무선 센서 네트워크에서 라우팅 경로는 네트워크 보안 유지를 위해 매우 중요하다. 이러한 라우팅 경로를 유지하기 위해선 지속적인 경로 재설정 및 관리가 요구된다. 영역 분할 기반 경로 설정 기법은 통계적 여과 기법이 적용된 센서 네트워크를 여러 개의 하위 영역으로 나누고 각 영역별로 경로 설정 및 관리하는 방법을 제공한다. 이 기법은 부분적인 네트워크 위상 변화 또는 노드의 에너지 고갈 등의 문제로 인한 경로 재설정 시 사용되는 에너지 소모를 많은 부분 절약할 수 있다. 하지만 경로 설정에 사용되는 정보가 해당 영역에만 제한되어 전체 네트워크 관점에서 항상 최적화된 보안 라우팅 경로를 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 통계적 여과 기법 기반 센서 네트워크에서 기존 영역 분할 기반 경로 설정 기법으로 설정된 라우팅 경로 최적화를 위한 영역별 부분 경로 선택 방법을 제안한다. 제안 기법에서는 기지 노드가 영역 단위로 설정된 부분 경로 정보를 수집하여 모든 후보 경로들을 평가 함수를 이용해 평가한다. 평가를 통해 결정된 보안 라우팅 경로 정보는 전체 경로 정보 메시지를 통해 각 영역의 최상위 노드(Super DN)에 전달된다. 따라서 각 영역의 최상위 노드는 해당 경로 정보를 이용해 이벤트 발생 위치에 따른 최적화된 라우팅 경로를 제공할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법의 성능을 검증하였으며, 제안 기법은 기존 영역 분할 기반 경로 설정 기법의 성능 향상을 위해 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 모바일 노드들의 움직임이 심한 MANET 환경에서 데이터의 전송을 보다 안정적이고 신뢰성 있게 하기 위해 소스 목적지 간의 다중 경로를 찾는 새로운 방법을 제시하고자 한다. 새로운 다중경로 라우팅은 먼저 AODV에 기반을 두어 주경로를 설정하고 주경로로 설정된 노드는 보조경로 탐색에 참여하지 못하도록 하여 주경로와 보조경로를 노드 비 겹침(disjoint)하게 형성한다. 또한 주경로가 설정된 후 바로 데이터 전송을 시작하고 데이터 전송이 되고 있는 중에 백그라운드로 보조경로 탐색을 실행하여 경로 탐색 시에 발생하는 데이터 전송의 지연을 주경로 탐색 시에만 발생하도록 한다. 주경로와 보조경로 중 하나의 경로가 단절되면 즉시 다른 경로로 데이터 전송을 하게 되고 단절된 경로는 경로유지를 통해 다시 노드 비 겹침 경로를 찾는다. Qualnet 기반 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안한 라우팅 프로토콜을 사용한 경우 주경로가 단절되었을 때 62.5%정도 보조경로가 존재하여 보조경로를 통한 지연 없는 데이터 전송을 하며, AODV, AODV-Local Repair에 비해 패킷 전송률이 2~3%향상되고, 종단 간 지연시간이 10%정도 줄어든다.
애드 혹 네트워크는 노드의 이동에 의해 데이터 수신율의 저하, 지연 시간의 증가, 그리고 라우팅 오버헤드의 증가 등의 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위한 보조 경로 기법은 노드의 이동에 의한 통신 성능 저하를 방지하기 위해 사전에 보조 경로를 설정해두어 링크 손상이 발생하더라도 패킷 손실이 없는 신속한 경로 복구가 가능하다. 보조 경로 기법은 노드의 이동이 잦은 상황에서 단일 경로 기법보다 데이터 수신율, 지연 시간, 및 라우팅 오버헤드 측면에서 더 좋은 성능을 보인다. 하지만 보조 경로 기법은 경로 탐색 단계에 설정된 보조경로만을 사용하기 때문에 네트워크 토폴로지 변화에 의한 새로운 보조경로를 사용하지 못한다. 본 논문에서 제안하는 리액티브 보조 경로 알고리즘(Reactive Backup Routing Algorithm, RBR)은 선택적 보조 경로 유지와 보조 경로 재 탐색을 통해 적은 오버헤드로 이동이 잦은 환경에서도 안정적인 데이터 수신율과 지연 시간을 보장하는 알고리즘이다. RBR은 설정된 모든 보조 경로를 주기적으로 확인하는 기존 방식과는 달리 보조 경로의 우선순위를 결정하고 보조 경로의 선택적 유지 및 사용으로 라우팅 오버헤드를 감소시킨다. 또한, RBR은 노드의 이동에 의해 보조 경로가 모두 손상되거나 경로가 변경되면 토폴로지 변화에 따라 새롭게 보조 경로를 설정하여 데이터 수신율을 높이고 지연 시간을 감소시킨다. 본 논문에서는 성능 검증을 위해 OPNET을 사용하여 단일 경로 기법 및 기존 보조 경로 기법과 RBR의 성능을 비교 분석한다.
본 논문에서는 모바일 노드들의 움직임이 심한 MANET 환경에서 데이터의 전송을 보다 안정적이고 신뢰성 있게 하기 위해 소스 목적지 간의 다중 경로를 찾는 새로운 방법을 제시하고자 한다. 새로운 다중경로 라우팅은 먼저 AODV에 기반을 두어 주경로를 설정하고 주경로로 설정된 노드는 보조경로 탐색에 참여하지 못하도록 하여 주경로와 보조경로를 노드 비 겹침(disjoint)하게 형성한다. 또한 주경로가 설정된 후 바로 데이터 전송을 시작하고 데이터 전송이 되고 있는 중에 백그라운드로 보조경로 탐색을 실행하여 경로 탐색 시에 발생하는 데이터 전송의 지연을 주경로 탐색 시에만 발생하도록 한다. 주경로와 보조경로 중 하나의 경로가 단절되면 즉시 다른 경로로 데이터전송을 하게 되고 단절된 경로는 경로유지를 통해 다시 노드 비 겹침 경로를 찾는다. 또한 노드 비 겹침, 링크 비 겹침 방식을 혼합한 하이브리드 방식을 제안하여 네트워크의 상황에 따라 적합한 방식으로 경로를 탐색하도록 한다. Qualnet 기반 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안한 라우팅 프로토콜을 사용한 경우 AODV, AOMDV에 비해 높은 패킷 전송률을 보이고 종단간 지연시간도 줄어든다.
다수경로 알고리즘은 비루프경로(Loopless Path: 또는 Simple Path)와 루프경로(Loop Path)를 탐색하는 방안으로 대별된다. 알고리즘의 난이도 측면에서 일반적으로 비루프경로를 탐색하는 방안이 루프경로를 탐색하는 방안보다 많은 노력이 소요된다. 바꾸어 말하면, 루프경로 탐색방안이 알고리즘의 이해 및 활용성 측면에서 용이하다는 장점이 존재한다. 루프경로탐색방안에서 경로삭제방식(Path Deletion Method)이 가장 효율적인 알고리즘으로 알려져 있다. 경로삭제방식은 K번째의 최적경로를 탐색하기 위하여 K-1번째의 경로의 탐색금지 상황설정이 필요하며, 이를 네트워크의 변형된 확장형태(Enlarged Transform)를 통하여 추구하는 방식이다. 그러나 이 알고리즘은 경로상에 노드 및 링크의 반복이 허용되는 루프를 생성시켜 교통망에 적용하기에는 한계가 존재하는 단점이 있다. 본 연구에서 링크표지를 활용하여 루프를 제거하는 방안을 개발한다. 이를 위해 K-1번째 확장네트워크에서 링크표지를 갱신하는 과정에서 대상링크와 전 링크의 부분경로와의 관계를 고려하여 루프가 생성되지 않도록 링크표지를 확정하여 원천적으로 루프의 생성을 방지한다. 본 연구에서 제안하는 비루프 알고리즘은 노드비루프와 링크비루프로 구분되며, 노드비루프는 경로 상에서 노드의 반복이 존재하지 않는 일반적인 단순경로(Simple Path)를 의미하며, 링크비루프는 경로 상에 링크의 반복이 존재하지 않는 경로를 의미한다. 특히 링크비루프는 도시 교차로에서 발생하는 U-턴, P-턴의 덩굴망 통행행태를 설명하기 위한 중요개념으로 확대 정의된다. 사례연구를 통하여 제안된 알고리즘의 활용성을 검증한다.
기존의 최단경로 탐색모형은 단일 목적을 대상으로 한다. 그러나 실제로는 통행자가 단일 목적만을 기준으로 경로를 선택하는 경우는 드물며, 경로선택은 통행시간과 비용 등 다양한 목적을 종합적으로 고려해서 결정되어진다. 따라서 최단경로는 여러 가지 목적을 고려해야 한다. 이러한 경우에 이들 목적간의 상충적인 관계로 인해 여러 가지 목적을 모두 만족시키는 최적경로는 존재치 않으며, 통행자가 고려하는 목적들의 중요도에 따라 다양한 경로가 선택되어질 수 있다. 다목적의 최적경로는 여러 가지 목적들의 절충(Trade-Off)을 고려한 다수의 파레토 최적경로(Pareto Optimal Path)가 탐색되어져야 한다. 그러나 기존의 다중목적을 고려한 최적경로 탐색 알고리즘은 하나 또는 일부의 파레토 최적경로만을 탐색하며 따라서 다양한 경로를 제공하지 못한다. 본 논문은 두 개의 목적을 고려한 최적경로 탐색 모형을 개발하는 것이다. 파레토 최적경로들은 대체경로로 사용할 수도 있다. 본 연구에서는 다양한 파레토 최적경로를 탐색하기 위해 본 모형의 개발에 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 적용하였다.
본 연구에서는 운전자의 경로선택과 각 경로에 대한 학습행동이 교통상황에 따라 어떻게 달라지는 가를 살펴보기로 한다. 즉, 주어진 환경 하에서 자신의 효용을 최대화(소요시간의 최소, 비용의 최소)하는 경로를 선택하는 운전자를 가정하여 교통상황에 따른 운전자의 행동을 모델화하고자 한다. 경로선택에 직면한 운전자는 자신이 획득 가능한 정보와 과거의 경험에 근거하여 각 경로의 주행시간 등의 교통조건을 예측하고 반복적인 경로선택 행동을 통해 각 경로의 주행조건 등에 대한 학습을 하게 된다. 이 때, 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘은 각 경로의 교통상황에 따라 다르게 형성된다. 즉, 교통류 상황이 정상성(stationarity)을 띄고 있는지 혹은 비정상성(nonstationarity)을 띄고 있는지에 따라 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘이 다르게 됨을 확인하였으며, 이 경우 사후적인(ex-post) 정보의 획득가능성이 운전자 학습행동의 수렴에 큰 영향을 미치고 있음도 알 수 있었다. 또한, 랜덤워크와 같은 비정상성을 따르는 교통환경에서 운전자는 경로의 조건에 대한 그들의 학습과정에서 학습계수(적응계수)는 각 경로의 특성에 따라 서로 다른 값으로 수렴함을 확인하였다. 나아가 시뮬레이션을 통해 운전자의 경로 환경에 대한 학습과정과 경로선택 행동을 구현하였으며, 향후 연구방향에 대해 고찰한다.
본 논문에서는 distance-vector 기반의 라우팅 알고리즘에 경로 지속성에 대한 분석을 적용한 Durable Distance Vector Multicast(DDVM) 알고리즘을 제안한다. DDVM은 기존의 distance vector 알고리즘에 PATHS의 분석 내용을 기반으로 한 경로 지속성 정보를 포함하여 견고한 멀티캐스팅 경로를 구성한다. 또한 경로 정보에 목적지까지의 세부적인 경로의 지속성 정보 역시 포함하여 멀티캐스팅 경로 형성의 실패율을 줄이고 보다 지속성 있는 경로를 멀티캐스팅 경로에 포함시킨다. 이러한 경로들을 통해 멀티캐스팅을 수행함으로서 high mobility 환경에서 기존의 알고리즘보다 높은 전송율을 보이며, 실험 결과를 통해 이를 확인할 수 있다.
대규모 무선 이동 Ad-hoc 네트워크 환경에서는 고정 인프라가 구축된 이동통신 시스템과는 달리 노드의 이동, 에너지 문제 및 에러 등 예외적인 상황 변화로 인한 문제가 다른 네트워크에 비해 잦은 문제가 발생 할 수 있다. 네트워크 환경에 따른 적합한 경로 설정 알고리즘을 선택하고 소스 노드에서 목적지 노드로의 패킷 전송을 위한 경로 설정 후 에러 발생 시 사라진 경로 복구를 위한 최적 경로 재설정 방법 및 효율적 전송 방법을 제안한다. 대규모 이동 노드로 구성된 Ad-hoc 네트워크에서 효율적인 전송 프로토콜인 DSR 라우팅 프로토콜을 이용하고, 에러 발생으로 인한 경로 재설정 시 빠른 경로 복구를 위한 제안된 경로 재설정 방법을 통하여 패킷 전송 지연을 최소화 할 수 있다. 제안된 경로 재설정 방법은 규모가 클수록 기존 방법보다 효과가 큰 경로 재설정 방법이다.
Mobile ad hoc network은 관리나 표준화된 지원 서비스 없이 무선 이동 노드들만으로 구성되는 임시적인 망이다. Mobile ad hoc network에서는 노드들의 이동성으로 인해 각각의 노드들이 경로를 결정하고, 경로가 무효화되었을 때 빠르고 효과적으로 복구하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 On-Demand 방식의 대표적인 프로토콜인 AODV에서 경로 설정 과정과 경로 파손이 발생했을 때 경로 재설정 과정을 알아보고, 액티브 경로의 길이가 망의 직경에 가깝게 확장되어 졌을 경우에 경로 설정 과정에서 흡수를 이용해 mark-up 한 노드들과 RREP 전송과정에서 mark-up한 노드에 의한 부분적인 다중 경로를 설정함으로서 보다 효과적이긴 신뢰성 있는 새로운 경로 재설정 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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