기존의 지그비 표준 메쉬 라우팅 알고리즘은 노드 수의 증가로 인해 라우팅 오버헤드 및 종단간 지연 등의 네트워크 성능의 심각한 저하 현상에 따른 네트워크 범위성 및 효율성에 대한 문제점을 가지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 증가하는 노드 수에 따른 범위성 문제를 해결하기 위해 ZiCL(ZigBee Cluster Label)이라 불리는 클러스터 라벨 기반의 새로운 지그비 메쉬 라우팅 알고리즘을 제안하고자 한다. ZiCL은 지그비 네트워크를 한 개 이상의 논리적인 클러스터로 나누고 각각의 클러스터에게 유일한 라벨을 부여함으로써 클러스터 라벨 기반의 경로 탐색을 수행한다. 이를 통해 ZiCL은 소스 노드가 경로탐색을 통해 확립한 목적지 노드의 클러스터 라벨 정보를 같은 클러스터 멤버들과 함께 공유하게 합으로써 이후 발생할 수 있는 잠재적인 경로 탐색 횟수를 효과적으로 줄이는데 기여한다. 이러한 ZiCL의 성능을 분석하기 위해 NS-2 시뮬레이션을 수행하였고, 그 결과 라우팅 오버헤드, 패킷 전달율, 종단간 지연 및 메모리 사용률에 대한 네트워크 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
최근의 에너지 하베스팅(energy harvesting) 무선 네트워크에 대한 연구는 제한된 에너지 자원 문제를 해결하여 효율적으로 네트워크 수명을 연장할 수 있는 기법 개발에 집중되고 있다. 에너지 하베스팅을 통해 획득할 수 있는 에너지의 양과 효율을 향상시키기 위해서는 여러 가지 에너지 하베스팅 특성을 종합적으로 고려하여 에너지 획득과 데이터 전송을 병행하는 네트워크 구조를 설계하는 매우 중요하다. 본 논문에서는 수신측에서 간섭 정보와 충전 시간을 고려하여 네트워크 내의 에너지 하베스팅 용량을 최대화하면서 종단간 지연 시간을 최소화할 수 있는 간섭 기반의 충전 인지 라우팅 프로토콜(ICARP)을 제안한다. 이를 위해 기회적 에너지 하베스팅 무선 네트워크에서 종단간 지연시간을 최소화할 수 있도록 충전 시간을 패킷 전달의 지연 성분을 적용한 새로운 간섭 기반 충전 인지 라우팅 기준(routing metric)과 ICARP를 설계하였다. 본 논문에서 제시한 라우팅 기법을 통한 전달 지연시간의 단축은 패킷손실이나 재전송으로 인한 에너지 소비량을 줄이는 효과를 얻을 수 있다. 시뮬레이션을 이용한 성능평가를 통하여 제안된 기법이 기존의 라우팅 기법보다 패킷전달율과 종단간 지연시간 측면에서 성능이 향상됨을 보였다.
인프라스트럭처 모드 기반의 무선랜(Wireless Local Area Networks)을 사용하는 무선 홈네트워크에서는 모든 무선 단말간의 통신이 액세스포인트를 통하여 이루어진다. 따라서 무선 단말이 음영 지역(Dead Zone)으로 이동하면 이동한 무선 단말과 액세스포인트간의 통신이 불가능하여 끊김없는 연결(Seamless Connection)을 제공하지 못하는 문제점이 있다. 기존의 무선 홈네트워크 플랫폼에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 애드 혹 모드로 동작하는 무선 홈네트워크 구조에 대하여 연구하고 있지만, 애드 혹 모드 기반의 무선랜은 인프라스트럭처 모드 기반 무선랜에 비하여 네트워크 용량이 제한되는 문제가 있다. 그리고 무선 단말의 이동성을 지원하기 위해서는 애드 혹 라우팅 기법이 필요하다. 그러나 기존의 AODV 및 DSR 라우팅 기법은 무선 채널 정보를 참조하지 않고 네트워크 계층에서 독립적으로 라우팅을 수행하기 때문에 무선 채널의 상황에 빠르게 대처할 수 없어 끊김없는 연결을 제공할 수 없다. 이에 본 논문에서는 종단간 끊김없는 데이터전송을 보장하기 위한 ESCOD(End-to-end Seamless multi-hop COnnection based on Dual network mode) 기반의 무선 홈네트워크 플랫폼과 VLR(Virtual Link Routing) 기법을 제안하였다. 구현된 시스템의 성능을 평가한 결과, VLR을 탑재한 ESCOD 기반의 무선 홈네트워크 플랫폼은 기존의 AODV 및 DSR 라우팅 보다 낮은 패킷 전송의 실패율과 빠른 패킷의 평균 전송시간을 제공함과 동시에 기존 인프라스트럭처 모드만을 제공하는 무선 홈네트워크 플랫폼보다 넓은 통신 범위와 향상된 TCP 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 광 버스트 교환망에서의 대표적인 서비스 차별화 방식인 옵셋 타임 기반 방식의 문제점을 분석하고, preemption 채널 선택 알고리즘과 채널 분할 알고리즘으로 구성된 preemption 기반 서비스 차별화 기법을 제안한다. 제안된 preemption 채널 선택 알고리즘은 채널 효율을 증가시키기 위해 preemption이 되는 버스트의 크기를 최소화하며, 제안된 채널 분할 알고리즘은 클래스간 서비스 차별화 정도를 조절할 수 있다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과 제안된 기법은 옵셋 타임 기반 서비스 차별화 기법에서 나타날 수 있는 다중 홉 환경에서의 서비스 차별화 성능 저하를 개선하며, 제안된 채널 스케쥴링 알고리즘을 이용하여 종단간 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
Pipelined Tone Wakeup(PTW) 구조(1)는 패킷 전송에 있어서 비동기 wakeup 파이프라인을 제공을 통하여 wakeup 절차를 중복함으로써 센서 네트워크에서 에너지 절약과 종단간의 지연을 지원하기 위해 제안되었다. 그러나 PTW 구조는 2개의 radios를 사용하고 에러가 없는 환경을 가정한다. 본 논문에서는 전송 노드와 수신 노드사이에 주고 받는 패킷의 적은 수정을 통하여 지연 및 에너지 절약을 얻을 수 있는 수정된 PTW 구조를 제안한다.
기존 TCP Reno 의 혼잡 제어는 트래픽에 수동적으로 동작하는 방법으로서 혼잡이 이미 발생한 상태에서 동작하게 되므로 발생 시점의 라우터 버퍼는 이미 최대치에 도달해 있게 된다. 따라서 이후에 도착하는 모든 패킷은 폐기되므로 이 패킷들을 전송한 모든 송신원은 거의 동시에 윈도우 크기를 줄이는 Slow-start 단계에 들어가게 되어 일시적으로 링크 사용률이 떨어지는 전역 동기화(global synchronization)가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 네트워크의 혼잡이 발생하기 전에 능동적으로 대처하는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 RTT 계산 알고리즘인 순방향/역방향 전송지연 알고리즘을 이용하여 네트워크의 혼잡을 미리 예측하고 네트워크 혼잡에 능동적으로 대처할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 리눅스(Linux) 커널(Kernel)의 TCP Reno 의 흐름제어 및 혼잡제어를 수정하여 네트워크 혼잡에 능동적으로 대처 할 수 있는 새로운 TCP Reno 를 설계, 구현하였다.
TCP 구현의 하나인 Vegas는 패킷의 유실을 망의 혼잡으로 인지하는 Reno와 달리 RTT(Round Trip Time) 측정값을 바탕으로 혼잡을 인지하며 윈도우 크기 등 혼잡 제어를 위한 주요 인자를 결정한다. TCP Vegas는 TCP Reno보다 더 효율적인 네트워크 대역폭과 처리율을 가진다. 그러나 Vegas의 혼잡 회피 방안이 TCP 패킷 경로의 비대칭적 특성을 제대로 반영하지 못하며, 이것은 양방향(순방향,역방향) 패킷 전송 상태를 반영하는 RTT 측정값을 순방향 경로의 상태 해석에 이용하기 때문이다. RTT는 패킷의 왕복 시간만을 측정하기 때문에 패킷의 송수신시 순방향과 역방향에서 어느 정도의 혼잡이 발생하였는지 알 수 없다. 본 논문에서는 리눅스 커널의 TCP 소스에서 RTT 측정값으로 혼잡도를 측정하는 기존의 Vegas 혼잡 제어 알고리즘을 수정하여 순방향 경로의 혼잡과 역방향 경로의 혼잡을 구별할 수 있는 새로운 Vegas 혼잡 제어 알고리즘을 설계하고 구현하여 그 성능을 분석하였다.
최근 심층강화학습을 활용한 종단간 자율주행에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 차량의 종방향 주행 성능을 개선하는 잠재 SAC 기반 심층강화학습의 보상함수를 제시한다. 기존 강화학습 보상함수는 주행 안전성과 효율성이 크게 저하되는 반면 제시하는 보상함수는 전방 차량과의 충돌위험을 회피하면서 적절한 차간거리를 유지할 수 있음을 보인다.
지능형 대화 시스템은 줄곧 서비스의 목표와 무관한 사용자 입력을 전달받아, 그 처리 성능을 의심받는다. 특히 종단간 대화 이해 생성 모델이나, 기계학습 기반 대화 이해 모델은 학습 시간대에 한정된 범위의 도메인 입력에만 노출됨으로, 사용자 발화를 자신이 처리 가능한 도메인으로 과신하는 경향이 있다. 본 연구에서는 대화 생성 모델이 처리할 수 없는 입력과 신뢰도가 낮은 생성 결과를 배제하기 위해 불확실성 정량화 기법을 대화 의도 분류 모델에 적용한다. 여러 번의 추론 샘플링이 필요 없는 실용적인 예측 신뢰도 획득 방법과 함께, 평가 시간대와 또다른 도메인으로 구성된 분포 외 입력 데이터를 학습에 노출시키는 것이 분포 외 입력을 구분하는데 도움이 되는지를 실험으로 확인한다.
네트웍이 고속화 됨에 따라 대용량 데이터를 실시간으로 전송/처리/저장하는 응용 분야가 등장하고 있다. 또한 전송 지연을 감소하고 신뢰도를 향상하기 위해서 많은 스토리지(storage) replica들이 네트웍에 설치되었다. 이러한 환경에서 응용 프로그램이 요구하는 성능을 만족하기 위해서는 네트웍 자원 뿐만 아니라 종단간 자원인 저장 매체의 선택/예약/관리를 함께 고려하는 통합적 분산 네트웍 스토리지(DNS: Distributed Network Storage) 시스템이 필요하다. 이러한 DNS에서 QoS를 제공하는 기존의 방식들은 크게 데이터그램(datagram) QoS, 클래스(class)별 차등적인 서비스를 제공하는 DiffServ QoS, 그리고 각 플로우(flow) 별 개별적인 서비스를 제공하는 IntServ QoS로 세분된다. 본 논문에서는 기존에 제안된 방식들을 비교 분석하여 각각의 장단점을 기술하며 향후 연구 문제들을 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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