본 논문은 동일 비디오를 저장하고 있는 n개의 단말노드에서 생성되는 전송채널들을 병합하여 네트워크 대역폭을 n배 줄일 수 있는 멀티캐스트 전송 기법을 제안한다 클라이언트는 패칭 기법을 사용하여 전송중인 멀티캐스트 전송 트리에 가입함으로서 지연 없는 서비스를 제공받을 수 있으며 패칭과 멀티캐스트 채널을 통하여 전송되는 데이터들을 동시에 수신하여 재생한다. 비디오에 대한 요청빈도수가 증가할수록 요청된 비디오가 단말노드 사이에 저장될 확률은 증가하기 때문에 이를 이용하여 서비스를 제공함으로서 서버의 필요 전송채널수를 감소시킬 수 있다. 서버는 비디오 재생이 HEN 사이에 저장된 데이터의 양을 초과하여 지속되는 경우에만 새로운 멀티캐스트를 생성하여 전송한다. 제안된 기술은 비디오의 인기도에 따라 멀티캐스트 그룹 간격이 동적으로 변화되기 때문에 서버의 부하 및 네트워크 대역폭을 크게 감소시킬 수 있다 시뮬레이션 결과로부터 제안된 멀티캐스트 전송 기법은 서버의 부하 및 필요 전송 채널의 수를 감소시켜 시스템 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제시하고 있음을 확인하였다.
DASH는 2010년 MPEG(동화상전문가그룹)에서 개발된 스트리밍 기술이며, 2011년에 국제표준으로 채택되었다. 애플, 마이크로소프트와 아도비 등에서 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해 응용되고 있는데, 일반적으로 클라이언트의 데이터 요청 시 네트워크의 가용 대역폭을 분석, 적절한 대역폭을 사용하여 미디어 데이터를 클라이언트에 전달한다. 즉, 고품질의 미디어 전송 중, 가용 대역폭이 급격히 하락하는 경우, 저품질의 데이터를 전송하여, 사용자 디바이스에서 끊김 없이 미디어를 재생할 수 있도록 한다. 본 논문은 DASH 기술에 관한 기존 연구들을 전송 속도와 대역폭 측정방식, 전송 속도 결정 알고리즘, 사용자 경험 (QoE) 평가 방법에 따라 분류하고, 각 연구의 장 단점을 비교, 분석하여, 가용 대역폭 변화가 심한 무선 네트워크에서 DASH 기술을 구현하는 데 있어서 고려하여야 할 요소들을 제시한다.
본 연구는 Diebold and Yilmaz (2012, 2014, 2016)의 분석방법을 적용하여 2007년 7월 19일부터 2022년 3월 31일까지 해상운임지수(BDI, BDTI, BCTI)에너지(원유, 천연가스, 석탄), 곡물(대두, 옥수수, 밀)을 대상으로 연계성을 분석하였다. 본 논문의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 네트워크 분석 결과에 따르면 전체 분석기간의 경우 총 연계성은 20.43%로 측정되어, 해상운임지수와 상품가격 사이에 상호 연관성이 낮은 것으로 나타났다. 또한, 방향 연계성 결과를 살펴보면, 영향력이 가장 큰 변수는 옥수수로 나타났으며, 그 반대로 BDI가 가장 낮은 변수로 나타났다. 마지막으로 시기별로 구분하였을 때, COVID-19 기간에만 BCTI가 주도적인 역할을 하는 것으로 나타났다. 둘째, 표본이동분석결과에 따르면, 총 연계성이 금융위기, 무역전쟁, COVID-19 등과 같이 경제 상황의 변화와 특정 사건이 발생할 때 서로 간의 상호 연관성이 높은 것으로 나타났다.
인터넷 네트워크에 존재하는 방화벽(Firewall) 또는 라우터(Router) 장비에서의 패킷 필터 기능은 모든 방화벽 장비의 기본적인 기능이 될 수 있다. 하지만 최근에 등장한 세션기반의 악의적 침입과 바이러스의 출현으로 패킷 필터기는 단순한 정적 패킷 필터 기능이 아닌 상태기반 패킷 필터의 동적 패킷 필터 기능을 요구하게 되었다. 또한 최근에 인터넷 속도가 급증하는 환경변화에 맞추어 방화벽 장비의 TCP 패킷 처리기능은 매우 빠른 처리속도를 요구하고 있다. 이에 우리는 매우 빠른 고속의 TCP 상태기반 패킷 필터 처리를 요구하는 에지(Edge)급 라우터의 방화벽 옵션카드를 만들기 위해 하드웨어 기반의 TCAM(Ternary CAM) 관리를 이용한 TCP 세션 상태기반 (Stateful) 패킷 필터기를 구현하였으며, TCAM 제어와 패킷의 상태기반 검사 등 모든 기능처리는 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 이용한 하드웨어 로직(Logic) 및 상태기(State Machine)로 구현하였다. 그리고 본 논문의 구현방식을 적용한 방화벽 옵션카드는 인-라인(In-line) 모드로 구성될 경우 1GHz 이상의 Wire Speed를 만족하는 처리성능을 보여주었다.
최근 정보통신 산업에서 일어나고 있는 기술 및 제품 경쟁은 표준화 경쟁이라고 해도 과언이 아닐 정도로 표준 획득은 시장을 선점하기 위하여 핵심 요소로 정보통신기술 변화의 흐름은 표준화를 지향하고 있다. 더욱이 WTO TBT(Technical Barries to Trade)의 발효는 범세계적으로 하나의 표준을 지향해 나아감에 따라 국제표준(Global Standards)의 중요성은 크게 증대되고 있다. 이에 기업은 물론 각 국가는 표준을 핵심 전략으로 인식하고, 다양한 전략적 접근을 통하여 시장선점 나아가 표준획득을 위해 치열한 경쟁을 하고 있다. 본 고에서는 게임이론 중 상대 경기자의 유형(type)을 알 수 없는 동적 불비정보게임(Dynamic Incomplete Information Game)을 이용하여, 정보통신 산업 내 먼저 네트워크를 형성한 선도기업과 이에 대하여 선도기업의 기술과의 호환을 추구하고자 진입한 추종기업간의 경쟁을 분석하고, 이를 통하여 선도기업과 추종기업 간 표준화 경쟁에 있어서 최선의 경쟁 전략을 분석해 보고자 한다.
동적으로 변화하는 채널 상태에 대응하고자 IEEE 802.11 기반 무선랜은 서로 다른 변조 방식 및 부호화 기법을 도입해 복수 개의 전송률을 지원한다. 그러나 한 네트워크 안에서 높은 전송률과 낮은 전송률의 공존은 전체시스템의 성능을 저하시키는 결과를 초래한다. 이러한 성능 이상(performance abnormality)를 제거하고 시스템 성능을 향상시키기 위해 본 논문에서는 RAT(Rate-Adapted Transmission) 기법을 제안한다. RAT 기법은 무선 채널을 단말의 채널 점유 시간에 기반하여 분배한다. 그리고 한 단말 안에서도 전송률 기반 큐 관리를 통해 패킷을 효율적으로 전송한다. 따라서 RAT 기법은 단말 간 전송률 경쟁 이득(inter-rate contention gain)뿐만 아니라 단말 내 전송률 경쟁 이득(intra-rate contention gain)까지 얻을 수 있다.
CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 하지만 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 여권 코드와 같이 다양한 패턴으로 그성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 단점이 있다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식 성능을 개선하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 숭자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 숭자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도 조정시 이전 연결 강도 변화량을 반영하는 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘을 제안한다. 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 개선한 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 패턴 분류의 정확성과 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.
최근 전장의 환경이 네트워크 중심전으로 빠르게 변화함에 따라 다양한 전술정보를 신속하고 정확하게 전송할 수 있는 전술데이터링크가 요구되고 있다. 현재 한국군은 효율적인 합동전술 작전을 지원하기 위해 한국형 합동전술데이터링크(KJTDLS: Korea Joint Tactical Data Link System) 체계 개발을 기본형과 완성형 2단계로 나누어 추진하고 있다. 하지만 한국형 합동전술데이터링크 체계(기본형)는 미군의 대표적인 전술데이터링크인 Link-16과 비교하여 통신 대역폭의 제한과 낮은 전송효율 때문에 Link-16의 TDMA 프로토콜을 적용하기에는 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 한국군의 전술 작전환경을 고려하여 Dynamic TDMA 기술 기반의 프로토콜의 구조를 제안하였으며, 제안된 전술데이터링크 프로토콜을 검증하기 위해 시뮬레이션을 구현 및 성능을 분석하였다.
동적 움직임을 가지는 노드에 대한 DTN(Delay/Disruption Tolerant Network)은 노드의 연결단절 및 불규칙적인 노드의 움직임에 의한 불안정한 상태를 해결하는 방법 중 하나이다. 특히 DTN은 재난상황 또는 움직임이 많은 노드간의 상관관계를 분석하여 노드 간 연결 확립을 보장함으로써 데이터 연결성과 전송률을 개선한다. 본 논문은 노드의 움직임에 대한 속성 정보를 기반하여 구성된 클러스터 구조의 네트워크에서 헤드노드 간의 연결 가능성을 분석하며 데이터를 목적지까지 포워딩하는 방식으로 망을 제어 유지하기 위한 방법으로 EPCM(Efficient Prediction-based Context-Awareness Matrix) 알고리즘을 제안하고자 한다. 이를 위해 적용한 상황 매트릭스는 시간에 따른 헤드노드들의 움직임과 속도 등의 상황 예측이 가능한 정보를 포함한 포워딩 분석 요소를 제공한다. EPCM 알고리즘은 노드가 주기적인 이동성을 가진다는 가정 하에 포워딩에 요구되는 상관관계를 연산 분석하여 예측 경로를 제공한다. 노드의 이동에 의해 경로가 변화하는 환경에서 EPCM 알고리즘은 상황 매트릭스를 통해 헤드노드의 연결 정보를 저장하고 관리함으로써 연결성을 보장하고 짧은 지연시간에 효율적인 전송이 가능할 것이다.
최근 실시간 스트리밍 플랫폼을 기반으로 한 다양한 멀티미디어 컨텐츠의 수요량과 트래픽 양이 급격히 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 실시간 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위해서 실시간 스트리밍 트래픽을 예측한다. 네트워크 트래픽을 예측하기 위해 통계적 모형을 활용하였으나, 실시간 스트리밍 트래픽은 매우 동적으로 변화함에 따라 통계적 모형보다는 순환 신경망 기반 딥러닝 모델이 적합하다. 따라서, 실시간 스트리밍 트래픽을 수집, 정제 후 Vanilla RNN, LSTM, GRU, Bi-LSTM, Bi-GRU 모델을 활용하여 예측하며, 각 모델의 학습 시간, 정확도를 측정하여 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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