IETE Proxy Mobile IPv6는 이동 단말의 이동성을 지원하기 위한 망 기반 이동성 관리 기술이다. PMIPv6는 Mobile Access Gateway 와 Local Mobility Anchor 사이의 터널을 형성하고 항상 패킷이 Local Mobility Anchor를 통하여 전달되도록 설계하여, Local Mobility Anchor 병목현상 및 종단간 지연이 증가하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 경로 최적화 수행 기능 감지, 경로 최적화 절차 등의 많은 연구가 진행되고 있으나 추가적인 시그널링으로 인한 오버헤드가 증가하고 다중 Local Mobility Anchor 환경에 적용하기에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 다중 Local Mobility Anchor 환경을 고려한 PMIPv6 기반의 향상된 경로 최적화 방안을 제안하였다. PMIPv6 도메인 내 모든 Local Mobility Anchor의 정보를 Mobile Access Gateway가 유지하도록 하여 신속하게 경로 최적화를 수행하도록 하였으며, Local Mobility Anchor에 경로 최적화 상태 정보를 저장하여 핸드오버 이후에도 신속한 경로 최적화를 지원하도록 하였다. 또한 핸드오버 시에 상대 노드의 Mobile Access Gateway에 버퍼링 기능을 추가하여 경로 최적화를 수행하는 동안의 패킷 순서화 문제를 해결하였다. 제안된 방안의 성능은 OPNET 시뮬레이터를 이용하여 분석하였으며, 이를 통해 제안 방안의 우수성을 검증하였다.
In this paper, we propose the algorithms which determine 1) the efficient anchor-node visiting route of mobile sink in terms of energy supply and 2) the efficient energy amount to be charged to each anchor node, by using the information of each anchor node and the mobile sink. Wireless sensor networks (WSNs) using mobile sinks can be deployed in more challenging environments such as those that are isolated or dangerous, and can also achieve a balanced energy consumption among sensors which leads to prolong the network lifetime. Most mobile sinks visit only some anchor nodes which store the data collected by the nearby sensor nodes because of their limited energy. The problem of these schemes is that the lifetime of the anchor nodes can be shorten due to the increased energy consumption, which rapidly reduces the overall lifetime of WSN. This study utilizes a mobile sink capable of wireless power transmission to solve this problem, so a mobile sink can gather data from anchor nodes while charging energy to them. Through the performance verification, it is confirmed that the number of blackout nodes and the amount of collected data are greatly improved regardless of the size of the network.
Localization of nodes is a key technology for application of wireless sensor network. Having a GPS receiver on every sensor node is costly. In the past, several approaches, including range-based and range-free, have been proposed to calculate positions for randomly deployed sensor nodes. Most of them use some special nodes, called anchor nodes, which are assumed to know their own locations. Other sensors compute their locations based on the information provided by these anchor nodes. This paper uses a single mobile anchor node to move in the sensing field and broadcast its current position periodically. We provide a weighted centroid localization algorithm that uses coefficients, which are decided by the influence of mobile anchor node to unknown nodes, to prompt localization accuracy. We also suggest a criterion which is used to select mobile anchor node which involve in computing the position of nodes for improving localization accuracy. Weighted centroid localization algorithm is simple, and no communication is needed while locating. The localization accuracy of weighted centroid localization algorithm is better than maximum likelihood estimation which is used very often. It can be applied to many applications.
계층적 Mobile IPv6 (HMIPv6)는 기존의 Mobile IPv6의 핸드오프 성능 향상을 위해 IETF에서 제안되었다. 기존의 Mobile IPv6는 핸드오프를 하기위해 교환하는 메시지가 핸드오프의 지연을 발생시키고, 홈 에이전트 (HA: Home Agent)에 핸드오프의 처리 부하가 집중되는 문제가 있다. 계층적 Mobile IPv6는 MAP(Mobility Anchor Point)이라는 노드를 이동 노드(MN: Mobile Node)가 접속하는 지역에 위치시켜, 지역 HA처럼 동작시켜 핸드오프 성능을 향상시킨다. MN과 HA의 연결은 IPsec으로 안전한 반면, MN과 MAP과의 관계는 아직 보안이 미흡하다. MN과 MAP간의 보안이 없다면, 서로에게 정당한 MN인척, 혹은 정당한 MAP인척 하여 여러 가지 보안의 문제를 발생시킬 수 있다. 본 논문은 계층적 Mobile IPv6에서 안전한 MAP을 검색하는 방법을 제안하고, 수학적으로 성능을 분석한다.
IETF에서 제안한 Mobile IP는 효율적이나, 이동 호스트들이 어느 특정한 지역 내에서 많은 움직임을 가지면서 통신할 경우 비효율적인 면이 있다. 이는 이동 호스트를 등록하고 인터넷 환경 하에서 보안된 경로를 설정하며 이 경로에 데이터를 전송하는 데 많은 지연을 유발하기 때문이며, 이동 호스트들이 어느 특정한 지역 내에서 잦은 이동성을 갖는 경우, 이러한 비 효율성은 더 심각해진다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 특정지역 내의 이동성 관리에 있어서 위와 같은 문제점을 보완하기 위한 방법의 하나로 경계 라우터와 포인터 포워딩 및 캐시 방법을 결합한 Anchor 체인 방법에 의한 Anchor 외부 에이전트를 사용한 방법을 제안한다.
본 논문은 Inter-Local Mobility Anchor 환경에서의 경로 최적화 기법을 Proxy Mobile IPv6 환경에서 캐쉬 정보를 활용하여 삼각 라우팅 문제를 해결하기 위해 경로 최적화 수행 시 빠른 처리 속도와 안정성을 가지는 방법에 대해 연구하였다. 기존의 경로 최적화 방법 중 inter-Local Mobility Anchor 환경에서 Liebsch의 방법은 모든 경우를 확인하기에 어떤 상황에서도 동일한 시그널링 코스트가 사용되지만 경로 최적화를 위한 프록시 바인딩의 시그널링 코스트가 많고, Dutta의 방법은 경로 최적화를 위한 프록시 바인딩의 시그널링 코스트는 효과적으로 감소시켰으나 Mobile Access Gateway 사이의 프록시 바인딩 과정이 없음으로 인하여 발생할 수 있는 문제점을 간과하였다. 본 논문에서는 Inter-Local Mobility Anchor 환경에서도 시그널링 비용은 증가시키지 않으면서 Local Mobility Anchor와 Mobile Access Gateway로부터 메시지를 받을 경우 응답 메시지를 전송하여 신뢰성을 향상시킨 경로 최적화 방법을 캐쉬 정보를 활용하는 방안에 관하여 연구하였다.
We propose an efficient internetworking model for fast handover between UMTS and WLAN networks. Mobility anchor (MA) is provided at the boundary between GGSN and PDG, under the 3GPP-proposed internetworking reference model. Such MA can enable authentication and session initialization before L2 handover of the mobile terminal, so that seamless and fast vertical handover could be possible.
장애학생들에게 주의집중은 매우 중요한 교육요소이다. 본 연구에서는 학습 장애학생들의 특성을 분석한 후, keller의 동기유발학습이론인 ARCS (Attention, Relevance, Confidence, Satisfaction)모델의 동기유발 요소와 정착학습이론의 앵커라는 자발적 인지학습을 위한 매개체, 그리고 방법적 측면의 모바일이라는 방법을 적용한 m-ARCS이론을 제시하였다. 또한, m-ARCS이론에 의해 구현한 모바일 앵커프로그램은 학습 장애학생의 특성을 고려하여 설계하여 그들의 주의집중력을 향상시킬 수 있다. 이처럼 m-ARCS이론에 의한 모바일 앵커프로그램을 구현하여 실제 학습장애 학생에게 적용한 결과, 첫째, 학습에 대한 재미와 흥미를 느끼며 동기유발 및 주의집중력이 향상 효과가 있었다. 둘째, 학습과정에서 의 성공경험으로 인해 학습에 대해 전보다 자신감이 향상되었다. 셋째, 모바일 앵커프로그램을 통해 활동한 학습내용들을 자연스럽게 습득함으로써 기초 기본 학습능력이 향상되었다.
본 논문은 이동 단말(mobile Node)의 핸드오프 발생시 끊김없는 핸드오프(seamless handoff)를 지원하기 위한 기법을 제안하고자 한다. 신호세기의 감소로 인한 핸드오프가 발생 가능한 상태일 때 이동단말은 기존의 CoA(Care-of Address) 외에 감지되는 신호를 통한 새로운 nCoA들을 만들어 자신의 영역을 담당하는 MAP(Mobility Anchor Point)에게 이들 nCoA에 대한 일시적인 바인딩 업데이트 tempBU(temporary Binding Update) 메시지를 보낸다. MAP은 전달받은 새로운 nCoA 주소를 포함한 바인딩 업데이트 메시지를 받아서 기존의 바인딩 정보 외에 새로운 바인딩 정보를 일시적으로 바인딩 캐쉬에 저장한다. 결국 이동단말이 새로운 액세스 라우터(nAR) 영역에 진입하여 확정된 바인딩 업데이트 메시지를 보낼 때까지 멀티캐스팅을 함으로써 끊김없는 핸드오프를 보장하는 기법을 제시한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.54-60
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2021
AR (Augmented Reality) is a technology that provides virtual content to the real world and provides additional information to objects in real-time through 3D content. In the past, a high-performance device was required to experience AR, but it was possible to implement AR more easily by improving mobile performance and mounting various sensors such as ToF (Time-of-Flight). Also, the importance of mobile augmented reality is growing with the commercialization of high-speed wireless Internet such as 5G. Thus, this paper proposes a system that can provide AR services via GNN (Graph Neural Network) using cameras and sensors on mobile devices. ToF of mobile devices is used to capture depth maps. A 3D point cloud was created using RGB images to distinguish specific colors of objects. Point clouds created with RGB images and Depth Map perform downsampling for smooth communication between mobile and server. Point clouds sent to the server are used for 3D object detection. The detection process determines the class of objects and uses one point in the 3D bounding box as an anchor point. AR contents are provided through app and web through class and anchor of the detected object.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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