Ns-2 기반의 SVD-MIMO 방식을 적용한 IEEE 802.11n 시스템 분석 (Analysis of IEEE 802.11n System adapting SVD-MIMO Method based on Ns(Network simulator)-2)
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- 한국멀티미디어학회논문지
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- 제12권8호
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- pp.1109-1119
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- 2009
최근 무선 인터넷 수요의 증가와 더불어 WLAN의 표준화 작업도 활발히 진행 중이다. IEEE 802.11e에서 통신 품질 보장과 함께 데이터 전송속도가 54Mbps 이상의 성능을 보이고 있지만 아직까지 사용자들의 요구에 부응하지 못하고 있는 것이 현실이다. IEEE802.11e다음 버전인 IEEE 802.11n의 연구 동향은 크게 두 가지로 MAC 계층에서 패킷 간의 Aggregation을 통하여 시스템 처리량을 높인 결과와 PHY 계층에서 MIMO 시스템을 적용하여 데이터 전송속도를 높인 결과로 정리될 수 있다. 그러나 아직까지 MAC 계층과 PHY 계층의 연동을 고려하여 IEEE 802.11n의 성능 분석을 보인 결과는 발표되지 않았다. 그래서 본 논문에서는 IEEE 802.11n 시스템에서 MAC계층과 PHY 계층의 연동을 고려하여 성능을 분석한다. MAC 계층에서의 A-MPDU 기반 하에 PHY 계층에서 MIMO 방식을 적용한다. MIMO 방식은 실내용 WLAN MIMO TGn 채널 모델의 사용과 함께 SVD 기법을 적용하여 분석하였고, 결과적으로 기존의 방식에 비해 데이터 전송속도의 증가와 처리량이 향상되었음을 보인다. 또한, MAC과 PHY의 연동을 고려하여 현실성 있는 시뮬레이터인 Ns-2를 사용하기로 한다.
본 논문에서는 대한민국 표준 128비트 블록 암호알고리즘인 SEED를 하나의 FPGA에 사상될 수 있도록 설계한다. 이를 위해 VHDL을 이용하여 설계하고 회로는 라운드키 생성부, F함수부, G함수부, 라운드 처리부, 제어부, I/O부로 구성한다. 본 논문에서 SEED는 FPGA를 대상으로 설계하나 ASIC이나 코어(core)를 사용하는 설계 등에 응용될 수 있도록 구현대상을 정하지 않고(technology independent) 범용적으로 설계한다. SEED구조상 많은 하드웨어 자원을 필요로 하는 점 때문에 구현 시 자원제한에 의한 문제점을 최소화하기 위해 F함수부와 라운드 키 생성부에서 사용되는 G 함수를 각각 1개씩 구현하고 이를 순차적으로 사용함으로써 게이트 수를 최소화하여 부가적인 하드웨어 없이 모든 SEED알고리즘이 하나의 FPGA 내에 구현되도록 한다. SEED는 Altera FLEX10K100에서 구현할 경우 FPGA 사용률이 약 80%이고 최대 28Mhz clock에서 동작하여 14.9Mbps로 암호화를 수행할 수 있다. 설계된 SEED는 공정기술과 무관하고 공정기술의 변경에 따른 부가 하드웨어가 전혀 필요 없이 하나의 FPGA로 설계되었다. 따라서 SEED의 구현이나 이를 사용하는 시스템 제작 등에 쉽게 응용할 수 있으리라 사료된다.
Purpose - Despite the importance of price, many companies do not implement pricing policies smoothly, because typical price management strategies insufficiently consider logistics efficiency and an increase in logistics costs due to logistics waste. This study attempts to examine the effect of product line pricing, which corresponds to product mix pricing, on logistics efficiency in the case of manufacturer A, and analyzes how logistics performance changes in response to these variables. Research design, data, and methodology - This study, based on the case of manufacturer A, involved research through understanding the current status, analyses, and then proposing improvement measures. Among all the products of manufacturer A, product group B was selected as the research object, and its distribution channel and line pricing were examined. As a result of simulation, for products with low loading efficiency, improvement measures such as changing the number of bags in the box were suggested, and a quantitative analysis was conducted on how these measures influence logistics costs. The TOPS program was used for the Pallet loading efficiency simulation tool in this study. To prevent products from protruding out of the pallet, the maximum measurement was set as 0.0mm, and loading efficiency was based on the pallet area, and not volume. In other words, its size (length x width) was focused upon, following the purpose of this study and, then, the results were obtained. Results - As a result of the loading efficiency simulation, when the number of bags in the box was changed for 36 products with low average loading efficiency of 73.7%, as shown in