IP 망에서 차별 서비스 구조는 코아 노드에서 클래스별 서비스 기반의 단순한 모델을 적용한다. 그러나, 이러한 단순 처리로 인하여, 망 구조나 프로비저닝은 더욱 복잡하게 되고 서비스 제공자가 동적 프로비저닝이나 효율적인 대역 보장 방법을 제공하려면 시그널링 프로토콜이나 연결 수락 제어 방법이 제공되어져야 한다. 그러나, 이러한 방법은 망의 복잡성을 증가시키게 됨으로 차별 서비스 망에서 복잡하지 않고 대역을 효율적으로 사용할 수 있는 동적 프로비저닝 기법이 연구되어야 한다. 본 논문에서는 차별 서비스 망에서 다양한 서비스 품질 요구 사항을 만족시킬 수 있는 연결 수락 제어 메커니즘으로 대역폭 브로커와 측정 기반 수락 제어 및 가변 영역 대역 관리 방법을 사용하는 DPM2 (Dynamic Provisioning over MBAC and Movable Boundary) 메커니즘을 제안하였다. 또한, ns-2 시뮬레이터를 이용하여 성능 분석을 하였다.
최근 FCC(Federal Communications Commission)에서는 통신 채널의 부족을 극복하기 위해 기존의 허가된 사용자의 무선 주파수에 대한 비 허가 사용자의 사용을 고려하고 있다. 이에 채널을 실시간으로 감지하고 선택하는 CR의 개념이 도입되어 IEEE 802.22 WRAN(Wireless Regional Area Networks) 워킹 그룹에서 CR(Cognitive Radio)의 기술개발을 진행 중에 있다. CR의 기술을 사용함에 있어서 채널을 선택하는 기준에 따라 네트워크의 통신 효율에 상당한 영향을 미치기 때문에 최적의 채널을 선택하는 방법이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 통신을 위해 무선인지 기술 기반의 정책에 따른 동적 채널 선택 구조(Policy-based Dynamic Channel Selection Architecture for Cognitive Radio Network)를 제안한다. 제안하는 동적 주파수 선택 방법에는 가중치 채널 선택 방법(weighted channel selection)과 순차적 채널 선택 방법(sequential channel selection)곡 혼합 채널 선택 방법(combined channel selection)의 세 가지 방법이 있으며 제안하는 방법을 사용함으로써 최적의 채널 리스트를 구성해 줄 수 있을 뿐만 아니라 동적으로 채널을 할당해 줄 수 있다.
클라우드와 빅네이터의 새로운 시대에서 필요한 데이터를 방대한 데이터 풀로부터 어떻게 찾아내고 활용하느냐는 매우 중요한 일이다. 이러한 빅데이터의 시대에는 무엇보다도 방대하고도 변화무쌍한 데이터를 잘 처리하고 유용한 정보를 신속하게 획득할 수 있는 진화된 형태의 효율적 지능적 지식시스템 설계를 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 진화된 지능 시스템 연구의 하나로서 구조적으로 재구성될 수 있는 동적 개인적 지식네트워크를 제안하고자 한다. 작은 공간에 큰 세계를 매핑하여 효율적으로 처리할 수 있는 인간 두뇌의 기능과 이 안에서 일어나는 뉴로다이나믹스 메커니즘에 착안하여 구조적 유연성을 갖는 지능 시스템을 설계하였다. 서로 다른 네트워크의 구조적-기능적 결합이 가능하도록 개인 지식네트워크를 구조화하고 핵심 영역에 속하는 공통 노드를 찾아 결합을 하며 재구성하는 기능을 부여하였다. 또한 시스템이 재구성된 지식네트워크로부터 최적 경로를 추출하며 추출된 경로를 가지고 추론 프로세스를 진행하는 기능 갖도록 구상하였다.
본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적인 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 속도에 대한 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터 헤드노드를 기준으로 클러스터 멤버노드의 방향성 및 속도의 속성 정보를 비교하여 유사한 노드간 클러스터링을 구성하고, 이로부터 헤드노드를 선택하는 방법이다. 실험결과, 제안하는 알고리즘이 네트워크의 부하를 감소시키고 네트워크 토폴로지를 안정적으로 유지할 수 있음을 확인하였다.
최근 일본에서 발생한 지진으로 이동통신용 전자장비들이 많이 파손되었으나. 국내에서 제작되어 일본에 설치된 모제품은 강진에서도 대부분 구조적 손상이 없었다. 본 논문에서는 이동통신 네트워크 장비의 정/동적 특성을 평가하기 위하여 제품의 유한요소 모델을 생성하여 정적 및 동적 구조해석을 수행하였다. 또한 Zone 3 GR-63-CORE 동적 실험을 수행하여 제품의 안정성을 검증하였고, 유한요소 구조해석 결과와 비교하여 실험과 해석 결과가 유사함이 입증되었다. 구조해석 결과인 동적 응답특성은 실험보다 다소 크게 나왔으며, 부재의 특성파악을 위해 구조물의 치수를 설계변수로 하여 진동특성에 대한 민감도 해석으로 고유진동수에 민감한 부재를 판별하였고, 치수변경으로 경량화 설계치를 산출하였다. 경량화된 디자인의 동적 응답변위가 원래 디자인보다 작게 나와 최적화 결과가 유용할 것으로 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5723-5743
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2018
The evolving internet-based services demand high-speed data transmission in conjunction with scalability. The next generation optical network has to exploit artificial intelligence and cognitive techniques to cope with the emerging requirements. This work proposes a novel way to solve the dynamic provisioning problem in optical network. The provisioning in optical network involves the computation of routes and the reservation of wavelenghs (Routing and Wavelength assignment-RWA). This is an extensively studied multi-objective optimization problem and its complexity is known to be NP-Complete. As the exact algorithms incurs more running time, the heuristic based approaches have been widely preferred to solve this problem. Recently the software-defined networking has impacted the way the optical pipes are configured and monitored. This work proposes the dynamic selection of path computation algorithms in response to the changing service requirements and network scenarios. A software-defined controller mechanism with a novel packet matching feature was proposed to dynamically match the traffic demands with the appropriate algorithm. A software-defined controller with Path Computation Element-PCE was created in the ONOS tool. A simulation study was performed with the case study of dynamic path establishment in ONOS-Open Network Operating System based software defined controller environment. A java based NOX controller was configured with a parent path computation element. The child path computation elements were configured with different path computation algorithms under the control of the parent path computation element. The use case of dynamic bulk path creation was considered. The algorithm selection method is compared with the existing single algorithm based method and the results are analyzed.
소형위성 전력분배 및 전송모듈의 설계와 개발과정에서 딥러닝 알고리즘으로 동적 전력자원의 안정성을 평가하였다. 안정성 평가에 따른 요구사항은 소형위성 탑재체인 SAR 레이더의 전력분배모듈과 수요모듈의 전력전송기능을 구성하였다. 전력모듈인 PDM을 구성하는 스위칭 전력부품의 성능확인을 위해 동적신경망을 활용하여 신뢰성을 검증하였다. 신뢰성 검증을 위한 딥러닝 적용대상은 소형위성 본체로부터 공급되는 전력에 대한 탑재체의 전력분배기능이다. 이 기능에 대한 성능확인을 위한 모델링 대상은 출력전압변화추이(Slew Rate Control), 전압오류(Voltage Error), 부하특성(Load Power)이다. 이를 위해 첫째, 모델링으로 Coefficient Structure 영역을 정의하고 PCB모듈을 제작하여 안정성과 신뢰성을 비교 평가하였다. 둘째, 딥러닝 알고리즘으로 Levenberg-Marquare기반의 Two-Way NARX신경망 Sigmoid Transfer를 사용하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3602-3620
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2016
Dynamic topology is one of the main influence factors on network performability. However, it was always ignored by the traditional network performability assessment methods when analyzing large-scale mobile ad hoc networks (MANETs) because of the state explosion problem. In this paper, we address this problem from the perspective of complex network. A two-layer hierarchical modeling approach is proposed for MANETs performability assessment, which can take both the dynamic topology and multi-state nodes into consideration. The lower level is described by Markov reward chains (MRC) to capture the multiple states of the nodes. The upper level is modeled as a small-world network to capture the characteristic path length based on different mobility and propagation models. The hierarchical model can promote the MRC of nodes into a state matrix of the whole network, which can avoid the state explosion in large-scale networks assessment from the perspective of complex network. Through the contrast experiments with OPNET simulation based on specific cases, the method proposed in this paper shows satisfactory performance on accuracy and efficiency.
본 연구에서 복잡한 비선형적 특성을 갖는 공압식 좌심실보조장치의 모델링과 제어에 인공신경망을 제안하였다. 일반적으로 좌심실보조장치는 비선형이 보상되어야 하는데 인공신경망은 학습능력에 의해 비선형 동적 시스템의 제어에 적용될 수 있다. 인공신경망 모델링을 통해 좌심실 보조장치의 동적 모델을 모델링하고 이를 기반으로 하여 인공신경망 제어기가 설계되었다. 제안된 알고리즘을 이용한 좌심실보조장치의 모델링과 제어성능 및 유효성은 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 증명되었다.
The Virtual Local Area Network (VLAN) has been used for a long time in campus and enterprise networks as the most popular network virtualization solution. Due to the benefits and advantages achieved by using VLAN, network operators and administrators have been using it for constructing their networks up until now and have even extended it to manage the networking in a cloud computing system. However, their configuration is a complex, tedious, time-consuming, and error-prone process. Since Software Defined Networking (SDN) features the centralized network management and network programmability, it is a promising solution for handling the aforementioned challenges in VLAN management. In this paper, we first introduce a new architecture for campus and enterprise networks by leveraging SDN and OpenFlow. Next, we have designed and implemented an application for easily managing and flexibly troubleshooting the VLANs in this architecture. This application supports both static VLAN and dynamic VLAN configurations. In addition, we discuss the hybrid-mode operation where the packet processing is involved by both the OpenFlow control plane and the traditional control plane. By deploying a real test-bed prototype, we illustrate how our system works and then evaluate the network latency in dynamic VLAN operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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