네트워크 이동성 기본 솔루션(NEMO basic solution)의 비 경로 최적화의 문제점을 해결하기 위한 방안 중 하나로 HPD(Hierarchical Prefix Delegation) 프로토콜이 있다. 그러나 HPD는 미시적 이동성에 대한 지원을 하지 못하므로 이동네트워크노드(MNN)가 접촉점을 변경할 때마다 MIPv6 프로토콜에서와 같이 HA(Home Agent)와 통신노드(CNs)로 BU(Binding Update) 메시지를 보내야하는 문제점을 갖는다. 본 논문은 HPD에 HMIPv6 프로토콜 개념을 적용하여 nested MEMO에서의 미시적 이동성을 효과적으로 지원하는 알고리즘을 제안하였다. 이동네트워크노드는 MAP(Mobility Anchor Point) 영역 안에서 위치변경 시 가까운 곳에 위치한 MAP으로만 BU를 보냄으로써 핸드오프 과정에서 발생하는 서비스 중단이나 신호 부하를 감소시켜 HPD에서의 한계를 극복하였다.
네트워크 이동성 기본 솔루션(NEMO basic solution)의 비 경로 최적화의 문제점을 해결하기 위한 방안 중 하나로 HPD(Hierarchical Prefix Delegation) 프로토콜이 있다. 그러나 HPD는 미시적 이동성에 대한 지원을 하지 못하므로 이동네트워크노드(MNN)가 접촉점을 변경할 때마다 MIPv6 프로토콜에서와 같이 HA(Home Agent)와 통신노드(CNs)로 BU(Binding Update) 메시지를 보내야하는 문제점을 갖는다. 본 논문은 HPD에 HMIPv6 프로토콜 개념을 적용하여 nested NEMO에서의 미시적 이동성을 효과적으로 지원하는 알고리즘을 제안하였다. 이동네트워크노드는 MAP(Mobility Anchor Point) 영역 안에서 위치변경 시 가까운 곳에 위치한 MAP으로만 BU를 보냄으로써 핸드오프 과정에서 발생하는 서비스 중단이나 신호 부하를 감소시켜 HPD에서의 한계를 극복하였다.
국내 교통은 날로 증가하는 차량으로 인해 도로의 상습정체, 대기오염 발생 등의 다양한 교통문제가 발생되고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 지자체는 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System), 첨단교통관리시스템(ATMS : Advanced Traffic Management Systems) 등의 시스템 구축을 통해 교통관리를 시행하고자 했으나 인프라 중심의 교통시스템 구축만으로는 만성적인 교통문제 해결에 효과가 미비하여 기존 시설물에 운영관리 기능을 강화한 시스템 고도화가 필요한 시점이다. 도시부 내 교통류는 임의의 시간대별로 특성 차량군이 형성되어 다양한 교통패턴이 존재하며, 이러한 상황별 교통패턴을 처리할 수 있는 지자체 네트워크 차원의 상황별 신호운영 설계가 필요하다고 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 획일적인 신호 운영의 문제점을 개선하기 위해 단기적 교통상황 예측 데이터의 교통패턴을 기반으로 Frame Signal을 설정한 뒤 네트워크 차원의 신호최적화를 통한 상황별 신호제어 운영방안을 목적으로 연구를 진행하고자 한다.
본 논문에서는 동일 채널 간섭을 겪는 중계기에 최적화된 분할 요인이 적용된 전력 분할 프로토콜을 활용하여 시스템의 성능을 최적화하는 방안을 제안하였다. 전력 분할 프로토콜이 적용된 중계 노드에서는 전력 분배 요인을 최적화하여 간섭 요인을 전력원으로 사용, 송신단의 신호를 최적의 상태로 복호한다. 따라서 제안된 방안을 협력 네트워크의 중계기에 적용할 경우, 전력 분할 프로토콜의 분할 인자에 따른 전력 수급이 가능하며 최적화된 채널 용량을 통해 네트워크의 효율성을 증가시킬 수 있다. 전력 분배 인자에 대한 아웃티지 확률 및 채널 용량 성능을 분석함으로서 시스템의 성능을 평가한다.
하향신호를 위해서는 반사형 반도체 증폭기를 기반으로 한 광역선폭 광원 기술이 사용되었고 상향신호를 위해서는 파장 재사용 기술이 사용된 양방향 파장분할 다중화 수동 광네트워크 (WDM-PON)가 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 구현되었다. 이 시스템에서 세가지 다른 종류의 광필터들이 비교되어 필터링의 영향이 분석되었고, 광 스펙트럼과 아이 다이어그램 (eye diagram)의 분석을 통해 파장 재변조 기술을 최적화 하였다. 최적화된 시스템 조건을 이용하여 양방향 신호의 전송 성능 곡선을 구하였고 이 시스템에서 반사에 의한 신호 왜곡의 영향을 분석하였다.
무선 센서 네트워크에서 해양 수색 및 구조를 목적으로 노드의 소모 에너지를 최소화하기 위한 최적화 알고리즘을 제안한다. 해양 환경에서 수색 및 구조작업은 감시하는 측에서 주로 이루어지며, 구조되는 측에서는 수동적으로 기다려야 한다. 이에 반해 자가 구성 이 가능한 무선 센서 네트워크는 해양 수색 및 구조작업에서 능동적으로 구조 신호를 보낼 수 있는 시스템을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 많은 수의 노드가 배치된 네트워크에서 노드의 소모 에너지를 최소화하기 위하여 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 네트워크에서 노드의 밀도가 높으면 일반적으로 알고리즘 계산양이 급격히 늘어난다. 따라서 제안된 알고리즘은 적정한 실행 시간 내에 최적의 결과를 찾기 위해 새로운 이웃해 생성 동작을 제안하고 알고리즘의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 노드의 소모 에너지와 알고리즘 실행시간 면에서 성능 평가를 하였으며, 성능 평가 결과에서 기존의 방식에 비해 성능이 우수하였다.
본 논문은 통행배정과 교통신호제어기의 결합문제를 풀기 위한 새로운 해법의 제시를 목적으로 한다. 통행배정과 신호제어 결합모형은 네트웍 디자인 문제(Network Design Problem)로 비선형 비분리 목적함수(Nonlinear and Nonseparable Objective Function)와 비선형제약 및 비컴백스 집합(Nonlinear and Non-Convex Set)형태로 인해 다수의 국지해(Multiple Local Optima)를 갖는 특징이 있다. 따라서 이렇게 복잡하고 난해한 문제를 푸는 해법은 많은 국지해중에 가장 최소한 값(Global Optima)을 찾을수 있는 방법을 제공하여야한다. 전체최적해(Global Optima)를 찾 을 수 있는 기존의 방법들은 확률적최적화방법(Stochastic Optimization Methods)에 속한다. 본연구에서는 이러한 방법중 금속공학에서 발 견된 모의담금빌법(Simulated Annealing Method)에 근거한 해법을 제시한다. 이방법이 통행배정과 신호제어 결합문제에 적용되는지 검토하기 위해 이해법의 수렴성(Convergence)을 증명했으며 또한 실제 프로그램된 모형을 작은 고안된 네트워크에 적 용했다. 마지막으로는 개발된 해법의 실용성을 실험하기 위해 두 가지의 보다 큰 도로망에 적용 및 분석을 했다.
본 논문은 퍼지 RBF 뉴럴네트워크를 이용한 트랙킹 검출 방법을 제시한다. IEC 60112에서 규정한 실험 장치와 방법에 따라 실험을 수행하였다. NI 장비를 사용하여 전류 파형을 측정하고, 측정된 전류 파형으로부터 FFT, 웨이블렛등의 신호처리 기법을 사용하여 12개의 특징점을 추출한다. 추출된 특징점들을 퍼지 RBF 뉴럴네트워크의 입력으로 사용하여 트랙킹 발생 유무를 검출한다. 퍼지 RBF 뉴럴네트워크는 WLSE를 사용하여 학습하고, HFC-PGA를 이용하여 특징점들의 선택, 퍼지 규칙의 수, 후반부 다항식 차수, 퍼지화 계수등을 최적화 하였다.
사물인터넷 시대에는 사물들이 유무선 네트워크로 서로 연결되어 필요할 때마다 정보를 주고 받는다. 채널과 네트워크 환경은 시간에 따라 변하고 잡음과 간섭 신호가 채널에 혼재하므로 자신이 수신해야 하는 신호가 언제 채널에 존재하는지 판단하는 케리어 센싱 기능이 매우 중요하다. 무선 통신 시스템의 케리어 센싱 회로는 수신기의 수신감도를 결정짓고, 수신감도는 시스템의 서비스 커버리지와 서비스 품질과 밀접한 연관이 있다. 수신감도가 낮을수록 서비스 커버리지가 증가하지만 노이즈에 민감해지고, 수신감도가 높을수록 서비스 커버리지는 감소하는 반면에 노이즈에 둔감해 진다. 그러므로 수신감도와 노이즈 민감도 관점에서 최적의 케리어 센싱 설계와 최적화가 매우 중요하다. 본 논문에서는 장거리 사물인터넷을 위해 수신감도의 최적화 관점에서 효과적인 케리어 센싱 기법을 제안한다.
본 논문에서는 셀 간 정보의 공유를 통한 협력이 가능한 연결된 네트워크 구조를 갖는 5G Cloud RAN 네트워크에 적용이 가능한 새로운 자원 관리 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 네트워크 협력의 이점을 활용하여 공정성과 처리량을 동시에 증가시킨다. 이러한 네트워크 성능 최적화는 허용이 가능한 양의 신호 처리 오버헤드 및 계산 복잡도 내에서 달성될 수 있으며 시뮬레이션 결과는 셀 외곽 사용자에 대한 네트워크 용량이 기존의 방법 대비 40% 가량 향상되었으며 사용자간 공정성 또한 Jain의 공평성 지수를 기준으로 약 23% 향상되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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