무선랜 환경에서 사용자 데이터 수신율은 RSS (received signal strength) 뿐만 아니라 AP (access point)의 채널 경합 수준에 의하여 결정된다. 그러나 현재 사용자 단말은 AP로부터의 RSS를 기반으로 접속할 AP를 선정하므로 IPTV 서비스의 최소한의 요구사항을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 기존의 IEEE 802.11 표준에 대한 수정없이 무선랜 환경에서 IPTV 서비스 요구사항을 만족시킬 수 있는 효율적인 AP 선택 기법을 제안한다. 사용자 단말은 주변 AP들의 채널 경합 수준과 현재 진행중인 IPTV 서비스의 품질을 모니터링 함으로써, 서비스 품질이 일정이하로 떨어지면 AP 부하정도가 가장 작은 AP로 재접속함으로써 IPTV 서비스의 최소한의 요구사항을 제공하도록 하였다.
본 논문은 무선랜 기술을 활용한 초고속 무선인터넷 서비스에서 사용자 단말의 최대 성능을 얻기 위해 효과적으로 AP를 선택하고 연결을 설정하는 방식에 관한 것이다. IEEE 802.11에 기반한 공중 무선랜 환경에서 AP의 탐색과정을 수동형과 능동형으로 분류하고, 본 논문에서는 수동형 AP탐색 과정은 무선랜 접속장치(AP:Access Points) MAC계층에서 단말에 미디어 접근정보를 방송으로 알려주는 비콘(Beacon)프레임을 이용하고, 능동형 AP 탐색과정에서는 AP의 조사응답(Probe Response) 메시지 프레임을 이용하여 무선랜 단말에게 현재 AP에 연결(association)되어 있는 단말 갯수와 처리중인 트래픽량을 알려주는 방식을 제안한다. 단말에서는 RSSI, AP에 연결된 단말의 갯수와 처리하는 트래픽량의 정보를 종합적으로 검토하여 효율면에서 가장 유리한 AP를 선택하여 연결을 설정하면 다수의 사용자가 동시에 사용하는 핫스팟 환경에서도 최대성능을 얻을 수 있으며, 사업자입장에서는 사용자의 분산으로 자원과 망 관리 효율 면에서 상당한 효과가 있음을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 무선랜 기술을 활용한 초고속 무선인터넷 서비스에서 사용자 단말의 최대 성능을 얻기 위해 효과적으로 AP를 선택하고 연결을 설정하는 방식에 관한 것이다. IEEE 802.11에 기반한 공중 무선랜 환경에서 AP의 탐색과정을 수동형과 능동형으로 분류하고, 본 논문에서는 수동형 AP탐색 과정은 무선랜 접속장치(AP:Access Points) MAC계층에서 단말에 미디어 접근정보를 방송으로 알려주는 비콘(Beacon)프레임을 이용하고, 능동형 AP 탐색과정에서는 AP의 조사응답(Probe Response) 메시지 프레임을 이용하여 무선랜 단말에게 현재 AP에 연결(association)되어 있는 단말 갯수와 처리중인 트래픽량을 알려주는 방식을 제안한다. 단말에서는 RSSI, AP에 연결된 단말의 갯수와 처리하는 트래픽량의 정보를 종합적으로 검토하여 효율면에서 가장 유리한 AP를 선택하여 연결을 설정하면 다수의 사용자가 동시에 사용하는 핫스팟 환경에서도 최대성능을 얻을 수 있으며, 사업자입장에서는 사용자의 분산으로 자원과 망관리 효율면에서 상당한 효과가 있다.
래터레이션 기반 실내 위치 측위 기법은 단말기와 AP(Anchor Point) 사이의 거리 예측을 위하여 RSS(Received Signal Strength)를 주로 사용한다. 그러나 무선 신호는 시간과 공간에 따라 무작위로 변화하는 특성을 가지므로 RSS를 이용한 거리 예측에서 오류의 발생은 불가피하다. 단말기와 AP사이의 거리 예측 정확도는 단말기 위치 예측 정확도에 많은 영향을 미치게 되므로 기존 기법들은 이를 해결하기 위하여 다수의 AP를 사용하였다. 그러나 많은 실험 결과들은 다수의 AP 사용보다는 경로 손실 모델에 잘 부합하는 RSS 측정 값을 가진 AP 즉 기준 AP 만을 선택하여 이용하는 것이 위치 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법임을 보였다. 따라서 본 논문에서는 실내 환경에서 단말기의 측위 정확도활 향상시키기 위한 기준 AP 선택 기법과 선택된 기준 AP들을 이용한 적응적 거리 예측 기법을 제안한다. 또한 실내 위치 측위 시스템을 구현하여 다양한 실험 환경에서의 실험함으로써 제안 기법의 타당성을 검증하였다.
최근 IEEE 802.11 무선랜은 광대역 무선접속 네트워크(Broadband Wireless Access Network)를 지원하기 위한 가장 대중화된 통신 프로토콜로 자리매김 하고 있다. 하지만 기존 IEEE 802.11은 다양한 이동환경을 고려해 설계되지 않았기 때문에 핸드오프 과정에서 충분한 서비스의 향상을 가져오기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 이러한 IEEE 802.11 무선랜의 핸드오프(Handoff) 과정 중, 주변 AP(Access Point) 탐색 단계에서 새로운 핸드오프 메시지 교환을 통해 최고의 성능을 보장하는 AP를 선택하는 핸드오프 알고리즘을 제안한다. 기존의 AP 탐색과정에서 여러 가지 AS들 중에서 하나를 선택하는 가장 중요한 척도는 신호의 세기였다. 하지만 IEEE 802.11은 공통의 매체를 공유함으로써 채널을 획득하기 위해 경쟁하는 CSMA/CA(Carrier Sensing Multiple Access with Collision Avoidance)를 이용한 다중매체접속방식을 사용하기 때문에, 네트워크의 성능은 신호의 세기와는 별도로 네트워크에 참여하는 노드들의 경쟁 혹은 혼잡에 의해 큰 영향을 받는다. 따라서 이러한 네트워크 수준에서의 정보들을 AP 선택 과정에 반영시킴으로써, 보다 향상된 네트워크 성능을 보장하는 AP를 결정할 수가 있다. 본 논문에서는 이러한 과정들을 포함시킨 핸드오프 알고리즘이 보다 더 좋은 성능을 보여준다는 사실을 실험하고 증명하고자 한다.
무선 네트워크 연결을 위해서는 무선 AP 프로파일 리스트에서 우선순위의 AP를 자동 선택하여 연결하는 방식이 사용되는데, 이는 프로파일 등록시점에 따라 결정되어 변화하는 사용자의 요구에 대처하지 못하는 부분이 있다. 본 연구에서는 사용자의 접속 빈도에 따른 무선 AP 프로파일을 작성함으로써, 사용자의 요구에 부합되는 적응적 네트워크 접속에 관해 연구한다.
지금까지 IEEE 802.11 WLAN 에서 많이 연구되어진 주제는 노드들 간의 공평성(fairness)과 처리량(throughput)을 높이는데 중점이 맞추어진 것들이 대부분이었다. 성능을 높이기 위한 AP의 CW값에 관한 연구는 노드들 간에 관한 연구에 비하여 비교적 적은 편이다. 지금은 노드들과 AP가 충돌하게 되면 BEB(Binary Exponential backoff)방식으로 셋팅되어 사용하게 있기 때문에 1:N의 불공평한(unfairness) 상황이 발생한다. AP에서 노드들로 가는 하향링크(downlink) 전송이 많은 상황에서 AP가 다른 노드들과 똑같은 채널 접근확률을 가지는 것은 바람직하지 않기 때문에 AP에게 우선권(priority)을 주어 전체 성능을 높이는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 AP의 CW(Contention Window)값이 변화함에 따라 전체 성능에 끼치는 영향과 노드 수의 변화에 따른 AP의 적절한 백오프 CW값을 분석해 보고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권12호
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pp.4269-4292
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2014
Currently, increasing numbers of access points (AP) are being deployed in enterprise offices, campuses and municipal downtowns for flexible Internet connectivity, but most of these access points are idle or redundant most of the time, which causes significant energy waste. Therefore, with respect to power conservation, applying energy efficient strategies in WIFI networks is strongly advocated. One feasible method is dynamically managing network resources, particularly APs, by powering devices on or off. However, when an AP is powered on, the device is initialized through a long boot time, during which period clients cannot be associated with it; therefore, the network performance would be greatly impacted. In this paper, based on a global view of an entire WLAN, we propose an AP selection technology, known as Temporary Access Selection (TAS). The criterion of TAS is a fusion metric consisting of two evaluation indexes which are based on throughput and battery life, respectively. TAS is both service and clients' preference specific through balancing the data rate, battery life and packet size. TAS also works well independently in traditional WLANs in which no energy efficient strategy is deployed. Moreover, this paper demonstrates the feasibility and performance of TAS through experiments and simulations with Network Simulator version 3 (NS3).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1611-1629
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2016
Recently, deploying WiFi access points (APs) for facilitating indoor localization has attracted increasing attention. However, most existing mechanisms in this aspect are typically simulation based and further they did not consider how to jointly utilize pre-existing APs in target environment and newly deployed APs for achieving high localization performance. In this paper, we propose a measurement-based AP deployment mechanism (MAPD) for placing APs in target indoor environment for assisting fingerprint based indoor localization. In the mechanism design, MAPD takes full consideration of pre-existing APs to assist the selection of good candidate positions for deploying new APs. For this purpose, we first choose a number of candidate positions with low location accuracy on a radio map calibrated using the pre-existing APs and then use over-deployment and on-site measurement to determine the actual positions for AP deployment. MAPD uses minimal mean location error and progressive greedy search for actual AP position selection. Experimental results demonstrate that MAPD can largely reduce the localization error as compared with existing work.
This paper proposes a variable break that can offset prediction error as well as a pre-selection methods, based on the variable break, for enhanced unit selection. In Japanese, a sentence consists of several APs (Accentual phrases) and MPs (Major phrases), and the breaks between these phrases must predicted to realize text-to-speech systems. An MP also consists of several APs and plays a decisive role in making synthetic speech natural and understandable because short pauses appear at its boundary. The variable break is defined as a break that is able to change easily from an AP to an MP boundary, or from an MP to an AP boundary. Using CART (Classification and Regression Trees), the variable break is modeled stochastically, and then we pre-select candidate units in the unit-selection process. As the experimental results show, it was possible to complement a break prediction error and improve the naturalness of synthetic speech.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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