We study the dynamic burst assembly based on traffic prediction and offset and delay differentiation in optical burst switching network. To improve existing burst assembly mechanism and build an adaptive flexible optical burst switching network, an approach called quality of service (QoS) based adaptive dynamic assembly (QADA) is proposed in this paper. QADA method takes into account current arrival traffic in prediction time adequately and performs adaptive dynamic assembly in limited burst assembly time (BAT) range. By the simulation of burst length error, the QADA method is proved better than the existing method and can achieve the small enough predictive error for real scenarios. Then the different dynamic ranges of BAT for four traffic classes are introduced to make delay differentiation. According to the limitation of BAT range, the burst assembly is classified into one-dimension limit and two-dimension limit. We draw a comparison between one-dimension and two-dimension limit with different prediction time under QoS based offset time and find that the one-dimensional approach offers better network performance, while the two-dimensional approach provides strict inter-class differentiation. Furthermore, the final simulation results in our network condition show that QADA can execute adaptive flexible burst assembly with dynamic BAT and achieve a latency reduction, delay fairness, and offset time QoS guarantee for different traffic classes.
본 연구에서는 웹 서비스를 대상으로 한 다양한 DDoS 공격이 진행 중일 때 패킷들의 TCP 헤더 내에 SYN, ACK 혹은 RST 등 다양한 플래그 값들이 설정된 패킷의 수와 총 패킷수와의 비율을 조사 분석하였다. 그 결과, 특정 플래그가 설정된 패킷 수의 비율이 각각의 DDoS 공격 유형에 따라서 매우 독특한 특성을 가짐을 발견하였다. 본 연구의 결과로 얻어진 이 특징들은 DDoS 공격을 조기에 탐지하는 기법과 시스템을 DDoS 공격으로부터 보호하는 기법 연구에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다.
본 논문에서는 이종의 무선 네트워크 환경에서 기존의 HMIPv6 기반 고속 수직적 핸드오버(Fast Vertical Handover HMIPv6, FV-HMIP) 메커니즘을 최적화하고 개선시키기 위해, IEEE 802.21 매체 무관 핸드오버 기능 (Media Independent Handover Function, MIHF)을 기반으로 하는 새로운 메커니즘을 제안하며 "MFV-HMIP"이라 부른다. 제안된 메커니즘에서는 이웃하는 이종 네트워크의 이동성 앵커 포인트(Mobility Anchor Point, MAP)들에 대한 도메인 프리픽스를 제공하기 위해서 새로운 L3 정보를 포함하는 확장된 매체 무관 정보 서비tm(Media Independent Information Service, MIIS)를 정의한다. 이를 통해 기존 FV-HMIP 메커니즘에서 필요하였던 이웃하는 이종 네트워크의 MAP 발견(MAP Discovery) 과정을 생략할 수 있다. 따라서, 제안된 MFV-FMIP 메커니즘은 핸드오버 준비 과정 중에 무선 구간에서의 시그널링 트래픽을 줄일 수 있고 Predictive Mode 동작 가능성을 높일 수 있기 때문에, 무선 자원 효율성, 핸드오버 지연, 패킷 손실 측면에서 기존 FV-HMIP 메커니즘에 비해 우수할 수 있다. 해석적 성능 평가 및 모의 실험을 통하여 제안된 MFV-HMIP 메커니즘의 우수성을 검증한다.
본 논문에서는 밀리미터파 대역의 주파수를 실시간으로 이루어지는 차량간 통신시스템에 적용하기 위해 전파경로 분석과 전파경로손실 예측 모델을 제안하였다. 다중경로에 의한 반사파의 영향을 분석하기 위해 차량정체가 많은 대도시 지역 편도 2차선의 도로에서 차량과 차량 사이에 통신이 이루어지는 경우를 가정하였다. 제안모델의 시뮬레이션 결과, 전파직선경로 100[m]를 진행하는 동안 반사파에 의한 전파경로는 직접파에 비해 0.1[m]$\sim$5.1[m]정도 더 길었다. 또한 전파경로 손실을 비교한 결과 벽면에 의한 반사의 경우 -0.8[dB]$\sim$-4.2[dB], 차량에 의한 반사의 경우 -0.8[dB]$\sim$-1[dB] 정도 더 손실이 커짐을 알 수 있었다. 이상의 결과 벽면에 의해 발생한 반사파의 경로손실이 인접 차량에 의해 발생한 경로 손실 보다 -3.2[dB] 정도 더 큼을 알 수 있었다.
미세먼지는 사람의 건강에 많은 영향을 미치는 물질로서 이와 관련하여 다양한 연구가 이루어지고 있다. 미세먼지의 인체 영향으로 인해 서울시 모니터링 네트워크에서 측정된 과거 데이터를 활용하여 미세먼지를 예측하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 2019년 5월 서울시의 미세먼지를 중점으로 진행하였으며, 학습에 사용한 변수는 SO2, CO, NO2, O3와 같은 대기오염물질 데이터를 활용하였다. 예측모델은 Adaboost에 기반하여 구축하였고, 훈련모델은 PM10과 PM2.5로 구분하였다. 에러 메트릭스를 통한 예측모델의 정확도 평가 결과로 Adaboost가 시도되었다. 대기오염물질은 초미세먼지와 더 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났지만, 보다 효과적인 분포등급을 제시하기 위해서는 많은 양의 데이터를 학습하고, PM10과 PM2.5의 공간분포 등급을 효과적으로 예측하기 위해서 교통량 등의 추가적인 변수를 활용할 필요성이 있다고 판단된다.
자동차의 주요 부품인 휠 베어링에 결함이 생기면 교통사고등 문제를 발생시켜 이를 해결하기 위해 빅데이터를 수집해서 예측진단 및 관리 기술을 통한 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 알려 주는 알고리즘과 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지능형 휠 허브 베어링 정비 시스템 구현을 위해 신뢰성 및 건전성에 대한 모니터링용 센서 및 예측 진단하는 알고리즘이 탑재된 임베디드 시스템을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 휠 베어링에 설치된 가속도 센서로부터 진동 신호를 취득하고 이를 신호 처리기법, 결함주파수 분석, 건전성 특징 인자정의 등의 과정을 빅데이터 기술을 통해 고장을 예측하고 진단할 수 있다. 구현된 알고리즘은 진동 주파수 성분들은 최소화하고 휠 베어링에서 발생하는 진동 성분을 극대화할 수 있는 안정 신호 추출 알고리즘을 적용하고, 필터를 활용한 노이즈 제거에서는 인공지능 기반의 건전성 추출 알고리즘을 적용하였으며, FFT를 통한 결함 주파수를 분석하여 고장 특성인자 추출을 통한 고장을 진단하였다. 본 시스템의 성능 목표는 12,800ODR 이상으로 시험 결과를 통해 목표치를 만족하였다.
본 논문에서는 인터넷 트래픽 입력율의 예측성을 이용하여 큰 시간 스케일 (large time scale)에서 트래픽 입력율 예측을 통한 새로운 동적 큐 관리 기법 (Active Queue Management (AQM))을 제안한다. RED를 비롯한 대부분의 기존 AQM 기법들은 큐 길이를 기반으로 망의 혼잡 정도를 판단하여 패킷 폐기 확률을 설정하고 이에 따라 입력 패킷을 폐기하므로 동적으로 변화하는 망 환경에 제어 인자들이 적절히 적응하지 못하거나 적응시간이 긴 단점을 가진다. 제안 기법은 패킷 측정을 통해 얻은 입력율 정보를 자기 회기 (Auto-Regressive (AR)) 시 계열 모델에 적용하여 향후 트래픽 입력율을 예측하고, 이를 기반으로 향후 망 혼잡 수준을 결정한다. 혼잡이 예측되는 경우 향후 트래픽 입력율이 라우터의 서비스율과 근사하도록 패킷 폐기 확률을 결정함으로써 제안 기법은 패킷 폐기율은 기존 기법과 유사하게 유지하면서 링크 효율을 높이고 평균 큐 길이를 망 환경변화에 무관하게 안정적으로 유지할 수 있게 해준다. 본 논문에서는 ns-2 시뮬레이터를 이용하여 제안기법과 RED, adaptive RED (ARED), REM, Predictive AQM (PAQM)과의 성능 비교를 통해 다양하게 변화하는 망 환경에서 제안기법의 성능이 평균 큐 길이와 망 적응성 측면에서 우수하다는 사실을 검증하였다.
본 논문에서의 새로운 스케줄링은 모바일 간에 실시간으로 요구하는 모든 최소 가용 대역폭, 최대 지연 시간 그리고 다른 부수적인 조건들에 대해 QoS를 보장하는 핸드오버 요청들을 제공하기 위해 제안되었다. 입력으로는 모바일 스테이션이 서비스지역 이동간에서 발생하는 핸드오버 시간에 대한 예측이 필요하다. QoS와 핸드오버 시간을 알게 된 후, 목적지 기지국은 새로운 요청을 위한 핸드오버에 우선순위를 둔다. 그리고 이전의 리소스는 실제로 핸드오버 동안 사용할 수 있는 기회를 조금 더 가지게 된다.
최근 개인 휴대 통신에 대한 관심도가 증가하면서 B-ISDN (Broadband Integrated Services Digital Network)과 같은 기존의 유선 망에서 제공하던 다양한 멀티미디어 응용 지원을 무선 망으로 확장시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 유선 망에서는 멀티미디어 응용 지원을 위해 QoS (Quality of Service) Provisioning에 관한 많은 연구가 되어 있으나 무선 망에서는 이동성과 무선 전파의 열악한 전송으로 인해 새로운 QoS Provisioning 방법에 관한 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 무선 망의 특수성으로 인해 발생할 수 있는 서비스의 질 저하와 강제 종료를 줄임으로써 지속적인 QoS를 보장해 주고 한정된 무선 자원을 효율적으로 사용하며 처리에 의한 오버헤드를 줄이기 위하여 다음과 같은 세 가지 방법을 제안하였다. 첫째, 핸드오프 강제 종료율을 줄이기 위하여 대역폭 예약 방법을 사용하되 특정 셀의 트래픽 특성에 맞게 또한 시간대에 따른 트래픽 특성에 따라 예약 대역폭의 양을 조절하는 적응적 대역폭 예약 방법이다. 둘째, 많은 경우 각 셀의 트랙픽 변화는 일정한 주기로 변화한다는 특성에 따라 과거의 트래픽 정보를 이용하는 예측 기반의 대역폭 예약 방법이다. 마지막으로 호의 종류, 트래픽 특성, 단말기의 이동 속도에 따라 다른 우선 순위에 의해 호 수락 제어를 수행하는 우선 순위 기반의 호 수락 제어를 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 기존에 제안된 방법과 성능 비교하여, 요구되는 수준의 QoS 보장과 효율적인 자원의 사용, 요구되는 처리비용의 최소화를 통해 전체 시스템의 성능 향상을 입증하였다.Abstract As interest in wireless hand-held terminals and in personal communications services increases recently, there have been broad studies on the ways to support multimedia applications provided in wired networks such as B-ISDN (Broadband Integrated Services Digital Network) in wireless networks. However, since many studies have focused on Quality of Service (QoS) Provisioning in wired networks to provide multimedia applications, new methods of QoS Provisioning are needed in wireless networks to resolve the problem of wireless channel fading and the difficulty of mobility occurred in wireless networks. This paper proposes three schemes of QoS Provisioning in wireless networks which will make continuous QoS guarantee and efficient use of limited wireless resources possible. The first scheme reserves bandwidth in proportion to the amount of real-time traffic in the neighbor cells to decrease the handoff dropping rate of delay sensitive real-time connections, adapting reserved bandwidth for efficient resource utilization. The second scheme is predictive bandwidth reservation scheme that utilizes the past handoff information. It can decrease overheads required to adapt bandwidth reservation. The last scheme is priority-based call admission control prioritizing traffic type (real-time traffic/ non-real-time traffic), connection type (new connection /handoff connection), and mobile terminal speed (fast mobile/slow mobile). Simulation results show that the proposed QoS Provisioning schemes improve the total system performance by achieving three goals - required QoS guarantee, higher bandwidth utilization and less overhead.
고령보행자를 포함한 교통약자는 신체적 능력이 저하되어 보행속도가 상대적으로 낮으며, 인지반응시간이 느린 특성을 가지고 있지만, 현재 교통약자를 위한 보행신호는 0.8m/s로 일률적으로 적용하고 있다. 문제점을 개선하기 위하여 스마트 횡단시스템이 개발되어 운영되고 있지만, 보행자별 적정 보행속도를 반영한 신호운영이 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교통약자비율이 높은 지역에서 수집된 영상정보를 활용하여, 교통약자의 종류, 보행자의 수, 도로의 기하구조 등을 고려한 신경망모형과 다중회귀모형기반의 횡단속도 추정모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 모델을 스마트횡단시스템에 적용하여 실시간 교통약자에 따른 최적 보행신호 제공을 지원하고자 하였다. 경기도 파주시의 도시 교통 네트워크에서 수집된 실제 교통 상황 데이터 2,400개를 사용하였다. 모델의 성능은 상관계수, 평균 절대오차 등 7개의 선택된 지표를 통해 평가되었다. 다중선형회귀모델은 상관 계수가 0.652이고 MAE가 0.182였으며, 신경망모델은 상관계수가 0.823이고 MAE가 0.105로 나타나. 신경망모델이 더 높은 예측력을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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