본 논문에서는 배터리 관리 시스템 (BMS)에서 2차 전지 배터리를 통해 흐르는 전류의 정밀한 측정을 위한 cascaded-of-integrator feedforward (CIFF) 구조의 단일 비트 2차 델타-시그마 모듈레이터를 제안하였다. 제안된 모듈레이터는 2개의 스위치드 커패시터 적분기, 단일 비트 비교기, 비중첩 클록 발생기 및 바이어스와 같은 주변 회로로 구현하였다. 제안된 구조는 낮은 공통 모드 입력 전압을 가지는 low-side 전류 측정 방법에 적용되도록 설계되었다. Low-side 전류 측정 방법을 사용하면 회로 설계에 부담이 줄어들게 되는 장점을 가진다. 그리고 ±30mV 입력 전압을 15비트 해상도를 가지는 ADC로 분해하기 때문에 추가적인 programmable gain amplifier (PGA)를 구현할 필요가 없어 수 mW의 전력소모를 줄일 수 있다. 제안된 단일 비트 2차 CIFF 델타-시그마 모듈레이터는 350nm CMOS 공정으로 구현하였으며 5kHz 대역폭에 대해 400의 oversampling ratio (OSR)로 95.46dB의 signal-to-noise-and-distortion ratio (SNDR), 96.01dB의 spurious-free dynamic range (SFDR) 및 15.56비트의 effective-number-of-bits (ENOB)을 달성하였다. 델타 시그마 모듈레이터의 면적 및 전력 소비는 각각 670×490㎛2 및 414㎼이다.
향상된 모바일 광대역(eMBB), 초저지연 및 고신뢰 통신(URLLC), 대규모 기계형 통신(mMTC) 등의 특징을 가진 5G의 등장으로 인해 효율적인 네트워크 관리와 서비스 제공을 위해 증가하는 네트워크 트래픽과 복잡성 해결이 시급한 상황이다.본 논문에서는 기계학습(Machine Learning, ML) 및 딥러닝(Deep Learning, DL)기술을 활용하여 5G 네트워크의 초고속, 초저지연, 초연결성이라는 주요 과제를 해결하면서 네트워크 슬라이싱 및 자원 할당을 동적으로 최적화하는 새로운 접근 방식을 제시한다. 제안된 기법에서는 네트워크 트래픽 및 자원 할당에 대한 예측 모델, 네트워크 대역폭 및 지연 시간을 최적화하면서 동시에 개인 정보와 보안을 향상시키기 위한 연합 학습(FL) 기법을 사용한다. 특히, 본 논문에서는 랜덤 포레스트와 LSTM 등 다양한 알고리듬과 모델의 구현 방법에 대해 자세히 다루며, 이를 통해 5G 네트워크 운영의 자동화와 지능화를 위한 방법론을 제시한다. 마지막으로 제안된 기법을 통해 5G 네트워크에 ML 및 DL을 적용하여 얻을 수 있는 성능향상 효과를 성능평가 및 분석을 통해 검증하고 다양한 산업 응용 분야에서 네트워크 슬라이싱 및 자원 관리 최적화를 위한 솔루션을 제시한다.
네트워크 온 칩 (Network-on-Chip, NoC) 기술은 기존 시스템-온-칩(System-on-Chip, SoC) 설계에서 IP 블록 수 증가와 이에 수반된 상호 연결 네트워크 복잡화 및 데이터 대역폭 제한 등의 문제점을 해결하기 위한 새로운 설계 패러다임이다. 더불어 동작 주파수 증가에 따른 급격한 전력 소모 클럭 신호의 분배와 동기화 문제 역시 중요한 이슈이며, 이에 대한 대안으로 광역적으로는 비동기, 국부적으로는 동기식 (Globally Asynchronous Locally Synchronous, GALS) 인 시스템 설계 방법론이 저전력 기술과 결합되어 에너지 소모를 줄이고 모듈적인 설계를 위해서 고려되어 왔다 GALS 방식의 설계 스타일은 정밀한 시스템 수준 전력 관리를 적용하기 위해 최근 소개되고 있는 전압 주파수 구역 (Voltage-Frequency-Island, VFI) 의 개념과 매우 잘 어울린다. 본 논문에서는 VFI를 적용한 NoC 시스템에서 최적의 전압선택을 통해 에너지 소모를 최소화하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 최적의 코어(또는 처리 소자) 전압과 VFI를 찾기 위해 통신량을 고려한 코어 그래프 분할, 통신-경쟁 시간을 고려한 타일 매핑, 전력 변화량을 고려한 코어의 동적 전압 조절 그리고 효율적인 VFI 병합 및 VFI 동적 전압 재 조절을 포함한다. 본 논문에서 제안한 설계 방법론은 기존 연구결과 대비 평균적으로 10.3%의 에너지 효율 향상이 있다는 것을 실험 결과를 통해 보여준다.
본 논문에서는 브리지 기반의 백본망을 위한 프로바이더 백본 브리지(Provider Backbone Bridge) 망에서 각 브리지간 링크장애가 발생한 경우 이를 효율적으로 보호할 수 있는 방법인 백업링크에 대한 스패닝트리 기반의 링크장애복구기능을 제안하고 성능을 분석하였다. 제안된 방식은 PBB with Traffic Engineering (PBB-TE)기반의 브리지망에서 대역예약된 마스터링크의 장애시 해당 링크의 트래픽을 루트브리지가 사전에 설정한 스패닝트리 기반의 백업링크로 우회시킴으로써 해당 트래픽의 QoS를 만족시킨다. 또한 백업링크 상으로 전달되는 프레임들은 스패닝트리 상에서 플러딩되도록 함으로써 주소학습과정에 따른 지연을 최소화시키고 루프백현상도 제거할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방식의 동작 검증을 위하여 CCM메시지에 의한 링크보호절체기능과 MAC-in-MAC 수납방법이 모두 지원되는 PBB-TE 시스템을 리눅스 브리지 기반에서 구현하였고 관련 프로토콜 분석도구도 함께 구현하였다. 제안된 방식은 기존의 링크보호방법의 백업링크 예약에 의한 큰 대역손실이나 링크장애시 백업링크를 설정하는데 소요되는 신호절차지연시간이 큰 단점을 해결할 수 있어 QoS를 지원해야 하는 대규모 사업자용 백본 브리지 시스템 구현시 활용될 수 있다.
Mobile IP에서 사용자의 이동성을 지원하기 위해 여러 종류의 메시지 -바인딩 갱신 메시지,바인딩 요청 메시지와 바인딩 응답 메시지- 가 사용된다. 끊김 없도록 이동성 관리를 하기 위해서는 그러한 메시지가 빈번하게 교환되어야 하지만, 이는 네트워크의 부하 증가 및 이동 노드의 에너지 효율성 악화를 유발한다 따라서 서버는 사용자의 위치 추적을 수행하면서 위의 문제를 효과적으로 해결하기 위한 알고리즘이 필요하게 되었으며, 이것은 본 논문에서 주요한 대상이 된다. HMIPv6 환경에서 각 사용자는 과거이동 로그를 지역적으로 저장한 후, 주기적으로 프로파일을 만든다. 이후 어느 영역으로 이동할 때마다 그 지역에서의 예상 상주 시간을 계산하는데, 이 프로파일 정보를 이용하여 메시지의 라이프타임으로 사용하도록 한다. 물론, 프로파일에서 이동 지역별 상주 시간뿐만 아니라 도착 시간까지 고려한 경우, 보다 정확한 라이프타임 값을 얻을 수 있다. HMIPv6 환경에서 제안한 기법들과 기존 기법 사이의 성능을 비교하기 위해 바인딩 갱신 메시지의 대역폭을 측정하는 다양한 실험을 수행하였다 그 결과 이동 노드가 임의의 서브넷에서 13분 이상 상주시 $80\%$이상의 이득을 얻을 수 있었다. 즉, 기존 기법과 동일하게 사용자의 위치를 관리하면서, 바인딩 갱신 메시지 수를 획기적으로 줄임으로써 네트워크 및 이동 단말의 에너지 효율성을 크게 향상시킬 수 있었다.
무선 인터넷의 급속한 성장에 따라 사용영역과 그 범위가 점차 확대되고 있으며, 사용자들은 멀티미디어 $.$ 동화상 등 점차 많은 대역폭을 요구하는 서비스를 원하고 있다. 현재 사용 중인 이동통신 단말기로 다양한 멀티미디어 서비스를 지원하기에는 한계가 있다. 다양한 컨텐츠를 지원할 수 있는 유선 인터넷 서비스와 유사한 IEEE 802.11 무선 LAM (Local Area Network)에 핸드오프까지 고려하여 설계한 광대역 무선 접속 (Broadband Wireless Access) 시스템인 IEEE 802.16 무선 MAN (Metropolitan Area Network)시스템이 제안되었다. 특히 IEEE 802.16의 TG (Task Group)e 에서는 BS (Base Station) 혹은 섹터(sector) 단위의 상위 계층 핸드오프의 지원과 MAC에서의 핸드오프를 지원하는 것에 대한 논의가 진행중이지만, 세부적인 방안은 나오지 않고 있다. 본 논문은 이동 통신 망인 cdma2000 Ix EV-DO (Evolution Data only) 네트워크를 이용하여 IEEE 802.16e에서 BS간의 소프트 핸드오프를 지원하기 위한 네트워크 모델을 제안한다. 이 모델에서는 MC(Mobility Controller)에 각 BS의 MA를 관리하는 기능을 추가하여 소프트 핸드오프를 지원하고자 한다. 제안하는 네트워크 모델은 기존의 시스템을 그대로 활용할 수 있고, 다양한 무선 인터넷 멀티미디어 서비스를 이용할 수 있다.
사물 인터넷 (Internet of Things : IoT) 환경에서 IoT 디바이스들은 전원이나 메모리 등의 물리적 구성요소들에 의해 제한되며 대역폭, 무선 채널, 처리율, 페이로드 등의 네트워크 성능 또한 제한적임에도 불구하고 타 IoT 디바이스들과 리소스를 공유한다. 특히 IoT 헬스케어 서비스에 있어서 원격 디바이스 정보 관리 뿐만 아니라 원격 환자 정보관리가 매우 중요하며, 더욱이, 사물인터넷 헬스케어 디바이스와 헬스케어 플랫폼간 상호연동성 지원이 매우 중요하다. 이를 위해서는 헬스케어 디바이스와 헬스케어 플랫폼간 데이터 정보 표현, 데이터 전송 표현, 메시지 규격 등이 사물인터넷 환경에 적합한 국제표준 준수가 매우 필요하다. 하지만, 기존의 국제의료정보 전송표준인 ISO/IEEE 11073 PHD (Personal Healthcare Device) 표준에서는 사물인터넷 환경 (네트워크 프로토콜)을 고려하지 않아 사물인터넷 헬스케어 서비스에 적용하기 어렵다. 이를 위해 본 논문에서는 사물인터넷 표준인 oneM2M과 의료정보 전송표준인 ISO/IEEE 11073 DIM(Domain Information Model)을 적용한 사물인터넷 헬스케어 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현을 위해 oneM2M 기반인 OM2M 플랫폼을 활용하였고, 헬스케어 디바이스와 OM2M 플랫폼간 효율적인 전송 구문에 대한 평가를 위해 HTTP와 CoAP간, XML과 JSON간 단일 처리과정의 패킷 사이즈와 전송 패킷 수 등을 성능 분석하였다.
사용자 스마트폰에서 네트워크 비디오를 실시간으로 재생하려면, 서버가 비디오 콘텐츠를 스트리밍 방식으로 전송해야 한다. 일반적으로 상거래 서버는 유료 가입자 인증과 콘텐츠 분배를 담당한다. 단점은 사용자들의 서비스 요구가 급증하면 서버의 과부하, 전송 대역폭의 제한으로 고객에게 돌아가는 서비스 품질이 저하된다는 것이다. P2P 프로토콜은 콘텐츠를 보유한 사용자가 서버 역할을 분담하기 때문에 수요가 집중될 수록 서비스 품질이 좋아진다. 하지만 P2P 프로토콜은 분산된 서버를 제어할 수 없기 때문에 불법 콘텐츠 분배가 가능하여 상거래 용도로 적합하지 않다. 본 논문에서는 P2P 기반의 모바일 상거래에 적합한 동적 그룹 인증 기법을 제안한다. 제안한 기법은 공통키 생성, 공통키 업데이트, 그룹 서명 및 검증 프로토콜로 구성된다. 그룹을 구성하는 시더의 가입과 탈퇴를 반영할 수 있고, 하이브리드 P2P 기반의 상거래 모델에 적용되어 상거래 서비스는 중앙 서버가 담당하고 콘텐츠는 P2P 기반으로 분배할 수 있다.
UTCS와 같은 고정식 신호제어시스템은 미리 정해진 신호시간계획에 의해 운영되는 방식으로 통과폭을 최대화하거나 지체를 최소화하하는 신호시간을 산정해 주지만 교통량 변화를 고려하지 못한다. 감응식은 신호시간 변수들을 일정량씩 변화시키면서 교통량 변화에 대응하는 SCOOT 같은 방식과 동적교통모형을 이용하여 시간대별로 신호시간 변화를 최적화 하는 PRODYN 등과 같은 방식이 주를 이루고 있다. 전자의 경우에는 교통량 변화에 즉각적으로 대응하지 못하는 단점이 있고, 후자와 같은 실시간 동적 신호제어모형의 경우 신호제어 상태에 따른 교통류 흐름이 적절하게 반영되지 못하는 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 후자의 방법을 토대로 시간대별로 신호상태에 따른 다양한 교통흐름을 반영할 수 있는 동적 신호제어 알고리즘을 제시하였다. 제시된 모형은 혼합정수선형계획법(BMILP)으로 매 시간단계별로 지체시간을 최소화해주는 신호제어변수를 산정해 준다. 모형적용 결과 본 모형은 단계별로 지체시간을 최소화해주는 동적신호시간을 적절하게 산정해 주었다. 따라서 실시간신호제어 등 첨단교통관리(ATMS)에 적용될 경우 그 효과가 기대된다고 할 수 있다.
본 논문에서는 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류방법으로 대표되는 포트 번호 및 페이로드 정보를 이용하는 방법론의 한계점을 극복하는 대안으로서, SVM을 기반으로 한 계층적 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 이진 분류기인 SVM과 단일클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 계층적으로 결합한 새로운 트래픽 분류 모델로서, 학내에서 수집된 양방향 트래픽 플로우 데이터에 대한 최적의 속성 부분집합을 선택한 후, P2P 트래픽과 non-P2P 트래픽을 빠르게 분류하는 첫 번째 계층, P2P 트래픽들을 파일공유, 메신저, TV로 분류하는 두 번째 계층, 그리고 전체 16가지 애플리케이션 트래픽별로 세분화 분류하는 세 번째 계층으로 구성된다. 제안된 시스템은 인터넷 애플리케이션 트래픽을 coarse 혹은 fine하게 분류함으로써 효율적인 시스템의 자원 관리, 안정적인 네트워크 환경의 지원, 원활한 대역폭의 사용, 그리고 적절한 QoS를 보장할 수 있다. 또한, 새로운 애플리케이션 트래픽이 추가되더라도 전체 시스템을 재학습시킬 필요 없이 새로운 애플리케이션 트래픽만을 추가 학습함으로써 시스템의 점증적 갱신 및 확장성도 가능하다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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