본 논문에서는 대규모 고속 통신망에서 분산 멀티미디어 응용을 지워하기 위한 효율적인 QoS-근거 계층적 도메인간 라우팅 방식을 제안하고 그 성능을 분석하기 위하여 모의실험을 수행하였다. QoS-근거 라우팅 문제는 다중척도 최단거리 문제로 변형될 수 있으며 이는 NP-complete로 알려져 있다[21, 30]. 제안되는 라우팅 방식은 두 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단P에서 고려중인 통신망을 그래프로 변형한다. 제안된 변형 방법은 기존의 라우팅 방식에서는 완전히 무시되거나 혹은 부분적으로 고려되었던 통신망의 위상도 고려한다. 두 번째 단계에서는 응용이 요구하는 QoS를 만족하는 가용한 경로를 구축된 그래프 상에서 찾기 위하여 원시 노드를 나타내는 vertex로부터 출발하여 깊이우선방식과 비슷하게 탐색하는 경험적 알고리즘이 연결단위로 수행된다. 또한 그래프상의 각 vertex에서 edge를 방문하는 순서를 결정하기 위한 규칙을 제안한다. 이 규칙은 각 QoS 파라미터의 요구되는 QoS 수준에 대한 최소 정규화된 여유도에 근거한다. 제안된 라우팅 방식은 PNNI-형태의 계층적 라우팅 방식을 확장한 것으로 다중척도를 가지는 경로 선택을 구체적으로 언급하였다.
본 논문에서는 MANET 환경에서 2-level 트리기반 클러스터링 라우팅 알고리즘을 제안한다. 이를 통해 네트워크에 속해 있는 무선 노드들의 생존시간을 증가시키고 네트워크 데이터 전송률을 향상시키는 것이 주요 목표이다. 무선 네트워크의 기본 특성인, 무선 자원과 배터리 상의 제약으로 인해 클러스터 형성과 유지 및 관리기법은 네트워크의 안정성을 향상시키기 위해서는 필수적이다. 그러나 애드 혹 네트워크 환경의 클러스터링 기법에서 클러스터 헤드는 호스트의 기능을 수행함과 동시에 라우팅 기능을 담당하는 라우터의 역할까지 수행한다. 따라서 클러스터 헤드의 에너지 고갈이나 부재는 클러스터를 붕괴시키고, 전체 네트워크의 통신을 어렵게 하며, 나아가서는 네트워크의 수명을 단축시킨다. 결국 클러스터 헤드의 효율적인 관리는 전반적인 네트워크의 성능을 결정짓는 핵심이라고 볼 수 있다. 때문에 본 제안 기법은 클러스터 헤드와 이웃 노드들의 유지 및 효율적인 관리를 통해 전체적인 네트워크의 생존시간과 Throughput을 향상시키고자 하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 MANET 환경에서 기존 LS2RP기법에 비해 Qos측면에서 평균 17%의 성능 향상이 이루어짐을 알 수 있었다.
무선 센서 네트워크는 다수의 센서 노드와 하나의 싱크노드로 구성된다. 센서 네트워크상에 분포된 센서 노드들은 데이터 전송 중에 배터리 재충전이나 변경이 곤란하다. 센서들의 제한적 특성을 때문에 일반 유선 네트워크와 달리 에너지 효율적인 네트워크 설계를 요구한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 계층적 클러스터 라우팅 프로토콜로서 LEACH 프로토콜을 분석하고, 센서들의 에너지 소모를 줄이고, 네트워크 수명을 연장하는 개선된 LEACH 라우팅 프로토콜을 제안한다. 최적 클러스터를 결정하는 기법을 이용하여 클러스터 수를 고려한 클러스터를 형성하고, 성능 분석은 MATALAB을 이용하여 시뮬레이션 하였으며, 본 개선된 프로토콜이 LEACH 프로토콜과 비교하여 우수함을 보였다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 인프라가 되는 센서 네트워크는 매우 작은 하드웨어로 이루어지는 많은 수의 센서 노드들로 구성된다. 이 네트워크의 토폴로지와 라우팅 방식은 그 목적에 따라 결정되어야 하며, 하드웨어 및 소프트웨어도 필요한 경우에는 변경되어야 한다. 따라서 그러한 네트워크를 최적으로 설계하기 위해서는 시스템 동작을 확인하고 성능을 예측할 수 있는 센서 네트워크 시뮬레이터가 필요하다. 현존하는 몇몇 센서 네트워크 시뮬레이터들은 특정 하드웨어나 운영체제에 맞추어 개발되었기 때문에, 그러한 특정 시스템들을 위해서만 사용될 수 있다. 그리고 시스템 설계 상의 주요 이슈가 되는 전력 소모량 및 프로그램 실행 시간을 추정하기 위한 어떤 수단도 지원하지 못하고 있다. 이 연구에서는 기존의 센서 네트워크 시뮬레이터들이 갖고 있는 문제점을 해결한 시뮬레이터를 개발하고, 센서 네트워크의 계층적 라우팅 프로토콜인 LEACH, TEEN, APTEEN의 전력소모량을 시뮬레이션을 이용하여 분석하였다. 시뮬레이션의 작업부하인 명령어 트레이스로는 ATmega128L 마이크로컨트롤러용 크로스컴파일러에 의해 생성된 실행 이미지를 사용하였다. 따라서 각각의 라우팅 프로토콜을 실제 센서 보드에서 동작하는 응용 프로그램으로 구현하고, 컴파일된 실행 이미지를 작업부하로 사용하여 시뮬레이션 하였다. 라우팅 프로그램들은 ETRI의 센서 네트워크 운영체제인 Nano-Q+ 1.6.1을 기반으로 구현되었으며, 하드웨어 플랫폼은 옥타컴의 센서 보드인 Nano-24이다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 센서 네트워크는 그 사용 목적에 따라 라우팅 프로토콜을 적절히 선택해야 한다는 것을 알 수 있다. 즉, LEACH는 주기적으로 네트워크의 상황을 체크해야 하는 경우에 적합하고, TEEN은 환경의 변화를 수시로 감지해야 하는 경우에 적합하다. 그리고 APTEEN은 전력소모량과 기능 측면을 모두 고려할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다(rho=0.9, p=0.04). 결론: $[^{11}C]raclopride$ PET을 이용하여 비흡연 정상인에서 흡연에 의한 도파민 유리를 영상화 및 정량화 하였고, 흡연에 의한 선조체내 도파민 유리는 흡연시 흡수된
MANET(Mobile Ad-hoc Network)는 기존 기반 망의 도움 없이 자율적이며 임의로 이동 및 자체 구성이 가능한 이동 단말만으로 구성된 네트워크이다. 이러한 동적 노드들은 무선 링크로 연결되어 네트워크 내의 다른 노드들을 위한 라우터의 역할도 행한다. 라우터로서 MANET 상의 노드는 메시지를 보내면서 전력을 소모하게 되며, 네트워크 노드들의 수명 연장을 위해서는 패킷 라우팅에 있어서 소모되는 전체 전력을 최소화하도록 경로를 선택하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 라우팅 경로 상의 노드들의 전력 잔량을 고려한 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 방법은 각 노드들의 배터리 과 사용을 막음으로써 전체 네트워크의 수명 연장에 기여할 수 있다. 각 노드의 전력 사용이 균등하게 사용될 수 있도록 라우팅 경로 설정 시 노드의 잔류 전력량을 고려하여 네트워크 토폴로지를 유지하는데 필요한 전력이상을 보유하고 있는 경로를 결정하여 패킷을 전송하게 된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 기법이 전력 소모량측면에서 MMBCR보다는 적음을 보이고, 잔류 전력편차에서는 MMBCR보다 많으나, 전체 전력 소모량만을 고려하면 MTPR과 MBCR보다 적음을 보여, 전체적인 토폴로지의 수명 연장 측면에서 매우 효율적임을 알 수 있다.
본 논문은 소프트웨어 정의 네트워크에서 심층강화학습을 활용하여 최적의 경로를 결정하는 라우팅 알고리즘을 제안한다. 학습을 위한 심층강화학습 모델은 DQN 을 기반으로 하고, 입력은 현재 네트워크 상태, 발신지, 목적지 노드이고, 출력은 발신지에서 목적지까지의 경로 리스트를 반환한다. 라우팅 작업을 이산 제어 문제로 정의하며, 라우팅을 위한 서비스 품질 파라미터는 지연, 대역폭, 손실률을 고려하였다. 라우팅 에이전트는 사용자의 서비스 품질 프로파일에 따라 적절한 서비스 등급으로 분류하고, SDN에서 수집된 현재 네트워크 상태로부터 각 링크 별로 제공할 수 있는 서비스 등급을 변환한다. 이러한 변환된 정보를 토대로 발신지에서부터 목적지까지 요구되는 서비스 등급을 만족시키는 경로를 선택하도록 학습을 한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 알고리즘이 일정한 에피소드를 진행하게 되면 올바른 경로를 선택하게 되고, 학습이 성공적으로 수행됨을 나타냈다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술인 센서 네트워크 기술이 각광을 받으면서 다양한 종류의 센서 노드로 구성된 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 네트워크에서 센서 노드를 디자인할 때 중요한 고려사항 중 하나가 제한된 자원을 가진 센서 네트워크에서 주어진 에너지 소모를 최소화 하여서 네트워크 수명을 연장하는 것이다. 본 논문에서는 센서 노드의 에너지 소모를 줄이기 위해 2계층 클러스터 구조를 사용한 라우팅 프로토콜을 제안한다. 1계층에서는 기존의 LEACH 기반 라우팅 프로토콜을 그대로 사용하며, 2계층에서 효율적인 사용을 위해 데이터의 값의 비교판단으로 송신 여부를 결정함으로서 불필요한 에너지 소모를 줄일 수 있다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 위한 위치 정보의 시간차를 이용한 라우팅 프로토콜(Geo-Back)을 제안한다. Geo-Back은 기존의 위치 기반 라우팅 알고리즘과 달리 주기적인 이웃 노드들의 위치 정보 혹은 하나의 홉 내에 있는 이웃 노드들 수의 정보를 이용하지 않고, 오직 소스와 목적지 노드의 위치 정보만을 이용하며, 최적의 back-off 시간 메커니즘을 사용하여 패킷 전송을 결정한다. 빈번한 토폴로지 변화 환경 하에서, 제안하는 Geo-Back 프로토콜은 업데이트를 위한 브로드캐스트 알고리즘을 사용하지 알고 빠르게 목적지까지 전송하기 위한 최적의 다음 홉을 찾을 수 있으며, 분석 결과 밀집 환경의 무선 센서 네트워크에서 확장성과 향상된 성능을 확인 하였다.
현재 인터넷 아키텍처가 가지고 있는 가장 큰 문제는 routing과 addressing의 핵심으로 사용되는 IP 주소의 의미의 중복 (overloading semantics)이다. 즉 IP 주소는 라우팅을 위한 정보 (how), 단말의 위치 정보 (where), 그리고 이 외에 전송 계층 상위에서 사용되는 단말의 식별자 정보(who)로 사용되며, 이 의미 중복은 결국 global routing의 scalability문제를 발생시키게 된다. 즉 이러한 IP 주소의 의미 중복을 분리한다면 멀티호밍, Traffic engineering, 그리고 renumbering 등을 scalability에 영향을 주지 않고 이것들을 지원할 수 있게 되는 것이다. IETF는 이러한 라우팅과 어드레싱의 확장성 문제를 해결하기 위하여 68차 IETF 회의에서 ROAP (ROuing and Addressing Problem) BoF (Birds of a Feather) 회의를 공식적으로 개최 하였으며, 이를 통해 결정된 사항은 새로운 인터넷 아키텍처를 설계하기 위해 식별자(Identifier)와 위치정보(locator)를 분리하는 구조(ID/Loc 분리) 또는 다중 계층의 위치정보 획득이 가능한 구조(Multi-level locator design)로의 새로운 아키텍처를 만드는 것이다. 이 작업은 ROPA BoF회의 이후 IRTF의 RRG (Routing Research Group)에서 계속적으로 진행되고 있으며, 현재 관련 많은 솔루션들이 나온 상황이다. 본 논문은 이러한 ROAP에 관한 기본적인 설명과 함께, 문제점 그리고 논의되고 있는 솔루션들의 분류, 목적, 그리고 공통 이슈들에 대한 최근 동향을 설명한다.
애드혹 네트워크는 무선 모바일 기기들만으로 구성 가능한 네트워크로서 무선 모바일기기의 특성상 제한된 에너지를 사용하게 된다. On-Demand 방식의 DSR(Dynamic Source Routing), PSR(Power-aware Source Routing)은 애드 혹 네트워크의 특성에 적합한 라우팅 프로토콜로 경로 탐색 시 브로드 캐스팅을 통해 단말기의 이동성과 전력 보유량을 고려하여 경로를 설정한다. 이러한 경로 탐색 기법은 네트워크를 구성하는 노드 수에 비례하여 경로 탐색시 소모되는 에너지 오버헤드가 증가하므로 대량의 노드들로 이루어진 애드혹 네트워크에서는 상당한 에너지 낭비를 초래한다. HPSR(Hierarchical Power-aware Source Routing)은 이러한 경로 탐색 오버헤드 문제를 보조경로를 이용해 감소 시켰지만, 초기 주 경로가 결정되는 시간에 보조경로 역시 동시에 결정 되는 특성을 가지고 있어, 경로를 이루는 노드의 에너지 정보가 시간적으로 낙후되고 실제 사용 시에는 에너지 효율이 낮은 경로가 되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 노드들의 최신 에너지 정보로 부분 경로 설정을 함으로써 경로 탐색 오버헤드를 감소시킴과 동시에 변경된 경로의 에너지 효율도 최적화 시킬 수 있는 기법을 제안 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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