광대역 무선 네트워크 환경에서 TCP의 혼잡 제어 알고리즘은 미디어 스트리밍 서비스가 요구하는 대역폭 및 지연 한계를 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 효율적인 멀티미디어 전송을 위한 혼잡 제어 기법인 COLO TCP(Concave Increase Slow Start Logarithmic Increase Congestion Avoidance TCP)를 제안하였다. COLO TCP는 저속증가 (Slow Start) 구간에서 오목 증가 (Concave Increase) 알고리즘을 적용하여 다량의 패킷 손실을 방지한다. 혼잡회피 (Congestion Avoidance) 구간에서는 패킷 손실 이후 감소된 혼잡 윈도우를 빠르게 복구하는 로그 증가(Logarithmic Increase) 알고리즘을 사용한다. 또한 높은 네트워크 활용도와 패킷 손실률의 감소를 위해 가산 증가(Additive Increase) 알고리즘과 적응 감소 (Adaptive Decrease) 알고리즘을 적용하였다. 실험 결과를 통해 COLO TCP가 효율적인 멀티미디어 데이터 전송이 가능한 것을 확인하였다.
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.
초고속 인터넷 서비스와 이동 통신의 발달, 그리고 Mobile Device 보급의 증가는 유비쿼터스(Ubiquitous) 기술의 발전을 촉진시키는 계기가 되었다. 와이브로 (WiBro, Wireless Broadband Internet) 시스템은 이동 중에도 무선 랜 (Wireless LAN) 보다 넓은 서비스 지원 영역에서 고속의 멀티미디어 서비스를 제공 받을 수 있는 MBWA(Mobile Broadband Wireless Access)기술이며, IP 기반의 백본 망(Backbone Network)로 구성된다. 이와 같은 무선 이동 통신 환경에서는 와이브로 시스템의 Layer 2(MAC Layer, Medium Access Control Layer)에서의 이동성 지원 기술뿐만 아니라 Layer 3(Network Layer)에서의 이동성 지원 프로토콜이 필요하며, 사용자가 이동 중에도 원활한 서비스를 제공받기 위해서는 핸드오버(Handovcr)의 지연 시간을 최소화 시켜야 한다. 따라서 본 논문에서는 IPv4 기반의 와이브로 망에서의 핸드오버 지연 단축 기법을 제안한다. 제안된 방법을 이동 단말(MS, Mobile Station)이 수신하는 신호 강도의 예측 값을 바탕으로 크로스 레이어 (Cross-Layer)기반의 고속 핸드오버 기법 (Fast Handover Scheme)을 적용하며, 지수평활법 (Exponential Smoothing Method)을 사용하여 예측 값을 계산한다. 모의 실험을 통해 기존의 방법과 제안된 방법을 비교, 분석하여 핸드오버 지연 시간의 단축을 증명한다.
전화망의 설비 제공에 따른 상호 정산 방식은 원가를 기반으로 하여 체계적이고 합리적으로 정착되어 있다. 기술의 발전으로 통신서비스는 음성과 데이터, 유선과 무선, 통신과 방송 등 다양한 산업 분야간을 결합하여 제공되고 있다. 따라서 광대역 통합 네트워크에서는 새로운 정산 방식이 필요하다. 본 고에서는 광대역 통신망에서 사업자간 상호 정산의 방법으로, 접속 대역속도와 전송거리 요소를 이용하여 접속 원가를 산정하는 방법을 제시하였다. 또한 광대역통합망의 계층별로 설비비용 가중치를 반영하여 다양한 서비스들에 대한 정산을 쉽게 하였다. 광대역통합망의 정산 모형으로서, 사업자간에 상호 접속 및 정산을 접속대역 속도계수와 이용거리계수로 표본화하여 효과적으로 반영하고자 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3029-3045
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2017
The main processes of a cognitive radio system include spectrum sensing, spectrum decision, spectrum sharing, and spectrum conversion. Experimental results show that these stages introduce a time delay that affects the spectrum sensing accuracy, reducing its efficiency. To reduce the time delay, the frequency spectrum prediction was proposed to alleviate the burden on the spectrum sensing. In this paper, the deep recurrent neural network (DRNN) was proposed to predict the spectrum of multiple time slots, since the existing methods only predict the spectrum of one time slot. The continuous state of a channel is divided into a many time slots, forming a time series of the channel state. Since there are more hidden layers in the DRNN than in the RNN, the DRNN has fading memory in its bottom layer as well as in the past input. In addition, the extended Kalman filter was used to train the DRNN, which overcomes the problem of slow convergence and the vanishing gradient of the gradient descent method. The spectrum prediction based on the DRNN was verified with a WiFi signal, and the error of the prediction was analyzed. The simulation results proved that the multiple slot spectrum prediction improved the spectrum efficiency and reduced the energy consumption of spectrum sensing.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권12호
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pp.235-245
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2023
Smart applications based on the Network of Everything also known as Internet of Everything (IoE) are increasing popularity as network connectivity requires rise further. As a result, there will be a greater need for developing 6G technologies for wireless communications in order to overcome the primary limitations of visible 5G networks. Furthermore, implementing neural networks into 6G will bring remedies for the most complex optimizing networks challenges. Future 6G mobile phone networks must handle huge applications that require data and an increasing amount of users. With a ten-year time skyline from thought to the real world, it is presently time for pondering what 6th era (6G) remote correspondence will be just before 5G application. In this article, we talk about 6G dreams to clear the street for the headway of 6G and then some. We start with the conversation of imaginative 5G organizations and afterward underline the need of exploring 6G. Treating proceeding and impending remote organization improvement in a serious way, we expect 6G to contain three critical components: cell phones super broadband, very The Web of Things (or IoT and falsely clever (artificial intelligence). The 6G project is currently in its early phases, and people everywhere must envision and come up with its conceptualization, realization, implementation, and use cases. To that aim, this article presents an environment for Presented Distributed Artificial Intelligence as-a-Services (DAIaaS) supplying in IoE and 6G applications. The case histories and the DAIaaS architecture have been evaluated in terms of from end to end latency and bandwidth consumption, use of energy, and cost savings, with suggestion to improve efficiency.
Wireless LAN technology is complementary to 3G systems and could be used to provide high bandwidth hotspot coverage, for example in railway stations and offices, in order to provide the high bandwidth video and broadband services such as those emerging on DSL fixed access. The IST Projects BRAIN and MIND have investigated a number of key technical enablers for such a system beyond 3G. These include scenarios and business models, design of an all-IP access network, consideration of ad hoc network extensions, enhancing Wireless LAN efficiency and compatibility with IP and, finally, terminal middleware and signalling for rapid adaptations to network QoS changes.
이동 광대역 무선접속 네트워크에서 다수의 사용자들은 한 기지국에 접속하여 다양한 서비스를 이용하게 되는데, 기지국은 고속인 유선 링크와 저속인 무선 링크의 데이터 전송을 중계하므로, 많은 사용자가 통시에 여러 서비스를 이용하게 될 경우 기지국의 버퍼 공간이 부족해 패킷이 손실된다. 하지만 종단간 신뢰성 보장을 위해 유무선을 막론하고 널리 쓰이는 TCP는 패킷 손실이 발생될 경우, 단순히 망의 혼잡에 의한 것으로 판단하여 전송률을 줄이게 되고, 이후 전송률을 다시 올리는 정도에 차이가 발생하게 되어 TCP fairness가 악화된다. 본 논문에서는 TCP 송신단의 전송률에 따라 차등적으로 그 전송률을 제어하여, 망이 혼잡해 지는 것을 미연에 방지하고 일정 수준의 TCP fairness를 보장하는 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 그 성능을 분석한 결과, 제안하는 기법이 쓰이지 않을 때에 비해, 각각의 TCP flow별 처리율이 비슷하게 유지되어, TCP fairness가 일정한 수준으로 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문은 표준 광대역 시그널링 능력을 확장 적용한 지능 무선 ATM망에서 위치 탐색을 위한 이동성 구현 방법을 제안하고, 수학적 알고리즘을 기반으로 성능을 분석하였다 현재의 B-ISDN UNI 프로토콜 스택은 단말기 이동성을 지원하지 않는 고정 PTP 또는 PTM 인터페이스를 통한 단일 프로토콜을 사용하기 때문에 무선 ATM 망에서 이동 단말기의 위치를 결정하기 위해 위치탐색 메카니즘이 요구된다. 제안된 방법은 고정망에 기반을 둔 ATM과 B-ISDN 시그널링 통합의 확장으로 지능망 기술을 사용하여 시스템의 성능을 저하시키지 않고, 시그널링 부하를 최소화하여 무선 엑세스 부분에 동적인 이동성을 가능하게 하였다. 성능 분석은 수학적 알고리즘에 근거하여 MFC 모델링에 의해 구현되고, 지능 무선 ATM 시스템에서 위치 탐색 서비스의 상대적인 이득들을 측정하기 위해 비교에 의한 시그널링 성능 평가를 수행하여 비용의 효율성을 실현하였다. 얻어진 결과는 무선 ATM 액세스 시스템을 지원하기 위해 현재의 B-ISDN /ATM NNI 시그널링 기준을 변경할 필요 없이 공중 B-ISDN 망 환경에서도 작용할 유연성을 가지며, 미래의 광대역 PCS에서 단말기의 이동성과 다양한 멀티미디어 서비스에 대응하기 위해 쉽게 확장할 수 있다.
Internet의 확대와 망의 진화에 따라 현 통신 방식은 기존 회선 교환 방식에서 패킷 교환 방식으로 진화를 한다. NGN(Next Generation Network)이란 정확하게 정의를 내리기는 어렵지만, 개념적으로는 현존하는 모든 서비스(Voice, Data, Video 등)들과 미래에 나타날 멀티 서비스를 통합하여 수용할 수 있는 패킷 기반의 통신망을 의미한다. 이러한 개념은 망의 통합을 목적으로 하는 BcN(Broadband Convergence Network, 이하 BcN)로 진화하고 있다. 하지만, 진정한 의미의 BcN은 Legacy 회선 교환 방식(include Wireless Network)과 패킷 교환 방식의 모든 망 사용자에게 동일한 서비스를 제공하는 것이며, 이것은 Convergence Service라는 개념으로 정리를 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 접근을 Next Generation Convergence Service(이하 NGcS)로 정의를 한다. 논문에서는 NGcS 구축을 위해 지능망 서비스와 연계하여 접근을 할 것이며, INAP(Intelligent Network Application Protocol), WIN(Wireless Intelligent Network) 및 CAP(CAMEL Application Part) 등의 제어방식에 근거한다. 이러한 방식들에 대한 연동에 대해 논하며, NGcS 구축을 위한 Service Switching Function 설계 방법과 서비스를 트리거(Trigger)하기 위한 방법에 대해 논한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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