• 한국통신학회논문지
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• 제34권6B호
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• pp.595-604
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• 2009

IEEE 802.lie에서 HCCA(Hybrid Coordination Function Controlled Channel Access)는 평균 전송률로 고정된 무선 자원을 예약하기 때문에 MPEG(Moving Picture Experts Group)을 이용한 스트리밍 서비스와 같이 프레임의 크기가 급격히 변화하는 경우 무선 자원을 낭비하는 문제가 발생하고 MAC(Medium Access Control) 계층의 전송 지연이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 HCCA에서는 가변하는 패킷의 크기에 적응적으로 자원을 할당하는 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 가변적으로 자원을 할당하는 패킷 스케줄러는 요구자원이 달라지기 때문에 가용한 자원을 계산하기 어려워 승인제어를 수행하기 어려워진다. 본 논문에서는 기존의 EDCA(Enhanced Distributed Channel Access)를 사용할 경우 트래픽 증가에 의해 QoS(Quality of Service)를 만족시키지 못하는 문제를 해결하기 위한 CAC(Connection Admission Control) 기술을 제안한다. 제안하는 CAC 기술은 응용계층에서 발생하는 트래픽 정보와 무선 채널 환경을 고려하여 EB(Effective Bandwidth)를 계산하며 이를 통하여 승인제어를 수행한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 CAC 기술은 스트리밍 서비스의 지연 한계를 만족하는 망 부하 이내에서 승인제어를 효과적으로 수행하여 스트리밍 서비스의 QoS를 만족하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권2A호
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• pp.114-126
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• 2011

무선멀티홉네트워크(WMNs)는 무선 채널의 페이딩 및 가변적인 대역폭에 의해 패킷 손실 및 전송 지연에 의해 비디오 스트리밍의 성능이 저하된다. 고품질의 비디오 스트리밍의 성능을 보장하기 위해 FEC (Forward Error Correction) 기반의 네트워크 적응적인 비디오 스트리밍 기법이 제안되어 왔다. 종단간 FEC와 홉간의 FEC 기법 등을 사용하는 기존 네트워크 적응 기법들은 제한적인 모니터링 정보에 기반 하므로 스트리밍 경로의 전체적인 상태를 반영하기 힘들다. 본 논문에서는 WMNs 환경에서 모니터링 기반의 네트워크 적응적 FEC 코디네이션을 이용하여 모니터링을 통해 경로 전체의 네트워크 상태를 판별한 후 적응적으로 특정 홉으로부터 종단까지 제어하는 H2E(hop-to-end) FEC 기법을 제안한다. H2E-FEC 기법은 FEC의 시작노드와 중복도(redundancy)를 네트워크 상태에 따라 적절히 결정해야 하며, 이를 위해 중앙집중형 코디네이터를 활용해 획득한 정확한 모니터링 정보를 바탕으로 H2E-FEC를 위한 코디네이션을 적용한다. 제안된 기법은 OMF(Orbit Measurement Framework) 기반의 WMN 테스트베드에서 다수의 실험을 통해 검증하며, 강압적인 네트워크 환경에서 H2E-FEC가 기존의 E2E 및 HbH-FEC 기법에 비해 패킷 복구율 및 전송 지연 시간에 의한 복잡성에서 높은 성능을 나타낸다. 구축된 테스트베드 환경에서 코디네이터를 적용한 후 E2E-FEC 기법에 비해 패킷 복구율이 약 17% 향상됨을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권1호
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• pp.86-101
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• 2006

무선 환경에서는 채널의 대역폭과 휴대장치의 전력이 제한된다. 이러한 환경에서 데이타를 브로드캐스트(Broadcast) 하는 것은 효과적으로 클라이언트(Client)에게 데이타를 제공하기 위한 훌륭한 기법이 된다. 싱글 채널(Single channel)에서 뿐만 아니라 다중 채널(Multi-channel) 환경에서 클라이언트들의 데이타에 대한 접근 패턴에 따라 브로드캐스트 프로그램을 작성하는 기법이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 물리적으로 독립된 다중 채널 환경에서의 효과적인 브로드캐스트 기법에 대해 소개한다. 기존에 소개된 기법들에서는 데이타의 접근 확률(access probability)을 기초로 주어진 물리지 채널 수만큼 데이타 집합을 분할하게 된다. 이러한 기법들은 높은 접근 확률을 가지는 소수의 데이타의 낮은 접근 확률을 가지는 다수의 데이타로 나누게 된다. 하지만 이러한 기법들은 단순히 채널 수에 따라 데이타의 구분에만 관심이 있기 때문에, 동등한 채널 내에서 생기는 데이타들 간의 접근 확률의 차이가 무시된다. 실제 환경에서는 많은 수의 물리 채널을 확보하기가 어렵고, 상당히 많은 수의 데이타를 브로드캐스트 해야 한다. 따라서 동등한 채널 내에서도 접근 확률을 기초로 브로드캐스트 프로그램을 작성할 수 있다면 기존의 기법에서보다 더 좋은 성능을 낼 수 있을 것이다. 본 논문에서는 데이타의 집합을 채널 수에 맞게 분할함과 동시에 채널 내에서 브로드캐스트 되는 횟수를 정함으로써 다중 채널에서 접근확률의 편차가 심한 데이타를 브로드캐스트 해야 하는 상황에서 보다 적합한 방법을 제안한다.