본 논문에서는 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 연속적인 위치를 효과적으로 갱신하면서 미래 위치 검색을 기인하는 색인 구조를 제안한다. 이동 객체의 갱신 비용을 감소시키기 위해 제안하는 색인 구조는 보조 색인 구조를 통해 이동 객체가 존재하는 단말 노드를 직접 접근하고 노드의 정보가 변경될 경우 상향식으로 갱신을 수행한다. 실제 이동 객체의 위치는 주 색인 구조에 저장되며 중간 노드에는 노드의 팬아웃을 증가시키기 위해 kd-트리와 유사한 분할 정보를 기록한다 또한 자식 노드에 포함된 이동 객체를 포함하는 속도 정보를 이용하여 미래 위치 검색을 지원한다.
기존의 공간 색인에 관한 연구는 효율적인 검색 방법을 제시하였지만 이동체 데이터베이스에서는 질의처 리의 효율성보다 이동 객체의 최근 위치를 빨리 저장하는 것이 더 중요하다. 그러므로 기존의 색인은 가능한 정확한 현재 위치 정보를 제공해야 하는 이동체 데이터베이스에는 적용할 수 없다. 이 논문에서는 이동 객체의 색인 구축비용을 줄이기 위한 처리 기법을 제안한다. 구체적으로 각 이동 객체의 위치 변경 보고 즉시 변경하는 방법과 일정 주기마다 전체 객체에 대해 재색인하는 방법의 장단점을 분석하고, 데이터베이스 변경 횟수의 최소화를 위해 이동체의 특성을 감안한 새로운 선택적 즉시 변경 방법을 제안한다.
지금까지 대규모의 이동객체 관리를 위해 갱신 비용을 감소시킬 수 있는 인덱스 기법들이 제안되었다. 이동객체 인덱스는 빈번하게 위치정보가 변화하는 이동객체를 관리하기 위해 주기적으로 갱신 되어야 하기 때문이다. 그러나 이러한 기법들은 이동객체의 수가 현저히 증가하는 경우 인덱스의 갱신 가능범위를 초과하는 부하가 발생한다. 본 논문에서는 이처럼 기존의 처리 가용량을 초과하는 빅 데이터 크기의 이동객체에서 발생하는 갱신요청들을 MapReduce와 기존 인덱스기법을 조합하여 감소시키는 기법을 제안한다. 이 기법에서는 수많은 이동객체에서 발생하는 갱신요청들을 MapReduce를 이용하여 각각의 이동객체 별로 그룹화하는 방법을 사용한다. 각 이동객체 별로 그룹화 데이터들의 최신의 데이터와 가장 오래된 데이터를 비교하여 갱신여부를 판단하고 최신의 요청만 갱신하도록 하여 전체 갱신 횟수를 크게 감소시킨다. 갱신이 지연된 경우 기존의 갱신요청들을 가지고 있는 해시 테이블에 일정기간 보관하여 지연된 갱신요청이 분실되지 않고 지속적으로 갱신되도록 한다. 실험을 통해 제안한 기법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우를 비교해 전체 갱신 횟수 및 갱신 비용이 감소되는 것을 알 수 있다.
Hierarchical Mobile IPv6는 Binding Update를 지역적으로 관리함으로써 기존의 Mobile IPv6의 성능을 향상시킨 메커니즘이다. 이렇게 향상된 Handover Delay로 인하여 지연에 민감한 서비스들의(예를 들어, VoIP나 비디오 스트리밍(Video Streaming)) 지원이 좀 더 실현 가능해졌다. 하지만 기존 MIPv6와 비교해 볼 때, HMIPv6에서는 Local Binding Update와 관련된 보안 위협 사항이 새로이 생겨나게 되었으며 이는 반드시 해결되어야 할 문제임에도 불구하고 정확한 표준이 제시되지 않은 상황이다. 또한 많은 연구의 초점이 AAA나 인증서 기반의 PKI 등에 맞춰져 있는데, 이러한 Infrastructure 기반의 인증 방법은 실제 네트워크에 도입되었을 때 범용적으로 사용하기에는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 수정된 Return Routability 메커니즘을 적용하여 Local Binding Update를 인증하는 방안을 제안하며 아울러 이동 노드로 하여금 단말기의 파워(power)를 절약하게 하는 방안도 제공한다.
We propose a location management with adaptive binding idle lifetime scheme for IP-based wireless network. In our proposed scheme, the binding idle lifetime value is adaptively varied according to user characteristics. The main idea is that the mobile node (MN) does location update (LU) even in idle state. Furthermore a sequential paging scheme is used to reduce the paging cost. The proposed scheme can be used in both cellular network and IP-based network.
Acoustic signal is crucial for the autonomous navigation of underwater vehicles. For this purpose, this paper presents a method of acoustic source localization. The proposed method is based on the probabilistic estimation of time delay of acoustic signals received by two hydrophones. Using Bayesian update process, the proposed method can provide reliable estimation of direction angle of the acoustic source. The acquired direction information is used to estimate the location of the acoustic source. By accumulating direction information from various vehicle locations, the acoustic source localization is achieved using extended Kalman filter. The proposed method can provide a reliable estimation of the direction and location of the acoustic source, even under for a noisy acoustic signal. Experimental results demonstrate the performance of the proposed acoustic source localization method in a real sea environment.
본 논문은 광역 이동컴퓨팅 환경에서 계층적인 네트워크 확장에 적합한 새로운 계층적 위치수정(Location Update)과 경로설정(Routing) 방안을 제안한다. 제안된 방안은 통신을 가장 빈번하게 요구하는 고객영역(Patron Area)의 경계에 있는 일단의 방향선회(Redirection)에이전트들로 위치수정을 제한하기 때문에 위치수정의 수를 줄이게 된다. 계층적 방향선회 개념의 적용으로 고객영역 내에서 호스트 이동에 대한 위치수정 부담이 없어진다. 가벼워진 위치수정에도 불구하고 이동호스트의 홈(Home) 네트워크의 홈 에이전트를 거치지 않고 대부분의 통신이 이루어지기 때문에 최적에 가까운 경로설정을 제공한다. 제안된 방안은 위치수정 및 경로설정의 효율성 관점에서 기존의 계층 및 비 계층 위치수정 방안과 비교 분석하였다.
본 연구는 idle 상태의 단말을 위한 이종 무선 통신망 환경에서 네트워크 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 하는 알고리즘은 셀과 사용자 각각의 상대적 상태 정보를 이용하는 프로필기반 네트워크 선택 프레임워크(Profile-based Network Selection Framework, PNSF)에 기반한다. PNSF 는 traffic status, mobility, 그리고 QoS (Quality of Service) 카테고리의 정보들을 바탕으로 셀과 사용자의 프로필을 생성한다. 생성된 프로필들을 3 차원의 프로필 공간에서 위치 시키고 각 셀과 사용자 프로필 사이의 거리를 각 카테고리를 구성하는 요소의 정적 특성을 반영하여 계산한다. 사용자는 최종적으로 가장 거리가 긴 셀을 선택하여 location update 를 수행한다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 이종의 무선통신망 환경의 특성과 idle 모드의 특성을 반영하여 location update 의 발생 빈도를 합리적으로 줄이면서도 급증하는 데이터 통신 사용을 고려하여 사용자가 네트워크에 전체에 적절히 분산되도록 선택한다.
이동 통신망의 수요가 증가함에 따라 보다 많은 가입자를 수용하기 위해 셀의 크기가 소형화되고 이는 잦은 위치 갱신을 유발시켜 위치 관리 비용의 증가를 가져왔다. 이와 같은 위치 관리 비용을 줄이기 위해 본 논문에서는 호 수신 확률에 근거한 위치 관리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 단말이 새로운 LA로 진입 할 때 그 LA에서 호 수신 확률과 현재까지의 위치 갱신 생략 횟수를 고려하여 위치 갱신 여부를 결정한다. 이 때 호 수신 확률은 단말의 이동 성향에 관한 예측 정보에 의해서 계산된다. 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였고 그 결과, 예측 정보가 맞을 경우 위치 갱신 비용을 상당히 줄일 수 있으며 예측 정보가 어긋나더라도 최소한 기존 표준안(IS-41)의 위치 관리 비용을 초과하지 않음을 시뮬레이션을 통해 알 수 있었다. 또한 예측 정보 유지와 같은 유사한 형태의 오버헤드를 요구하는 AS(Alternative Strategy)와도 시뮬레이션을 통해 성능을 비교하고 제안한 기법의 성능이 우수함을 보였다.
Fast service access involves keeping track of the location of mobile users, while they are moving around the mobile network for a satisfactory level of QoS (Quality of Service) in a cost-effective manner. The location databases are used to keep track of Mobile Terminals (MT) so that incoming calls can be directed to requested mobile terminals at all times. MT reporting cell system used in location management is to designate each cell in the network as a reporting cell or a non-reporting cell. Determination of an optimal number of reporting cells (or reporting cell configuration) for a given network is reporting cell planning (RCP) problem. This is a difficult combinatorial optimization problem which has an exponential complexity. We can see that a cell in a network is either a reporting cell or a non-reporting cell. Hence, for a given network with N cells, the number of possible solutions is 2N. We propose a biogeography based optimization (BBO) for design of mobile station location management system in wireless communication network. The number and locations of reporting cells should be determined to balance the registration for location update and paging operations for search the mobile stations to minimize the cost of system. Experimental results show that our proposed BBO is a fairly effective and competitive approach with respect to solution quality for optimally designing location management system because BBO is suitable for combinatorial optimization and multi-functional problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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