WAVE 시스템은 IEEE 802.11p표준으로 지능형 교통시스템 서비스에 응용되는 새로운 개념 및 차량 통신 기술이다. 또한 WAVE 시스템은 도로상의 트래픽의 효율과 안전을 높인다. 그러나 WAVE 시스템의 OFDM 모듈레이션에서 스크램블러 비트 연산 알고리즘은 하드웨어나 소프트웨어 측면에서 병렬 처리가 불가능하므로 효율성이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 스크램블러의 비트 연산으로 64비트 행렬 테이블을 구성하는 알고리즘과 64비트 행렬 테이블과 입력 데이터를 병렬 연산하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 64비트 행렬 테이블을 적용하여 실행한 결과 비트연산 스크램블러보다 1회와 10000회 처리 속도는 약 40.08%-40.27%가 향상되고, 초당 처리 횟수는 468.35회 더 수행할 수 있고, 32비트 스크램블러보다 1회와 10000회 처리 속도는 약 7.53%-7.84%가 향상되고, 초당 처리 횟수는 91.44회 더 수행할 수 있다. 따라서 64비트로 연산하는 스크램블러 알고리즘은 64비트를 처리할 수 있는 CPU를 사용한다면 32비트 스크램블러보다 40% 이상 성능을 향상시킬 수 있다.
이동통신의 발달과 함께 모바일을 통한 VOD 서비스의 요구는 빠르게 증가하고 있다. 모바일 VOD 서비스는 언제, 어디서든 비디오 정보를 쉽게 액세스할 수 있는 편리함과 교육, 연예, 비즈니스와 같은 많은 어플리케이션 영역에서 유용하게 사용되고 있다. 그러나 모바일 시스템의 특성상 클라이언트의 빈번한 이동과 끊어짐으로 원활한 VOD 서비스를 제공하기에는 많은 어려움이 존재하고 있다. 다수의 클라이언트들에게 보다 안정적인 VOD 서비스를 제공하기 위한 방법으로 브로드캐스팅 전송 기법의 중요성이 강조되고 있으며 특히 주기적 브로드캐스팅 기법에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 적은 대역폭 자원을 이용하여 다수의 클라이언트들에게 효율적인 VOD 서비스를 위한 방법으로 기존의 세그먼트 크기에 의해 결정되었던 채널 할당 방법을 무선 중계기를 이용하여 정규채널 그룹과 보조채널 그룹으로 나누고 정규채널에서는 정규 스트림을 전송하고 보조채널에서는 정규 스트림을 받기 위해 발생되는 초기 서비스 지연 시간을 줄이기 위해 첫 번째 세그먼트를 반복 전송함으로써 서버 대역폭 요구량 감소와 초기 서비스 지연 시간을 줄일 수 있는 기법을 제안하고 있다. 제안된 기법을 통하여 서버 대역폭 요구량은 30% 이상 절감시킬 수 있었으며 줄어든 초기 서비스 지연 시간 또한 성능분석을 통해 밝힌다.
BWA(Broadband Wireless Access) 시스템 대표적인 시스템 중 하나인 IEEE 802.16/WiBro시스템은 효율적인 QoS를 제공하기 위하여 기지국(BS)과 단말(SS)간의 QoS 협상 과정 및 서비스 클래스를 정의하고 있다 정의하고 있는 서비스 클래스는 UGS, ertPS, rtPS, nrtPS, 그리고 BE 이지만, 표준에서는 서비스 클래스에 어떻게 서비스를 제공할지에 대한 정확한 정의가 없다. 따라서, 효율적인 활용을 위해 기지국측의 전반적인 스케줄러 구조 제시에 초점을 맞추어서 많은 연구가 진행되어 왔으며, 세부적인 서비스 클래스에 관해서는 기존의 패킷 스케줄링 알고리즘을 그대로 적용하는 방식으로 진행되었다. 하지만, IEEE 802.16/WiBro 시스템의 대역폭 할당 방식이 각 서비스 클래스마다 다르기 때문에 세부적인 서비스 클래스의 QoS를 위해서는 스케줄링 알고리즘에서도 이 점이 고려되어야 한다. 특히, 폴링(polling) 을 통해 서비스를 제공받는 rtPS 클래스의 경우 스케줄링 시에 이 점을 고려 할 필요가 있다. 따라서, 본 논문에서는 지금까지의 연구 결과인 스케줄러 구조를 기반으로 해서 지연에 민감한 특성을 가지고 있는 rtPS 클래스에 대한 두 단계 드롭 기법을 제시함으로써 효율적인 서비스 전송 및 대역폭의 낭비를 줄이고자 한다
모바일 환경 및 무선 통신 기술이 발달함에 따라 시간과 장소에 제약받지 않고, 이동 시스템 간의 데이터 전송이 가능하게 되었다. 현재 이동 시스템 간의 데이터 통신은 모바일 환경의 고정 서버와 이동 클라이언트 사이에서 소량의 데이터 송수신 및 데이터 동기화 기법을 중심으로 연구되고 있다. 그러나 전장 상황과 같은 환경에서는 두 개 이상의 서버가 상호 독립적으로 이동하며, 상대 시스템과의 정보 공유 및 데이터 동기화를 수행하여야 한다. 이 논문은 모바일 환경에서 상호 독립적으로 이동하는 시스템 간의 데이터 동기화기법을 제안한다. 제안하는 동기화 기법은 제한된 대역폭을 고려한 서버 간의 데이터 전파 경로의 최적화 방법과 통신 단절로 인한 미전송 데이터의 처리 방안을 제시한다 아울러 대용량 서버 간의 전송 데이터 축소를 위하여 정보의 중요도 및 공유 필요성을 고려한 데이터 정제 기법을 제시한다. 제안하는 동기화 기법은 실세계 운용환경에 적용하였고, 대용량 데이터 갱신 전파 후의 데이터 일치의 정확성을 검증하였다. 아울러 서버 확장에 따른 전파 지연 시간을 고려하였을 때 제안된 기법이 허용 오차 내에 정상적으로 동기화가 이루어짐을 확인하였다.
언제, 어디서, 누구나 대용량 네트워크를 사용할 수 있는 유비쿼터스(ubiquitous) 시대가 다가오면서, 카메라가 장착되어 있고 무선 통신이 가능한 PDA, 웨어러블(wearable) 컴퓨터와 같은 휴대용 장치가 가까운 미래에는 일상의 한 부분이 될 것이다. 이런 상황을 반영하듯, 휴대용 장치를 이용한 실감형 게임(augmented game)에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 기존의 실감형 게임들은 전통적으로 'backpack' 시스템이나 패턴마커(pattern marker)를 이용하였다. 'backpack' 시스템은 비싸고, 거추장스러우며, 사용하기 불편한 단점이 있으며, 패턴마커를 사용하면 미리 정한 장소에서만 게임을 해야 하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 소개하는 게임 Flying Cake는 거추장스러운 장비 대신, 가볍고 휴대 가능한 PDA를 이용하며, 실제 세계에서 가상의 물체를 접목(overlay)하기 위해, 수동적인 패턴마커 대신 얼굴 영역을 이용한다. Flying Cake는 PDA만을 이용하여 실제 세계를 돌아다니며 카메라에 의해 입력된 영상에 접목된 가상의 캐릭터를 공격하는 일인용과 무선 랜을 통해 전송되는 상대방의 영상에 접목된 가상의 캐릭터를 공격하는 이인용을 제공하는 실감형 슈팅 게임이다. 얼굴 추출 기술을 이용하여 입력 영상의 얼굴영역에 가상의 캐릭터를 접목하며, 사용자는 가상의 캐릭터를 공격하며 게임을 즐긴다. Flying Cake는 얼굴 추출 기술을 이용하여 PDA카메라를 통해 입력된 실제 세계와 가상의 물체 사이의 상호작용을 제공하는 새로운 패러다임(paradigm)을 제공함으로써 사용자에게 새로운 즐거움을 제공할 것이다.
센서 네트워크의 특성상 설치 후, 사람이 직접 초소형의 센서 노드들을 일일이 관리할 수 없기 때문에, 센서 노드를 직접 설치하기 이전에 시뮬레이션을 통해 각 센서노드들의 네트워크 환경을 미리 확인하고 점검하는 작업은 매우 중요하다 센서네트워크 통신 프로토콜이나 어플리케이션은 데이터의 송수신 타이밍이 매우 중요하다. 하드웨어의 동작타이밍을 정확히 모델링 하여 시간에 데이터를 처리 송수신하는 사이클이 정확한 시뮬레이션이 요구된다. 이를 위해 잘 알려진 방법은 명령어 수준의 시뮬레이션 방법이다. 본 연구에서는 Telos형 센서노드를 위한 명령어 수준의 센서네트워크 시뮬레이터인 TeloSIM을 구현했다. Telos는 중앙처리장치인 MSP430과 라디오모듈인 CC2420를 사용하며 최근 가장 많이 쓰이고 있는 센서노드이다. MSP430은 센서노드에서 사용되고 있는 중앙처리장치 가운데 가장 적은 에너지를 소모하며, CC2420은 Zigbee를 지원하기 때문이다. 하지만 현재까지 개발된 명령어 수준의 센서네트워크 시뮬레이터는 대부분 Atmega128을 지원하는 시뮬레이터이거나 CC2420을 지원하지 못하는 시뮬레이터들이다. 따라서 본 논문에서는 소개하는 TeloSIM은 Telos를 이용하여 센서네트워크를 연구하는 개발자에게 도움을 줄 수 있다. TeloSIM은 명령어 수준의 시뮬레이터로 사이클이 정확한 장점을 갖고 있고 하드웨어를 정확히 모델링 하여 운영체제나 특정 기능 구현에 상관없이 하드웨어를 직접 이용하는 것과 동일하게 사용할 수 있으며, 다수의 센서노드를 동시에 시뮬레이션 할 수 있다. 그리고 GUI 도구를 제공하여 사용자가 시뮬레이션 결과를 쉽게 볼 수 있도록 하였다.
모바일 디바이스에서 다량의 정보를 표시할 경우에 제한된 대역폭과 작은 스크린 사이즈로 인해 많은 정보를 디스플레이하기 어렵기 때문에 제어 명령을 수행하기 위해 모바일 장치를 리모컨으로 사용하여 TV와 같은 원격 장치에 디스플레이하는 시스템이 개발되고 있다. 이런 시스템들은 각각의 원격 디스플레이 장치에 해당하는 인터페이스 설계 및 개발에 필요한 비용이 많이 요구된다. 본 논문에서는 고유의 'Mote ID'에 대한 상황 데이터의 연속적인 모니터링을 위해서 유비쿼터스와 무선 모바일 환경 기반의 실시간 원격 디스플레이 기법을 제안한다. 또한, 유비쿼터스 컴퓨팅의 환경 데이터 처리를 통해서 상황 인식 기반의 실시간 원격 디스플레이의 응용으로 ZigbeX와 같은 센서 네트워크 장비를 통해서 원거리의 데이터를 수집 및 모니터링하고 PDA의 무선 모바일을 통해서 실시간 원격 디스플레이 어플리케이션을 구현한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 원격 디스플레이 및 제어를 위한 PDA, 데이터 수집 및 무선 통신(Radio Frequency: RF)을 위한 모트 임베디드 응용 프로그래밍, 수집한 데이터 분석 및 처리를 위한 서버 모듈, 가상 기계에 의한 모니터링 및 제어를 위한 가상 프로토타이핑으로 구성된다. 구현 결과, 인간 중심적인 설계 관점에서 이동성, 정보 접근의 유용성이 좋을 뿐 아니라 데이터 전송이 효율적임을 알 수 있었다.
최근 환경 모니터링, 스마트 빌딩, 의료 분야, 농업 분야 등에서 센서 네트워크가 널리 활용되고 있다. 센서 노드는 배터리로 동작한다. 넓은 지역에 배포된 센서 노드의 배터리를 주기적으로 교체하는 것은 불가능하기 때문에 에너지는 센서 네트워크에서 가장 중요한 자원이다. 따라서, 센서 데이터를 수집하는 동안 네트워크 수명을 연장시키기 위한 에너지 효율적인 메커니즘에 대한 연구는 필수적이다. 대표적인 연구로는 송수신하는 데이터의 크기를 줄이기 위한 데이터 압축 기법과 통신간 충돌을 방지하여 에너지 사용의 효율을 높이기 위한 MAC 프로토콜 기법이 있다. 기존 데이터 압축 기법은 센서 데이터의 공간 또는 시간적인 연관성을 이용하며, 기존 MAC 프로토콜은 TDMA, FDMA, CDMA 등의 방법을 통해 데이터의 충돌을 방지한다. 본 논문에서는 MAC 프로토콜 중 하나로 널리 사용되고 있는 TDMA 스케줄을 조정하여 송수신되는 센서 데이터의 크기를 줄이는 새로운 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터 전송 시점을 이용하여 센서의 측정값을 인코딩하여 데이터의 크기를 줄이고, 동적으로 시간 슬롯을 할당함으로써 발생되는 전송 지연을 줄인다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법의 성능 평가를 수행하였으며, 실험 결과, 기존 데이터 수집 기법에 비해 통신 비용이 약 52% 감소하였다.
무선 센서 네트워크는 재사용이 불가능한 배터리와 제한된 처리능력, 저장 공간을 갖는 다량의 소형 노드로 이루어진다. 이 네트워크에서 노드들은 광범위한 영역에 배치되게 되며 이 노드들은 또한 무선 링크를 통해 노드들 사이에 단거리 통신을 수행한다. 네트워크의 에너지 효율을 위해 동적 클러스터링 기법이 네트워크 수명, 확장, 부하 분산에 효과적인 수단이다. 이 기법은 다수의 노드에 의해 수집되는 데이터가 클러스터 헤드 노드에 의해 집성되어 재전송되는 특징이 있어 해당 노드가 공격자에 노출될 경우 네트워크의 안전을 보장할 수 없게 된다. 그러므로 이러한 클러스터링 기법의 안전한 통신을 위해 노드들 사이에 전송되는 메시지의 암호화와 클러스터 헤드 노드의 보안 유지가 중요하다. 특히, 에너지 효율을 목적으로 설계된 클러스터 기반 프로토콜에서 충분한 데이터 안정성을 보장하기 위해서는 클러스터 구조에 적합한 키 관리 및 인증 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 계층 클러스터 구조를 갖는 센서 네트워크에 적합한 키 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다항식 키 풀 기반 기법에 기초하며 키 인증 절차를 통해 안정된 네트워크를 유지한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1951-1975
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2023
Recent advances in Cognitive Radio Networks (CRN) have elevated them to the status of a critical instrument for overcoming spectrum limits and achieving severe future wireless communication requirements. Collaborative spectrum sensing is presented for efficient channel selection because spectrum sensing is an essential part of CRNs. This study presents an innovative cooperative spectrum sensing (CSS) model that is built on the Firefly Algorithm (FA), as well as machine learning artificial neural networks (ANN). This system makes use of user grouping strategies to improve detection performance dramatically while lowering collaboration costs. Cooperative sensing wasn't used until after cognitive radio users had been correctly identified using energy data samples and an ANN model. Cooperative sensing strategies produce a user base that is either secure, requires less effort, or is faultless. The suggested method's purpose is to choose the best transmission channel. Clustering is utilized by the suggested ANN-FA model to reduce spectrum sensing inaccuracy. The transmission channel that has the highest weight is chosen by employing the method that has been provided for computing channel weight. The proposed ANN-FA model computes channel weight based on three sets of input parameters: PU utilization, CR count, and channel capacity. Using an improved evolutionary algorithm, the key principles of the ANN-FA scheme are optimized to boost the overall efficiency of the CRN channel selection technique. This study proposes the Artificial Neural Network with Firefly Algorithm (ANN-FA) for cognitive radio networks to overcome the obstacles. This proposed work focuses primarily on sensing the optimal secondary user channel and reducing the spectrum handoff delay in wireless networks. Several benchmark functions are utilized We analyze the efficacy of this innovative strategy by evaluating its performance. The performance of ANN-FA is 22.72 percent more robust and effective than that of the other metaheuristic algorithm, according to experimental findings. The proposed ANN-FA model is simulated using the NS2 simulator, The results are evaluated in terms of average interference ratio, spectrum opportunity utilization, three metrics are measured: packet delivery ratio (PDR), end-to-end delay, and end-to-average throughput for a variety of different CRs found in the network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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