• 한국통신학회논문지
• /
• 제41권8호
• /
• pp.974-985
• /
• 2016

Riverbed Modeler는 복잡한 통신 프로토콜과 큰 규모의 네트워크를 설계하기 위한 패킷 수준의 이산 사건 시뮬레이터이며 그 신뢰성을 인정받아 대규모 네트워크의 성능분석에 널리 활용되고 있다. Riverbed Modeler를 활용하는 MANET 시뮬레이션 환경에서, 새로운 라우팅 프로토콜을 구현하여 추가하는 방법이 매우 복잡하고 많은 부분의 수정을 요구한다. 본 논문에서는 Riverbed Modeler의 라우팅 지원 구조에 대하여 살펴보고, 라우팅 추가에 대한 어려움을 해결하기 위하여 보다 쉽고 실수의 가능성을 줄일 수 있는 라우팅 추가 프레임워크를 제안하였다. 라우팅 추가 프레임워크는 프로토콜을 인식하는 부분에 대하여 적응적 구조 갖는 API로서 제공되며, 라우팅 프로토콜을 최소한의 수정으로 추가할 수 있도록 구성하였다. 라우팅 추가 프레임워크를 이용하여 라우팅 프로토콜을 추가하는 경우, 수정해야 하는 부분을 기존의 절반 이하로 간소화 하였다. 또한 제안한 라우팅 추가 프레임워크를 이용하여 Hybrid 라우팅 프로토콜인 AntHocNet을 구현하여 추가한 사례를 제시하여, 라우팅 추가 프레임워크가 타당하게 설계 및 적용되었음을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.97-105
• /
• 2019

전술 에드혹 환경은 개별 지상 노드 간 분산적인 형태의 자율망으로 구성되므로 네트워크의 생존 가능성 및 유연성 측면에서 효과적이나 기동 간 통신 시 제한된 출력, 지형특성, 이동성 등의 제약으로 인하여 잦은 링크 단절 및 음영지역이 발생할 수 있다. 반면 위성 통신망은 지상 기동 망에 비해 지형특성과 이동성을 극복한 광역 무선 링크를 제공할 수 있는 장점이 있으나 상대적으로 한정된 대역폭 및 고지연 특성의 망이다. 미래 전장 환경에서 기존의 단독망 형태의 제약사항을 극복하고 지휘 통제 통신의 신뢰성 및 효율성을 높이기 위해서는 이종망 게이트웨이(Heterogeneous network gateway, HNG)를 중심으로 위성 통신망을 포함한 다계층 통합 네트워크 구조가 요구된다. 본 논문에서는 전술 에드혹 환경에서 위성-전술 에드혹 망을 통합적으로 고려하고 유통되는 임무 트래픽의 플로우 특성에 기반하여 신뢰성 있는 데이터 전달이 가능한 이종망 게이트웨이 구조 및 세부 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션은 네트워크 수준의 시뮬레이터인 Riverbed Modeler를 활용하여 제시하는 구조의 유효성을 확인하였다.

• ETRI Journal
• /
• 제39권4호
• /
• pp.558-569
• /
• 2017

In this study, a non-preemptive M/G/1 queueing model of a spectrum handoff scheme for cognitive wireless networks is proposed. Because spectrum handoff gives secondary users an opportunity to carry on their transmissions, it is crucially important to determine the actions of primary users. In our queueing model, prioritized data traffic is utilized to meet the requirements of the secondary users. These users' packets are categorized into three different priority classes: urgent, real-time, and non-real time. Urgent data packets have the highest priority, while non-real time data packets have the lowest priority. Riverbed (OPNET) Modeler simulation software was used to simulate both reactive and proactive decision spectrum handoff schemes. The simulation results were consistent with the analytical results obtained under different load and traffic conditions. This study also revealed that the cumulative number of handoffs can be drastically decreased by exploiting priority classes and utilizing a decent spectrum handoff strategy, such as a reactive or proactive decision-based strategy.

• ETRI Journal
• /
• 제41권4호
• /
• pp.452-464
• /
• 2019

The use of wireless body area networks (WBANs) in healthcare applications has made it convenient to monitor both health personnel and patient status continuously in real time through wearable wireless sensor nodes. However, the heterogeneous and complex network structure of WBANs has some disadvantages in terms of control and management. The software-defined network (SDN) approach is a promising technology that defines a new design and management approach for network communications. In order to create more flexible and dynamic network structures in WBANs, this study uses the SDN approach. For this, a WBAN architecture based on the SDN approach with a new energy-aware routing algorithm for healthcare architecture is proposed. To develop a more flexible architecture, a controller that manages all HUBs is designed. The proposed architecture is modeled using the Riverbed Modeler software for performance analysis. The simulation results show that the SDN-based structure meets the service quality requirements and shows superior performance in terms of energy consumption, throughput, successful transmission rate, and delay parameters according to the traditional routing approach.

• ETRI Journal
• /
• 제44권1호
• /
• pp.135-146
• /
• 2022

The importance of big data analytics has become apparent with the increasing volume of data on the Internet. The amount of data will increase even more with the widespread use of Internet of Things (IoT). One of the most important application areas of the IoT is healthcare. This study introduces new real-time data analytics architecture for an IoT-based smart healthcare system, which consists of a wireless sensor network and a radio-frequency identification technology in a vertical domain. The proposed platform also includes high-performance data analytics tools, such as Kafka, Spark, MongoDB, and NodeJS, in a horizontal domain. To investigate the performance of the system developed, a diagnosis of Wolff-Parkinson-White syndrome by logistic regression is discussed. The results show that the proposed IoT data analytics system can successfully process health data in real-time with an accuracy rate of 95% and it can handle large volumes of data. The developed system also communicates with a riverbed modeler using Transmission Control Protocol (TCP) to model any IoT-enabling technology. Therefore, the proposed architecture can be used as a time-saving experimental environment for any IoT-based system.