• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1786-1792
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• 2015

랜덤 선형 네트워크 코딩(Random Linear Network Coding, RLNC)은 멀티캐스트의 신뢰성을 높이는 방법으로 널리 사용되고 있다. RLNC 구현에 있어서 효율적인 연산을 위해 Galois Field (GF)를 사용한다. 상용 컴퓨터에서의 연산을 고려하였을 때 GF($2^m$)의 크기 m이 32보다 작을 경우, 곱셈과 나눗셈에 대해 사전에 계산된 table을 사용하면 모든 사칙 연산이 m에 관계없이 상수 복잡도를 가진다. 이로부터 RLNC의 연산 복잡도는 m에 반비례하는 것을 보인다. 추가적으로, m이 커짐에 따라 발생하는 헤더 길이 증가, 메모리 사용량 증가 등의 추가적인 오버헤드를 고려하여 실용적인 GF의 크기를 선택한다. 이를 바탕으로 상용 컴퓨터에 RLNC를 구현하고 곱셈/나눗셈 연산 시에 사용되는 table의 종류와 한 번에 인코딩 되는 원본 패킷의 개수에 따른 성능을 실측한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권10A호
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• pp.830-838
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• 2011

최근 무선 환경에서 네트워크 효율성 증대를 위하여 네트워크 코딩에 대한 연구들이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 무선 환경에서 RLNC를 적용하기 위한 고려사항들을 분석해 본다. 우선 기존의 멀티캐스트에서 사용하는 방식으로 우선 분산 환경에 RLNC에 적용 가능한지 살펴보았다. 시뮬레이션 결과 멀티캐스트에서 사용하는 방식대로 적용한 RLNC에서는 디코딩 실패가 발생하였고, X 구조에서 인코딩과 디코딩을 모두 수행하여 디코딩 실패를 제거한 RLNC는 전송 이득이 많지 않았다. 또한 본 논문에서는 hidden 노드 문제, 코딩 기회 분석, RLNC 오버헤드 등의 무선 환경에서 실제적인 고려사항을 분석해 보았다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제15권4호
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• pp.430-438
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• 2013

This paper addresses the issue of throughput-delay of one-to-many wireless multi-hop flows based on random linear network coding (RLNC). Existing research results have been focusing on the single-hop model which is not suitable for wireless multi-hop networks. In addition, the conditions of related system model are too idealistic. To address these limitations, we herein investigate the performance of a wireless multi-hop network, focusing on the one-to-many flows. Firstly, a system model with multi-hop delay was constructed; secondly, the transmission schemes of system model were gradually improved in terms of practical conditions such as limited queue length and asynchronous forwarding way; thirdly, the mean delay and the mean throughput were quantified in terms of coding window size K and number of destination nodes N for the wireless multi-hop transmission. Our findings show a clear relationship between the multi-hop transmission performance and the network coding parameters. This study results will contribute significantly to the evaluation and the optimization of network coding method.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권4호
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• pp.659-665
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• 2015

최근 네트워크의 전송 효율 증가를 위한 네트워크 코딩 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 코딩 기법 중 하나인 Random Linear Network Coding(RLNC)를 서브패킷 단위로 적용하고 이를 오류 정정 코드중 하나인 Low-Density Parity-Check(LDPC)와 결합한 결합 코드인 A Joint Sub-Packet Level Network Coding and LDPC 기법을 제안하고, 네트워크 코딩 기법의 특성을 동일하게 가지며 제안방법을 사용함으로써 발생하는 추가적인 오류정정 성능을 보이고자 한다. 시뮬레이션 결과, 여분의 패킷을 획득하였을 때, LDPC만을 사용하는 것과 비교하여 오류 정정 능력이 향상되는 것을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권2호
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• pp.714-727
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• 2015

The hierarchical structure in networks is widely applied in many practical scenarios especially in some emergency cases. In this paper, we focus on a tree network with and without packet loss where one source sends data to n destinations, through m relay nodes employing random linear network coding (RLNC) over a Galois field in parallel transmission systems. We derive closed-form probability expressions of successful decoding at a destination node and at all destination nodes in this multicast scenario. For the convenience of computing, we also propose an upper bound for the failure probability. We then investigate the impact of the major parameters, i.e., the size of finite fields, the number of internal nodes, the number of sink nodes and the channel failure probability, on the decoding performance with simulation results. In addition, numerical results show that, under a fixed exact decoding probability, the required field size can be minimized. When failure decoding probabilities are given, the operation is simple and its complexity is low in a small finite field.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1479-1501
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• 2020

Dependable functioning of dynamic networks is essential for delivering ubiquitous services. Faults are the root causes of network outages. The comparison diagnosis model, which automates fault's identification, is one of the leading approaches to attain network dependability. Most of the existing research has focused on stationary networks. Nonetheless, the time-free comparison model imposes no time constraints on the system under considerations, and it suits most of the diagnosis requirements of dynamic networks. This paper presents a novel protocol that diagnoses faulty nodes in diagnosable dynamic networks. The proposed protocol comprises two stages, a testing stage, which uses the time-free comparison model to diagnose faulty neighbour nodes, and a disseminating stage, which leverages a Random Linear Network Coding (RLNC) technique to disseminate the partial view of nodes. We analysed and evaluated the performance of the proposed protocol under various scenarios, considering two metrics: communication overhead and diagnosis time. The simulation results revealed that the proposed protocol diagnoses different types of faults in dynamic networks. Compared with most related protocols, our proposed protocol has very low communication overhead and diagnosis time. These results demonstrated that the proposed protocol is energy-efficient, scalable, and robust.