네트워크 상의 분산 자원이 급증하면서 분산 자원에 대한 접근이 활성화되고 있다. 특히, 이동 에이전트 기술을 이용한 분산 자원의 접근은 고정 네트워크 상의 자원들에 대한 동적인 접근 뿐 아니라 이동 네트워크상의 사용자를 위한 이동성 지원 메커니즘을 제공한다. 프록시 기반의 이동 에이전트 모델은 동적으로 변화하는 분산 자원들에 대하여 계층적으로 도메인을 할당하고 도메인 별로 프록시 서버를 배치하여 이동 에이전트의 관리와 이동 에이전트간의 상호작용을 촉진시킬 수 있는 이동 에이전트 네트워크 모델이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 계층적인 관리 분야에 적합한 프록시 기반의 이동 에이전트 모델의 구조 및 동작 시나리오를 소개하고 시뮬레이션을 통해서 프록시 서버의 경로 최적화 기능과 이동 에이전트의 실행 시간 단축 성능을 평가한다.
패킷 재배치(packet reodering)는 전송한 패킷의 순서가 처음과 다르게 뒤섞여 수신지에 도착하는 현상을 의미한다. 패킷 재배치는 불필요한 재전송이나 불필요한 혼잡 제어를 수행하여 TCP의 성능을 저하시킨다. 패킷 재배치에 의한 TCP 성능 저하를 막기 위해 다양한 접근 방법이 소개되었다. TCP-DAD는 기존 TCP에서 3으로 고정된 중복 응답 임계값을 동적으로 조절하여, 잘못된 혼잡 제어를 예방하고 있다. 일반적으로 전송한 패킷의 수가 많을 때, 패킷 재배치를 경험할 확률이 높으며, 패킷 재배치에 의해 잘못된 혼잡 제어가 일어날 가능성 많다. 고속 네트워크 환경에서는 혼잡 윈도우 크기 변화의 폭이 매우 크다는 점을 고려할 때, 중복 응답 임계값을 조절하는 TCP-DAD는 한계가 있다. 본 논문에서는 고속 네트워크 환경에서의 패킷 재배치 현상으로 인한 TCP 성능저하를 완화하기 위한 새로운 알고리즘 TCP-DT를 소개한다. 이는 중복 응답 수에 의존하지 않고 타이머를 통해 혼잡 제어를 수행하는 메커니즘 이다. 본 논문은 NS-2를 사용하여 고속 네트워크 환경에서의 시뮬레이션을 통해 제안한 TCP-DT의 성능 향상을 증명하였다.
비중앙화(decentralized) 그룹키 관리 알고리즘은 그룹 멤버의 변화에 대한 영향을 지역적인곳으로 한정시킴으로서 안전한 멀티캐스트 네트워크 구조의 확장성(scalability)과 안정성(reliability)을 향상시킬 수 있다. 그러나 기존의 비중앙화 그룹키 관리 기법들에서는 멀티캐스트 과정에서 중간의 중계노드들이 멀티캐스트 데이터의 평문 정보를 복호화함으로써 그룹 통신의 비밀성이 보장되지 않거나, 하위 그룹간의 안전한 통신을 위해서 외부의 중앙화된 그룹키 분배 센터가 필요했다. 본 연구에서 제안하는 그룹키 관리 방식에서는 서비스 제공자가 대리 암호(proxy encryption)를 이용하여 그룹키를 분산화(distributed) 방식으로 합법적인 그룹 멤버에게만 분배한다. 따라서 멀티캐스트 데이터를 전송하는 과정에서 데이터의 비밀성을 보장하는 안전한 통신을 가능케 함과 동시에 중앙화된 그룹키 분배 센터에 대한 필요성을 제거시킬 수 있다. 제안하는 그룹키 관리 기법은 중앙화된 네트워크 관리자가 없이 네트워크의 구조가 빈번히 변화하는 신뢰할 수 없는 동적인 네트워크 환경에서도 안전한 그룹통신을 효과적으로 보장할 수 있다.
무선 센서 네트워크에서는 전송파워 제어를 이용하여 전력소비를 줄이고 채널간의 간섭을 줄일 수 있다. 무선 링크의 품질은 시간 및 공간적인 상황에 따라 변화하기 때문에 링크의 실패가 빈번하다. 기존의 전송파워 제어 기법은 링크 품질 변화에 적응할 수 있도록 주기적으로 이웃 노드와 비컨 패킷을 주고 받아 동적으로 전송파워를 조절하도록 하였다. 하지만 전송파워를 조절하는 주기에 따라서 링크 품질의 변화에 적용하는 시간과 트래픽 및 에너지 오버헤드에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 링크의 품질변화에 따른 동적인 전송파워 제어 기법과 전송파워 제어 주기를 변경하는 기법을 제안한다. 이를 통하여 링크가 불안정할 때에는 전송파워 제어 주기를 감소시켜 민첩하게 링크 품질을 유지하며, 링크가 안정할 때는 전송파워 제어 주기를 증가시켜 이에 따른 프로토콜의 오버헤드를 줄이고자 하였다.
오버레이 네트워크는 하부계층의 네트워크에 변화가 있어도 응용계층의 트리에는 변화를 줄 필요가 없으며, 오버레이 네트워크가 멀티캐스트를 지원하지 않는 노드들이 존재하는 환경에서도 만들어질 수 있게 해준다. 오버레이 프로토콜은 동적인 그룹을 모니터링하는 반면, 하부계층의 유니캐스트 프로토콜은 동적인 네트워크를 책임짐으로써, 동적인 환경에서도 제어 오버헤드를 줄이고, 프로토콜의 오퍼레이션을 안정적으로 만든다. 그러나, 만약 오버레이 멀티캐스트 프로토콜이 구성원의 위치정보를 모른다면, 효율적인 멀티캐스트 트리를 만드는 것은 매우 어렵다. 그래서, 위치정보를 이용한 계층적 오버레이 멀티캐스트 구조(HOMA: Hierarchical Overlay Multicast Architecture)를 본 논문에서 제안한다. 제안된 구조는 멀티캐스트에 참여하는 호스트들만으로 정적인 지역을 기반으로 동적 그룹을 만들어서 상위 계층에서는 그룹을 대표하는 호스트들 간의 오버레이 멀티캐스트 망을 형성하근 하위 계층에서는 지역에 속한 멀티캐스트 호스트들 간의 멀티캐스트를 지원하는 응용 계층의 2-계층 오버레이 멀티캐스트이다. 이것은 GPS를 사용하고, 지리적 영역을 활용하며 노드의 이동에 크게 영향을 받지 않는 지역 기반의 상위 계층의 오버레이 멀티캐스트 트리를 보여준다. 시뮬레이션 결과는 멀티캐스트의 효율성의 문제를 효과적으로 해결하였음을 보여준다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 지원하기 위한 네트워크 환경은 점차 복잡해지고 다양화 되었다. 이러한 네트워크 환경은 기존의 환경과는 다르게 네트워크를 임시적으로 구성하는 애드혹 환경으로 변화하고 있다. 본 논문에서는 애드혹 네트워크를 지원하는 에이전트 관리 기능을 제안한다. 구현된 주요 기능은 모바일 장치간 에이전트 서비스 제공, 동적인 AMS, DF 서비스 제공자 생성, 서비스 제공자의 유지이며, 이러한 기능들은 블루투스(Bluetooth) 프로토콜을 기반으로 구현되었다. 이를 통해 기존의 에이전트 플랫폼에서 제공하지 못하는 애드혹 네트워크 환경 하의 에이전트 관리가 효율적으로 이루어짐을 확인할 수 있었다.
무선 Ad-hoc 네트워크는 어떠한 하부구조와 중앙관리의 도움 없이 임시 네트워크를 구성하는 무선 이동 호스트들의 집합이다. Ad-hoc 네트워크에도 오디오/비디오 등의 컨퍼런스가 열릴 수 있으며, 이때 다중의 호스트에 데이터를 전달하는 멀티캐스트 작업이 필요하다. Ad-hoc 네트워크에서는 네트워크 토폴로지의 동적인 변화로 인하여 전송경로가 변동되는 문제가 발생될 수 있다. 따라서 기존의 유선 네트워크에서 사용하던 트리 구축방법을 사용할 수 없다. 이러한 문제를 미리 예측하기 위하여 게이트웨이 호스트들의 이동성을 단계별로 분류한 것과 결합도를 전송하여 트리를 구축함으로써 호스트들의 이동에 따른 트리상의 경로가 끊어질 확률을 줄여 트리 재구축으로 소모되는 시간과 경비를 줄일 수 있다.
본 논문에서는 센서 네트워크 환경에, MANET기반의 라우팅 프로토콜인 AODV[1]를 적용하여 실험한 내용에 대해 소개한다. AODV는 RREQ, RREP 그리고 RERR등의 제어 메시지를 이용하여, 데이터를 전송하기 위한 망을 동적으로 구성하는 특징을 갖는다. MANET환경에 비해서 센서네트워크 환경은 에너지 사용 혹은 네트워크 망 구성에 있어서 많은 제약조건을 갖고 있다. 이러한 센서 네트워크 망에 AODV를 적용하였을 경우 어떠한 특성이 나타나는지 문제점을 분석하였다. 시뮬레이션 환경으로는 NS-2 시뮬레이터를 이용하여 구성하였으며 AODV 라우팅 프로토콜을 이용하여 싱크 수 증가, 소스 수 증가와 S-MAC을 적용함에 따른 평균 메시지 Delay, 평균 소비 에너지, 평균 데이터 전송률 등이 어떻게 변화하는지 살펴보았으며 센서 네트워크 환경에서의 성능을 확인하였다.
교통신호에서 주로 고려되는 변수는 신호주기(cycle length), 녹색시간(green split), 옵셋(offset)그리고 좌회전 현시순서(left-turn phase sequence)로 구성된다. 기존의 대부분의 연동 모델들은 고정된 주기하에서 평균적인 유입 교통량을 측정한 후, 선형최적화 이론을 적용하여 최적 신호를 산출한다. 그러나 이 방법은 어디까지나 평균적인 데이터에 대해서 계산을 한 것이기 때문에 실시간 최적화를 제공하기가 어렵다. 본 연구에서는 평균 차량 통행량 대신 실시간으로 입력되는 차량 대기행렬, 차량 도착률을 기초로 대기차량을 최소화하는 동적 신호시간 산출 모델을 개발하였다. 본 모델에서는 Peytechew가 제안한 각 진입로에서의 대기 차량 예측 모델을 기초로 하여 다음 주기에서의 차량 대기 행렬을 예측한 후, 선형 최적화 이론을 적용하여 신호시간을 산출한다. 본 모델에서 산출된 신호주기와 녹색시간은 대기차량길이를 최소화하는 신호 시간으로서 교차로간의 연동효과를 고려하여 실시산 교통상황에 따라 주기별로 변화한다. 본 모델은 3개의 교차로로 구성된 네트워크를 대상으로 적용하였다. 실험 네트워크의 주도로 교통량은 부도로의 교통량 보다 많다고 가정하였으며 각 링크사이에서의 차량 진출입은 없다고 보았다.
영상 이해는 컴퓨터 비전의 가장 높은 수준의 처리 기법이다. 영상을 이해하기 위해서는 위치 정보, 물체 존재정보와 같은 기본 컨텍스트들을 추출하는 것이 중요하다. 그러나 실내 환경의 영상 정보는 카메라의 흔들림이나 각도, 빛의 상태에 따라 불확실해지기 때문에 이러한 불확실함에 강인한 영상 인식 기법이 필요하다. 동적 베이지안 네트워크(DBN)는 이러한 불확실한 정보의 처리에 강인하며 장소와 물체의 관계등 고수준의 컨텍스트를 모델링하는데 좋은 성능을 보이는 확률 모델이다. 또한 DBN은 이전 상태를 추론에 활용할 수 있으므로 장소 인식과 같은 컨텍스트의 추출에 좋다. 본 연구에서는 불확실한 실내 환경 영상으로부터 영상 전처리를 통해 특징값을 추출하고, 회전이나 크기 변화에 강인한 물체인식기법인 크기불변 특징 변환기법(SIFT)을 이용하여 물체 존재정보를 추출하여 고수준 컨텍스트가 모델링된 DBN 추론으로 장소 및 물체를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 대학 실내 환경에서의 실험으로 DBN을 이용한 영상 인식기법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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