• 한국통신학회논문지
• /
• 제36권2A호
• /
• pp.114-126
• /
• 2011

무선멀티홉네트워크(WMNs)는 무선 채널의 페이딩 및 가변적인 대역폭에 의해 패킷 손실 및 전송 지연에 의해 비디오 스트리밍의 성능이 저하된다. 고품질의 비디오 스트리밍의 성능을 보장하기 위해 FEC (Forward Error Correction) 기반의 네트워크 적응적인 비디오 스트리밍 기법이 제안되어 왔다. 종단간 FEC와 홉간의 FEC 기법 등을 사용하는 기존 네트워크 적응 기법들은 제한적인 모니터링 정보에 기반 하므로 스트리밍 경로의 전체적인 상태를 반영하기 힘들다. 본 논문에서는 WMNs 환경에서 모니터링 기반의 네트워크 적응적 FEC 코디네이션을 이용하여 모니터링을 통해 경로 전체의 네트워크 상태를 판별한 후 적응적으로 특정 홉으로부터 종단까지 제어하는 H2E(hop-to-end) FEC 기법을 제안한다. H2E-FEC 기법은 FEC의 시작노드와 중복도(redundancy)를 네트워크 상태에 따라 적절히 결정해야 하며, 이를 위해 중앙집중형 코디네이터를 활용해 획득한 정확한 모니터링 정보를 바탕으로 H2E-FEC를 위한 코디네이션을 적용한다. 제안된 기법은 OMF(Orbit Measurement Framework) 기반의 WMN 테스트베드에서 다수의 실험을 통해 검증하며, 강압적인 네트워크 환경에서 H2E-FEC가 기존의 E2E 및 HbH-FEC 기법에 비해 패킷 복구율 및 전송 지연 시간에 의한 복잡성에서 높은 성능을 나타낸다. 구축된 테스트베드 환경에서 코디네이터를 적용한 후 E2E-FEC 기법에 비해 패킷 복구율이 약 17% 향상됨을 보인다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제30권3B호
• /
• pp.85-94
• /
• 2005

본 논문은 적응형 오류제어 기법을 바탕으로 신뢰성 있는 UDP 기반의 미디어 고속 전송을 제안한다. 제안된 적응형 전송기법은 대역폭의 변화에 효과적으로 대처하기 위해서 네트워크 모니터링을 기반으로 잉여 데이터의 양을 제어한다. 수신측 피드백은 패킷 손실의 유형, 전송률 등의 수신 상황을 송신측이 인지하도록 하여 앞으로 발생될 네트워크 상황을 예측하고 이를 바탕으로 전송률과 적응형 FEC 코드 조합을 적응적으로 제어함으로써 신뢰성 있는 전송을 가능하게 한다. 제안된 시스템의 성능을 측정하기 위한 고속 네트워크에서의 전송 실험은 수백 Mbps의 전송 속도를 보이며 향상된 신뢰성을 보여준다.

• 대한안전경영과학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.67-72
• /
• 2021

To ensure the safety and functionality of a railroad bridge, maintaining the integrity of the bridge via continuous structural health monitoring is important. However, most structural integrity monitoring methods proposed to date are based on modal responses which require the extracting process and have limited availability. In this paper, the applicability of the existing damage identification method based on free-vibration reponses to time-domain deflection shapes due to moving train load is investigated. Since the proposed method directly utilizes the time-domain responses of the structure due to the moving vehicles, the extracting process for modal responses can be avoided, and the applicability of structural health evaluation can be enhanced. The feasibility of the presented method is verified via a numerical example of a simple plate girder bridge.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권9호
• /
• pp.4572-4586
• /
• 2019

Mobile Edge Computing (MEC) and Information-Centric Networking (ICN) are essential network architectures for the future Internet. The advantages of MEC and ICN such as computation and storage capabilities at the edge of the network, in-network caching and named-data communication paradigm can greatly improve the quality of video streaming applications. However, the packet loss in wireless network environments still affects the video streaming performance and the existing loss recovery approaches in ICN does not exploit the capabilities of MEC. This paper proposes a Deep Learning based Loss Recovery Mechanism (DL-LRM) for video streaming over MEC based ICN. Different with existing approaches, the Forward Error Correction (FEC) packets are generated at the edge of the network, which dramatically reduces the workload of core network and backhaul. By monitoring network states, our proposed DL-LRM controls the FEC request rate by deep reinforcement learning algorithm. Considering the characteristics of video streaming and MEC, in this paper we develop content caching detection and fast retransmission algorithm to effectively utilize resources of MEC. Experimental results demonstrate that the DL-LRM is able to adaptively adjust and control the FEC request rate and achieve better video quality than the existing approaches.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제48권7호
• /
• pp.57-64
• /
• 2011

SSD(Solid State Disk)는 호스트 인터페이스와 낸드 플래시 메모리의 대역폭 차이를 완충하기 위한 버퍼로 DRAM을 적용하고 있다. 본 논문에서는 대역폭이 높은 고가의 DRAM을 사용하는 대신 저비용으로 SSD의 성능을 향상시킬 수 있는 효과적인 방법을 제안하였다. SSD 데이터는 사용자 데이터, 사용자 데이터 관리를 위한 메타데이터, 데이터의 오류 제어를 위한 FEC(Forward Error Correction) 패리티/CRC(Cyclic Redundancy Check) 등 크게 세 가지로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 데이터 유형 별 특성을 고려하여 성능을 향상시키기 위해 모니터링 시스템을 통한 가변적인 버스트 데이터 처리 방법과 페이지 단위를 이용한 FEC 패리티/CRC 방식을 적용하였다. 실험을 통하여 0.07%의 무시할만한 칩 면적의 증가만으로 평균 25.9%의 SSD 성능 개선을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제35권6B호
• /
• pp.859-866
• /
• 2010

예기치 못한 상황에 의한 선박 내 화재나 선체 파손 등 긴급 상황 발생 시에 대형의 해난 사고가 발생할 수 있다. 특히, 해수와 직접적으로 접촉하는 선체는 파도와 조류 등에 의해 다양한 저항과 흔들림 운동의 영향을 받게 되는 데 이를 고려한 선박 USN 미들웨어와 선박 내 상황 인식을 기반으로 한 시스템이 필요할 것이다. 이에 본 논문에서는 해양 디지털 선박의 무선 센서를 이용하여 수집된 위험 상황 정보를 분석하는 시스템을 제안하였으며, 센싱된 데이터를 분석하기 위하여 역전파 신경망을 설계하였다. 위험 상황별로 각 300개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 화재 위험 상황에 대해서는 96%의 정확도를 가졌고 선체 위험 상황에 대해서는 약 88.7%의 정확도를 나타냈다. 제안된 시스템은 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템(LDPC)을 구현하였고 진단된 결과는 CDMA 방식으로 전송하여 해양 디지털선박 상황 모니터링 시스템을 구현했다.