아동작품 : 식목일

강영명 어린이재단 (구 한국복지재단) 1977 동광 Vol.71 No.-

파워제어를 통한 Message In Message 기반의 동시전송

강영명,김종권 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.39 No.4

기존의 무선 랜카드의 경우 두 개 이상의 신호가 동시에 전송된 경우 수신하고자 하는 신호가 간섭신호의 preamble 시간 안에 도착하면 물리계층의 캡쳐효과(PHY layer capture effect)를 통해 성공적으로 수신이 가능하였다. 이와는 달리 Message In Message기능을 구현한 최신 무선 랜카드의 경우 향상된 preamble 탐지 기술을 바탕으로 의도한 신호가 간섭신호의 preamble시간보다 늦게 도착해도 높은 SINR값을 가지면 캡쳐(capture)할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 파워제어를 통한 MIM기반의 동시전송 가능성을 확인하기 위해 수학적 모델을 제시하고 그에 따른 결과를 분석하였다. 실내 및 외부 환경에 다양한 토폴로지를 대상으로 분석한 결과 대부분의 경우 파워제어를 통한 동시전송이 가능할 수 있음을 확인할 수 있었다. Previous wireless NICs (Network Interface Card) enable the PHY capture when the intended signal arrives within the preamble time of an interference signal. Meanwhile, modern Message in Message-capable NICs can capture the intended signal with higher SINR even when the intended signal arrives after the preamble time of an interference signal. In this paper, we proposed a mathematical model to demonstrate the feasibility of power control for enabling the MIM-aware concurrent transmissions and analyzed the results. Analyzing the numerical results with various topologies in both indoor and outdoor environments, we verified that power control is feasible for supporting the MIM-aware concurrent transmissions in most cases.

프리앰블 탐지 성능의 차이를 고려한 효율적인 무선 센서 네트워크 디자인

강영명 한국컴퓨터정보학회 2020 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.25 No.11

This paper proposes a method of applying an advanced preamble detection technology to wireless sensor nodes and analyzes the trade-off relationship between throughput and fairness that may occur when sensor nodes equipped with the MIM function compete with the legacy IEEE 802.15.4 sensors. Sensor nodes employing the MIM capability have more chances of concurrent transmissions than the legacy IEEE 802.15.4-based sensor nodes, resulting in gains in terms of throughput, whereas the transmission opportunities of 802.15.4 sensor nodes might be limited due to the additional simultaneous transmissions of the MIM sensor nodes. The extensive evaluation results performed under a test environment built using Python program with reflecting the setting value of a commercial sensor node shows MIM sensor nodes outperform up to 40% over the legacy 802.11 sensors. Meanwhile, it was confirmed that a balance can be achieved in terms of throughput and fairness by properly adjusting the concurrent transmission threshold. 본 논문에서는 진보된 프리앰블 탐지 기술인 MIM을 무선 센서 노드에 적용하는 방안을 제시한다. 또한 MIM 기능을 탑재한 센서 노드들이 IEEE 802.15.4 방식의 센서와 경쟁할 경우 발생할 수 있는처리량과 공정성 사이의 트레이드오프 관계를 분석한다. MIM 센서들은 IEEE 802.15.4 기반의 센서에비해 추가적인 동시전송 기회를 가져 처리량 측면에서 이득이 생기는 반면 IEEE 802.15.4 방식의 센서노드들은 MIM 센서 노드들의 동시다발적인 추가 전송으로 인해 전송 기회를 제한받는다. 성능 평가를위해 파이썬으로 시험환경을 구축하고 상용 센서 노드의 설정값을 반영하여 모의시험을 수행한 결과MIM을 적용한 경우 최대 40% 수준의 처리량 향상을 확인하였다. 한편 동시전송 임계값을 적절히 조절함으로써 처리량과 공정성 측면에서 균형을 맞출 수 있음을 확인하였다.

MIMO 링크 스케줄링 최적화

강영명 한국지식정보기술학회 2020 한국지식정보기술학회 논문지 Vol.15 No.5

In conventional communication systems, throughput optimization problems have been mainly dealt with in terms of protocol designs such as routing, scheduling, and encoding/decoding efficiency. However a new optimization solution has been required and widely studied for complex multivariate systems such as multi-hop MIMO networks. Cross-layer optimization has been introduced as the basic framework for the theoretical solutions to improve the network performance, and there has been a plethora of approaches to extend the cross-layer optimization processes to the multi-hop MIMO networks. Contrary to the legacy SISO, if the cross-layer optimization is applied to MIMO networks without appropriate variables reduction, the computation complexity increases exponentially. Linking the physical layer operations of MU-MIMO to other layer features such as MAC scheduling may cause a tremendous computational overhead. The problem itself has characteristics that cannot be easily expressed in LP, and even if expressed in LP, numerous variables presented in the system prevent a practical optimization. The purpose of this paper is to solve the problem of minimum length scheduling that satisfies a given traffic demand in a multi-hop MIMO network with a cross-layer optimization scheme. The solution we proposed is to devise an optimized scheduling algorithm based on LP decomposition through column generation. Through various mathematical analysis and test results, we have confirmed that the proposed method greatly improves the system performance significantly.

대형산불과 IT융합기술

강영명,김종덕 텔코경영연구원 2022 텔코경영연구원 연구총서 Vol.116 No.-

기계학습을 활용한 이종망에서의 Wi-Fi 성능 개선 연구 동향 분석

강영명 아이씨티플랫폼학회 2022 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY Vol.10 No.3

Machine learning, which has recently innovatively developed, has become an important technology that can solve various optimization problems. In this paper, we introduce the latest research papers that solve the problem of channel sharing in heterogeneous networks using machine learning, analyze the characteristics of mainstream approaches, and present a guide to future research directions. Existing studies have generally adopted Q-learning since it supports fast learning both on online and offline environment. On the contrary, conventional studies have either not considered various coexistence scenarios or lacked consideration for the location of machine learning controllers that can have a significant impact on network performance. One of the powerful ways to overcome these disadvantages is to selectively use a machine learning algorithm according to changes in network environment based on the logical network architecture for machine learning proposed by ITU.

MIM 적용을 통한 IoT 기반 무선 센서 네트워크 성능 최대화 방안

강영명,Kang, Young-myoung 중소기업융합학회 2020 융합정보논문지 Vol.10 No.11

Wireless sensor nodes adopting the advanced preamble detection function, Message-In-Mesage (MIM), maximize the concurrent transmission opportunities due to the capture effect, result in improving the system performance significantly compared to the legacy IEEE 802.15.4 based sensor devices. In this paper, we propose an MIM capture probability model to analyze the performance gains by applying the MIM function to the wireless sensor nodes. We implemented the IEEE 802.15.4 and MIM by Python and performed extensive simulations to verify the performance gains through MIM capture effects. The evaluation results show that the MIM sensors achieve 34% system throughput gains and 31% transmission delay gains over the legacy IEEE 802.15.4-based sensors, which confirm that it was consistent with the analysis result of the proposed MIM capture probability model. 향상된 프리앰블 탐지기술인 Message In Message (MIM) 기능을 적용한 무선 센서 노드들은 캡처 효과에 의한 동시전송 기회를 최대화하여 IEEE 802.15.4를 기반으로 동작하는 기존 센서들에 비해 시스템 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 MIM 기능을 무선 센서 노드에 적용할 경우 얻을 수 있는 성능 이득을 분석하기 위해 MIM 캡처 확률 모델을 제안하였다. 그리고 MIM 캡처 효과에 따른 성능이득을 확인하기 위해 IEEE 802.15.4 및 MIM 동시전송 기능을 파이썬으로 구현하여 시뮬레이션을 수행하였다. 성능 평가를 통해 MIM 기법을 적용한 센서 노드는 IEEE 802.15.4 방식의 센서 노드에 비해 시스템 처리량은 34% 향상되었고 전송 지연은 31% 개선되어 전반적으로 MIM 캡처 확률 모델의 분석결과와 일치함을 확인할 수 있었다.

스파이킹 신경망 기술과 공학적 응용

강영명 ( Young-myoung Kang ) 텔코경영연구원 2023 텔코 저널 Vol.11 No.0

최근 성능과 효율 면에서 큰 발전을 이룬 심층 신경망과 더불어 인간의 생물학적 뉴런 특성을 반영한 스파이킹 신경망이 현실에서 발생하는 복잡한 문제들을 효과적으로 해결할 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 본고에서는 스파이크의 개념, 동작 원리, 뉴럴 코드 및 스파이킹 신경망 학습기법에 대해 개괄적으로 소개한다. 또한 스파이킹 신경망의 주요 특성인 희소성과 정적 제어 기법이 뉴로모픽 하드웨어의 저전력 동작을 뒷받침하는 이론적 배경도 설명한다. 마지막으로 로봇과 오픈소스 소프트웨어 프레임워크를 포함한 스파이킹 신경망의 다양한 공학적 활용 분야를 소개하고 통신 프로토콜에 스파이킹 신경망을 적용하는 새로운 연구 주제에 대해서도 논한다. In addition to deep neural networks, which have made great progress in performance and efficiency in recent years, spiking neural networks, which reflect the characteristics of human biological neurons, have been attracting attention as an alternative to effectively solve complex problems in the real world. This article provides an overview of the concept of spikes, the principle of operation, neural codes, and training techniques for spiking neural networks. Next, we describe the theoretical background of how sparsity and static suppression techniques, which are key characteristics of spiking neural networks, support the low-power behavior of neuromorphic hardware. Finally, we present various engineering applications of spiking neural networks, including robotics and open-source software frameworks, and discuss emerging research topics in the application of spiking neural networks to communication protocols.

IEEE 802.15.4 센서 노드에 적용한 메시지인메시지 기법을 통한 에너지 효율적 데이터 전송

강영명(Young-Myoung Kang) 한국정보기술학회 2020 한국정보기술학회논문지 Vol.18 No.11

MIM을 활용한 기회적 동시전송 방법

강영명(Young-myoung Kang),이준수(Joonsoo Lee),김종권(Chong-kwon Kim) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.38 No.4

IEEE802.11 MAC 프로토콜인 DCF(Distributed Coordination Function)는 CSMA/CA에 기반하여 동작하기 때문에 동시전송(concurrent transmission)을 허용하지 않는다. 이로 인해 패킷끼리의 간섭을 줄이고 충돌을 막는 긍정적 효과를 보이는 반면에 공간 재활용이라는 측면에서는 무선 자원의 효율적인 사용을 어렵게 한다. 실제로 무선 환경에서는 동시에 전송된 두 개 이상의 패킷도 성공적으로 받아지는 캡쳐효과(Capture Effect)가 있다는 것은 잘 알려져 있다. 최근의 무선랜카드의 경우 MIM(Message In Message) 기능이 있는 경우에는 패킷의 캡쳐 확률이 더 높아졌다. 우리는 본 논문에서 MIM 기능을 사용하여 동시전송을 가능하게 하는 OMCT 프로토콜을 제안한다. OMCT는 주변 노드들의 전송을 듣고 MAC 헤더 정보를 통해 링크(AP-STA pair)를 식별한 다음 SINR값에 기반하여 MIM 캡쳐가 가능한 경우에만 기회적으로 동시전송 한다. 또한, OMCT는 개별큐를 사용하여 동시전송 기회를 극대화한다. MATLAB시물레이터를 통한 성능평가 결과 OMCT가 DCF에 비해서 60% 이상의 시스템 처리율을 보여 주었다. Distributed Coordination Function (DCF) of IEEE 802.11 prohibits concurrent transmissions since it operates based on CSMA/CA. While DCF avoids packet collisions or interferences by admitting single transmission only, this conservative transmission mechanism makes it hard to fully utilize the wireless capacity in terms of spatial reuse. It is well known that a packet can survive the collision and can be decoded successfully by the receiver. We call this physical layer Capture Effect. A new wireless PHY technology, namely, MIM (Message In Message) augments the probability of the PHY capture by adopting the enhanced preamble detection function. In this paper, we propose an OMCT (opportunistic MIM-aware concurrent transmission) protocol which exploits MIM functionality to maximize the system throughput of IEEE 802.11 WLANs. The key idea of our approach is that when a node overhears the transmissions of other nodes, it identifies the link identity by examining the MAC header information. Then, it sends a packet to its receiver concurrently if the MIM capture threshold requirements are satisfied. In addition, OMCT increased the concurrent transmission opportunities by adapting the per-station queue. Our MATLAB simulation results show that our proposed scheme outperforms DCF up to 60% in terms of the system throughput.