애드혹 네트워크에서 그룹 이동성을 고려할 경우, 주요한 이슈 중 하나가 그룹의 파티션 문제이다. 파티션 시간의 예측을 위해서, 기존의 모델들은 파티션이 발생하는 두 그룹의 대칭적 이동을 가정한다. 그러나, 실제 상황에서 파티션은 다양한 방향으로 일어나므로 대칭적 방향만을 고려한다면, 정확한 파티션 시간을 예측할 수 없다. 본 논문은 대칭적 이동뿐만 아니라, 모든 방향을 고려한 네트워크 파티션 분석 모델을 제시하고 수학적인 분석을 통해 이를 증명한다. 따라서, 정확한 파티션 시간의 예측이 가능하다.
다양한 서비스와 네트워크의 융합이 가속화되면서 이종 네트워크별 효과적 이동성 관리에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 이종 네트워크 중 이동 IP 네트워크의 구조에 적합한 이동성 모델을 고려하고 주어진 환경 하에서 사용자 이동에 따른 다양한 성능평가와 관련된 지수를 도출하고 이를 활용하기 위한 방안을 제시한다. 또한 미래의 스마트 인지 네트워킹 환경 하에서는 개별 사용자의 이동성이 체계적으로 관리되어야 네트워크 자원의 효율적 활용과 무선 접속을 위한 주파수 스펙트럼의 효과적 활용에 매우 중요하다. 기존의 이동성 모델은 개별 네트워크 측면에서 다루어지면서 새로운 융합 이종 네트워크 환경에 적용하는데 적합성이 낮으므로 새로운 이동성 모델을 고려하여 융합 네트워크의 성능을 평가하는데 유용할 것으로 기대된다.
본 논문은 계층적 클러스터 구조에서, 상황인식 이동성 예측모델을 통해 예측된 이동성으로 효율적인 포워딩 경로를 산출하는 기법을 제안한다. 이동성으로 인하여 노드 간 연결이 쉽게 변화하는 환경에서 통신의 불안정성을 극복하기 위해, 제안하는 알고리즘은 상황인식 이동성 예측모델을 통해 얻은 클러스터의 예측된 속성정보를 활용한다. 예측정보를 통해 클러스터간의 연결성을 매트릭스의 형태로 정리하며, 마스킹 기법을 응용한 포워딩 경로 산출 기법을 통해 효율적인 경로를 도출한다. 모의실험 결과, 제안하는 알고리즘으로 클러스터의 이동성을 고려하여 노드 간의 연결이 오래 지속될 수 있는 포워딩 경로를 선택 후에 전송함으로써 지연시간이 줄어드는 결과가 기대된다.
LBS의 등장은 무선인터넷의 이동성 특징에서 기인한다. 이 이동성을 대변하는 것은 바로 위치정보이고, 무선인터넷 시장이 확산되면서 무선인터넷의 킬러 애플리케이션으로 등장하게 되었다. 본 연구는 무선인터넷 서비스의 한 분야로 급속하게 확장되고 있는 위치기반 서비스의 기술모델을 수립하고 관련 기술들에 대한 중요도 등의 수요조사를 수행하는 것이다. 위치기반 서비스의 기술모델 구성 부분에서는 해외 모델들에 대한 특징을 분석하여 각 기술구분에 의한 개념적 모델을 구성하였다. 이 모델은 일반화된 위치기반 서비스의 구성을 제시하고 있으며 이를 바탕으로 각 기술분야의 기술수요조사를 가능하게 한다 기술수요 조사에서는 다양한 위치기반서비스의 개발과 제공에 대비한 수요자별 기술수요를 조사하고, 이에 대한 중요도를 분석함으로써 합리적인 기술개발, 관련 산업정책, 사업추진 및 산업 활성화 등에 효율성 및 적정성 유도할 수 있게 하였다.
초저지연성을 요구하는 5G 네트워크 환경에서 기기의 핸드오버를 능동적으로 조절하는 시스템의 중요성이 대두되고 있으며, 특히 핸드오버 시 기기의 이동성을 예측하는 것은 필수적이다. 딥러닝 모델의 일종인 생성적 적대 신경망은 두 신경망 사이의 경쟁 구도를 이용하여 두 신경망의 성능을 모두 높이는 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 주로 데이터 생성 모델로 사용되는 생성적 적대 신경망을 이용하여 무선 네트워크 환경에서 기기의 이동성을 예측하는 시스템을 개발하였다. 이를 통해 실제 모바일 네트워크 환경에 적용되었을 경우 핸드오버 속도를 높이도록 한다.
중첩 융합 네트워크와 같은 다양한 서비스와 네트워크의 융합이 가속화되면서 이종 네트워크별 효과적 이동성 관리에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 이종 네트워크 중 이동 IP 네트워크의 구조에 적합한 이동성 모델을 제안하고 주어진 환경 하에서 사용자 이동에 따른 다양한 성능평가와 관련된 지수를 도출하고 이를 활용하기 위한 방안을 제시한다. 또한 미래의 스마트 인지 네트워킹 환경 하에서는 개별 사용자의 이동성이 체계적으로 관리되어야 네트워크 자원의 효율적 활용과 무선 접속을 위한 주파수 스펙트럼의 효과적 활용에 매우 중요하다. 기존의 이동성 모델은 개별 네트워크 측면에서 다루어지면서 새로운 융합 이종 네트워크 환경에 적용하는데 적합성이 낮으므로 새로운 이동성 모델을 고려하여 융합 네트워크의 성능을 평가하는데 유용할 것으로 기대된다.
모바일 모델은 특히 모바일 에드혹 네트워크의 라우팅에서 가장 중요한 역할을 한다. 에드혹 무선 네트워크에서 모바일 관리는 많은 과제에 직면해 있다. 이동성은 네트워크의 토폴로지를 바꾸기 위해 끊임없이 문제를 야기한다. 정확한 루트를 유지하기 위해서 라우팅 프로토콜은 그러한 변화들을 동적으로 새로이 조정해야만 한다. 따라서 데이터 트래픽 갱신은 중요한 요소이다. 다른 모바일 패턴들은 특수한 네트워크 프로토콜이나 어플리케이션 상에서 일반적인 다른 효과를 가진다. 결과적으로, 네트워크 수행능력은 이동성의 성질에 의해 강하게 좌우될 것이다. 과거의 이동성은 서로 다른 라우팅 프로토콜들 사이에서 네트워크 실행을 평가하는데 다소 가끔 사용되어 졌다. 이 논문에서는 일반적인 몇 개의 모바일 모델과 거의 보기 드문 모바일 모델을 가지고 다양한 네트워크와 라우팅 파라미터들에서의 그들의 충돌에 대해 기술되었다.
무선 이동 통신망에서 위치관리에 대한 성능분석을 위해서 사용자의 이동 패턴의 모의실험 방안에 대한 연구가 요구되고 있다. 이러한 목적에 따라 본 논문은 무선 이동 망에서의 이동패턴을 갖는 사용자의 이동성 모델을 제안한다. 이동 사용자들은 임의적으로 움직이기도 하지만 특정 시간대에 규칙적인 이동을 반복하는 특성도 함께 가지고 있다. 따라서 제안된 모델은 사용자의 시간에 연관된 이동을 묘사하도록 구성하였다. 이 모델은 지점 이동, 타임 슬롯에 대한 이동확률, 이동에 대한 지형적 경로 등으로 구성된다. 또한 임의적인 이동과 규칙적인 이동 특성이 혼합된 경우에 대한 모의실험 방안도 함께 제안된다. 모의실험 결과는 의도했던 이동패턴을 갖는 이동 시나리오를 생성할 수 있음을 보여준다.
전통적인 인터넷 서비스는 어플리케이션이나 사용자의 특성을 고려하지 않은 best-effort 서비스만을 제공하고 있다. 그러나 무선 및 인터넷 기술이 발전함에 따라 다기능 휴대전화, PDA 등을 이용한 DMB, VoD 서비스, 원격진료, 전자 결제 서비스 둥의 새로운 어플리케이션은 각각의 서비스에 적합한 서비스 품질(QoS) 뿐만 아니라 통신중 호스트의 자유로운 이동성을 요구하고 있다. 본 논문에서는 이동 단말의 이동성 관리 및 어플리케이션에 따라 적합한 QoS를 제공하기 위하여 mobile IPv6 망에 Diffserv 모델을 적용하여 이동성 관리를 위한 동작 절차와 차별화 서비스 제공을 위한 모델을 제안하였다. 또한 이동 단말의 이동범위에 따라 차별화된 서비스를 위한 통신비용 분석 모델을 제안하고 서비스 비용을 분석 하였다.
본 논문에서는 PMIPv6를 기반으로 하는 LC-$GM^2$라는 저비용의 글로벌 이동성관리 아키텍처와 프로토콜 절차를 제안한다. LC-$GM^2$의 구성은 여러PMIPv6 의 로컬 도메인과 계층적 구조로 코어 네트워크로 연결되어 있다. LC-$GM^2$에서 이동성 관리는 도메인 내에서의 모바일 노드(MN)의 이동은 PMIPv6의 이동성관리 방법으로 수행되며 도메인간으로 이동할 때는 홈 네트워크 모바일 액세스 게이트웨이(MAG)가 이동 네트워크의 지역 모바일 앵커(LMA)에 직접 프록시 바인딩 업데이트(PBU)를 수행하여 코어 네트워크(CN)의 게이트웨이를 통한 패킷 전송을 수행하는 네트워크 엔티티 관점으로 수행된다. 분석 모델로 유체 흐름 이동성 모델을 기반으로 위치 업데이트 비용, 패킷 전달 및 총 비용 함수의 다양한 시스템 매개변수의 영향 이용하여 계층적 모바일 IPv6(HMIPv6) 이동성관리 프로토콜과 GPMIP 아키텍처와 비교 분석한다. 수학적 분석의 결과는 다른 글로벌 이동성관리 기법들 간의 비용 분석의 결과를 통하여 제안된 글로벌 이동성관리 기법(LC-$GM^2$)이 전체적인 비용측면에서 상당히 우수하다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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