동적 메트릭을 사용하는 단일 경로 라우팅 방식이 폭주에 대처하는 방법은 폭주 영역을 피해갈 수 있도록 경로를 바꾸어주는 것이다. 그러나, 이러한 라우트 변경은 라우팅 진동을 야기할 수 있고, 폭주에 대응하여 실제적으로 네트워크 상에 존재하는 다중의 경로들을 모두 동시에 이용할 수 없다는 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 라우팅 오버헤드 측면에서 매우 효율적이면서, 라우팅 성능을 높일 수 있는 동적 로드 밸런싱을 수행하는 다중 경로 라우팅 방식인 MP-DLB를 제안하였다. MP-DLB 방식은 hot 목적지에 대해서만 다중 경로를 설정하고, 이들 다중 경로에 대해서만 동적 로드 밸런싱을 수행한다. 제안하는 MP-DLB 방식의 성능을 검토하기 위하여 시뮬레이션을 실험한 결과, MP-DLB는 hot 목적지를 향하여 임의의 라우터에 집중되고 있는 여러 소스로부터의 트래픽을 다중 경로를 이용해 분산 전송함으로써 효과적으로 폭주를 경감시키고 라우팅 성능을 높임을 볼 수 있었다.
MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서는 노드들의 에너지가 제한적이기 때문에 에너지 효율적인 경로 설정이 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 AOMDV(Ad-hoc On-demand Multipath Distance Vector)를 기반으로 노드의 에너지를 고려한 경로 설정과 유지 기법이 추가된 라우팅 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안한 다중경로 라우팅 프로토콜은 노드의 에너지 잔량을 고려하여 경로를 설정하기 때문에 에너지 고갈로 인한 경로 재설정 횟수를 줄일 수 있으며, 노드의 에너지 잔량 임계치를 설정하여 노드의 에너지 잔량이 임계치 이하가 되면 에러 패킷을 전송함으로서 경로 변경 및 재설정시 생기는 데이터의 손실과 전송지연을 줄일 수 있다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘에 SOM 알고리즘을 적용하여 효율적으로 경로를 탐색할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 경로 탐색 방법은 효율적인 경로 탐색에 앞서 유전자 알고리즘에 의해 도출된 각각의 결과 좌표를 뉴런으로 설정하고 각 뉴런들의 모든 거리 값을 SOM 알고리즘에 적용하여 거리에 대한 가중치를 구한다. 뉴런 선택 조건(가장 적은 거리 가중치, 이전에 선택되지 않았던 뉴런)을 만족하는 뉴런 및 해당 뉴런의 이웃 반경 내에 존재하는 뉴런들의 연결 강도를 가우시안 분포(오차율 분포)에 적용하여 변경하고, 가장 강한 연결 강도를 가지는 승자 뉴런에 해당하는 경로를 선택한다. 이러한 과정을 뉴런의 개수만큼 반복하여 모든 뉴런들의 경로를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 유전자 알고리즘을 이용한 방법보다 제안된 방법이 효율적인 경로를 탐색하는 것을 확인할 수 있었다.
현재의 모델 체커는 모델이 속성을 만족하지 않을 경우 반례를 사용자에게 보여주어서 디버깅을 돕는다. 모델 체커에서 반례는 중요한 장점 중에 하나이지만 대부분의 모델 체커에서 반례로서 하나의 경로만을 보여주게 된다. 하지만 사용자가 원하는 것은 그 이상의 정보를 원할 수 있다. 따라서 반례에서 좀더 많은 정보를 보여줄 필요가 있다. 이런 종류의 연구로서 트리 형식의 반례 생성과 증명 형식의 반례생성이 있었다. 하지만 이 연구들은 시스템이 가질 수 있는 모든 경로를 알아낼 수는 없고 또한 증명 형식의 반례 생성의 경우 상태공간을 다른 형식으로 변경을 해야 한다. 본 논문에서는 반례로서 도달 가능한 모든 경로를 그래프 형식으로 보여줄 수 있는 그래프 형식의 반례를 정의하고 생성방법에 대해서 알아본다
현재 국내에서는 자율주행차량의 상용화를 목표로 다양한 노력을 기울이고 있으며 자율주행차량이 운영 가이드라인에 따라 안전하고 신속하게 주행할 수 있는 연구들이 대두되고 있다. 본 연구는 자율주행차량의 경로탐색을 미시적인 관점으로 바라보며 Deep Q-Learning을 통해 자율주행차량의 차로변경을 학습시켜 효율성을 입증하고자 한다. 이를 위해 SUMO를 사용하였으며, 시나리오는 출발지에서 랜덤 차로로 출발하여 목적지의 3차로까지 차로변경을 통해 우회전하는 것으로 설정하였다. 연구 결과 시뮬레이션 기반의 차로변경과 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션 기반의 차로변경으로 구분하여 분석하였다. 평균 통행 속도는 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션의 경우가 적용하지 않은 경우에 비해 약 40% 향상되었으며 평균 대기 시간은 약 2초, 평균 대기 행렬 길이는 약 2.3대 감소하였다.
무선 메쉬 네트워크나 무선 센서 네트워크와 같은 다중-홉(Multi-hop) 무선 네트워크에서는 노드들이 배터리를 이용하여 작동하는 경우가 많기 때문에 에너지 효율적인 라우팅이 중요한 문제이다. 지금까지 가장 에너지 효율적인 경로를 찾는 여러 기법들이 제안되었지만 이런 방식은 찾아낸 경로만을 사용함으로써 그 경로 상의 노드들의 에너지가 집중적으로 소모되어 네트워크의 전체적인 수명(lifetime)을 최대화하지 못한다는 단점을 가진다. 또한 이런 단점에 착안하여 네트워크의 수명을 최대화하기 위해 여러개의 경로들을 변경해가며 사용하는 기법들 역시 제안되었지만 경로 설정 및 변경 시에 발생하는 오버헤드가 크다는 한계를 가지고 있다. 본 논문은 선형 프로그래밍(Linear Programming)을 이용하여 네트워크의 수명을 최대화시키는 다중 최적 라우팅을 구하고 그 결과에 단일 최적 라우팅을 구하는 근사 알고리즘(approximation algorithm)을 적용하는 방식을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방식의 성능을 기존의 다른 기법들의 성능과 비교한다.
모바일 애드 혹 네트워크(MANET)에서는 무선 노드들의 제한된 에너지를 효율적으로 활용하기 위한 라우팅 기법들이 많이 제안되었다. 이 중 에너지를 고려한 On-demand 방식의 라우팅 기법들은 노드들의 고른 에너지 소모를 위해 경로를 주기적으로 변경해 줌으로써 네트워크의 수명을 늘리고자 하였으나, 잦은 플러딩으로 인해 라우팅 오버헤드 및 에너지 소모가 증가하는 문제점이 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 최소신장트리(MST)나 인터럽트 방식을 이용해 플러딩 메시지를 줄이는 기법이나, 다중경로 또는 보조경로를 사용해 라우팅 오버헤드를 줄이는 기법 등이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 잔여 에너지와 함께 노드 간 데이터 전송량의 정도를 반영하여 부분적인 경로 수정을 해 줌으로써 노드의 에너지 소모를 평준화시키고 네트워크 수명을 증가시키는 Adaptive Local Path Modification Routing (ALPMR) 프로토콜을 제안하고, ns-2 시뮬레이터를 이용해 그 성능을 검증한다.
링 형태로 구성된 하나의 네트워크에서 선로의 단절 등 이상이 발생하면 네트워크상 모든 노드들의 네트워크 계층간 라우팅 정보가 변경되는 경로 재 설정 시간동안 이상이 발생한 선로를 경유하는 패킷들은 전송에 실패하게 된다. 특히, 전송시스템으로 구성된 네트워크에서는 서로의 이상 발샐 후 이를 감지한 전송시스템은 관리자에게 알리기 위한 해당 경보 메시지를 생성하여 전송하게 되나 네트워크 계층의 경로 재 설정 시간으로 인하여 이 긴급하고 중요한 메시지에 대한 전송을 보장하지 못한다. 이는 관리자가 선로 이상에 대한 적절한 조치를 즉각적으로 취하지 못하는 심각한 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제 해결을 위하여 네트워크 계층의 경로 재 설정 과정이 이루어지는 일정 시간동안 데이터 링크 계층에서 빠른 경로 재 설정 기능을 수행하는 전송시스템을 제안한다
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.
정보화 시대는 파일관리가 매우 중요하다. 제한된 메모리에서 많은 업무를 함에 따라 사용자들은 메모리 부족현상을 늘 겪는다. 이런 메모리 부족환경으로 인하여 사용자들은 보다 효율적이고 사용하기 편한 관리방법을 찾는다. 본 논문에서는 스마트 폰(smart phone)을 이용하여서 FTP Server에 접속하여 메모리를 효율적으로 관리할 수 있는 프로그램을 구현한다. 구현된 프로그램은 고정 IP를 통해 서버에 접속하고 사용자 아이디와 비밀번호를 지정하므로써, 지정된 사용자만 사용 할 수 있게 하였다. 이 FTP Client 프로그램은 체크된 파일을 전송 할 수 있게 해주고 이름변경, 삭제, 경로 변경 같은 세부기능을 가지고 있다. 구현된 프로그램 사용은 사용자들에게 스마트 폰의 메모리를 보다 효율적으로 관리할 수 있도록 하는 기능이 가능하도록 서비스를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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