Ns-2는 유 무선 네트워크의 성능을 평가하기 위해 광범위하게 활용되고 있는 검증된 시뮬레이터이다. Ns-2.33 버전은 IEEE 802.11의 PHY 계층과 MAC 계층의 핵심 기능들이 구현된 모듈들을 포함하는 확장 버전을 제공하고 있지만, 만약 이 확장 버전에 무선 네트워크 시뮬레이션의 중요한 성능 평가 파라미터 중의 하나인 Error Rate가 적용되면 몇몇 치명적인 오류로 인해 시뮬레이션이 중단되는 상황이 발생한다. 뿐만 아니라, 패킷 에러는 실제로 MAC 계층에서 감지되고 폐기되어져야 하지만 이 버전에서는 PHY 계층에서 패킷 에러를 처리함으로써 에러가 발생된 패킷에 대한 정보를 확인할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급된 문제들을 해결하기 위해 IEEE 802.11 확장 버전을 수정하였으며 IEEE 802.11p 기반의 차량 에드-혹 네트워크상에서 수정된 버전을 이용하여 시뮬레이션을 수행하고 Error Rate가 끼치는 영향을 분석하였다.
IP 멀티캐스트는 네트워크 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 장점에도 불구하고, 관리도메인 간 정책적 이견 및 멀티캐스트 가용성과 도달성 등 기술적 문제로 인해 활용 확장에 한계를 가지고 있다. 멀티캐스트 오류 등 기술적 문제에 대한 탐지 및 차단은 IP 멀티캐스트의 안정화를 위해 우선적으로 해결되어야 할 과제이다. 본 논문은 네트워크와 네트워킹 환경에 대한 오류의 탐지 및 원인 추정이 가능하며, 효율적 활용 유지 확장을 위해 경편성(portability)과 관리성(manageability)을 갖춘 멀티캐스트 모니터링 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 IP 멀티캐스트의 가용성, 도달성 및 대화성의 탐지가 가능하며 백그라운드(background) 시험 및 요구형(on-demand) 오류 검증을 통해 네트워킹 환경의 성능 장애 요소들을 추정할 수 있다. 또한, 네트워크 자원을 효율적으로 활용함으로써 프레임워크의 확장성(scalability)을 제공한다. 네트워크 테스트베드에서 행해진 실험을 통해 제안된 프레임워크 확장성과 효용성을 입증한다.
무선 센서 네트워크에서는 근접한 센서 노드들이 유사한 정보를 감지하는 특성에 의해 임의의 센서 노드의 동작이 실패하거나 기능이 소멸되는 경우에도 네트워크의 전체적인 동작에는 영향을 미치지 않는 장점이 있지만 무선매체의 저속, 오류가 심한 전송특성 및 제한된 전원 공급, 센서 노드의 임의 배치로 인한 교체 불가능 등의 문제점을 가진다. 이 논문에서는 계층적으로 센서 로드를 구성하고 있는 네트워크의 확장성을 보장하면서 전체 노드들의 파워 소비를 줄일 수 있도록 최적 경로 검색 프로세스를 수행하는 PRML 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 기법에서는 노드의 잉여 에너지와 연결도를 고려함으로써 클러스터 헤드의 부하 분산이 가능해 졌으며, 노드 간 통신 횟수를 줄일 수 있었다. LEACH-C, HEED기법들과 비교 분석 결과, PRML라우팅 프로토콜은 전체 에너지 소비 측면에서 평균 8%, 클러스터 헤드의 에너지 소비 측면에서 평균 6.4%의 효율성을 얻었고, 네트워크 확장성에 다른 에너지 소비 분포는 LEACH-C, HEED 기법보다 7.5%의 효율성을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 현재 육군에서 진행하고 있는 VoIPv6 네트워크 구축 사업에 적용될 예정인 네트워크를 시뮬레이션을 통해 성능을 예측하고 그 결과를 도출하였다. 본 논문의 시뮬레이션에 앞서 선행하였던 첫 번째 u-Army 시뮬레이션의 경우 실험 부대 내로 범위를 한정하여 VoIPv6 네트워크의 성능을 측정하였다면 이번 시뮬레이션에서는 범위를 확장하여 사단 전체에 적용하였을 경우 설계한 VoIPv6 네트워크가 어느 정도의 성능이 나오고 실제 육군의 요구사항에 부합하는지를 예측하는 시뮬레이션이다. 시뮬레이션은 사단에 실제 적용할 네트워크를 모델링하여 사용하였고, 서비스를 사용하는 다양한 상황을 가정하고 시뮬레이션 조건으로 적용하여 네트워크에서 어느 정도까지 서비스를 제공할 수 있는 지를 시뮬레이션 하였다. 도출된 결과는 네트워크의 성능을 예측하여 향후 전군으로 적용될 경우 군 상황과 규모에 적합한 네트워크 구축에 도움을 줄 것이다
최근 인터넷 사용자 증가와 네트워크를 기반의 응용 프로그램이 다양하게 개발되고 있다. 또한 스마트 폰과 매블릿 PC 의 대중화로 누구나 쉽게 인터넷을 통해 정보검색 서비스를 이용할 수 있다. 따라서 갈수록 증가하는 패킷에 대한 제]어와 이동, 삭제 등과 같은 처리를 빠르게 하기 위해 네트워크 프로세서 (Network Processor)가 개발되었다. 네트워크 프로세서는 패킷 제어와 이동, 삭제를 수행하는데 최적화되어 있다. 하지만 네트워크 프로세서를 개발한 회사마다 교차개발환경 툴과 개발언어가 서로 다르기 때문에 소스코드 재사용 및 확장이 어렵다. 또한 네트워크 프로세서에서 동작하는 프로그램을 매스트 하기 위해 하드웨어 장비가 필요하고 네트워크 프로세서에 종속적인 개발환경과 언어를 배우는 것은 프로그래머에게 큰 부담을 준다. 본 논문에서는 네트워크 프로세서에 최적화된 기능을 언어 레벨에서 정의한 eFlowC 언어를 사용하고 범용 컴퓨터에서 매스트 및 실행을 할 수 있는 가상머신을 제안한다. 그리고 가상머신 중간언어를 사용하여 가상머신이 설치된 범용 컴퓨터에서 소스코드 재사용 및 확장을 가능하게 한다. 따라서 범용 컴퓨터에서 프로그램 테스트를 통해 신뢰성 높은 프로그램을 작성할 수 있다.
스마트 홈 인프라를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해, 여러 연구기관과 산업체에서는 홈 네트워크에 대한 다양한 연구를 진행하고 있다. 이로 인해 다수의 홈 네트워크 미들웨어들이 제안되었으며, 이는 홈 네트워크 표준화를 지연시켰고, 이러한 표준화의 지연은 이 기종 미들웨어 간 상호운용성 문제를 해결할 수 있는 미들웨어 브리지를 요구하였다. 현재 두 미들웨어에 대한 상호운용성을 지원하는 일대일 브리지, 다수의 미들웨어에 대한 상호운용성을 지원하는 일대다 브리지 등 여러 미들웨어 브리지에 대한 개발과 상호운용성 지원 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 시스템과 기법들은 특히 스마트 홈 환경에서 요구되는 동적 확장성과 성능에 대한 고려가 부족하다. 미들웨어 브리지는 전문적인 지식이 없는 사용자를 위해 브리지의 수정 없이 쉽게 새 미들웨어를 추가할 수 있는 브리지 확장성을 제공해야 한다. 또한 브리지는 메시지 집중을 해결할 수 있는 부하 분산 기법 역시 제공해야 한다. 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서의 동적 확장성과 부하분산을 위한 다중 미들웨어 브리지(Multi-Middleware Bridge, MMB)를 제안한다. MMB는 분산 구조를 통해 브리지 확장성과 부하 분산 기능을 제공한다. 또한 이에 대한 구현과 평가를 통해, 상호운용성 지원 기능과 브리지 확장성, 부하분산 알고리즘의 성능을 검증한다.
본 논문에서는 SNMP 기반의 네트웍 관리자가 피관리 요소들에서 MIB을 구성하는 변수들을 동적으로 선택하기 쉽게 할 수 있는 방법을 제시한다. 즉, 우리는 XML과 자바 코드를 사용하여 실시간으로 MIB을 확장함으로써 SNMP 에이전트의 실시간 확장을 용이하게 하는 구조를 설계한다. 우리가 설계한 XML 기반 SNMP MIB 확장 구조는 관리 방법을 채택한다. 실시간으로 MIB을 기술하기 위해 XML과 DOM을 사용 자바 기반의 네트워크와 관리방법을 채택한다. 이 방법은 MIB이 직렬화 되어 관리자와 에이전트간의 네트워크 상으로 전달될 수 있도록 해준다. 또한 XML의 사용은 MIB이 쉽게 탐색되고 관리 태스크들을 위한 온라인 문서와 자유롭게 통합될 수 있도록 한다. 더 나아가서 XML은 다른 정보 모델을 사용하는 네트웍 관리 응용들간의 데이터 교환이 쉽도록 할 것이다.
본 논문에서는 계층적인 센서 네트워크에서 하위 센서 노드의 인증이나 센싱된 정보의 암호화를 위해 사용할 수 있는 키를 관리하기 위하여 키 선분배를 기본으로 키 재분배 방법을 제공하는 키 관리 메커니즘을 제안한다. 본 키 관리의 특징은 첫째, 중앙 관리의 약점을 극복하기 위해 키 관리를 다른 aggregator 노드들에 분산시켰다. 둘째, SINK 노드는 키의 재분배를 위한 키 스페이스를 제외하고, 이미 분배된 키에 대해서는 어느 노드에게 어떤 키를 분배했는지 또는 그 키 자체를 저장하지 않고, 키 계산을 위한 일부 정보만 저장하고 있다가 노드가 메시지에 첨부하여 주는 키 정보를 이용해 사용된 키를 간단히 계산하며, 키 풀의 확장이 용이하여 확장성을 제공한다. 마지막으로 계산 및 메모리 측면에서의 오버헤드 분석을 통해 제안된 키 관리의 확장성 제공을 입증한다.
일반적으로 줄어든 동적 범위를 확장하는 기법은 사진의 동적 범위를 충분히 포함하는 노출이 다른 여러 사진을 합성한다. 본 논문에서는 하나의 사진만으로 동적 범위가 확장하는 방법을 제안하였다. 하나의 사진을 딥러닝을 이용하여 구현한 네트워크가 입력 이미지의 동적 범위를 확장하도록 학습시켰다. 구현된 네트워크를 평가하기 위해 HDRNet의 결과물과 비교를 하였다. 그 결과 제안한 방법으로 얻은 이미지는 HDRNet과 비교하여 영상의 대조비가 향상되는 것을 확인하였다.
기존 능동 네트워크 기술에서의 능동 네트워크 라우팅은 정적인 토폴로지 구성을 가정하고 있다. 그러나 능동 네트워크도 기존 IP 네트워크와 마찬가지로 동적이기 때문에 네트워크의 상태에 따라 능동 패킷을 동적으로 라우팅해야 할 필요가 있다. 이와 관련해서 현재까지 PLAN 프로젝트에서 SLRP와 TCOM500 프로토콜들을 제시했으나, 두 프로토콜 모두 정적으로 구성되어 있는 토폴로지를 기반으로 하기 때문에 완전한 의미에서의 동적 라우팅 프로토콜이라고 볼 수 없다. 따라서 본 논문에서는 좀 더 동적이고 기존 프로토콜과의 호환성을 갖춘 능동 네트워크 라우팅 프로토콜인 AOSPF(Active Open Shortest Path First)를 제안한다. AOSPF는 능동 네트워크 라우팅을 위해 새로운 LSA(Link State Advertisement)를 추가함으로써 OSPF를 확장한 것으로 새로 정의된 LSA는 해당 라우터가 능동 라우터임을 명시하며 이를 위해 LSA 패킷내에 OPT10N 필드에서 사용되지 않는 비트중 하나를 능동 라우터 명시 비트로 사용한다. 이러한 OSPF의 확장 방법은 멀티캐스트를 위해 OSPF를 확장한 MOSPF와 유사하다. 본 논문에서는 AOSPF의 동작 과정과 AOSPF를 통해 구성된 능동 네트워크 토폴로지 정보를 기반으로 하는 능동 패킷의 전달 방법에 대해 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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