디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
서비스 품질 연구에 대한 모바일 에지 컴퓨팅의 이동성 중심 고찰
http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.2.108
모바일 에지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC)은 데이터 처리 및 클라우드 컴퓨팅 서비스를 중앙 집중이 아닌 네트워크의 가장자리(Edge)에서 행해 성능을 향상시키고 지연을 감소시키는 기술이다. 이때 이동성은 MEC의 주요 특징이자 사용자의 QoS(Quality of Service) 수준을 결정짓는 중요한 요소이다. 본 연구의 목적은 이동성을 고려해 MEC 환경에서 QoS를 예측해 최적의 서비스를 제공하기 위해 진행된 관련 연구의 현황 및 미래 연구 방향성을 파악하는 것이다. 본 연구는 이동성을 고려해 사용자에게 최적의 서비스 제공을 위한 MEC 관련 연구 분야를 확인하고, 해결하고자 하는 문제 유형에 따라 어떤 기법이 사용되었는지 분석한다. 또한 유형별 특징과 개선 사항을 확인한다. 분석 결과, 연구는 크게 보안, QoS 모니터링, 에지 서버 위치 선정 3가지로 구분된다. 보안 분야에서는 보안 기법을 데이터 전처리에 적용하였고, QoS 모니터링 분야는 데이터 종속성을 고려한 협업 필터링 기법이 적용되었다. 에지 서버 위치 선정 분야는 다중 목적 최적화 문제 해결 기법이 활용되었다. 본 연구를 통해 후속 연구자들이 MEC 환경에서 이동성을 고려한 QoS 연구를 파악하여 QoS 개선 연구가 활성화될 것으로 기대한다.
4G/5G 네트워크 환경에서의 카테고리 특성 기여도 기반 Throughput 예측 모델 최적화
http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.11.961
네트워크 데이터 소비의 증가와 4G 한계로 5G 기술 도입이 가속화되면서 4G와 제한된 5G의 이종네트워크 환경이 구축되었다. 이에 따라 네트워크 서비스 품질(QoS)과 자원 최적화를 위한 Throughput 예측의 중요성이 부각되었다. 기존 Throughput 예측 연구는 주로 단일 속성을 사용하거나, 상관 관계 분석을 통해 속성을 추출하여 사용한다. 그러나 이는 비선형적 관계를 가지는 변수 배제 가능성, 상관 계수 구분점의 임의성과 일관성 부족과 같은 한계를 지닌다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하고자 특성 중요도(Feature Importance)를 사용하여 새로운 접근법을 제시한다. 이는 네트워크에서 사용되는 특성들의 상대적 중요도를 계산하여 속성 카테고리에 기여도를 부여한 후, 이를 이용하여 Throughput을 예측하는 방안이다. 이 방법은 4개의 오픈 데이터셋에 적용하여 실험을 수행하였고, 예측을 위한 최적 카테고리 조합을 도출하여 전체 카테고리 사용 대비 모델의 복잡성을 감소시키고 예측 정확도를 향상시켰다.
SDN 환경에서 학습 기반 QoS 플로우 경로 예측 방법
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.11.1241
SDN (Software-Defined Networking) 환경에서 플로우의 경로 제어에 의한 QoS (Quality of Service) 지원 시, 현재의 단순한 최소 비용 경로 탐색 방식만으로는 비효율적인 경로 재설정 문제가 발생할 수 있다. 링크 품질에 기반 하여 도출된 플로우 경로의 실측 성능은 예측 성능과 다를 수 있고, 특히, 후보 경로에 대한 순차적 QoS 조건 탐색 시 이전에 최종 경로로 식별되었던 동일 경로에 대한 반복 탐색으로 경로 기반 QoS 지원의 효용성이 저하될 수 있다. 본 논문에서는 학습 기반 QoS 경로 탐색 모델을 제안한다. 학습 모델은 네트워크 상태에 따라 최종적으로 QoS 조건을 충족한 경로를 학습하고, 경로 재탐색 시 질의 네트워크 상태에 대한 QoS 경로를 예측한다. 실험 결과 본 학습 모델은 유사한 네트워크 상태 재현 시 불필요한 경로 반복 탐색 비용을 줄일 수 있고, 신속한 QoS 품질 복구가 요구되는 서비스 환경에서 다른 학습 기반 모델에 비해 효용성이 높다.
AP-QoS 기반 Wi-Fi 슬라이싱의 실시간 시스템 적용의 한계 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.6.723
네트워크 슬라이싱은 애플리케이션 서비스 혹은 사용자의 종류에 따라 차별화된 네트워크 서비스 품질을 보장하는 기술이다. IEEE 802.11에 기반한 Wi-Fi는 가장 보편적으로 사용되는 근거리 무선 통신이며 그 사용자 역시 해마다 늘어나고 있다. 최근에는 의료기기와 같은 고안전성 IoT 기기의 Wi-Fi 사용이 점차 늘어나고 있고, 기업에서도 사용자 서비스 등급에 따른 차별화된 Wi-Fi 서비스를 비즈니스에 활용하기 위해 Wi-Fi를 위한 네트워크 슬라이싱 기술을 요구하고 있다. 본 논문에서는 시간적 결정성을 요구하는 하드 실시간 시스템을 위해 AP-QoS 기반의 네트워크 슬라이싱 구현의 한계와 문제점을 분석한다. 본 논문에서는 QoS를 제공하는 IEEE 802.11e의 Enhanced Distributed Coordination Access(EDCA, 향상된 분산 채널 접근)의 최악의 경우를 분석하는 프레임워크를 정의하고, 이를 통해서 시간적 결정성을 해치는 EDCA의 최악의 경우를 확인한다. 또한 NS-3를 통해 AP-QoS 기반의 네트워크 슬라이스 한계와 문제점을 실증한다. 아울러 AP-QoS의 EDCA를 활용한 실시간 시스템을 위한 Wi-Fi 스트리밍 기술을 본 논문이 참조하는 기술보고서를 통해서 제공한다.
Automatic Data Plane Slice Provisioning on Mobile-CORD
Javier Diaz Rivera, Wang-Cheol Song
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.5.526
5G 이동통신은 다양한 이기종 사용자 장비(UE) 연결에 적합한 생태계를 제공하는 것을 목표로 한다. 이 생태계는 다목적 UE를 포함하고 있기 때문에, 정보 전송을 서비스하는 데이터 플레인 이용자가 소비하고 있는 서비스에 맞게 조정할 필요가 있다. 이 논문은 네트워크 슬라이싱, SDN(Software-Defined Networking), NFV(Network Functions Virtualisation) 및 서비스 조정을 위한 플랫폼을 사용하여 네트워크 계약의 QoS 정책을 기반으로 EPC(Evolved Packet Core) 시스템의 데이터 플레인 슬라이스를 조정할 수 있는 데이터 플레인 프로비저닝 모듈의 설계를 소개하고자 한다.
An Efficient and Adaptable Hybrid Multi-channel Multi-hop MAC Protocol in VANETs
VanDung Nguyen, Eui-Nam Huh, Choong Seon Hong
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.10.981
차량과 관련된 애드혹 네트워크(VANETs)은 교통사고를 줄이고 안전을 향상시키는 등 운송효율을 개선하기 위해 설계되어졌다. 또한 VANETs은 차량 간의 또는 차량과 인프라 간의 정보를 연결하고 교환하기 위해 만들어졌다. VANETs의 경우, 효율적인 브로드캐스트 서비스를 제공하는 매체 접근 제어(MAC) 프로토콜은 차량과 공급자 간의 무선 매체를 효율적이고 공평하게 공유하도록 설계했다. 최근 하이브리드 MAC 프로토콜은 QoS를 향상시키고 충돌율을 줄이기 위해 TDMA 및 CSMA 기반 메커니즘을 단일 메커니즘으로 결합하도록 설계되었다. 본 논문에서 우리는 EAHMAC 프로토콜이라 불리는 효율적이고 적응 가능한 하이브리드 멀티 채널 멀티 홉 MAC 프로토콜을 제안한다. EAHMAC 프로토콜은 차량이 두 개의 홉 이웃의 정보를 기반의 유연한 방식으로 타임 슬롯을 점유하고 브로드 캐스트 패킷 역시 점유할 수 있게 한다. 시뮬레이션 결과는 우리의 제안이 기존 프로토콜보다 액세스 충돌 비율, 패킷 전달비율 및 서비스 채널 처리량 부분에서 우월한 결과를 보여주었다.
실감교류를 위한 비디오 재생 버퍼 관리 방안
본 논문에서는 실감교류 멀티미디어 서비스에 적합한 버퍼 관리 방안을 제안한다. 수신 버퍼크기가 왕복 시간 추정에 따라 달라질 수 있도록 전형적인 지연 최적화 환경을 고려한다. 이러한 환경에서, 버퍼 크기 단축 시 버퍼 내에 I/P/B 프레임을 드롭하는 경우 발생할 수 있는 정보 손실을 최소화하기 위한 최적화 기법을 제안한다. 근사 해를 찾기 위해 동적 프로그래밍을 이용하는 Knapsack Problem으로 문제를 모델링한다. 제안된 기법은 기존의 버퍼 관리 기법과 비교된다. 시뮬레이션 연구를 통해, 제안하는 접근 방식은 비디오 품질에 중요한 PSNR을 증가시킬 수 있음을 확인하였다.
