IP는 네트워크 주소를 기반으로 한 라우팅으로 인해 접속 네트워크가 동적으로 변경되는 이동 노드에는 그대로 사용할 수 없다. 이동노드에게 지속적인 인터넷 접속서비스를 제공하기 위해서 IETF는 모바일 IP를 정의하였다. 하지만 모바일 W는 삼각 라우팅 문제와 계층3 핸드오프에 의한 패킷손실로 인해 전송성능이 저하되는 문제를 안고 있다. 특히, 실시간 멀티미디어 서비스를 모바일 IP에서 제공하기 위한 IETF의 두 가지 멀티캐스트 지원방안은 긴 전송경로와 패킷 중복(양방향 터널링 방안), 핸드오프 시 대량의 패킷손실(원격지 가입 방안)로 인해 실시간 멀티미디어 서비스의 품질을 보장하기가 어렵다. 본 논문은 모바일 IP에서의 실시간 멀티미디어 서비스 품질 보장을 위해 IETF의 원격지 가입 방안을 개선한 무손실 원격지 방안을 제안한다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안된 무손실 원격지 가입 방안은 IETF의 저 지연 핸드오프(low latency handoff)를 멀티캐스트 그룹관리에 적용함으로써 그룹 재가입에 따른지연을 줄였으며, 무손실을 위해 서비스망 전체에서 요구되는 저장공간의 평균 크기가 기존에 제안되었던 무손실 방안의 약 0.58% 만을 사용해도 되는 수준으로 줄었다.
차세대 이동 통신망의 발전으로 상용 망과 이 기종 망이 서로 겹쳐진 다중 망 구조가 형성될 것이다. 이러한 여러 망이 겹쳐진 다중 망 구조에서 전체 무선자원의 사용 효율을 높이고 Eb/Io (bit energy-to-interference plus noise density ratio)를 개선하기 위해 이기종망간 혹은 동종망간 상호 연동 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 동종망과 이기종망들이 서로 겹쳐져 있는 다중 셀 환경에서 load를 효율적으로 분산시킴으로써 무선 자원의 효율을 높이고 신호의 간섭양을 줄여 사용자의 QoS 보장 및 성능 개선을 위한 soft load balancing algorithm을 제안 및 분석한다. 본 논문에서는 수학적 분석을 통해 효율적인 load sharing을 위한 최적의 LBR (load balancing ratio) 을 구하고 이를 이용하여 각 network에 traffic 양을 할당하여 서비스한다. 그러므로 soft load balancing 알고리듬은 보다 안정적인 데이터 전송을 가능하게 한다.
본 논문에서는 다수의 소규모 그룹 멀티캐스트 통신을 위해 제안된 XMIP라는 명시적 모바일 멀티캐스트를 설계하고 구현한다. XMIP는 유니캐스트 라우팅 정보에 기초한 명시적 멀티캐스트의 특징을 상속받아 멀티캐스트 상태유지가 필요없는 간단한 멀티캐스트 메커니즘이다. 본 연구에서는 IETF Mobile IP의 각 이동 에이젼트들을 XMIP와의 연동을 고려하여 수정하고 확장한다. 확장 홈에이젼트로 전송된 XMIP 패킷들은 확장 홈에이젼트의 바인딩 테이블을 참조하여 X-in-X이라는 중첩 터널을 통해 확장 지역 에이젼트들로 전송된다. X-in-X 터널링 메커니즘은 Mobile IP 멀티캐스트 트래픽 집중 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 마지막으로 CDMA2000 1X EV-DO 및 무선랜을 포함하는 이종 모바일 네트워크 환경을 기반으로 XMIP 실험망을 구축하고, 소규모 그룹 통신을 위한 다중 사용자 인스턴트 메신저를 개발하여 실험함으로써 제안하는 프로토콜들의 실효성을 검증한다.
In Internet of Things (IoT) environments, billions of interconnected devices and multimedia sensors generate a huge amount of multimedia traffic. Since the environment are in general deployed as a server-centric architecture wireless sensor networks could be bottlenecks between IoT gateways and IoT devices. The bottleneck causes high power consumption of the device and triggers very heavy network overload by transmission of sensing data. The deterioration could decrease the quality of multimedia streaming service due to delay, loss, and waste of device power. Thus, in this paper, we propose a context-based adaptive multimedia streaming scheme to support enhanced QoS and low power consumption in IoT environments. The goal of the scheme is to increase quality score per voltage of the streaming service, given an adaptation algorithm with context that are classified network and hardware such as throughput, RTT, and CPU usage. From the both context, the quality score per voltage is used in the comparison of a only network context-based adaptive multimedia streaming scheme, a fixed multimedia streaming and our scheme. As a result, we achieves a high improvement that means the quality score per voltage is increased up to about 4, especially in case of resolution change.
그 동안 Mobile-IP환경에서 멀티캐스팅을 지원하기 위한 많은 프로토콜들이 제시되었으나, 기존의 프로토콜들은 비최적 경로로의 데이터 전송, 호스트의 이동 시 데이터의 손실 문제로 인해 멀티캐스트 데이터 전송에 신뢰성이 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 방법의 문제점들을 고찰해 보고, Mobile IP 네트워크에서 이러한 문제점들을 보완하는 신뢰성 있고 효율적인 새로운 멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 호스트의 이동 및 여러 요인으로 발생하는 데이터 손실 문제를 이전 에이전트를 이용한 다양한 방법을 통해 보상받게 되므로 신뢰성 있는 데이터 전송을 할 수 있게 한다. 또한 멀티캐스트 그룹의 환경변화에 따라 본 논문에서 제안된 조건에 부합하는 경우 멀티캐스트 트리에 바로 연결시키는 기능을 수행하여 전송 경로를 최적에 가깝게 설정함으로써 좀더 효율적인 멀티캐스트 서비스가 가능하도록 한다. 이러한 점들은 다양한 환경에서의 시뮬레이션 결과를 통해 확인한 수 있다.
네트워크의 고속화와 다양한 서비스의 등장으로 오늘날의 네트워크 트래픽은 복잡 다양해지고 있다. 효율적인 네트워크 관리를 위해서 QoS, SLA와 같은 정책을 적용하기 위해서는 트래픽 분석 중에서도 응용 트래픽 분류의 중요성이 크다. 현재까지 트래픽 분류에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔는데 최근에는 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽 분류 방법론이 많이 연구되고 있다. 하지만 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽 분류 방법론에는 필히 고려해야 할 여러 문제점이 있다. 본 논문에서는 정답지 트래픽 분석을 통해 통계 정보 기반 트래픽 분석 방법론의 해결해야 하는 문제점들을 분석하고 그 해결방안에 대해 제안한다. 통계 정보 기반 트래픽 분석 방법론에서 필히 해결해야 할 문제점은 총 네 가지로 Feature들의 거리 측정 방법과 대표값 추출 방법, TCP 세션의 이상동작, 그리고 패킷 별 가중치이다. 제안하는 방법은 선정한 통계 시그니쳐 기반 트래픽 분석 시스템을 이용한 학내 망에서의 실험을 통해 그 성능을 검증한다.
네트워크의 고속화와 다양한 서비스의 등장으로 오늘날의 네트워크 트래픽은 복잡 다양해지고 있다. 효율적인 네트워크 관리를 위해서는 네트워크에서 발생하는 트래픽에 대한 다양한 분석이 필요하다. QoS, SLA와 같은 정책을 적용하기 위해서는 트래픽 분석 중에서도 트래픽 분류의 중요성이 크다. 현재까지 트래픽 분류에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔는데 최근에는 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽 분류 방법론이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존 연구에서 제안한 페이로드 크기 분포를 이용한 트래픽 분류 방법의 문제점인 낮은 분석률 및 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 PSD 충돌로 인해 분류하지 못하는 트래픽을 IP와 port정보를 이용하여 추가적으로 분류하여 분석률을 향상시키고 기존 분류 방법에서 트래픽 분류를 위해 사용되던 플로우와 시그니쳐 사이의 거리 측정 방법을 벡터 거리 측정에서 패킷 별 거리 측정으로의 변경으로 통해 분류 방법의 정확도를 향상시킨다. 제안한 방법은 학내 망에서의 실험을 통해 기존 알고리즘에 비해 향상된 알고리즘의 성능을 검증한다.
최선형 서비스를 제공하는 인터넷 환경에서 다양한 서비스 품질 요구사항을 가지는 서비스들을 제공하기 위해서는 홉 성능이 아닌 종단 간 성능을 보장해야 한다. 종단 간 성능은 트래픽 흐름의 경로를 따라 많은 요인들에 의하여 영향을 받는다. 대부분의 기존 모의실험은 단일 노드나 몇 개의 노드에 대한 성능을 구하는 것으로 한정되어 있다. 대규모 망의 모의실험을 위하여 모의실험 실행 시간을 고려한 상당히 다른 방법이 필요하다. 본 논문에서는 대규모 망의 모의실험을 위하여 시뮬레이터 구현을 위한 요구사항을 도출하고 모의실험 방법을 제시한다. OPNET을 이용하여 도출한 모의실험 방법에 대한 시뮬레이터를 설계하고 구현한다. 구현된 시뮬레이터를 이용하여 대규모 초고속 국가 망에 대한 성능 평가를 수행한다. 자기유사 트래픽 모델을 사용하여, 대규모 망에 대한 종단 간 성능에 대한 몇 가지 결과를 제시한다.
인터넷을 기반으로 다양한 종류의 응용 서비스들을 제공하기 위해서 각 흐름 별로 서비스 품질을 보장하는 것은 이상적이지만, 이를 실현하는 것은 매우 어려운 일이다. 서비스 품질 요구조건이 같거나 비슷한 여러 흐름들을 동일한 그룹으로 지정하고, 그룹별로 서비스 품질을 제공하는 방안이 효율적이다. 라우터에서 적용되는 큐 관리 메커니즘은 데이터의 효율적으로 전송하고, 서비스 별로 차별화된 서비스 품질을 지원하기 위하여 매우 중요한 역할을 수행한다. 다양한 멀티미디어 서비스를 효율적으로 지원하기 위해서 지능적이고 적응적인 큐 관리 메커니즘 기능이 필요하다. 본 논문은 일정 기간 유입되는 각 흐름 그룹의 트래픽 정보와 현재의 네트워크 상태 정보를 기반으로 그룹별 패킷의 전달 여부를 결정하는 심층강화학습 기반의 지능형 큐관리 메커니즘을 제안한다.
언더레이 프로토콜은 2차 시스템이나 인지된 사용자가 1차 사용자의 품질 저하 없이 동일한 주파수를 사용하는 인지 기술이다. 또한, 무선 환경의 중계 특성으로 인해, 몇몇 노드는 도청 노드라고 불리며, 다른 통신 링크를 위한 정보를 수신한다. 이러한 이유로, 물리 계층의 보안은 도청의 발생을 막기 위해 보안 성취율을 고려하여 응용된다. 본 논문에서는, 물리 계층 보안과 간섭 제약 환경에서 증폭 후 전송 기법의 성능을 협력 통신 노드를 이용하여 분석한다. 이 모델에서, 중계기는 송신단에서 수신단으로의 신호 전송을 돕기 위해 증폭 후 전송 기법을 사용한다. 우수한 중계기는 기회주의적 중계기 선택 기법으로 선정되며, 단 대 단 보안 성취율을 기초로 한다. 시스템 성능은 보안 성취율의 정전 확률로 평가된다. 정전 확률의 상향, 하향 한계는 국제 통계 채널 상태 정보(CSI)에 기초하며, 또한, 닫힌계로 유도한다. 시뮬레이션 결과는 인지 네트워크는 1차 사용자로부터 충분히 멀 때, 중계기에서 도청 노드까지의 거리가 중계기에서 수신단까지의 거리보다 큰 경우 시스템 성능이 향상된 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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