DECT(Digital Enhanced Cordless Telecommunications)는 사설교환기에 이동서비스를 제공하기 위한 통신규약으로 셀 반경이 100∼200 m 정도인 협역상의 이동서비스를 제공하는 초소형 셀룰라(pico-cellular) 방식이고, PSTN을 이용한 저가형 통신서비스를 제공함으로써 빌딩의 옥내형 이동통신을 위한 GSM의 이상적인 보완책으로 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 링크제어, 오류제어, 시퀀스제어, 흐름제어 기능의 수행으로 상위 네트워크 계층에게 신뢰성 있는 통신 링크를 제공하고, 가입자 수용용량의 증대를 위해 증설되는 기지국과 기지국 접속장치의 위치에 무관하게 실시간 서비스를 제공할 수 있는 데이타 링크제어 계층의 구현을 위해 이의 구조와 기능을 분석하고 설계하였다.
MC-CDMA 기법은 다중경로 페이딩에 robust하고 간단한 단일 탭 등화기를 사용하여 고속의 데이타를 전송할 수 있기 때문에 이동 멀티미디어 통신과 같은 고속 데이타 무선 통신에 적합한 접속방식으로 알려 있다. 본 논문에서는 페이딩 채널 환경하에서 기지국에 안테나 어래이를 갖는 MC-CDMA 셀룰라 시스템의 성능을 분석한다. 안테나 어래이를 갖는 MC-CDMA 방식을 사용하여 셀 내의 다른 사용자 간섭을 크게 감소시키고 순방향 링크 및 역방향 링크에서 시스템의 용량을 크게 증가시킬 수 있음을 보인다. 모의실험을 통하여 제안된 방식을 사용할 경우 사용자 용량 증가를 확인한다.
무선 통신 기술과 휴대형 정보 장치의 발달로 등장한 이동 컴퓨팅 환경(Mobile Computing Environment)은 사용자가 랩탑이나 PDA와 같은 휴대 가능한 장비를 이용해서 사용자의 물리적인 위치나 이동에 상관없이 무선 통신을 이용해서 서버 혹은 다른 컴퓨터의 자원과 함께 작업하는 것을 말한다. 최근 이동 컴퓨팅 환경에서 보편적인 형태가 되고 있는 위치 의존 질의(Location Dependent Query)는 위치에 의존하는 데이타를 처리하는 질의이다 위치 의존 질의는 질의의 결과를 만들어 내는 중요한 척도가 위치이다. 위치 의존 질의를 효과적으로 지원하기 위해서는 이동 호스트의 캐싱 정책과 셀을 담당하는 지구국의 브로드캐스팅 정책이 중요하다. 적절한 캐싱 정책과 브로드캐스팅 정책을 정하기 위해서는 사용자의 이동과 데이타의 공간 속성을 고려해야 한다. 도심에서는 사용자가 도로를 따라서 이동하고 데이타가 도로에 인접해서 위치한다 이런 특징을 가지는 도심에서 이동 호스트의 현재 위치에서 가장 가까운 곳은 직선 거리로 가장 가까운 곳이 아니라 이동 거리가 가장 짧은 곳이다. 따라서, 이전에 행해졌던 연구에서 사용한 직선거리는 도심에 적합하지 않다. 직선 거리(Euclidean Distance)를 사용하면 이동 호스트의 이동 거리를 계산하기 위해서 피타고라스 정리를 이용해서 비슷하게 예상할 수 있지만, 실제 이동거리는 다양한 값이 나을 수 있기 때문에 적합하지 않다 본 논문에서는 도심의 특성을 반영한 브로드캐스팅/캐싱 정책을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 이동 호스트가 도심의 위치 정보를 효과적으로 캐싱할 수 있도록 인접한 데이터를 클러스터링해서 브로드캐스팅하여 이동 호스트의 구성 시간(setup time)을 최소화하였다. 그리고, 맨하탄거리(Manhattan Distance)를 사용해서 위치 의존 질의에서 사용하는 데이타를 캐싱하고 질의를 처리하는 방법을 제안한다. 맨하탄 거리를 이용해서 캐싱하면 도로에 인접해서 위치한 데이타를 효과적으로 캐싱할 수 있다. 또한, 거리 계산 방법으로 맨하탄 거리를 사용하면 도심에서 실제 이동 거리와 비슷한 값을 알 수 있고, 직선 거리 계산식에 비해서 계산식도 간단하기 때문에 시스템 계산량도 줄일 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 LBS, 즉 u-LBS는 실세계의 수많은 객체가 위치정보와 밀접히 연관된 대용량 데이타를 대상으로 한다. 특히, 사용자의 위치 정보와 관련하여 검색하려고 하는 객체인 POI에 대한 빠른 검색이 중요하다. 따라서 u-LBS에서 POI의 효율적인 검색을 위한 인덱스 구조에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 u-LBS에서 정적 POI를 대상으로 이를 효율적으로 검색하기 위한 DGR-Tree를 제시한다. DGR-Tree는 변형된 R-Tree를 기본 인덱스로 하고 동적 레벨 그리드를 보조 인덱스로 사용하는 구조이다. DGR-Tree는 점 데이타에 적합하도록 최적화하고 있으며 리프 노드 간 겹침 문제를 해결한다. DGR-Tree에서 동적 레벨 그리드는 점 데이타의 밀집도에 따라 동적으로 구성되며, 각 셀은 DGR-Tree의 리프 노드와 연계를 위한 포인터를 저장하여 리프 노드를 직접 접근하도록 함으로써 인덱스 접근 성능을 향상시킨다. 또한, 본 논문에서는 DGR-Tree를 위한 KNN 검색 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘에서는 KNN 검색 시 후보 셀에 빠르게 접근하기 위하여 동적 레벨 그 리드를 활용하며, 후보를 노드별로 구분하여 저장함으로써 후보 리스트 내에서의 정렬 비용을 감소시킨다. 마지막으로 실험을 통해 DGR-Tree의 우수성을 입증하였다.
ATM은 음성, 비데오, 벌크 데이타등과 같은 다양한 형태의 버스트 트래픽을 수용할 수 있다. ATM망에서 트래픽 소오스를 효과적으로 처리하거나 가능한한 대역폭 사용율을 증가시키기 위해서는 통계적 다중화 구조가 채택되어야 한다. 본 논문은 독립적인 입력 소오스를 갖고 유한개의 버퍼 크기를 갖는 큐잉 시스템에서 큐 상태분포를 계산하기 위한 효과적인 계산 절차를 논의하고, 이러한 반복적인 계산방법을 통해 셀 손실율을 정확하게 계산한다. 또한 동질의 ON-OFF 소오스를 갖는 ATM 다중화기에 대해 몇가지의 수치계산 예를 통해 셀 손실율의 특성을 조사해 본다.
본 논문에서는 음성호 및 데이타호를 동시에 서비스하는 계층구조를 가지는 CDMA 셀룰러 시스템에서 트래픽 특성을 고려한 효율적인 채널 할당 알고리듬을 제안한다. 제안된 채널할당 알고리듬은 신규호나 핸드오프호가 마이크로셀에 접속을 시도하고 만약 여유채널이 존재하지 않으면 상위계층인 매크로셀로 오버플로우(Overflow)되는 방식을 Birth-Death Process를 이용한 Stochastic Model로써 모델링한다. 특히, 이 모델에서는 핸드오프 전용채널을 두고 이 핸드오프 전용채널의 수에 따른 블록킹확률을 구한다. 이 결과를 이용하여 적정한 서비스품질(QoS)을 만족하는 핸드오프 전용채널의 수를 결정한다.
ATM은 광대역망에서 여러 형태의 멀티미디어 서비스를 지원하는 수단을 제공한다. 멀티미디어 서비스를 지원하기 위해서는 다수의 우선순위를 갖는 다양한 트래픽을 효율적으로 제어할 수 있어야 하며, 이러한 제어동작을 수행하기 위해서는 망내에 혼잡제어 기능이 요구된다. 이러한 문제를 유연하고 효과적으로 해결하기 위해서는 일반적으로 다단계의 서비스 레벨을 제공하는 방식이 사용된다. 본 논문에서는, ATM망에서 다른 우선순위를 갖는 음성과 데이타 트래픽이 다중화 되어 입력될 경우, 전체적인 망의 성능을 향상시키기 위해 임계치를 가지는 기존의 버퍼와 낮은 우선순위 셀을 수용하는 보조버퍼로 분할하는 방식을 사용하는 버퍼 관리 알고리즘을 제시하였다. 버퍼 관리 방법의 성능을 평가하기 위해 망내에 두가지의 우선순위를 고려하여 모의 실험을 수행하였고, 그 결과 기존의 분할 버퍼를 사용한 방법보다 전체적인 망의 성능이 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 16위도 X 8비트 Content Addressable and Reentrant Memory(CARM)를 설계하였다. CARM은 읽기, 저장, 매칭, 리엔트린트(Reentrant)의 4가지 동작 모드를 수행한다. CARM의 읽기와 저장 동작은 기존의 스태틱 RAM과 같다.CARM은 집 장에서 레영역 회수(Garbate collection)를 조건적으로 수행할 수 있는 리엔트런트 동작을 가지고 있다. 이러한 기능은 다이내믹 데이타 플로우 컴퓨터의 고속 매칭 유닛에 사용될 수 있다. CARM은 또한 매칭어드레스를 그들의 우선권에 따라 순차적으로 인코딩을 할 수 있는 기능을 가지고 있다. 이러한 CARM은 전체적으로 메모리 셀, 순차적 어드레스 인코더(Sequential Address Encoer, S.A.E), 리엔트런트 동작, 읽기/저장 제어, 데이타/마스크 레지스터, 감지 증폭기, 인코더, 디코더 등의 8개의 블럭으로 구성된다.CARM은 데이타 플로우 컴퓨터, 패턴 인식,테이블 룩업(Table look-up), 영상처리 등에 응용될 수 있을 것이다. 설계된 회로에 대해 각 동작별로 Apollo 워크스테이션의 QUICKSIM을 이용하여 논리 시물레이션을 하였고, 각 블럭별 회로의 SPICE 시뮬레이션을 하였다. 시뮬레이션결과 액세스 타임은 26ns였고, 매치 동작을 수행하는 데에는 4lns의 자연시간이 소요됐다. 결체 레이아웃은 3{\;}\mu\textrm{m} n well CMOS 공정에 따른 설계 규칙을 이용하여 수행하였다.
본 논문은 시험 표본 주위의 영역에 대한 속성을 이용한 다중 인식기 선택 방법을 제안한다. 기존의 DCS-LA 동적 인식기 선택 방법은 시험 표본 주위의 학습표본들을 사용해서 각 인식기의 국부적 정확성을 계산하여 인식기를 동적으로 선택하기 때문에 인식 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 특징공간에서 국부적인 속성을 계산해서 그 속성값에 적합한 인식기를 미리 선정해서 저장해 놓은 후 시험 표본이 들어오면 그 주변의 속성값에 따라 저장된 인식기에서 선택을 하기 때문에 인식시간을 줄일 수 있다. 국부적인 속성으로는 표본 주위의 작은 영역에 대한 엔트로피와 밀도를 계산하여 사용하였으며 이들을 특징공간속성(Feature Space Attribute)라고 하였다. 이들 두 속성으로 이루어지는 속성 공간을 규칙적인 사각형 셀로 나누어, 학습과정에서 각각의 학습표본에 대해 계산된 속성값이 어떤 셀에 속하는지를 구한다. 또한 각 셀에 속하는 학습표본들에 대해 각 인식기의 국부적 정확도를 구하여 셀에 저장한다. 시험 과정에서 시험표본에 대해 속성값 계산을 통해 그 표본이 속하는 셀을 구한 후 그 셀에서 국부적 정확도가 가장 높은 인식기로 인식한다. Elena 데이타베이스를 사용해서 기존의 방법과 제안된 방법을 비교하였다. 제안된 방법은 기존의 DCS-LA와 거의 같은 인식률을 나타내지만 인식속도는 약 4배 가까이 빨라짐을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
현실감이 고려된 대부분의 가상공간을 구성하는 데에는 많은 양의 저장공간이 필요하게 된다. 이러한 가상공간에서의 네비게이션은 현실감 뿐만 아니라 실시간 반응성을 요구하게 되는데, 오프라인 시스템이라던 보조기억장치를 이용하여 한꺼번에 많은 데이타를 미리 저장해 두면 실시간 반응을 할 수 있게 된다. 그러나 웹기반의 온라인 가상 시스템에서는 데이터 전송시간이 실시간 반응성에 영향을 주기 때문에 새로운 방식의 로딩이 필요하게 된다. 본 연구에서는 웹기반의 가상공간 네비게이션을 위한 셀로딩 알고리즘 두 가지를 제안하고, 그 성능을 비교한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 필요 없는 셀의 로딩을 줄임여 실시간 반응성을 향상시킬 수 있는 육각형 셀로딩 방식이 사각형 셀방식 보다 셀로딩 개수를 평균 30% 정도 줄일 수 있음을 알 수 없다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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