NAND 플래시 메모리는 저전력과 빠른 접근 속도의 특징 때문에 차세대 저장장치로 주목 받고 있다. 특히 플래시 메모리로 만들어진 SSD(solid state disk)는 인터페이스가 기존의 하드디스크와 동일하고 대용량화 되고 있기 때문에 가까운 미래에 다양한 저장시스템의 저장장치로 사용될 것으로 예상된다. 그러나 NAND 플래시메모리 기반 저장장치는 쓰기 전 소거 구조와 같은 독특한 하드웨어 특징을 가지고 있기 때문에 특정 지역에 반복적인 쓰기 요청을 발생하는 B트리를 구축하는 것은 심각한 성능저하를 야기 할 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 버퍼를 이용하여 B트리 구축 성능을 개선한 방법들이 제안되었다. 그러나 이러한 기법들은 갑작스러운 전원 차단 시 버퍼에 유지하고 있던 데이터를 모두 유실하기 때문에 고장회복을 위한 추가적인 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 버퍼를 이용한 방법 중 IBSF기법을 기반으로 NAND 플래시 메모리 기반 저장장치에서 고성능의B트리 구축 방법뿐만 아니라 전원 차단시 효율적인 고장회복을 할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 B트리 변경시 변경 된 정보를 로그에 저장하여 관리한다. 또한 루트노드가 변경될 때 검사점(checkpoint)을 수행한다. 마지막으로 다양한 실험을 통하여 본 논문의 고장회복 성능을 보여준다.
세계 각지에서 모든 사물에 네트워크를 연결하고 인터넷을 통해 해당 사물들을 관리하기 위해 연구 개발을 진행 중에 있따. 사물인터넷은 차세대 이동통신 서비스의 생태계 구축을 위한 중요 역할을 수행할 것으로 기대되고 있다. 그중 가장 크게 대두되고 있는 통신 기술은 LPWAN이다. 본 논문에서는 이런 시대적 요구에 맞게 많은 LPWAN의 노드를 보다 효율적으로 사용하여 자원 낭비 감소 및 관리하기 위하여 각 데이터 전송 속도에 따른 성능을 분석하고자 한다. 본 논문에서 사용되는 LPWAN 통신 기술은 Semtech에서 개발한 장거리 저전력 무선 플랫폼인 LoRaWAN을 기반으로 설계하고, Network Simulator-3를 이용하여 가상의 IoT 기반을 구현하여 분석하였다.
데이터 스트림을 처리하기 위한 연속집계질의 수행 시 중복연산 및 메모리의 절약을 위하여 큐를 공유하는 자원공유기법이 연구되었다. 기존의 자원공유 기법들은 질의의 프리디킷이 일치할 때만 처리하기 때문에, 질의의 프리디킷이 차이가 나는 경우가 많은 다중공간 집계질의가 자주 요청되는 u-GIS 환경에서 효율적으로 중복영역을 처리할 수 있는 자원공유 기법이 요구된다. 본 논문에서는 공간영역을 효율적으로 그룹화하는 R-tree 의 특징을 이용하여 질의간의 중복영역을 그룹화하고 중복영역의 자원을 패인(Pane)구조를 이용하여 공유한다. 노드 수에 제한이 없고 레벨을 1로 하는 R-tree 로 유사한 위치의 질의들을 그룹화 한 후, 그 질의들의 영역이 겹쳐지는 부분을 패인을 이용해 집계 값을 공유하여 중복계산을 피하는 방법이다. 제안 기법은 공간 집계질의를 처리할 수 있고, 기존의 계층구조의 자원공유 기법을 사용할 때에 비해 자원을 적게 사용하고 질의 처리 시간을 단축시켰다. 성능평가를 통하여 제안기법이 메모리 사용량을 감소시키는 것을 보였으며, 질의 처리 속도가 증가하였다.
무선 센서 네트워크에서 이동 객체를 감지하기 위해 질의를 통해 위치를 획득하는 방법과 객체 감지 시 설정된 싱크로 보고받는 방법이 있다. 전자의 질의/응답 형태의 네트워크는 후자에 비해 사용자의 질의/응답에 따른 오버헤드가 있지만, 불필요한 정보 전달이 없으므로 에너지 효율적이다. 최근 질의/응답 형태의 연구들은 가상의 트리를 구성하여 질의를 하는 방법을 사용한다. 이동객체가 움직이는 네트워크에서 가상의 트리는 이동객체의 정보만을 트리에 가지고 있으며, 질의가 발생하면 트리에 저장된 정보를 참조하여 객체의 위치정보를 반환한다. 하지만 빠르게 움직이는 객체를 연속적으로 추적하는 경우, 다량의 질의 발생으로 인한 에너지 문제와 이동 객체의 속도에 따라 질의/응답 과정의 시간 지연으로 추적 정밀도 하락문제가 발생한다. 이러한 문제는 질의를 싱크에서만 하는 것으로부터 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 이동 객체 추적을 위하여 싱크에서 시작된 질의를 각 리프노드가 이동 객체의 예상 경로에 중계함으로써 질의 경로를 줄이는 방안을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들에 비해 더 나은 에너지 효율 및 정밀성을 가진다는 것을 증명한다.
최근 자동화된 공격기법에 의한 인프라 피해 사례가 급증하면서 효율적 대응 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 패킷을 통한 네트워크 서비스의 취약성을 공격하는 웜의 전파 메커니즘은 빠른 전파 속도로 인해 네트워크 대역폭 및 노드 가용성에 심각한 피해를 일으키고 있다. 이전 웜 탐지 기법들은 주로 시그너처 기반의 미시적 접근방식이 주를 이루었으나 높은 오탐지율과 조기탐지의 한계로 인해 최근에는 웜 전파의 특징에 기인한 거시적 접근 방식이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 패킷 마킹을 통해 웜 행동 사이클과 감염 체인으로 대표되는 웜의 행위적 특성을 탐지하고 대응할 수 있는 분산 웜 탐지 모델을 제안한다. 제안하는 웜 탐지 모델은 기존 모델들이 지닌 확장성의 한계를 분산된 호스트들의 협업적 대응으로 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 웜 탐지에 필수적인 감염 정보만을 처리함으로써 개별 호스트의 프로세싱 오버헤드를 감소시킬 수 있다. 그리고 본 논문에서 제안하는 탐지 모델 적용 시 조기 탐지 결과로 인해 웜의 감염 속도가 시간의 경과에 따라 감소되는 현상과 호스트 간의 협업적 대응에 의해 전체 호스트의 면역성이 증가되는 현상을 시뮬레이션을 통해 증명하였다.
차량간 통신은 노변기지국(RSE)을 통하지 않고 차량탑재장치(OBE)간에 정보를 전달하는 기술로 많은 관심을 받고 있다. 차량간 통신네트워크는 차량의 높은 이동 속도로 인하여 토폴로지의 변화가 심하기 때문에 기존 애드혹 라우팅을 적용하기 어렵다. MMFP(Multi-hop MAC Forwarding)는 경로설정 과정과 위치정보를 사용하지 않고 목적지 노드의 도달 가능 정보를 사용하여 패킷을 전송하는 멀티 홉 유니 캐스트 포워팅 프로토콜이다. 그러나 공공 안전 서비스에서 차량간 통신을 통해 제공 될 수 있는 차량 충돌, 장애물, 안개 등에 대한 정보는 특정 운전자가 아닌 다수의 운전자에게 유용한 정보이기 때문에 유니캐스트보다 브로드캐스트로 전달하는 것이 효율적이다. 플러딩은 가장 단순한 형태의 멀티 홉 브로드 캐스트 방식으로 너무 많은 중복 패킷을 생성하여 패킷성공률 감소, 전송 지연 증가 등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 MMFP를 확장하여 차량간 통신 환경에서 멀티 홉 브로드캐스트 통신을 지원하는 두 가지 프로토콜을 제안한다. UMHB(Unreliable Multi-Hop Broadcast)는 일부 노드에게만 포워딩 의무를 부여하는 MMFP의 전송 방식을 기반으로 포워딩 노드의 수를 제한함으로써 플러딩의 중복 패킷 문제를 해결하나 신뢰성이 감소하는 문제가 있다. RMHB(Reliable Multi-Hop Broadcast)는 화인 응답과 재전송을 통해 UMHB의 비신뢰성 문제를 해결하나 전송 지연이 다소 증가한다. 그러나 RMHB의 지연 시간 증가는 충돌 방지 응용에는 문제가 되지 않음을 실험 결과를 분석하여 보인다.
본 논문에서는 연결 에지 추가 기법을 이용하여 주어진 클락 스큐를 만족시키면서 동시에 총 배선 길이를 증가시키지 않는 새로운 클락 배선 최적화 알고리즘을 제안한다. 고속의 동기식 집적 회로에서는 클락 스큐가 회로의 속도를 제한하는 주된 요소로 작용하므로 성능의 향상을 위해서는 클락 스큐를 최소화해야 한다. 일반적으로 클락 스큐를 최소화하면 총 배선 길이가 증가하므로 오동작하지 않는 클락 스큐 범위 내에서 클락 배선을 수행한다. 이를 이용하여 본 논문에서는 제로 스큐 트리에 연결 점 이동 방법을 적용하여 총 배선길이와 지연 시간을 감소시킨다. 제안하는 알고리즘은 클락 트리의 두 노드 사이에 연결 에지를 추가하여 일반적인 그래프 형태의 클락 토폴로지를 구성하여 주어진 클락 스큐 범위를 만족시키고 동시에 총 배선장의 증가를 억제한다. 연결 에지를 구성하는 두 노드를 선택하기 위한 새로운 비용 함수를 고안하였다. 클락 트리 상에서 지연 시간의 차이가 크면서 거리가 가까운 두 노드를 연결함으로서 싱크 사이의 지연 시간의 차를 감소시켜서 클락 스큐를 감소시킨다. 또한 클락 신호선의 지연 시간 최소화를 위하여 배선 토폴로지 설계 및 배선 폭 조절 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬을 C 프로그램 언어로 구현하여 실험한 결과 주어진 스큐 범위를 만족시키면서 지연 시간을 감소시키는 효과를 얻을 수 있었다
네트워크 내의 이동 노드 (Mobile Node: MN)들의 수가 점차 증가함에 따라 IP 이동성 관리로 인한 시그널링 트래픽은 급증하게 될 것이며, 이러한 현상은 전반적인 네트워크의 성능을 크게 좌우할 수도 있을 것이다. 본 논문에서는 대표적인 IPv6 이동성 지원 프로토콜인 Mobile IPv6 (MIPv6)와 Hierarchical Mobile IPv6 (HMIPv6)의 시그널링 부하에 대한 분석을 위하여, 연속 시간 마코프 체인 모델과 계층적 네트워크 모델을 사용하는 새로운 분석적 접근 방법을 제안한다. 본 논문은 동일한 네트워크 구조 하에서 MIPv6와 HMIPv6가 각각 적용되었을 경우, MN의 평균 도메인 상주 시간 동안에 MN에 의해 발생되는 시그널링 비용들을 분석적 모델링에 기반하여 각각 유도해 낸다. 또한, MN의 이동성 및 트래픽과 관련된 다양한 파라미터들의 변화가 MIPv6와 HMIPv6 하에서 MN에 의해 발생되는 시그널링 비용에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여도 살펴본다. 본 논문에서 제안된 분석적 모델링을 통하여, MN의 평균 이동 속도가 빠를수록, 바인딩 라이프타임이 큰 값으로 설정될수록, 그리고 평균 패킷 도착율이 적을수록, MN의 평균 도메인 상주 시간 동안에 HMIPv6 하에서 발생되는 총 시그널링 비용은 MIPv6 하에서 발생되는 총 시그널링 비용보다 상대적으로 더 적어지게 되며, 이와 반대되는 상황 하에서는 MIPv6 하에서의 총 시그널링 비용이 HMIPv6 하에서의 총 시그널링 비용보다 상대적으로 더 적어지게 됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는, GPS와 무선랜, 블루투스 등이 탑재된 이동 단말의 비율이 높아지게 됨에 따라, 이동 단말이 갖는 다중 무선 네트워크 기술을 활용하는 모바일 P2P 메시지 플랫폼을 제시한다. 자신과 타 단말의 GPS 정보에 근거하여 메시지 전달 방법을 '직접', '간접', '원거리'로 전달 방식을 구분한다. 근거리 무선 네트워크 접속 기술(radio access technology, RAT)를 사용하는 '직접' 방식보다 수신 단말과의 도달 거리를 늘이기 위해 릴레이 노드를 선정하여 '간접'으로 수신 단말에게 메시지를 전달한다. '직접'이나 '간접' 등의 근거리 RAT를 활용하여 메시지 전달이 불가능한 경우에는 무선 WAN(wide area network) 기술을 사용하는 '원거리' 방식으로 메시지를 전달한다. 적용할 RAT 기술을 선택하는데 있어 GPS 정보를 기반으로 함으로써 네트워크 간 핸드오버를 결정하는데 전력 소모가 적다. 네트워크 시뮬레이터를 이용하여, 메시지 전달 성능과 단말의 이동 속도와 RAT의 도달 거리에 따른 핸드오버 감지 오차에 대한 평가를 시행하였고, 제안하는 기법의 우수한 성능을 확인하였다. 제안하는 메시지 전달 기법을 포함하는 메시지 플랫폼을 스마트 폰에 실제 구현하였다. 실제 에너지 소모량 관찰과 수식적 모델링을 통해, 제안한 플랫폼을 탐재한 경우와 탑재하지 않은 경우에 대해 전력 소모를 비교하였으며, 본 플랫폼을 탑재한 경우가 그렇지 않은 경우들에 비해 전력 소모가 크게 낮음을 확인하였다.
기존의 블록 정합 알고리듬에서는 움직임 벡터로 평면적인 움직임만을 기술할 수 있었고 이로 인해 블록화 잡음이 발생하였다 이러한 문제점을 해결하기 위해서 삼각형 메쉬를 이용한 움직임 추정방법이 제안되었다. 영상을 일정한 크기의 삼각형으로 분할하고 같은 연결 상태를 가지도록 하는 정규화 메쉬는 메쉬의 구조를 기술하기 위한 추가적인 정보가 필요 없으나 움직임이 많은 영역과 작은 영역을 같은 크기의 메쉬로 분할함으로써 성능을 저하시키게 된다 본 논문에서는 정규화 메쉬의 형태를 유지하면서 움직임영역에 따라 메쉬의 크기와 연결상태가 가변될 수 있는 동적 정규화 메쉬를 사용한 움직임 추정방법을 제안한다. 실험결과를 통해 제안한 방법이 기존의 블록 정합 방법이나 정규화 메쉬 방법보다 PSNR이 향상된 결과를 얻을 수 있었고 노드의 재정렬시에도 다른 방법보다 초기 수렴속도가 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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