VNDN 기술을 커넥티드 차량의 인포테인먼트 응용 서비스를 위한 통신 기술로 활용할 시 데이터가 통신의 주체가 되는 데이터중심네트워킹 기술 실현이 가능하며, 차량 보안 공격 및 해킹, 장거리 데이터 전송 시 성능 저하, 잦은 데이터 끊김 현상 등 현재의 호스트 중심 인터넷에 기반한 커넥티드 차량의 인포테인먼트 응용 서비스 기술이 갖는 한계를 극복 할 수 있다. VNDN 안에 지연에 매우 민감한 critical 정보 데이터를 RSU(Road Side Unit) 등에게 푸쉬 기반으로 전달해 주기 위한 Data 패킷 포워딩 이슈는 VNDN 기반 응용 서비스 실현을 위해 해결해야 할 이슈 중 하나이며, 이를 해결하기 위해 먼저 NDN 환경하에서 푸쉬 기반 데이터 트래픽을 지원해주기 위한 현존하는 포워딩 기법들을 포괄적으로 분석해 보고 각 기법 들을 성능 측면에서 비교 분석해 본다. 이를 통해 VNDN 환경하에서 보다 향상된 푸쉬 기반 중요 데이터 포워딩 기법 연구를 위한 사전 지식으로 활용되어질 수 있기를 기대한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.4244-4274
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2021
The utilization of UAVs in various fields has led to the development of flying ad hoc network (FANET) technology. In a network environment with highly dynamic topology and frequent link changes, the traditional routing technology of FANET cannot satisfy the new communication demands. Traditional routing algorithm, based on geographic location, can "fall" into a routing hole. In view of this problem, we propose a geolocation routing protocol based on multi-agent reinforcement learning, which decreases the packet loss rate and routing cost of the routing protocol. The protocol views each node as an intelligent agent and evaluates the value of its neighbor nodes through the local information. In the value function, nodes consider information such as link quality, residual energy and queue length, which reduces the possibility of a routing hole. The protocol uses global rewards to enable individual nodes to collaborate in transmitting data. The performance of the protocol is experimentally analyzed for UAVs under extreme conditions such as topology changes and energy constraints. Simulation results show that our proposed QLGR-S protocol has advantages in performance parameters such as throughput, end-to-end delay, and energy consumption compared with the traditional GPSR protocol. QLGR-S provides more reliable connectivity for UAV networking technology, safeguards the communication requirements between UAVs, and further promotes the development of UAV technology.
정확한 SOC 추정은 배터리 운영 전략을 제시하는 중요한 지표로 많은 연구가 진행되었다. 기존 연구에서 검증을 위해 주로 사용되던 시뮬레이션 방식은 실제 BMS 환경처럼 실시간 SOC를 추정하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 실시간 배터리 SOC 추정이 가능한 임베디드 시스템을 구현하고 검증 과정에서 발생 가능한 문제 분석을 목표로 한다. 2개의 라즈베리파이 보드로 구성된 환경은 Simscape 배터리에서 측정된 데이터로 EKF 기반 SOC 추정을 진행한다. 검증 단계에서는 온도에 따라 달라지는 배터리 특성을 고려하여, 다양한 주변 온도에서 결과를 확인하였다. 또 임베디드 환경에서 발생하는 오프셋 오류와 패킷 손실에 대비하여, 문제 상황에서 SOC 추정 성능을 검증하였다. 이를 통해 안정범위의 5%내의 오차를 갖는 실시간 SOC 추정이 가능한 임베디드 시스템 구현을 위한 전략을 제시한다.
3GPP에서는 HetNet에서 매크로셀과 스몰셀 간 송수신 전력 차이에 따른 트래픽 불균형을 완화하기 위해 업로드 자원이 더 효율적인 스몰셀을 선택하는 CRE (Cell Range Expansion)를 도입하였다. 그리고 이로 인한 신호 간섭 문제 해결을 위하여 ABS (Almost Blank Subframes) 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 매크로셀 내의 스몰셀의 개수와 CRE로 확장된 지역에 위치한 단말, 매크로셀 단말의 비율에 따라 ABS 비율을 산출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 LTESim 시뮬레이터상에 구현하여, 기존에 제안된 방법들과 성능을 비교하였다. 실혐 결과는, 제안된 방법이 기존 방법들과 비교하여 throughput 과 패킷 손실 성능을 향상시킴을 보여준다. 특히 성능 향상이 CRE 경계값에 의하여 달라짐을 보이고, 최적의 성능 개선을 구하기 위한 CRE 경계값이 존재함을 보인다.
Venkatesh Sivaprakasam;Vartika Kulshrestha;Godlin Atlas Lawrence Livingston;Senthilnathan Arumugam
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1873-1893
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2023
The development of lightweight, low energy and small-sized sensors incorporated with the wireless networks has brought about a phenomenal growth of Wireless Sensor Networks (WSNs) in its different fields of applications. Moreover, the routing of data is crucial in a wide number of critical applications that includes ecosystem monitoring, military and disaster management. However, the time-delay, energy imbalance and minimized network lifetime are considered as the key problems faced during the process of data transmission. Furthermore, only when the functionality of cluster head selection is available in WSNs, it is possible to improve energy and network lifetime. Besides that, the task of cluster head selection is regarded as an NP-hard optimization problem that can be effectively modelled using hybrid metaheuristic approaches. Due to this reason, an Improved Coyote Optimization Algorithm-based Clustering Technique (ICOACT) is proposed for extending the lifetime for making efficient choices for cluster heads while maintaining a consistent balance between exploitation and exploration. The issue of premature convergence and its tendency of being trapped into the local optima in the Improved Coyote Optimization Algorithm (ICOA) through the selection of center solution is used for replacing the best solution in the search space during the clustering functionality. The simulation results of the proposed ICOACT confirmed its efficiency by increasing the number of alive nodes, the total number of clusters formed with the least amount of end-to-end delay and mean packet loss rate.
IoT 기술은 인터넷과 사물이 연결되고, 사물 스스로가 데이터를 분석, 판단하여 실세계와 가상세계를 실시간으로 상호 연결하는 단계로 발전하고 있다. 이러한 IoT 기술은 센서, 액추에이터, 장치, 네트워크로 구성되어 다양한 분야에 적용되고 있으며, IoT 디바이스와 애플리케이션 수가 증가함에 따라 데이터 트래픽도 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서의 IoT 디바이스와 브로커 간 성능 분석을 위해 IoT 디바이스에서 센서 데이터를 수집하고 MQTT 프로토콜을 통해 MQTT 브로커에 전달하는 시스템을 구현하였다. MQTT 기반 RTT 측정과 IoT 디바이스와 브로커 간 메시지 전송 시간을 측정하는 실험을 수행한 결과 패킷 손실은 발생하지 않았으며, 전파 지연이 RTT에 영향을 주는 것으로 실험을 통해 알 수 있었다.
현재 급속히 늘어나고 있는 P2P(Peer to Peer) 애플리케이션은 버스트(burst)한 트래픽을 많이 발생시켜 네트워크에 큰 부하를 주고 있다. 따라서 P2P 트래픽의 특징을 분석하고 이것이 네트워크 및 QoS에 미치는 영향을 이해하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 P2P 애플리케이션의 사용현황을 알아보기 위해 캠퍼스 네트워크의 트래픽을 측정한 후, 측정한 트래픽의 플로우를 분석하고, P2P 트래픽의 자기 유사성을 측정하여 웹 트래픽과 비교 분석하였다. 분석 결과 P2P 트래픽은 기존의 웹 트래픽보다 더 버스트하였으며, 이는 P2P 트래픽이 네트워크 성능에 악영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 측정한 P2P트래픽을 네트워크 성능평가 및 예측에 용이하게 이용할 수 있게 하기 위해, 이를 자기 유사 트래픽 모델을 이용하여 모델링하였다. 유도한 트래픽 모델의 정확성을 평가하기 위해, SSQ(Single Server Queue)를 이용하여 네트워크 성능 평가에서 매우 중요한 파라미터인 큐의 길이와 손실을 예측하였으며, 이것을 측정된 트래픽의 그것과 비교하여 트래픽 모델의 정확성을 평가하였다. 본 논문에서 사용한 자기 유사 트래픽 모델은 P2P 트래픽을 잘 모델링하고 있었으며, 이 결과는 P2P 트래픽의 특성을 고려한 네트워크 설계와 성능을 평가하고 예측할 때 사용될 수 있다.
동기식 스트림 암호 통신 시스템은 수선 클럭의 사이클 슬립 등에 의하여 난수 동기 이탈을 발생하는 문제점을 갖고 있다.난수 동기 이탈이 발생하면 통신을 할 수 없을 뿐 아니라 복호된 데이터는 임의의 값을 가지므로 수신 시스템을 오동작시킬 수도 있다. 이러한 위험성을 줄이기 위하여 암호문에 동기 신호와 세션 키이를 일정 간격으로 삽입하여 주기적으로 재동기를 이루는 연속 재동기 방식을 사용한다. 연속 재동기 방식을 사용하면 비교적 안정된 암호 통신을 할 수 있으나 몇 가지 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 LAPB 프로토콜을 사용하는 암호 통신 시스템에 적합하고 연속 재동기 방식의 문제점들을 해결 할 수 있는 적응 재동기 방식을 제안하였다. 제안된 적용 재동기 방식은 단위 측정 시간 동안 측정된 LAPB 프레임의 주소 영역 수신률이 문턱 값보다 적은 경우에만 재동기를 이루는 방법을 사용하여 주기적으로 재동기를 이루는 기존의 연속 재동기 방식의 문제점들을 해결하였다. 제안된 알고리즘을 LAPB 프로토콜을 사용하는 X.25 패킷 암호 통신에서 운용되는 동기식 스트림 암호 통신 시스템에 적용하여 시험한 결과, 연속 재동기에 비해 오 복호율 E_rate와 오 복호된 데이터 비트 수 E_data에서 10배 향상시켰는데 이것은 전송하는 총 데이터 량을 약 11.3% 감축시키는 효과와 동일하다.
IETF는 인터넷에서 IP QU를 지원하기 위하여 통합서비스(Int-Serv) 모델과 차별화된 서비스(Diff-Serv) 모델을 정의하였다. Int-Serv 모델은 IP 플로우별로 상태정보를 이용하기 때문에, 트래픽 특성에 따라 QoS를 만족시킬 수 있지만, 흐름 수가 증가함에 따라 관리하여야 할 흐름 상태 정보의 양이 증가하게 된다. Diff-Serv 모델은 PHP(Per Hop Behaviour)를 사용하며, 지연 및 손실 민감도에 따라 차별화된 트래픽에게 서로 다른 서비스를 제공하기 위하여 잘 정의된 서비스 클래스가 있다. Diff-Serv 모델은 흐름별 상태 및 신호 정보를 가지지 않기 때문에 인터넷에서 다양한 서비스를 제공해 줄 수 있다. MPLS는 라벨에 근간을 둔 패킷 포워딩 기술을 사용하기 때문에, 고성능의 포워딩 엔진을 쉽게 구현할 수 있다. MPLS는 서로 다르고 가변적인 대역폭을 갖는 경로를 구축할 수 있고, 각 경로에 특정 CoS(Class of Service)를 할당해 줄 수 있다. 그러므로 서로 다른 트래픽에게 IETF의 IP QoS 모델중 지연 및 손실 민감도에 따라 서로 다른 서비스를 제공해 줄 수 있는 잘 정의된 클래스의 Diff-Sew 모델을 지원해 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 IP QoS를 제공하기 위하여 Diff-Serv모델을 사용할 수 있는 방안을 제안한다. 그리고 트래픽 클래스에 따라 스케줄링 정책을 적용함으로써 시스템 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 광 통신망에서 서비스 차별화를 제공하기 위하여 광 버스트 교환 (Optical Burst Switching; OBS) 기술의 특징을 이용한다. 제시된 기법은 제어 패킷과 버스트 데이터간의 offset 시간을 이용하는 방식으로서 다중 서비스를 지원하기 위하여 서비스마다 서로 다른 크기의 offset 시간을 이용한다. 이를 위하여 서비스 차등률과 보존 법칙에 의해서 버스트 손실률을 결정하고 이 서비스 요구 QoS 에 맞는 offset 시간을 결정한다. 제시된 첫 번째 방식은 상위 클래스와 하위 클래스로 분류되는 두 종류의 서비스를 고려하여 상위 클래스의 요구 QoS에 적합한 offset 시간을 결정하는 알고리즘이다 두 번째 알고리즘은 두 종류이상의 다중 서비스 클래스 환경에 맞도록 첫 번째 알고리즘에 이용된 분석 방법을 확장한다. 제시된 알고리즘은 서비스를 상위 그룹과 하위 그룹으로 구분하며 상위 그룹의 QoS를 위한 offset 시간을 먼저 결정하고, 이것을 이용하여 각서비스에 맞는 offset 시간을 최종적으로 결정한다. 제시된 알고리즘의 성능 평가는 시뮬레이션을 이용한다. 사용자가 요구하는 서비스 차등률에 맞는 offset 시간을 제안된 알고리즘에 의해서 결정하고 요구 버스트 손실률이 만족됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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