유비쿼터스 센서 네트워크에서 센서노드는 일반적으로 크기가 소형이고 저가이며 배터리로 운용되므로 전력이 부족한 특징이 있다. 이런 센서 노드 환경에서 신뢰도가 높은 TCP/IP 프로토콜을 적용하여 센싱된 데이터를 전송하는 경우에 센서 노드에 내장된 메모리 크기의 제약을 극복하는 기술이 제안되었으나 오류가 발생하는 경우에 적용이 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 이 문제를 극복하기 위해 프레임 오류나 손실 시에 처리하는 알고리즘이 제안되었으며, 주기적으로 센싱 데이터를 전송하는 일반적인 경우에 적용이 가능하다.
인터넷이 급성장함에 따라 사용자의 더 나은 서비스에 대한 요구 역시 급증하였다. 네트웍 연구가들은 제한된 네트웍 자원 하에서 오류제어, 흐름 제어, 그리고 폭주 제어를 적절히 수행함으로써 전송 품질을 향상시키는 방법들에 대해 연구해 오고 있다. 그러나 인터넷 연구의 가장 큰 난점 중 하나가 인터넷에는 네트웍의 상태를 모니터링할 수 있는 근간이 되는 방법이 기본적으로 지원되고 있지 않다는 점이고 따라서 네트웍의 구조와 상태, 플로우의 흐름 및 통계 등에 대한 기본 자료가 부족한 실정이다. 오류 제어나 흐름 제어, 그리고 폭주제어 기술을 연구할 때 가장 필요한 자료중의 하나가 네트웍 토폴로지이다. 그 중에서도 송신자와 수신자 사이의 거리 정보인 Network Diameter가 있다. 기존 연구에서는 연구자 임의로 이 값을 할당하거나 혹은 특정 실험실에서만 유효한 Network Diameter가 있다. 기존 연구에서는 연구자 임의로 이 값을 할당하거나 혹은 특정 실험에서만 유효한 Network Diameter 값을 제시해오고 있었다. 이 논문에서는 이처럼 비객관적이거나 특수값으로만 사용되어 오던 Internet Diameter를 실효 접속에 근거하여 측정하는 알고리즘을 제안하고, KAIST에서 전세계로 나가는 실측 접속 자료로부터 접속 Hop Count의 분포를 측정하며 이를 통해 타 인터넷 연구에 적절한 자료를 제시한다.
ARQ 기반의 오류 제어에서 불완전한 오류 검출로 인해 패킷에 오류가 잔류하게 된다. 본 논문에서는 사본 중복 전송 ARQ에서 잔류 오류를 감소시키기 위한 재전송 요청 및 오류없는 사본의 결정 규칙을 제안한다. 이러한 $(m, \;{\sigma})$ 규칙을 사본 중복 전송 ARQ에 적용할 때, 잔류 오류는 감소하나 기존의 단일 사본만을 전송하는 ARQ에 비해 지연 및 throughput 성능은 열화될 수 있다. 따라서 $(m, \;{\sigma})$ 규칙이 적용된 사본 중복 전송 ARQ에서 야기되는 성능의 trade-off를 평가하기 위한 해석적 방법을 개발한다. 이러한 해석적 방법으로 구한 계량적 결과로부터 $(m, \;{\sigma})$ 규칙의 파라미터, 채널의 성질, 트래픽 부하가 오류 잔류 확률, 패킷 상실, 패킷 지연, throughput 등에 미치는 영향을 검토하여 다양한 QoS 요구 조건을 용이하게 수용할 수 있는 $(m, \;{\sigma})$ 규칙의 적응성을 확인한다.
전파(propagation) 오류가 빈번한 무선 이동 네트워크에서는 전송 성능을 향상하기 위해 FEC(Forward Error Correction) 알고리즘을 채택한다. 그러나 정적인 FEC 코드 제어 방식은 연속적으로 변화하는 전파 오류율에 알맞은 정정 코드(check code)를 적용하지 못해 성능이 저하된다. 일례로 측정한 고 오류 무선 센서 네트워크에서는 초단위 평균 BER(Bit Error Rate) 또는 분단위 평균 BER이 0에서 최대 $10^{-3}$까지 연속적으로 변화한다. 이러한 무선 환경에서 전파 오류를 $100\%$ 복구하기 위한 정정 코드를 채택하는 경우에는, 불필요한 정정 코드량은 전체 데이터에 최대 $20\%$를 차지한다. 본 논문에서는 무선 채널의 BER을 직접 측정하지 않고 패킷 전송 성공 여부에 따라 정정 코드의 량, 즉 FEC단계를 동적으로 변화하는 AFECCC (Adaptive FEC Code Control) 알고리즘을 소개한다. AFECCC는 트레이스 기반(trace-driven) 시뮬레이션에서 정적 FEC 방식에 비해 최대 $5\%$ 이상, 또한 실제 센서 네트워크에서는 정적 FEC 알고리즘에 비해 최대 $15\%$ 성능이 향상되었다.
본 논문은 leaky bucket을 이용하여 초고속망의 폭주를 제어하는 Advanced Peer-to-Peer Network(APPN)의 성능을 분석하였다. 제안된 논문에서는 손실 및 오류패킷에 대하여 재전송하는 오류제어 방식을 병행하여 사용하였다. APPN 모델의 성능 분석을 통하여 사용자 차원의 오류제어와 망 차원의 폭주제어 방식간의 상호작용을 연구하여 윈도우 크기와 leaky bucket의 토큰 생성속도가 end-to-end delay에 영향을 미치는 중요한 파라미터들임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 CDMA S-ALOHA 시스템에서 단말기들의 공평한 패킷 전송을 보장하기 위한 중앙 집중형 백오프 기법을 제안하고 이에 대한 성능을 분석한다. 전용 코드 방식의 CDMA 시스템에서는 각 단말기들이 고유의 확산코드를 이용하여 패킷을 전송하므로 패킷 충돌로 인한 전송 실패는 없는 반면, 다원 전속 간섭에 의한 비트 오류가 패킷 전송의 실패 요인이 된다. 제안한 기법에서는 기지국이 망의 부하에 따라 단말기들의 백오프를 위한 확률을 계산하여 방송하고, 단말기에서는 이를 기반으로 패킷 전송을 시도한다.
본고에서 최근 초고속 광전송 시스템의 연구/개발 동향을 소개한다. 폭발적으로 증가하고 있는 통신 트래픽을 경제적으로 수용하기 위하여 초고속 광전송 시스템은 오류 정정 코드, 라만 광증폭기, 새로운 변조 방식, 전송 링크 분산 제어, 등화기, 편광 다중화 방식등의 새로운 기술들을 도입하여 용량 및 전송 거리를 증가시키고 있다.
B-ISDN과 같은 초고속 네트워크에서 전송오류의 주요원인은 과잉밀집 상태에 있어서의 버퍼 오버플로우이며 이로 인해 셀 손실을 야기한다. 기존의 통신 프로토콜은 손실된 패킷이나 전송에러들을 다루기 위해 ARQ와 같이 오류회복을 위해 재전송 기법을 사용하고 있으나 이러한 ARQ 방법들은 재전송으로 인한 전송 지연시간이 매우 크기 때문에 초고속 네트워크에서는 적합하지 않다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 줄이기 위하여 B-ISDN에서 FEC를 이용한 셀손실 회복기법을 제안하였다. 제안된 기법은 새로운 순서번호(SN)인 SN*를 이용하여 연속적인 셀손실을 식별한다. SN*는 SN이외에 다른 두 개의 필드(ST, LI)를 조합하여 생성한 순서번호로 그 특성에 따라 가산적(additive) SN*와 승산적(multiplicative) SN*로 구분된다.이러한 연구결과로 FEC는 네트워크 노드상에 버퍼 오버플로우로 인한 셀손실이 발생한 경우에 유용하며 B-ISDN과 같은 초고속 통신망에서의 셀손실 회복에 효과적으로 사용할 수 있는 오류에 기법임을 보여주고 있다. 본 논문에서 제안된 효율적인 셀손실 회복기법은 향후 ATM 네트워크에서의 우선순위 제어, 과잉밀집 제어 등의 연\ulcorner에 효율적으로 사용될 수 있다.
본 논문은 멀티캐스트 멀티미디어 데이터 전송과정에서 발생하는 혼잡에 관한 문제를 해결하기 위하여 원래의 데이터를 encoding 하여 전송함으로써 수신자 측에서 오류가 발생하더라도 자체적으로 복구할 수 있도록 하는 FEC를 기반으로 ARQ와 적절히 조합함으로써 다양한 계층모델들을 구성하여 각각의 혼잡 상황에 맞는 방법들을 제안하고 시뮬레이션을 통해 이를 검증하도록 한다. 시뮬레이션 결과 FEC를 상황에 맞게 적용한 구조가 효율적인 전송 결과를 보여줌을 알 수 있었다.
분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 움직임 보상 보간 기법을 이용하여 부가정보를 생성한다. 생성된 부가정보와 원 Wyner-Ziv 프레임간의 차이를 채널 부호로 오류 정정하게 되는데 이때 부호기에서는 복호기에서의 오류 정정을 위하여 패리티 비트인 Wyner-Ziv 비트를 복호기로 보내게 되고 복호기에서는 이 Wyner-Ziv 비트를 이용하여 Wyner-Ziv 프레임을 복원하는데 더 많은 Wyner-Ziv 비트가 필요할 경우 피드백 채널을 통해 Wyner-Ziv 비트를 요청하게 된다. 이때 부호기에서 조건부 엔트로피를 구할 수 있다면 이를 이용하여 Wyner-Ziv 비트 전송량을 제어함으로써 피드백 채널을 제거 할 수 있다. 이를 위해 부호기에서도 부가정보를 알아야하는데 복호기에서 사용하는 부가정보 생성 기법은 복잡도가 높기 때문에 사용할 수 없다. 본 논문에서는 부호기에서 간단한 부가정보를 생성하는 방법을 제안하고 분산 동영상 부호화 시스템에 적용하여 피드백 채널을 제거하였을 때의 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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