터링, 수중자원탐사, 해양 데이터 수집, 군사 목적 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 이러한 다양한 분야에서 활용 가능한 수중음파센서네트워크의 활성화를 위해서는 PHY-MAC 프로토콜의 정의가 필수적이다. 하지만, 수중음파센서네트워크는 제한된 대역폭, 다중경로 및 페이딩현상, 지상 무선통신에 비해서 낮은 음파 속도로 인한 전송 지연시간 등 수중환경의 특수성에 고려해서 구현을 해야 한다. 본 논문에서는 수중환경과 관련된 제약사항을 고려하여 적응적인 PHY 프로토콜의 주파수, 네트워크 토폴로지, MAC 프로토콜, PHY-MAC 인터페이스, 데이터 프레임 포맷을 정의하고, 구현한 시스템의 구성에 대해서 설명하며, 수중환경에서의 실제 실험을 통한 데이터를 기반으로 성능 평가를 하였다.
오래 지속되는 플로우인 엘리펀트 플로우는 데이터 센터에서 많은 대역폭을 소비해서, 지연에 민감하고 짧은 시간 흐르는 플로우인 마이스 플로우의 흐름을 방해하게 된다. 이는 마이스 플로우에 대해 적지않은 지연을 발생시켜서, 결과적으로 그 네트워크에서 동작하고 있는 응용의 성능을 저하시키게 된다. 그러므로 데이터 센터 네트워크는 이를 분류하고 시각화 해내어 실시간으로 QoS 프로비져닝을 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 다음에 대해 논한다. (1) SDN에서 sflow를 이용한 엘리펀트 플로우의 실시간 검출 및 시각화를 위한 프레임워크 제시. 이는 시각화된 토폴로지에서 스위치를 더블클릭 하므로써 스위치를 통과하는 엘리펀트 플로우를 점검할 수 있게 한다. (2) SDN 제어기에 의해서 정의되고 관리되는 QoS를 보장하는 접근 및 OpenFlow에 의해 제공되는 규격. 본 논문에서는 SDN 네트워크내에서 rate-limiting (traffic-shaping) 분류 기법을 사용하는 것을 주로 논의한다.
미래의 이동통신에서 하이브리드/통합 위성-지상 시스템의 중요성이 증가할 것으로 예상된다. 대부분의 이동통신 시스템은 지상 시스템 규격에 맞게 구성되어 있는데 이 경우 위성 시스템에 적합하게 호환성을 가지도록 하는 것이 시스템의 효율성 측면에서 매우 중요하다. 모든 4G 이동통신의 지상 시스템 규격에서는 자원을 효과적으로 사용하기 위해 수 msec 단위로 갱신이 가능한 적응형 변조 및 부호화 방식을 채택하였으나 위성 시스템의 긴 왕복지연 때문에 이러한 적응형 방식을 그대로 적용하기는 불가능하고, 단기 페이딩에 효과적으로 대응할 수 없다. 본 논문에서는 지상 시스템 규격과 최대의 호환성을 가지면서도 이동위성통신 시스템의 채널 환경에 적합한 적응형 변조 및 부호화 방식을 제시한다. 또, 단기 페이딩에 효과적으로 대응하기 위해 인터리버를 결합한 성능 시뮬레이션 결과를 비교 분석한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권3호
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pp.8-19
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2019
Since their emergence in 2007, smart phones have advanced up to the point that 5G mobile communication in 2019 started to be commercialized. Accordingly, now it is possible to share 3D modeling files and collaborate by means of a mobile web. As the recently commercialized 5G mobile communication network is so useful in sharing 3D modeling files and collaborating that even large-size geometry files can be transmitted at ultra high speed with ultra low transfer delay. We examines characteristics of major 3D file formats such as STL, OBJ, FBX, and glTF and compares the existing 4G LTE (Long Term Evolution) network with the 5G NR (New Radio) mobile communication network. The loading time and packets of each format were measured depending on the mobile web browser environments. We shows that in comparison with 4G LTE, the loading time of STL and OBJ file formats were reduced as much as 6.55 sec and 9.41 sec, respectively in the 5G NR and Chrome browsers. The glTF file format showed the most efficient performance in all of the 4G/5G mobile communication networks, Chrome, and Edge browsers. In the case of STL and OBJ, the traffic was relatively excessive in 5G NR and Edge browsers. The findings of this study are expected to be utilized to develop a 3D file format that reduces the loading time in a mobile web environment.
핸드오버는 통신 중인 무선 단말이 데이터의 손실을 최소화 하면서 현재 접속하고 있는 기지국/셀에서 다른 기지국/셀로 이동을 하여도 연속적으로 통신이 가능하게 하는 기술이다. 즉, 이동통신 가입자가 특정 무선통신 구역에서 다른 무선통신 구역으로 이동할 때, 통화 채널을 자동으로 전환시켜 통화를 끊어지지 않게 해주는 기능을 말한다. 현재 모바일 네트워크의 가장 큰 문제점으로 지적되고 있는 핸드오버 시 통화 지연 현상 및 끊김 현상을 해결하기위해 빠르고 효율적인 핸드오버를 위한 많은 연구가 진행되고 있으며, 이러한 통화지연 및 끊김 현상은 모든 모바일 네트워크에서 필수적으로 해결해야 할 부분이다. 최근 모바일 네트워크의 기술 발달로 LTE(Long Term Evolution) 네트워크가 상용화되어 모바일에서도 고속의 데이터처리가 가능한 시대를 열었다. 하지만 LTE 네트워크 환경에서는 핸드오버 시 새로운 인증키가 생성되어야 한다. 이런 경우 핸드오버에 의해 인증 과정이 수행되어 인증 비용 및 지연시간이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 UE가 oMME에서 nMME로 핸드오버 시 oMME는 인증키를 일정 시간동안 저장하여 인증키의 Life Time내에 기존의 MME로 다시 복귀한다면 저장된 인증키를 재사용을 하여 인증 절차를 간소화하는 효율적인 키캐싱 핸드오버 기법을 제안한다.
MVPN(Mobile Virtual Private Network)은 이동단말을 사용하는 이동근무자가 지역적 제한없이 VPN 서비스를 제공받을 수 있도록 하는 기술이다. 이동 VPN 사용자에게 지속적인 VPN 서비스를 제공하기 위해서는 이동성을 제공하기 위한 MIP(Mobile IP) 프로토콜과 IPsec 기반 VPN 기술의 공존이 필요하다. 그런데 MIP와 IPsec 기반 VPN GW(Gateway)를 함께 사용하게 되면 등록 실패나 빈번한 IPsec 터널 재 설립과 같은 문제가 발생한다. IETF에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 VPN GW의 외부에 홈 에이전트(x-HA)를 사용하는 방안을 제시하였고, 이를 기반으로 동일한 외부네트워크 내에서의 이동에 대한 핸드오버 지연을 줄이기 위한 방안으로 MN(Mobile Node)이 위치한 외부네트워크 내에 x-HA를 동적으로 할당하는 방안도 제안되었다. 그러나 동적으로 x-HA를 할당하는 방안은 세션 키의 노출이나 네트워크 간 이동시의 긴 핸드오버 지연 발생과 같은 문제를 가진다. 이에 본 논문은 이동 VPN 사용자의 핸드오버 지연시간을 최소화하고 핸드오버로 인한 데이타 손실을 줄이면서 보안을 강화하는 새로운 MVPN 프로토콜을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 방안과 비교하였다.
드브르젼 그래프(dBG: de Bruijn graph)는 병렬 계산을 위한 구조나 인터커넥션 네트워크 설계에 사용되고 있다. dBG 지향 라우팅 알고리즘은 고장포용(fault tolerance) 라우팅과 최단 경로 라우팅에 포함되어 연구되고 있지만, 아직까지 dBG에서 고장 노드를 포함하지 않는 최단 경로(FFSP) 프로토콜에 대한 연구는 없는 실정이다. 네트워크는 계속하여 그 크기가 커지기 때문에 현실적으로 네트워크 장애는 피할 수 없는 일이 생기게 된다. 더욱이, 그러한 네트워크 장애에 대비하여 보통의 라우팅 알고리즘은 긴 지체 시간과 낮은 처리량 그리고 높은 트래픽을 발생시키게 된다. 본 논문은 양방향 드브르젼 그래프(BdBG)에 기반을 두고 네트워크 장애가 존재하는 상태에서의 두 가지 라우팅 알고리즘에 대하여 제안한다. 첫 번째는 알고리즘은 네트워크에 연결된 상태로 네트워크의 결함 노드가 존재할 경우에도 항상 최단거리 경로로 도달하게 하는 알고리즘이다. 두 번째 알고리즘은 첫 번째 알고리즘에 비해 최단 거리 경로를 찾아내는 성능을 높인 알고리즘이다. 두 알고리즘의 성능 평가 항목으로 경로 길이 측정과 이산 집합(Discrete Set: DS)의 크기를 정의하여 다른 알고리즘과 성능 평가를 비교하였으며, 성능 평가 결과 제안한 알고리즘들은 dBG 기반을 둔 실제 네트워크를 위한 라우팅에 적합하다는 결론을 얻었다.
This paper presents an algorithm for multichannel slotted-ring topology medium access protocol (MAC) using in wavelength division multiplexing (WDM) networks. In multichannel ring, there are two main previously proposed architectures: Tunable Transmitter - Fixed Receiver (TTFR) and Fixed Transmitter - Tunable Receivers (FTTR). With TTFR, nodes can only receive packets on a fixed wavelength and can send packets on any wavelengths related to destination of packets. Disadvantage of this architecture is required as many wavelengths as there are nodes in the network. This is clearly a scalability limitation. In contrast, FTTR architecture has advantage that the number of nodes can be much larger than the number of wavelength. Source nodes send packet on a fixed channel (or wavelength) and destination nodes can received packets on any wavelength. If there are fewer wavelengths than there are nodes in the network, the nodes will also have to share all the wavelengths available for transmission. However the fixed wavelength approach of TTFR and FTTR bring low network utilization. Because source node with waiting data have to wait for an incoming empty slot on corresponding wavelength. Therefore this paper presents Tunable Transmitter - Tunable Receiver (TTTR) approach, in which the transmitting node can send a packet over any wavelengths and the receiving node can receive a packet from any wavelengths. Moreover, the self-similar distributed input traffic is used for evaluation of the performance of the proposed algorithm. The self-similar traffic performs better performance over long duration than short duration of the Poison distribution. In order to increase bandwidth efficiency, the Destination Stripping approach is used to mark the slot which has already reached the desired destination as an empty slot immediately at the destination node, so the slot does not need to go back to the source node to be marked as an empty slot as in the Source Stripping approach. MATLAB simulator is used to evaluate performance of FTTR, TTFR, and TTTR over 4 and 16 nodes ring network. From the simulation result, it is clear that the proposed algorithm overcomes higher network utilization and average throughput per node, and reduces the average queuing delay. With future works, mathematical analysis of those algorithms will be the main research topic.
무선멀티홉네트워크(WMNs)는 무선 채널의 페이딩 및 가변적인 대역폭에 의해 패킷 손실 및 전송 지연에 의해 비디오 스트리밍의 성능이 저하된다. 고품질의 비디오 스트리밍의 성능을 보장하기 위해 FEC (Forward Error Correction) 기반의 네트워크 적응적인 비디오 스트리밍 기법이 제안되어 왔다. 종단간 FEC와 홉간의 FEC 기법 등을 사용하는 기존 네트워크 적응 기법들은 제한적인 모니터링 정보에 기반 하므로 스트리밍 경로의 전체적인 상태를 반영하기 힘들다. 본 논문에서는 WMNs 환경에서 모니터링 기반의 네트워크 적응적 FEC 코디네이션을 이용하여 모니터링을 통해 경로 전체의 네트워크 상태를 판별한 후 적응적으로 특정 홉으로부터 종단까지 제어하는 H2E(hop-to-end) FEC 기법을 제안한다. H2E-FEC 기법은 FEC의 시작노드와 중복도(redundancy)를 네트워크 상태에 따라 적절히 결정해야 하며, 이를 위해 중앙집중형 코디네이터를 활용해 획득한 정확한 모니터링 정보를 바탕으로 H2E-FEC를 위한 코디네이션을 적용한다. 제안된 기법은 OMF(Orbit Measurement Framework) 기반의 WMN 테스트베드에서 다수의 실험을 통해 검증하며, 강압적인 네트워크 환경에서 H2E-FEC가 기존의 E2E 및 HbH-FEC 기법에 비해 패킷 복구율 및 전송 지연 시간에 의한 복잡성에서 높은 성능을 나타낸다. 구축된 테스트베드 환경에서 코디네이터를 적용한 후 E2E-FEC 기법에 비해 패킷 복구율이 약 17% 향상됨을 보인다.
최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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