센서장비에 장착되는 무선통신 모듈은 선내 통합유무선 네트워크와의 원활한 연결을 위하여 무선 게이트웨이 기능을 수행하는 브릿지(bridge)를 통한 데이터 전송방식이 필요하다. 본 논문에서는 선박 및 실내 Seamless N-스크린 서비스를 위한 무선 통신 MAC 구조로서, WPAN 프로토콜을 적용하고, P2P 스트리밍이 가능한 OSMU(One Source Multi Use) N-스크린 서비스를 제공하기 위해, 그리드 기반 WPAN 네트워킹 기술을 제안하고 성능을 분석하였다. 제안한 그리드 기반 WPAN 네트워킹 기술은 다중 경로 및 신속한 경로 설정이 가능한 N-스크린 통신을 지원한다. 제안한 방식을 시뮬레이션한 결과, 그리드 기반 WPAN 네트워킹 기술은 IEEE 802.15.4 기반망 보다 전송지연시간 측면에서 우수한 성능을 나타내었다.
자율구성 계층구조 에드혹 네트워크(Self-organizing hierarchical ad hoc network, SOHAN)는 편평구조 에드혹 네트워크의 확장성을 향상시키기 위해 설계된 새로운 형태, 즉, 액세스 포인트, 전달 노드, 이동 노드의 3 계층의 애드혹 노드로 구성된 네트워크 구조이다. 본 논문에서는 SOHAN의 자율구성을 위한 토폴로지 탐색과 라우팅 프로토콜을 소개한다. 또한 높은 전송 용량을 갖는 최적의 클러스터 기반 계층구조 토폴로지를 형성하기 위한 링크 품질 및 MAC 지연 시간 기반의 크로스레이어 설계방식의 경로 척도를 제안한다. 토폴로지 탐색 프로토콜은 2.5 계층에서 MAC 주소를 기반으로 동작하는 라우팅 프로토콜을 위한 기본적인 정보를 제공한다. 이 라우팅 프로토콜은 AODV 프로토콜을 기반으로 하며, 계층구조의 장점을 활용하기 위해 토폴로지 탐색 프로토콜과 상호 연동하도록 설계된다. 시뮬레이션을 통해 전송용량, 종단간 지연시간, 패킷 전달률, 제어 오버헤드 관점에서 SOHAN의 우수한 성능과 확장성을 보인다.
전통적인 모델 기반 제어 방법은 로봇의 센서계로부터 유추한 현 상황과 로봇이 가지고 있는 주변 환경에 대한 모델을 비교하고 이를 토대로 정교한 경로 계획에 따라 로봇을 구동하는 방식이다. 이러한 방식은 로봇의 주변 환경이 바뀌거나 동적으로 변화하는 경우에는 적용하기 어렵기 때문에 미리 알려져 있고 고정되어 있는 환경이 아니면 로봇이 성능을 발휘하기가 어렵다. 이에 반하여 행위기반 제어는 로봇이 처해있는 주변 환경에 대한 모델이나 경로 계획에 의존하지 않고 로봇의 특정한 센서 출력에 대하여 특정한 행위를 즉각적으로 수행하도록 구성되어 있어서 비구조적인 환경이나 동적으로 변화하는 환경에서 로봇에 적용하기가 좋다. 본 논문에서는 로봇이 처한 상황에 따라서 행위를 달리하는 상황의존형 행위기반 제어 구조를 제안하고 이를 1:1 2족 축구 로봇에 적용하여 그 효용성을 보인다.
MOnCa2는 스마트폰에 장착된 센서와 온톨로지 추론 기반의 지능형 스마트폰 어플리케이션 구축을 위한 프레임워크다. 기존에 연구되었던 MOnCa는 온톨로지 인스턴스로 등록된 센서 값에 대한 정보를 바탕으로 사용자의 현재 상황을 판단 및 추론하였다. 이러한 방식은 사용자의 공간 정보나 주변에 존재하는 객체가 무엇인지 판단하는 것은 가능하나 사용자의 물리적인 콘텍스트(이동 행위, 이동할 목적지 등등) 판단하는 것은 불가능했다. 본 논문에서 설명하는 MOnCa2는 사용자 개개인의 물리적인 콘텍스트를 판단 및 추론하기 위해 스마트폰의 장착된 센서를 바탕으로 행위 및 이동 상황에 대응하는 인지 모델을 구축하고, 구축된 모델을 기반으로 사용자의 실시간 행위 및 이동 상황에 대해 1차적인 추론을 수행하며, 추론된 1차적인 콘텍스트에 대해 온톨로지 기반의 2차 추론을 통해 지능형 어플리케이션에 필요한 고수준 사용자 콘텍스트를 생산한다. 따라서 본 논문은 스마트폰의 가속도 센서를 기반으로 사용자의 이동에 필요한 행위를 인지하는 기법, 스마트폰의 GPS 신호를 바탕으로 이동 목적지와 경로를 예측하는 기법, 온톨로지 실체화를 적용하여 고수준 콘텍스트를 추론하는 과정에 초점을 맞추어 설명을 한다.
고밀도 파장 분할 다중화 방식(DWDM: Dense-Wavelength Division Multiplexing) 기반 차세대 광 인터넷 백본망(NGOI: Next Generation Optical Internet)의 주요 연구주제 중 하나는 다양한 멀티미디어 응용 서비스들의 서비스 품질(QoS: Quality-of-Service)을 고려한 멀티캐스트 서비스용 효율적인 라우팅 및 파장할당(RWA: Routing and Wavelength Assignment) 문제이다. 특히, 차세대 광 인터넷 백본망에서 망 대역폭의 효율적인 사용 측면의 RWA 문제는 매우 중요한 요소이다. 그러나 기존의 RWA 알고리즘들은 멀티캐스트 트리 형성 시 발생하는 혼잡상황과 경로에 대한 우선순위를 고려하지 않아 성능이 매우 제한적이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 멀티캐스트 트리 형성시 발생하는 혼잡경로를 피하고 노드의 우선순위를 고려하는 효율적인 우선순위기반 최소간섭 경로 멀티캐스트 라우팅(PMIPMR - Priority-based Minimum Interference Path Multicast Routing) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션 결과를 통해 파장 사용률과, 파장 채널 사용률 측면에서 기존의 알고리즘과 비교, 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한다.
최근 이동성을 제공하는 시스템이 매우 빠른 속도로 보급되고 있는 추세이며 그 서비스 분야 또한 다양해져 무선 멀티미디어 서비스에 대한 요구가 커지고 있다 멀티미디어 서비스는 많은 데이터 용량을 요구하며, 같은 정보를 여러 사용자들에게 보내야 하는 특징을 갖는다. 이동하는 사용자에게 이와 같은 특징을 갖는 멀티미디어 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 이동성을 지원하는 효율적인 멀티캐스팅 기법이 필요하다. Mobile If 기반의 이동 네트워크 환경에서 멀티캐스팅을 지원하기 위한 연구는 크게 양방향 터널링 방식과 원격 가입 방식으로 연구되어 왔다 양방향 터널링 방식은 홈 네트워크를 항상 경유함으로 인해 발생하는 데이터 전송 경로의 비최적화와 데이터 중복 전송의 문제를 가지고 있으며, 원격 가입 방식은 빈번한 멀티캐스트 전송 트리의 재구성으로 인한 오버헤드와 서비스 단절의 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이동 호스트의 이동 방향 정보를 이용한 자원 예약 기법을 통해 이동 호스트에게 투명한 이동성을 제공하여 서비스의 단절을 줄이고, 가변적인 서비스 범위를 통하여 멀티캐스트 전송 트리의 재구성으로 인한 오버헤드를 줄이는 방법을 제안한다.
인터넷 상에 산재하는 분산이질 형태의 자료들에 대한 효율적인 검색을 지원하기 위해서는 이 들 문서들의 구조를 새로운 정보 구조로 통합하여 사용자에게 제시하여야 한다. 본 논문에서는 DTD 또는 XML Schema를 기반으로 하는 XML 문서의 공통 뷰 설계를 위한 공통 데이터 모델과 처리 방식을 제안한다. 계층, 상속, 복합 등의 다양한 구조 처리를 위한 XML 문서의 경로 정보, 관련성이 있는 요소들의 연결에 이용되는 연관값, 소스 매핑 정보 등으로 구성된 복합 필드 구조를 갖는 트리형의 새로운 공통 데이터 모델을 정의한다. 또한 XQuery 기반의 공통 뷰 정의 질의 기능과 공통 데이터 구조상의 질의 처리 방식을 보인다.
WSN에서 센서 노드는 저전력을 필요로 함으로 에너지 소비를 최소화할 수 있어야 하고 기존의 키관리 방식에서 암호키 검색시간의 절약과 키의 위치정보 추출 방법에 따른 효과적인 암호 키 관리가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 키의 배분 및 저장을 3차원 적인 위치기반 키관리 방식을 적용하여 키관리에 있어서 기존의 위치기반의 형식보다 경로키수를 줄여 센서 노드의 에너지 소비를 줄여 가용성 보장을 할 수 있게 하였다.
재난 상황에서 사람을 안전하게 피난시키는 것은 매우 중요하다. 인명 안전을 위한 다양한 피난 시뮬레이션 툴이 개발되어 사용되고 있지만, 대부분의 툴에 적용된 방식은 Map을 분석하여 최단 경로를 추출해 Agent를 결정된 경로를 따라 이동시키는 알고리즘으로 구현되었다. 이 방법은 재난 환경에 변화가 없는 조건에서 피난경로를 빠른 시간에 예측하기에 적합하다. 그러나 재난상황은 시시각각으로 변화하기 때문에 피난알고리즘은 이에 대응할 수 있어야 하지만 기존 알고리즘으로는 대응이 곤란한 실정이다. 강화학습을 기반으로 한 인공지능 기술을 활용하면 변화하는 재난에 대응 가능한 피난경로 알고리즘의 개발 가능할 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 알고리즘 개발의 기초단계로서, 강화학습 기법으로 개발된 피난 알고리즘이 IMO MSC.1/Circ1533에서 요구하는 피난시뮬레이션 툴의 성능조건을 만족하는지 여부를 평가하였다.
차량 간 통신을 위한 직교 주파수 분할 다중화 (OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing)기반 WAVE (Wireless Access for Vehicular Environment) 시스템의 물리계층 표준은 기존에 정지환경을 기반으로 표준화된 IEEE802.11a 무선랜 (WLAN: Wireless Local Area Network)의 물리계층 표준을 따르는 것으로 되어 있다. 따라서 이동환경에 기반한 WAVE 시스템에서 단순한 등화방식을 적용할 경우 빠른 페이딩의 영향으로 인하여 프레임 초기 채널특성과 말기 채널특성의 변화가 초래되어 시스템의 수신 성능이 저하되게 되고, 특히 고차 변조방식에서는 더욱 문제가 된다. 따라서 본 논문에서는 WAVE 시스템의 64-직교진폭변조 (QAM: Quadrature Amplitude Modulation)과 같은 고차 변조에서 채널 등화성능을 향상시키는 방식에 대해 연구하였다. 훈련 심볼을 이용하는 기존의 채널추정방식을 기반으로 하되 WAVE 채널처럼 빠르게 변화하는 채널특성을 추적하기 위해 일정한 주기 마다 미드엠블을 삽입하는 전송구조를 제안하였다. 또한 미드엠블 사이의 심벌들의 채널 변화는 다양한 보간법을 적용한 등화 알고리듬을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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