본 논문은 버스 탑승 인원을 혼잡 정도로 제공하는 버스 정보 시스템의 구현을 목적으로 한다. 최근 버스 정보 시스템의 도입을 통하여 버스 이용자에게 다양한 위치 기반 정보를 제공함으로써 편의성을 제공하고 있다. 그러나 쾌적한 버스를 이용하기 위하여 버스 선택을 위한 의사결정에 필요한 정보의 제공이 요구된다. 이를 위하여 승차인원 정보 제공의 필요성을 분석하고 라즈베리파이에 GPS모듈과 적외선 센서를 이용하여 통신함으로써, 탑승인원 정보를 수집하고 더불어 가공하여 버스 내에 탑승 인원 혼잡 정도를 스마트폰을 통하여 정보를 제공할 수 있도록 구현하였다. 제안한 시스템은 버스 위치 기반 관련 정보와 버스 이용객의 의사 결정 을 위한 주요한 요소인 승차인원 정보를 제공함으로써 쾌적한 버스이용과 효율적인 버스 관리의 장점을 제공한다.
인터넷 망의 종단간 혼잡상태를 유추할 수 있는 가장 일반적인 방법은 RTT (Round Trip Time)값을 측정하는 것이며, 이 방법으로 망의 흔잡 정도를 측정할 수 있다. 그러나 RTT는 패킷의 왕복 시간만을 측정하기 때문에 패킷의 송수신시 순방향과 역방향에서 어느 정도의 혼잡과 전송지연이 발생하였는가는 알 수가 없다. 본 논문에서는 패킷이 전송될 때 순방향/역방향 전송 지연을 계산하여, 망의 흔잡 상태를 정확하게 유추할 수 있는 새로운 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘에서는 여러 RTT 값들 중에서 가장 작은 RTT 값을 기준으로 하여 기준이 되는 순방향/역방향 전송 시간을 결정하고, 이 값과 각 패킷이 전송될 때 측정된 전송 시간을 비교하여 순방향/역방향 전송 지연 시간을 계산한다. 본 연구에서는 NS-2에서의 시뮬레이션과 실제 네트워크 상에의 측정을 통하여 제안된 방법의 올바른 동작을 확인하였다.
IEEE 802.11e EDCA(Enhanced Distributed Channel Access)는 4개의 AC(Access Category)를 이용하여 트래픽에 따른 우선순위를 부여하고 QoS(Quality of Service)를 제공하기 위해 표준화되었다. EDCA는 이진 백오프 알고리즘을 갖는 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance) 방법을 이용한다. EDCA에서 패킷 전송에 실패할 경우 경쟁 윈도우 값은 두 배씩 증가 되고, 성공할 경우에는 최소 경쟁 윈도우 값으로 초기화된다. 따라서 경쟁 윈도우 값이 최적의 값을 유지하지 못해 많은 패킷 충돌을 야기하여 네트워크 성능을 감소시킨다. 이 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 논문에서는 패킷 전송 성공 후 경쟁 윈도우 값을 최소 경쟁 윈도우 값이 아닌 채널 혼잡 정도에 따라 계산된 값으로 설정한다. 그러나 이 방법은 트래픽 종류와 상관없이 같은 방법으로 동작하기 때문에 트래픽 종류에 따른 차별적 QoS를 보장하지 않는다. 또한 계산된 경쟁 윈도우 값은 현재 값에 비해 상대적으로 낮은 값을 갖기 때문에 여전히 높은 충돌율을 갖는다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 새로운 프로토콜을 제안한다. 제안된 방법에서는 네트워크의 혼잡 정도를 잘 반영하기 위한 새로운 경쟁 윈도우 계산 알고리즘을 제시한다. 또한 제안된 알고리즘은 트래픽 종류에 따른 QoS 보장을 위해 트래픽 종류에 따른 차별화 파라미터를 이용한다.
오늘날 인프라 무선 랜은 많은 사용자들이 사용하는 중요한 인터넷 접속 기술이다. 따라서, IEEE 802.11 MAC의 성능분석은 지난 몇 년간 무선 랜 연구의 중요한 테마 중의 하나였다. 본고에서는 프로토콜 계층 사이에 존재하는 상호 의존성의 중요성에 주목하며, IEEE 802.11 기반의 무선 랜이 갖는 성능 특성에 관하여 알아본다. 먼저, 무선 노드의 개수가 많아짐에 따라 무선 랜 시스템의 처리율이 감소한다는 IEEE 802.11 MAC DCF 분석 결과를 설명한다. 여기에 MAC 계층과 다른 계층 사이의 상호 작용에 주목하여, 무선 랜의 성능이 어떤 특성을 갖는지 알아본다. 물리 계층에 존재하는 무선 노드들 사이의 불평등성에 대해서 설명하고, 그로 인하여 노드들 간의 혼잡 수준이 떨어지고 경쟁 기반의 DCF 처리율이 혼잡 상태에서도 서서히 감소하게 되는 것을 설명한다. 또한, 전송 계층 프로토콜로서 TCP를 사용하는 경우의 무선 랜 성능에 관하여 알아본다. TCP는 실제로 무선 채널의 경쟁에 참여하는 노드를 $2{\sim}3$개 정도로 제한하는 효과가 있어서, TCP를 사용하는 무선 랜의 성능은 무선 노드의 개수에 상관없이 안정적인 것을 설명한다.
센서네트워크에서 이동물체의 경로 추적과 같이 실시간으로 패킷이 목적노드에 도착하여야 데이터가 유효한 응용의 경우에는 패킷 전송의 실시간을 보장할 수 있는 전송경로설정이 필요하다. 본 논문에서는 패킷을 전송하는데 있어서 지연시간을 증가시키는 요소인 혼잡상황과 낮은 링크 퀄리티를 가지는 경로를 회피함으로 전송지연시간을 최소로 줄이는 전송경로 설정 기법을 제안한다 네트워크의 위상에 따라 노드마다 다른 양상을 보이는 채널 부하도를 효과적으로 측정하고 네트워크의 혼잡상황을 판단하는 기준으로 삼는다. 이와 함께 링크의 전송 성공률을 이용하여 이웃 노드들의 전송경로 선택의 적합도를 계산하고 확률적으로 경로를 선택한다.
본 연구의 목적은 가로망의 구조 및 통행수요의 변화에 따라 통행 중 교통정보제공의 효과가 어떻게 달라지는가를 모의실험을 통하여 분석하고자 하는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 실제의 대규모 가로망에 대하여 적용할 수 있는 통행배정기법을 제안하였다. 제안된 모형은 시간의 흐름에 따른 가로망의 상태를 고려하여 통행을 배정하는 방법으로 $\ulcorner$시간종속적 통행배정$\lrcorner$이라 명하였다. 본 연구에서는 가로망 형태(격자형 및 방사환상형), 가로망 크기, 통행수요의 지역별 분포, 그리고 교통혼잡정도에 따라 각각 시나리오를 작성하고, 각 시나리오에 대하여 모의실험 및 사례연구(노드 348개, 링크 1179개)를 통해 정보를 받는 차량의 비율에 따른, 그리고 정보를 제공하는 빈도에 따른 통행중 교통정보제공에 대한 효과를 분석하였다. 연구 결과, 모의실험에서는 정보를 받는 차량의 비율이 30%~70% 구간에서 14%까지의 총체계비용의 감소효과가 나타났으며, 가로망의 규모가 클수록, 혼잡이 심할수록, 그리고 대안도로가 많을수록 교통정보제공의 효과는 커지는 것으로 분석되었다.
트래픽의 증가는 전체 네트워크 성능에 크게 영향을 미치며 네트워크 성능의 유지 및 향상을 위해서는 트래픽 관리가 필수적이다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 시계열 모형에 의해 트래픽을 예측하고 예측된 결과가 대역폭에 비해 크다면 트래픽 폭주임을 가정하고 라우팅 경로의 비용을 증가하여 트래픽을 분산되도록 한다. 즉, 라우팅 혼잡의 발생을 예측하여 라우팅 혼잡을 미리 해소하는 방안을 제안한다. 예측 모형은 실제 네트워크 망에서 트래픽을 수집하여 모형의 확률적 오차를 최소화하는 모형을 추출한다. 확률적 오차를 최소화하는 시계열 모형을 얻기 위해서는 정상성 가정에 대한 적합성을 판단하는데, 정상성 가정은 자기상관함수와 편자기상관함수를 통해 얻을 수 있다. 실험을 통하여 추출된 예측 모형이 라우팅 경로의 비용을 조정함으로써 트래픽이 분산되도록 한다. 그 결과, 트래픽 예측 라우팅이 혼잡 발생을 미연에 방지하여 네트워크 성능을 향상시킬 수 있는 방안이라는 것을 보인다.
TCP의 성능은 연결된 송신자와 수신자간의 전송 경로상의 트래픽 혼잡정도에 의해 영향을 받는다. 트래픽이 급작스럽게 증가하여 혼잡이 발생하면, 이는 데이터 전송의 장애를 유발시킬 수 있다. 데이터 전송의 장애가 발생하여 전송 패킷의 손실이 발생하면, TCP는 슬로우스타트를 수행하여 전송 속도를 낮추어 전송 경로 상의 트래픽 혼잡을 줄이고자 한다. 이동 단말이 이기종 무선 네트워크 간에 수직적 핸드오프를 하게 될 경우, TCP는 트래픽의 급격한 변화를 경험하게 되고, 이에 대해 슬로우스타트를 수행하게 된다. 본 논문에서는 수직적 핸드오프 시에 수반되는 TCP 슬로우스타트를 좀 더 효율적으로 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방안은 기존의 방식과는 다르게 TCP 수신자가 슬로우스타트를 강제하는 방법이다. 이는 TCP 송신자에서 트래픽 혼잡을 경험한 후 슬로우스타트를 수행하는 기존의 방법보다 성능이 뛰어나다. 향상된 성능에 대해서는 시뮬레이션 방법으로 측정하여 성능을 검증하였다.
멀티미디어 서비스는 많은 대역폭과 실시간 처리가 필요하기 때문에 데이터의 지연과 손실에 민감한 특성을 갖는다. 따라서 네트워크의 혼잡상황으로 인한 데이터의 손실은 사용자에게 QoS를 보장해주지 못한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 네트워크의 혼잡상황과 멀티미디어 데이터의 특성을 고려하여 사용자에게 우수한 품질의 멀티미디어 서비스를 제공할 수 있는 알고리즘의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기지국의 큐 혼잡정도에 따라 패킷을 확률적으로 제거하는 APQM(Adaptive Priority Queue Management) 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘과의 비교를 통해 제안한 알고리즘이 네트워크의 혼잡상황을 줄이고, 중요도가 높은 패킷을 많이 수신함으로써 멀티미디어 서비스의 품질이 개선된 것을 확인할 수 있었다.
IPTV나 Mobile IPTV와 같은 실시간 멀티미디어 스트리밍 시스템의 설계에 있어 중요한 요소 중 하나는 변화하는 네트워크 특성과 상태에 효율적으로 적응하여 멀티미디어 데이터를 전달하는 것이다. 네트워크 적응적 데이터 전송은 네트워크의 혼잡상황에서 네트워크의 안정성과 프로토콜간 공정성을 향상시킬 수 있지만 영상재생의 연속성과 같은 콘텐트 재생 특성을 고려하지 않아 사용자에게 양질의 QoE(Quality of Experience)를 제공하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 콘텐트의 재생 특성을 고려하지 않아 발생하는 문제점을 해결하기 위해 인터넷 혼잡상황에서 멀티미디어 스트리밍 서비스의 QoE 향상을 위한 새로운 전송률 제어기법인 NCAR(Network and Client-Aware Rate control)을 제안하였다. 제안한 NCAR 기법은 네트워크 인지형 혼잡제어(Congestion Control)와 클라이언트 인지형 흐름제어(Flow Control)를 기반으로 동작하고 있다. 네트워크 인지형 혼잡제어는 멀티미디어 스트리밍의 공성정과 안정성을 향상시키고 높은 링크 활용도와 전송률의 변화를 감소시키며 클라이언트 인지형 흐름제어는 미디어 재생의 불연속성을 제거하고 안정된 버퍼할당과 낮은 재생지연시간의 좋은 특성을 제공한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 방법의 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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