스마트폰과 같은 무선 기기의 보급률이 높아지면서 오디오 및 비디오 스트리밍 서비스를 이용하는 사용자가 급격히 증가하고 있다. 또한 고속 네트워크 환경이 갖추어 짐에 따라 보다 나은 서비스 품질(QoS)에 대한 요구가 증가하고 있다. 무선 환경에서는 불안정한 전송 채널로 인해 패킷의 손실이 빈번하게 발생하기 때문에, Scalable Video Coding (SVC) 영상 부호화 기법을 통하여 네트워크를 보다 더 효율적으로 사용할 수 있다. SVC 기법에서는 기본계층과 상위계층으로 부호화 정보를 구분하는데, 기본계층은 영상의 복원에 있어서 필수적인 저주파 성분을 형성하기 때문에 신뢰성 있는 전송이 필수적이다. 또한 상위계층은 고주파 성분을 형성하며 성공적인 수신 데이터의 양에 비례하여 비디오의 품질이 향상되기 때문에 채널 상황이 허용하는 한도 내에서 처리량(Throughput)을 높이는 것이 중요하다. 본 논문에서는 무조건적인 처리량의 향상보다는 SVC 비디오의 특징을 고려하여 평균 품질을 향상시킬 수 있는 듀얼-채널 활용 기법을 제안한다. 즉, 기본계층에 대해서는 중복 전송방식을 통해 전송의 신뢰성을 향상시키고, 상위계층에 대해서는 분배 전송 방식을 통해 전송 속도 및 처리량을 향상시켰다. 그 결과, 무선 이동환경에서 보다 고수준의 비디오 서비스 제공이 가능해짐을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
센서 네트워크를 사용하는 응용분야에 따라 보다 고차원적인 데이타 처리를 필요로 하는 경우 모든 센서 노드의 수집 데이타를 싱크 노드로 전송한다. 수집된 데이타는 일반적으로 센서 네트워크의 환경적인 특성상 시간적으로 혹은 공간적으로 연관성을 지닌다. 이러한 연관성은 싱크 노드가 일부의 데이터만 수집하고도 모든 데이타를 복원할 수 있는 기회를 제공한다. 센서 네트워크에서는 데이타 수집을 위한 기법으로 클러스터링 기법을 널리 사용한다. 하지만 기존의 클러스터링 기법의 경우 수집한 데이타의 연관성을 고려하지 않고, 센서 노드의 지역성(locality)만을 고려하여 클러스터를 생성하기 때문에 이러한 기회를 활용하기에 비효율적이다. 본 논문에서는 수집된 데이타를 중심으로 클러스터를 생성하고, 싱크 노드로 전송되는 데이타의 크기를 획기적으로 줄일 수 있는 클러스터링 기법을 제안한다 제안하는 클러스터링 기법의 우수함을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행하였으며, 그 결과 기존 기법들에 비해 네트워크 트래픽이 약 $4{\sim}40%$ 감소하고, 네트워크의 수명이 약 $20{\sim}30%$ 연장되었다.
무선 인지 기술 환경에서 CR 기지국이 숨겨진 인컴번트 시스템의 등장으로 인해 CR 사용자와 통신이 불가하고 인컴번트 사용자가 간섭을 받을 때, 이를 해결하기 위한 시그널링 방법에 관한 것으로 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 프로토콜을 제안한다. 특히 아웃밴드 시그널링 검출 방법을 통해 상향링크 및 하향링크 프레임 구조를 이용하여 단말의 채널상태 보고 방법과 이에 대한 기지국의 확인방법 및 절차를 제안한다. 서로 다른 CR 기지국이 공존하는 방법으로 낮은 충돌 확률로 아웃밴드 시그널링 메시지를 전송할 수 있도록 하고 이 때 주파수 사용 효율을 높이기 위해 분할 주파수 대역을 사용한다. 이를 통해 무선 인지 기술에서의 신뢰성 있고 효율적인 아웃밴드 시그널링 프로토콜을 제안한다.
본 논문에서는 프로토콜 조합 및 서비스 참조 기법을 지원하는 Customizable Architecture for Flexible Execution Environment(CAFEs) 실행환경을 실제 및 구현한다. CAFEs 실행환경은 프로토콜 및 서비스 소프트웨어의 재사용성을 높이기 위하여 기존 프로토콜의 기능 또는 알고리즘을 구현한 마이크로 프로토콜과 기존 응용과 호환하고 액티브 네트워크 서비스를 배포하기 위한 수단으로 동작하는 액티브 서비스라는 새로운 개념을 제시한다. 제안된 액티브 네트워크 실행환경은 기능에 따라 세 부분으로 설계되어 있다. 첫째, 가상 네트워크 시스템은 기존의 다양한 프로토콜 계층을 기반으로 가상 네트워크 채널을 형성하고 이를 바탕으로 액티브 노드를 연결한다. 둘째, 프로토콜 및 서비스 관리자는 마이크로 프로토콜 및 액티브 서비스를 합성함으로써 새로운 프로토콜과 서비스를 제공하는 역할을 담당한다. 마지막으로 이벤트 엔진은 이벤트 위임 모델을 사용하여 서비스에 존재하는 컴보넌트의 상태전이를 자동으로 감지한다. 그리고 개발된 CAFEs 실행환경을 검증하기 위하여 무선 인터넷 환경에서 사용자 단말에 적합한 웹 컨텐츠를 전달하기 위한 실험을 수행하여 가용성을 확보하였다.
Cognitive networks (CNs) are capable of enabling dynamic spectrum allocation, and thus constitute a promising technology for future wireless communication. Whereas, the implementation of CN will lead to the requirement of an increased energy-arrival rate, which is a significant parameter in energy harvesting design of a cognitive user (CU) device. A well-designed spectrum-sensing scheme will lower the energy-arrival rate that is required and enable CNs to self-sustain, which will also help alleviate global warming. In this paper, spectrum sensing in a multi-user cognitive ad hoc network with a wide-band spectrum is considered. Based on the prospective spectrum sensing, we classify CN operation into two modes: Distributed and centralized. In a distributed network, each CU conducts spectrum sensing for its own data transmission, while in a centralized network, there is only one cognitive cluster header which performs spectrum sensing and broadcasts its sensing results to other CUs. Thus, a wide-band spectrum that is divided into multiple sub-channels can be sensed simultaneously in a distributed manner or sequentially in a centralized manner. We consider the energy consumption for spectrum sensing only of an analog-to-digital convertor (ADC). By formulating energy consumption for spectrum sensing in terms of the sub-channel sampling rate and whole-band sensing time, the sampling rate and whole-band sensing time that are optimal for minimizing the total energy consumption within sensing reliability constraints are obtained. A power dissipation model of an ADC, which plays an important role in formulating the energy efficiency problem, is presented. Using AD9051 as an ADC example, our numerical results show that the optimal sensing parameters will achieve a reduction in the energy-arrival rate of up to 97.7% and 50% in a distributed and a centralized network, respectively, when comparing the optimal and worst-case energy consumption for given system settings.
RFID(Radio Frequency Identification) 시스템은 응용 서비스의 비용과 에너지 효율성으로 인해 사물인터넷 기술의 핵심 구성 요소로 각광받고 있다. RFID 기술을 사물인터넷 응용 서비스 분야에서 사용하기 위해서는 RFID 시스템의 리더와 태그 사이의 단순한 인식뿐만 아니라 다양한 정보를 장기간 저장하고 관리할 수 있어야 한다. 그리고 정보를 태그에 읽고 쓰기 위하여 열악한 무선 채널에 강하고 신뢰성 있는 성능 향상 기술이 필요하다. 특히, UHF(Ultra High Frequency) RFID 시스템에서는 다수의 태그가 밀집 환경에서 수동적인 방법으로 통신하기 때문에 개별 태그의 인식률과 전송속도 향상이 필수적이다. 본 논문에서는 임펄스 잡음 환경에서 RFID 시스템의 성능을 분석하기 위하여 Middleton의 A급 임펄스 잡음 모델을 선정하였고 태그에서는 FM0 인코딩과 Miller 인코딩을 적용하여 RFID 시스템의 오율 성능을 분석하였다. Middleton의 A급 임펄스 잡음 채널에서 RFID 시스템의 성능을 분석한 결과, 가우스 잡음 대 임펄스 잡음의 전력비 값과 임펄스 잡음 지수 값이 클수록 가우시안 잡음 채널과 유사함을 알 수 있었다.
기회전송 시스템은 소형 단말기에 다수의 안테나를 장착하지 않고 무선 채널에서 발생되는 페이딩을 완화할 수 있기 때문에 많은 주목을 받고 있다. 기회전송 시스템에서는 소스로부터 수신된 신호 대 잡음비가 임계값보다 큰 릴레이만 목적지로 송신한다. 그러나 현실적인 시스템에서 목적지의 수신 가지 수는 고정되어있기 때문에 송신 릴레이 수가 수신 가지보다 많으면 시스템 성능을 개선하지 못할 뿐 만 아니라 전력소모도 증가한다. 따라서 이 논문에서는 평균 송신 릴레이수를 조정할 수 있는 DOT 협동 다이버시티 시스템을 이용한다. 비록 DOT 시스템에서 두 개의 임계 치를 조정하여 평균 릴레이 수를 조정한다고 하여도 무선 채널의 페이딩 현상으로 순간 송신 릴레이의 수는 가변된다. 그러므로 릴레이로부터 송신되는 신호의 수에 따라서 목적지에서 최대비 결합(MRC) 또는 일반 선택 결합(GSC) 방법을 제안한다. 제안한 시스템의 오수신율을 폐쇄형으로 유도하였다. 해석결과 시스템의 성능은 수신 가지 수에 따라서 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 수신 가지 수가 고정되어있을 때, 소스-릴레이 경로 및 릴레이-목적지 경로의 평균 SNR이 증가함에 따라서 오수신율이 감소하였다.
클라우드 환경이 발달하면서 이질적인 환경에서 IoT 시스템이 다양하게 사용되고 있지만 모든 IoT 장치가 신뢰할 수 있는 프로토콜 및 서비스가 제공되지 않고 있다. 본 논문에서는 서로 다른 이기종의 IoT 장치에서 수집되는 정보를 효율적으로 분류하여 처리할 수 있도록 IoT 클라우드 환경을 n-계층 다단계 구조로 확장할 수 있는 IoT 데이터 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 이기종의 IoT 장치로부터 수집되는 데이터를 무선 데이터 링크를 통해 라우팅 정보와 가중치 정보를 전달하여 IoT 정보를 분류 및 처리하는 것이 목적이다. 제안 기법은 IoT 장치로부터 분류된 정보를 해당 라우팅 경로로 전달할 뿐만 아니라 가중치 정보에 따라 우선 순위를 배정하도록 하여 IoT 데이터 처리 효율을 향상시키고 있다. 제안 기법에서 사용되는 IoT 장치는 서로 신뢰할 수 있는 프로토콜을 사용하며, 계층적 구조로 구성된 로컬 클라우드를 통해 로컬에서 다른 IoT 장치에 대한 쿼리는 일정한 비용을 유지하기 때문에 확장성을 보장하는 특징을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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