초록
Ordered Core Based Tree (OCBT) 프로토콜에서 core 스위치의 위치는 성능에 영향을 끼치는 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 여러 level의 core 스위치를 어디에 둘 것인가에 대한 방법을 연구한다. 제안된 알고리즘은 전체 네트워크는 3개의 논리적 계층-Small, Medium, Large-으로 나누어, 네트워크의 각 노드(라우터)들은 자기 이와의 다른 노드들로부터 자신의 노드까지의 최단경로 비용의 합을 계산한다. S지역에서 최소의 비용을 가지는 노드를 core노드로 만들고, 같은 M지역에 속한 S지역의 core 노드들은 다른 core 노드들로부터의 최단 경로 합을 계산해서 그 값이 가장 작은 노드가 레벨이 하나 높은 core 노드가 된다. 그리고 M지역에서의 core노드에서 같은 방법으로 가장 높은 레벨을 가지는 core노드를 정한다. 제안한 방법을 네트워크에서 core 노드를 정하는 두 가지 일반적인 방법과 비교한다. 첫 번째 방법은 random 방법으로 같은 수의 core 노드를 random하게 선정하는 방법이다. 두 번째 방법은 center 방법으로 각각의 S지역에서 중심에 가까운 노드를 core 노드로 만들고, M지역이나 L 지역에서의 core는 하위 레벨 core 중에서 해당 熾だ\ulcorner중심에 가까운 core로 결정한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법이 mean tree cost와 join latency관점에서 비교된 다른 방법들 보다 우월한 성능을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
In the Ordered Core Based Tree(OCBT) protocol, a core location is the most important feature to affect the performance. In this paper, the location placement of multiple level cores is studied. The proposed algorithm isthat each node in the network evaluates a sum of shortest path costs from all the other nodes and the entirenetwork is divided into a hierarchy region to have 3-logical level(Small, Medium, Large). The node to have thelowest cost in each S-Region is decided to be a core node. Then, the core nodes in the each S-Region evaluatea sum of shortest path costs from all the other core nodes in the same M-Region. The core node to have thelowest cost is decided to be the upper level core node. Similarly the highest level core node is decided in theL-Region. The proposed algoritthm is compared with conventional two methods to put the core nodes in thenetwork One is the random method to put the core nodes randomly. The other is the center method to locatethe core node at the nearest node from the center of each S-Region and then to locate the highest level corenode at the nearest core node from the center of the entire network. Extensive simulations are performed in theview of mean tree cost and join latency. Simulation results show that the proposed algorithm has betterperformance than random method or center method.
