센서 네트워크에서 평균 추정성능을 높이기 위한 저 복잡도를 갖는 센서 노드 선택 알고리즘에 대해 연구한다. 복잡도를 줄이기 위해 직접적인 비용함수인 평균 추정오차를 최소화 하는 대신, 평균 추정오차 공분산 역행렬의 로그행렬식을 비용함수로 채택하고 이를 최대화하는 센서 노드 집합을 선택하기 위한 탐욕적 반복 알고리즘을 제안한다. 비용함수에 있는 관측행렬에 QR분해를 적용하여 단계마다 한 개의 노드를 선택하기 위한 저 복잡도를 갖는 수학적관계식을 유도한다. 다양한 실험을 통해, 추정성능 및 복잡도면에서 기존의 센서 노드 선택기술 대비 제안 알고리즘이 경쟁력있는 성능을 보임을 입증하고 실용적 센서 노드 선택기술로써 다양한 네트워크시스템에 적용할 수 있는 대안을 제시한다.
본 논문에서는 다수의 간섭자로부터의 간섭 신호가 존재할 때 양방향 중계 네트워크의 불능 확률을 분석하였다. 양방향 중계 네트워크에서 한사용자는 다른 선택된 사용자와 세 단계로 통신한다. 제안된 네트워크에서 사용자 선택 기준을 제시하였으며 불능 확률을 수식적으로 유도하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안된 분석과 모의실험이 잘 일치함을 확인하였으며 유저 수와 간섭자의 수의 불능 확률에의 영향을 보였다.
본 레터는 두 통신 선박이 다수의 릴레이 선박의 협력으로 데이터를 교환하는 해상 통신 시스템을 고려한다. 이 때 릴레이 선박들이 채널 상태 정보에 따라 아날로그 네트워크 부호화와 디지털 네트워크 부호화를 적응적으로 선택하는 방법을 제안하고, 이러한 적응 전송 시 최적의 릴레이 선박을 선택하는 기준을 함께 제공한다. 모의실험 결과 제안한 방법이 단일 네트워크 부호화를 적용하는 기존의 방식보다 향상된 성능을 제공함을 볼 수 있다.
초기의 Ad-hoc 네트워크의 라우팅 프로토콜들은 Table-driven 알고리즘이 대두되었으나, 많은 문제점으로 이동단말의 이동성을 지원하는 On-demand 방식의 라우팅 프로토콜에 대한 연구가 진행되었다. 최근에는 On-demand 와 Table-driven의 장점을 반영한 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector)가 널리 이용되고 있다. 그러나 AODV의 장점에도 불구하고 아직까지 AODV 는 노드들의 잦은 이동으로 Ad-hoc 네트워크에 많은 라우팅 패킷을 발생시켜 전체적인 네트워크의 성능 면에서 많은 약점을 보이고 있다. 본 논문에서는 Ad-hoc 네트워크를 구성하는 노드들 사이의 링크에 대한 신뢰성을 위해 노드의 이동경로예측을 기반으로 하는 새로운 경로설정 및 유지기법을 제안한다. 제안하는 기법은 AOMDV를 기반으로 노드의 위치와 이동 정보로 이동되는 방향과 위치를 예측하여 보다 안정적인 경로를 선택할 수 있는 기회를 제공하는 라우팅 기법이다. 또한 AOMDV로 다중경로를 보유하여 데이터의 종류와 특성에 적합한 최적의 경로선택으로 불필요한 경로설정 메시지의 오버헤드를 줄인다.
본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PW 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.
새로운 정보나 기술 확산에 대한 연구가 소설네트워크의 발전과 함께 많은 관심을 받고 있다. 정보와 기술 확산에는정보/기술의 품질과 함께 얼마나 많은 사람이 정보/기술을 선택했는지도 중요한 영향을 미친다. 동일한 정보/기술을 선택한 사람들 수를 network exteranlity라고 한다. 일반적으로 사람들이 의사결정을 할때에는 본인의 가족,친구등에 의해 많은 영향을 받기 때문에 사회적 관계도 또한 network externality는 단순히 동일한 선택을 한 사람수가 아닌 사회적인 관계가 있은 사람들 안에서 얼마나 많은 사람들이 동일한 선택을 하는지가 중요하게 된다. 이러한 사회적 관계는 그래프로 나타낼 수 있다. 사회적 관계에 의한 영향들은 사람과 사람들간의 local interaction에 의해 결정된다. 본 고에서는 network 상에서 정보/기술이 확산 연구의 전반적인 주제들을 network externality 관점에서 살펴보고, 현재 활발하게 진행중인 연구 주제들을 알아본다.
모바일 애드혹 네트워크는 기존의 셀룰러 네트워크와는 다르게 고정된 기지국 없이 모바일 노드들로 구성된 네트워크이다. 또한 모바일 애드혹 네트워크의 각각의 노드들은 제한된 자원과 한정된 용량을 가진 배터리로 동작한다. 그렇기 때문에 만일 어느 한 노드가 배터리를 모두 소모하여 다운이 되서, 중간노드의 역할을 하지 못하게 되면 결과적으로 전체 네트워크가 단절되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 모바일 애드혹 네트워크에서 노드들의 한정된 전력에 대한 고려는 매우 중요하다고 할 수 있다. 기존의 단일 경로 요구 기반 라우팅 프로토콜(on-demand single path protocol)의 단점을 개선하기 위해 제안된 요구 기반 다중 경로 라우팅 프로토콜(on-demand multipath protocol)은 검색했던 모든 경로가 끊어졌을 경우에만 경로를 탐색하기 때문에, 단일 경로 라우팅 프로토콜과 비교해 봤을 때 경로 탐색으로 인한 오버헤드를 크게 줄일 수 있다. 그중 AOMDV(Ad hoc On-demand Multipath Distance Vector)는 AODV 기반의 다중 경로 라우팅 프로토콜로 AODV 보다 경로 탐색 횟수가 40% 가까이 줄어든다. 하지만 AOMDV에서는 모바일 애드혹 네트워크에서의 큰 이슈 중에 하나인 전력문제에 대해서는 전혀 고려하지 않아 전력 고갈에 의한 경로 탐색 횟수에 대한 고려는 전혀 찾아볼 수가 없다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 경로 선택 시 응답하는 패킷(RREP)에 선택 경로상의 각 노드들의 전력량에 대해 평균 전력 값을 구하고 그 값을 본 논문의 제안방법의 최대 전력량 경로 선택 함수를 통해 구한 값이 가장 큰 경로를 동적으로 선택하는 기법을 제시하고 경로상의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.
센서네트워크에서 이동물체의 경로 추적과 같이 실시간으로 패킷이 목적노드에 도착하여야 데이터가 유효한 응용의 경우에는 패킷 전송의 실시간을 보장할 수 있는 전송경로설정이 필요하다. 본 논문에서는 패킷을 전송하는데 있어서 지연시간을 증가시키는 요소인 혼잡상황과 낮은 링크 퀄리티를 가지는 경로를 회피함으로 전송지연시간을 최소로 줄이는 전송경로 설정 기법을 제안한다 네트워크의 위상에 따라 노드마다 다른 양상을 보이는 채널 부하도를 효과적으로 측정하고 네트워크의 혼잡상황을 판단하는 기준으로 삼는다. 이와 함께 링크의 전송 성공률을 이용하여 이웃 노드들의 전송경로 선택의 적합도를 계산하고 확률적으로 경로를 선택한다.
안정적인 무선 센서 네트워크 환경을 위해서는 각 노드 간에 전송되는 메시지의 암호화와 인증이 매우 중요하며 이를 위해서는 각 노드와 그 주변 이웃 노드 간에 안전하고 효율적인 키 설립이 필요하다. 현재 이를 위한 여러 프로토콜이 제안되었으며 각 프로토콜을 실제 시스템에 적용하기 위해서는 해당 네트워크의 규모에 알맞은 효율적인 프로토콜을 선택하여 적용할 수 있어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 대표적인 pairwise key 설립 기법인 SPINS와 LEAP을 설명한 후 기법의 특징을 비교분석 하고 네트워크 규모에 따라 합리적이고 타당한 키 설립 기법을 선택하기 위해 고려할 사항을 알아본다.
무선 네트워크 환경에서의 미디어 전송은 채널의 패이딩 현상 및 채널 잡음 등으로 인한 다량의 패킷손실과 전송지연의 변동으로 급격한 화질 열화를 발생시킨다. 이러한 채널 변동이 심한 무선 네트워크 환경에서 성공적으로 미디어를 전송하기 위해서 FEC (Forward Error Correction), ARQ (Automatic Repeat reQuest) 및 인터리빙을 사용하여 오류를 복구한다. 하지만 각각의 오류제어 모드는 채널 상황 및 오류 패턴에 따라 효율성이 다르기 때문에, 채널 상황에 적응적으로 변경할 수 있는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 무선채널 변동을 송 수신측의 피드백 정보를 통해 측정하고 이에 따라 유동적으로 가장 적합한 오류제어 모드를 선택하여 패킷손실을 최소화하는 네트워크 적응형 전송오류제어 기법인 NASTE(Network-Adaptive Selective Transport Error control)를 제안한다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 IEEE 802.11g 무선랜 환경에서 NASTE 를 구현해서, MPEG-2 미디어 전송할 때 발생하는 패킷오류를 복구함으로써 전체적인 전송률 개선을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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