본 고에서는 약 100 만건의 건강정보를 이용하여 3-Node MongoDB 플랫폼 환경에서 AES, 3DES, ARIA 암호 알고리즘을 이용하여 암호화를 적용하는 방법을 알아본다. 각각의 암호 알고리즘별로 YCSB 성능테스트 툴을 이용하여 다양한 Workload 별로 성능을 테스트를 수행한 뒤, 그 결과를 비교·정리한다.
본 논문에서는 인천 덕적도 부근 해안에서 2017년 7월 5일부터 24시간 동안 채널 변화를 지속적으로 측정하였다. 수중 채널은 실시간으로 시간 축에서 변화와 주파수 축에서 변화가 발생함에 따라서 다양한 채널 환경 특성을 가지고 있으며, 다중 경로 페이딩 및 도플러 효과 등으로 인하여 수중 통신 성능저하가 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 실해역 수중 통신 환경에서의 통신 성능 향상을 위하여 시간 및 주파수 영역에서의 반복 전송 다이버시티 기법을 적용하여 수중 채널 환경에서의 OFDM 시스템 성능 분석에 관한 연구를 수행하였다. 수집한 데이터를 이용하여 시간과 주파수 영역에서의 채널 환경 비교를 수행하였으며, 파일럿 배치 간격과 시간 및 주파수 축에서의 반복 전송 회수에 따른 BER 성능 분석을 수행하였다.
클라우드의 사용이 보급화 됨에 따라 가상화 기술에 다양한 요구사항이 접목, 적용되고 있다. 클라우드 컴퓨팅의 대표적인 특징은 사용자가 원하는 자원 요구사항에 따라 최적화 된 환경을 구축할 수 있으며, 나아가 확장성에도 유연하게 대처할 수 있다. 이런 장점으로 인해 다양한 분산컴퓨팅 분야에 클라우드 컴퓨팅이 적용, 활용되고 있는 실정이다. 이를 위해 클라우드 환경의 성능 안정성을 보장하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 구축된 클라우드 교육 시스템 테스트베드 환경에서 시스템의 성능을 보장하기 위한 다양한 요소성능(metric) 측정을 오픈소스 기반의 툴들을 이용하여 분석하였다. 이를 위해 프로세서, 메모리, 캐시, 네트워크 등 가상화 환경에 영향을 주는 요소 성능을 구분하고, 그 성능을 호스트머신(Host Machine) 및 가상머신(Virtual Machine)에서 각각 측정하였다. 이로서 시스템의 상태를 명확하게 파악할 수 있으며, 문제점을 빠르게 진단하여 가용성을 증대시키고 나아가 클라우드 컴퓨팅의 SLA(Service Level Agreement) 수준을 보장할 수 있다.
본 논문은 수중의 시간적으로 긴 다중 경로 채널 환경에서 Code Division Multiple Access(CDMA)와 Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM)의 전송성능을 비교 분석한다. 이를 위해 서해 정점의 수중 환경 자료를 기반으로 Bellhop을 /통해 수중 다중 경로 채널을 생성한다. 이를 기반으로 한 다양한 수중 채널을 통해 수중 음향 통신방식으로 사용되는 CDMA와 OFDM의 BER 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 CDMA의 경우 수중 채널의 다중 경로 시간이 Spreading Factor(SF)에 의한 시간보다 짧은 경우 OFDM보다 성능이 우수하였지만 채널의 시간 지연이 길어짐에 따라 OFDM이 CDMA 보다 BER 성능이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 무선 네트워크의 이동단말과 유선망의 고정호스트 사이에 효율적인 데이타 서비스를 제공하는 데이타 서비스 프로토콜에 대해 연구하였다 무선 링크는 유선 링크에 비해 높은 비트 에러율을 가지며, 이로 인해 유무선 연동환경에서는 데이타 서비스를 제공하는 TCP의 성능이 감소된다. 따라서 이러한 성능감소를 중이기 위해 유선과 무선이 연결되는 부분에 간단한 프로토콜 처리기를 가지는 연동모듈을 제안하였다. 제안된 연동모듈은 TCP 프레임의 헤더정보를 분석하고, 수신된 TCP 프레임이 중복된 프레임일 경우, 이를 폐기하며, 재전송 요구를 받을 경우 재전송 절차를 수행하게 된다. 시뮬레이션을 통해 그 성능을 분석한 결과 유무선 연동환경에서 기존의 IWF를 사용하였을 때 보다 제안된 IWF를 사용하는 것이 지연과 처리율 측면에서 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 실내 전파 환경에서의 편파 다이버시티와 공간 다이버시티의 성능을 분석하기 위하여 영상 법을 기본으로 한 3차원 광선 추적법을 이용하였다. 본 모텔링은 선호강도 뿐만 아니라 채널의 페이딩 특성 을 예측할 수 있기 때문에 편파 및 공간 다이버시티 기법의 성능을 분석하는데 이용될 수 있다. 측정과 시율 레이션 결과로부터 편파 및 공간 다이버시티가 실내 무선 통선 채널의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였 고, 특히 지향성 안테나를 이용한 편파 다이버시티를 제안하여 기존의 다이폴 안테나를 이용하는 다이버시티 기볍보다 우수한 성능을 가짐을 보였다.
본 논문에서는 디지탈 이동채널환경에서 적용이 가능한 두가지 형태의 파일롯 톤을 이용한 반송파 동기방식을 제시하고 이에 대한 성능을 비교 분석하였다. 이동채널환경에서는 다중경로에 의한 페이딩으로 인하여 수신신호의 진폭 요동과 불규칙한 위상변화로 반송파동기 및 수신기의 성능이 급격히 열화된다. 이러한 페이딩채널에 적용가능한 반송파동기방식으로 TCT(Tone Calibration Technique)와 DTCT(Dual Tone Calibration Technique)를 제시하고 Rayleigy 와 Rician 페이딩하에서 성능을 분석하였다. 또한 파일롯 대 신호전력비와 신호대 파일롯필터 대역비와 같은 주요한 설계파라메타에 대하여 BER 성능을 구함으로써 두가지 방식에 대한 심도있는 고찰과 시스템 최적화를 수행하였다.
본 논문에서는 UWB 펄스 신호를 주파수 성분으로 분리해서 수 MHz정도의 ADC로 디지털 구현이 가능한 새로운 구조의 TR-UWB 시스템의 성능을 수학적으로 분석한 후 기존 시스템과 이론적으로 비교한다. TR-UWB 신호의 주파수 변환 특성 및 복소수 성분들의 평균, 분산 값을 유도하여 이를 활용한 이론적인 SNR 계산을 통해 시스템 성능을 분석하고 SNR 비 관점에서 기존 시스템과의 성능을 비교한다. 모의 실험에서는 AWGN 환경과 IEEE 802.15.3a의 다중경로 채널 환경에서의 BER을 통해 제시한 TR-UWB 시스템의 성능이 기존 시스템보다 우수함을 보인다.
본 논문에서는 아파치 스파크를 이용하여 머신러닝을 분산 처리할 때의 성능 요인을 분석하고 효율적인 분산 처리를 위한 실행 환경을 실험을 통해 제시한다. 먼저, 분산 클러스터 환경에서 머신러닝을 수행할 때 고려해야 하는 성능 요인으로 클러스터의 성능, 데이터의 규모, 스파크 엔진의 속성으로 구분하여 분석한다. 그리고 하둡 클러스터에서 동작하는 스파크 MLlib을 이용하여 회귀분석을 수행할 때 노드의 구성과 스파크 Executor의 설정을 변화하면서 성능을 측정한다. 실험 결과 최적의 Executor 개수는 데이터의 블록의 수에 영향을 받으나 클러스터 규모에 따라 최대값, 최소값은 각각 코어의 수, 워커 노드의 수로 제한됨을 실증하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.11a의 규격에 따라 OFDM 우선 LAN 모뎀과 프레임 포맷을 구성하여 시뮬레이션에 의해 BER 성능을 분석하고 수정된 채널 예측 알고리즘을 적용하여 채널예측성능이 개선됨을 보인다. 채널 예측에 이용되는 실내 무선채널로서는 AWGN과 TDL 모델을 적용한 지연확산채널을 고려한다. 우선 AWGN 환경에서 규격에 제시된 전송속도 및 부호율에 따른 OFDM 무선 LAN 시스템의 성능을 분석한다. 다음으로 실내 우선 채널 환경에서 채널추정이 불완전한 경우에 대해, 기존의 채널추정방식으로서 프리앰블 내의 2개의 Long 훈련심볼을 이용하여 채널을 추정하는 경우에 대한 성능을 분석하고, 수정된 채널추정기법으로는 IEEE 802.11a의 프리앰블 구조를 변경하지 않으면서 Long 훈련심볼뿐만 아니라 전체 10개의 Short 훈련심볼 중 8개의 훈련 심볼들을 채널추정에 부가적으로 사용하는 방식을 채용한 경우의 성능을 분석하여 기존의 방식과 비교한다. 시뮬레이션 결과의 분석으로부터 수정된 채널추정방식을 적용하는 경우, 규격에 정의된 프리앰블 구조의 변경 없이도 잡음을 억제하는 효과를 향상시킴으로써 채널추정오차가 감소되어 채널추정성능이 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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