무선 센서 네트워크는 다수의 센서들로 구성되며 일단 배치되면 전원의 교환 충전이 어렵기에 한정된 센서의 배터리를 효율적으로 이용하여 전체 네트워크의 수명을 최대한 길게 하는 것이 중요한 문제이다. 네트워크를 계층적으로 분할하여 관리하는 클러스터링 기법으로 대표적인 LEACH 프로토콜은 전체 네트워크의 수명을 연장시키기 위한 좋은 방법 중 하나이며 셋업과 안정 상태로 분할되는 라운드 단위로 구성된다. 본 논문에서는 셋업 단계 자체를 최소화하여 셋업 단계 시 소비하는 에너지를 절약하며 데이터의 특성을 고려할 수 있는 비교 기법을 적용하여 에너지 효율성을 높이는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식을 적용하여 시뮬레이션 수행한 결과 기존 LEACH에 비해 시간 흐름에 따른 생존 노드 수가 증가하였으며 노드의 평균 에너지 소비량도 감소함을 확인하였다.
본 논문은 다중 Tier 상에서 온라인 서비스 대량 데이타 처리를 빠르고 정확하게 클라이언트에 전달하는 기법을 제안한다. Tier 가 많은 온라인 서비스상에서 대량의 데이타를 빠르게 처리하는 데에는 많은 어려움이 있다. Tier 간 지연 시간의 최소화, 네트워크 대역폭를 고려한 트란잭션(Transaction)의 적절한 분할 통신, 이 기종간의 데이타 변환 시 처리속도 개선 등이 해결해야 할 주요한 요건이라고 할 수 있다. 하지만 이러한 문제들이 해결된다고 해서 괄목할 만한 성능의 개선은 쉽게 나타나지 않는다. 그 이유는 바로 Partial Query에 의한 데이타 통신이 꾸준히 반복 발생하기 때문이다. 온라인 서비스의 특성상 대량 데이타는 많은 사용자의 효율적인 트란잭션 처리를 위하여 분할(Partial) 처리되어 통신하는 방식을 기준으로 사용하고 있다. 이러한 방식을 준수 하기 위해서는 데이타 사이즈에 비례하는 반복의 증가가 불가피하다. 그래서 반복 횟수를 줄이는데 포커스를 두고 온라인 서비스 대량 데이타 처리에 대한 성능 데스트를 진행한 결과 반복이 최소화 될수록 성능은 최대한으로 유지되며, 다른 어떤 기술적인 요소를 개선하는 것보다 큰 효과를 볼 수 있음을 알 수 있었다.
최근 ATM스위치를 위한 대부분의 연구는 병렬 하드웨어 자체에 규칙성과 자체 라우팅 특성을 가지는 다단계 상호연결 네트워크에 근거하여왔다. 그러나 네트워크는 동시에 또는 병렬로 전송되지만 서로 충돌을 피찰 수 없다는 측면에서는 블러킹 네트워크라고 할 수 있는데, 주로 밴얀 네트워크가 그 구조에 사용되어왔다. 밴얀 형태의 스위치에 있어서 처리율을 증가시키고, 블러킹을 제거하기 위해서 즉 내부링크의 속도를 증가시키고, 모든 스위치 노드에 버퍼를 두고, 병렬로 다중 연결링크를 두고, 그 네트워크 전에 부하를 균등하게 하는 통 여러 가지 방법들이 사용되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 모든 블러킹이 제거되고 하드웨어 복잡도를 향상시키기 위하여 재순환 선플?스체인지 네트워크의 사용을 제안하였다. 이 구성은 하드웨어 복잡도 면에서 한층 단순하여진 구조인 재순환 셔플?스체인지 네트워크와, 동일한 목적지로 전달되는 패킷들에 있어서 우선순위가 결정된 후 순위가 높은 패킷은 다음 네트워크로 보내고, 순위가 낮은 패킷들을 재순환하는 트리구조의 순위 네트워크로 구성된다. 전송된 패킷은 밴얀 네트워크에서 분할 및 합성 알고리즘을 통하여 자체 라우팅 방식으로 최종 목적지에 전송되도록 구성된다. 처리율과 대기 시간 및 버퍼 크기에 따른 패킷의 손실율은 통일한 부하에 따라 각 포트에 도달한 패킷들의 확률을 이항분포로서 적용된다. 이때, $50\%$의 부하 정도면 버퍼 사이즈 $B_{size}=15$이상 즉, 16이면 허용 가능한 손실윤을 나타낸다. 그러므로 본 논문은 하드웨어의 복잡도 측면에서 기존의 바이토닉 정렬기를 재순환 셔플잌스체인지 네트워크로 구성하여 단순화 시켰다.
광대역 네트워크 기술의 발전함에 따라 점점 더 많은 클라이언트들이 여러 가지 VoD (Video on Demand) 서비스를 사용할 수 있게 되었다. 많은 클라이언트들을 서포트하기 위하여, VoD 전송 방식을 설계할 때 아래의 몇가지 요소들을 고려하여야 한다. 즉 사용자 대기 시간 (Viewer's Waiting Time), 매 클라이언트에서 요구하는 최대 버퍼 요구량 (Buffer Requirement at Each Client ), 비디오 전송에 요구되는 채널개수(number of channel required for video delivery)와 비디오 분할 복잡도(video segmentation complexity) 등이다. 최근의 여러 가지 VoD 서비스들 중에서 Polyharmonic과 Staircase전송 방식이 사용자 대기 시간과 매 클라이언트에서 요구하는 최대 버퍼 요구량에서 제일 좋은 성능을 보여주고 있다. 그러나 이런 방식들은 하나의 비디오를 너무 많은 세그먼트들로 나누어야 하는데 이런 방식은 동시에 관리하고 사용하는 태널의 개수가 많아지게 한다. 이런 문제들을 해결하기 위하여 이 논문에서는 시스템 복잡도를 낮추면서 사용자 대기시간과 최대 버퍼 요구량의 성능을 동시에 향상시키기 위한 방법으로 Polyharmonic과 Staircase 모델을 헤드 파트에 적용하고 기존의 VoD 전송 방식들 가운데 가장 간단한 모델인 Staggered을 뒤 파트에 적용하여 Polyharmonic-Staircase-Staggered (PSS) 방식을 제안하고 있다. 이 방식은 간단하고 효율적이다. 수학적분석을 통해 사용자 대기시간은 기존의 Harmonic Broadcasting 방식과 비교했을 때 대역폭을 조금만 더 크게 차지하면 거의 동일한 성능을 나타내고 있고 최대 버퍼 요구량은 비디오 분할 계수의 조절에 의해 Harmonic Broadcasting보다 60% 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있다. 제일 중요한 것은 제안된 방식은 제안된 방식은 실제 용용에서 중요한 요소인 비디오 서브세그먼트의 수, 동시에 관리하는 채널의 수, 동시에 사용하는 채널의 수도 크게 감소시켰다는 것이다. 또한 다양한 환경에 따라 비디오 분할 계수를 어떻게 적절히 조정하는지도 서술하고 있다.
IoT 기기의 보급 및 확산으로 많은 산업군에서 이를 바탕으로 시계열 데이터를 획득하고 분석하려는 시도가 확대되고 있다. 시간의 흐름에 따라 저장된 데이터들은 주기에 따라 특정 패턴을 갖는 경우가 많으며 이러한 패턴을 파악한다면 주요 산업군의 의사 결정에 도움이 된다. 그러나 IoT 기기의 수집 오류 및 네트워크 환경에 의해 대부분의 시계열 데이터들은 누락 데이터, 이상 데이터를 갖고 있으며 이를 처리하지 않고 분석할 경우 오히려 잘못된 결과를 초래한다. 본 논문에서는 패턴 파악을 위해 '시간, 일, 주, 월, 년' 등 시간의 주기를 기준으로 데이터를 분할하며 이에 기반하여 데이터셋을 재구성하고 활용 가능한 데이터와 불가능한 데이터로 구분한다. 선별된 데이터셋은 클러스터링에 적용하였으며, 제안하는 방법을 적용할 경우 주기를 갖는 시계열 데이터를 활용하는 분석 및 학습에서 더 나은 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 정적 모델에서 로드 밸런싱 기법을 적용한 라우팅 및 파장 할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 로드 밸런싱 기법은 파장 할당 및 광 경로 선택 시 모든 링크 및 파장에 광 경로를 균등하게 분배하고 광 경로 선정 순서를 고려하여 망 자원을 효율적으로 사용하는 방법이다. 로드 밸런싱 효과를 극대화하기 위해 파장할당과 광 경로 선정이 결합된 레이어드 그래프에서의 시뮬레이션을 통해 제안된 기법이 기존 우선 선택 방식 알고리즘 보다 낮은 블록킹 확률과 적은 계산 시간을 갖는 효율적인 방법임을 증명한다.
Mobile ad hoc 환경에서의 TDMA(time division multiple access)는 contention 없이 node 간에 충돌(collision) 없는 전송을 제공하며 동일 주파수대를 시간으로 분할하여 신호가 겹치지 않도록 상호통신을 하는 시분할다중접속 방식이다. TDMA는 충돌 없이 전송할 수 있다는 이점 때문에 Mobile 환경에서 많이 응용하여 사용되어 지고 있다. 하지만 할당 되어진 time slot을 사용하지 않을 경우 대역폭의 낭비가 발생할 수 있다는 문제 점도 가지고 있다. 본 논문에서는 사용하지 않는 time slot의 재사용을 통해서 성능을 향상시키는 방법을 제안하고 그 것을 Mobile ad hoc 환경에 적용하는 방법에 대해 연구한다.
We propose a new encoder/decoders based on an tune able wavelength converter(TWC) and an arrayed waveguide grating(AWG) router for large capacity optical CDMA networks. The proposed encoder/decoder treats codewords of wavelength/time 2-D code simultaneously using the dynamic code allocation property of the TWC and the cyclic property of the AWG router, and multiple subscribers can share the encoder/decoder in networks. Feasibility of the structure of the proposed encoder/decoder for dynamic code allocation is tested through simulations using two wavelength/time 2-D codes, which are the generalized multi-wavelength prime code(GMWPC) and the generalized multi-wavelength Reed-Solomon code(GMWRSC). Test results show that the proposed encoder/decoder can increase the channel efficiency not only by increasing the number of simultaneous users without any multiple-access interference but by using a relatively short length CDMA codes.
IoT(Internet of Things) 기기의 수가 급격히 증가하면서 무선 네트워크로 펌웨어와 데이터를 다운받아 업데이트하는 FOTA(Firmware Over-The-Air) 기술이 중요해지고 있다. 그러나, 종래 퍼징 기술은 펌웨어 취약점을 탐지할 때 요구되는 컴퓨팅 파워와 메모리가 커서 한정적인 자원을 지닌 IoT 기기에 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 펌웨어 업데이트 파일에서 기존에 검증된 부분을 제외하고 업데이트된 부분만을 퍼징하는 부분 퍼징(Partial fuzzing) 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안한 부분 퍼징 기법이 종래의 기법 대비 3 분 더 빨리 11 개의 크래시를 찾았고, 10 분의 퍼징 시간 동안 평균 1,044 (2 unique) 크래시를 추가로 발견했으며 평균 메모리 사용량을 232(KIB) 줄일 수 있었다.
컷오프 진단법은 프로브 형태로 제작된 마이크로 웨이브 진단법으로, 간단한 수식을 통해 전자밀도, 전자온도 등의 측정이 가능하며, 장치나 분석방법이 매우 간단한 장점을 지닌다. 또한, 측정에 약 1 mW 정도의 적은 파워를 사용하여 플라즈마 상태를 거의 변화시키지 않으며, 공정 플라즈마에서도 사용이 가능하다. 그러나 컷오프 진단법을 사용한 측정은 다른 종류의 프로브와 마찬가지로, 약 1초 정도의 긴 시간이 필요로 하는 단점이 있다. 따라서 기존의 컷오프 진단법은 펄스 플라즈마나 토카막과 같이 빠르게 변하는 플라즈마를 측정하기에는 무리가 있다. 본 발표에서는 컷오프 진단법을 새로운 방법으로 구현하여 더욱 빠르게 측정할 수 있는 방법을 소개하고자 한다. 컷오프 프로브는 방사 안테나, 측정 안테나와 네트워크 분석기로 구성되어 있다. 네트워크 분석기는 두 안테나 사이의 플라즈마 투과 스펙트럼을 만드는데 쓰이며, 주파수 스캔 방법을 사용하여 스펙트럼을 만든다. 컷오프 진단법의 측정시간은 주파수 스캔에 걸리는 시간에 의해 결정된다. 본 발표에서는 측정을 빠르게 하고자 전혀 새로운 방법을 도입하였다. 펄스 형태의 단일신호를 플라즈마 투과 특성을 살피는데 이용하면 측정을 매우 빠르게 할 수 있다. 그래서 펄스제조기와 오실로스코프를 이용하여 스펙트럼을 얻는데 사용하였다. 이론적으로는 이 방법을 통해 측정시간을 수 nano second 수준으로 줄일 수 있다. 실험적으로는 micro second 정도의 시간으로 측정을 할 수가 있었으며, 동일한 스펙트럼 및 측정결과를 얻을 수 있었다. 또한 이 방법을 펄스플라즈마에 적용할 경우 수십 nano second 수준의 시간분해능으로 측정을 할 수가 있었다. 이 방법을 응용하면 토카막 언저리와 같이 매우 빠르게 변하며 반복되지 않는 플라즈마의 측정도 가능할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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