광 네트워크에서의 효율성과 안정성을 위해 보호 복구가 요구되면서 기존의 여러 보호 복구 방법들이 제안되고 있으며, 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 연구 중에서 네트워크 토폴로지를 하나의 사이클로 구성하여 어느 한 링크가 손상되더라도 복구가 가능한 방법들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 해밀턴 사이클(Hamiltonian cycle)을 이용하여 네트워크 토폴로지를 하나의 사이클이 아닌 몇 개의 다중 도메인으로 분리하여 장애 발생 시 해당 도메인 내에서 복구경로 설정이 가능한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 분석한 결과 복구경로길이가 단일 사이클의 경우에 비해 $57{\%}$ 이상 감소함을 볼 수 있다. 즉, 다중 도메인으로 분리, 보호복구를 수행 할 경우 복구 용량의 증가는 크지 않으면서 고속 복구가 가능함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 네트워크의 유동확률밀도를 이용하여 분산적인 라우팅 경로를 분석하는 LTD(Load Tolerance Density-distribution) 알고리즘을 제안한다. 모바일 애드 혹 네트워크(Mobile Ad-hoc Networks)는 유동성을 가진 노드들로 구성된 네트워크로서, 토폴로지의 변화가 빈번하다. 토폴로지의 변화를 줄이기 위해 계층적 네트워크가 연구되었으나, 특정 클러스터 헤드노드에게 부하가 집중되어 통신이 단절된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 포아송 분포를 이용한 노드의 유동확률밀도를 계산하여, 분산적인 라우팅 경로를 제공하는 알고리즘이다. 모의실험에서, 본 논문에서 제안한 알고리즘의 패킷 전송률은 비교 알고리즘에 비해 향상된 결과를 보여주었다.
IEEE 802.15.4는 저전력 무선 개인 네트워크 기술의 표준으로서 USN(ubiquitous sensor network)의 핵심 무선 통신 기술로 각광을 받고 있다. 그러나 IEEE 802.15.4는 제한된 RF 전송범위와 스타 토폴로지를 기반으로 하는 통신 기법만을 제공하고 있으며, 인접한 PAN 간(inter-PAN)의 통신 기술은 정의되어 있지 않다. 이러한 기술상의 제약으로 IEEE 802.15.4는 통신 영역이 매우 제한적이며, 이에 따라 통신시 음영지역이 발생하는 문제점을 가지고 있다. 현재까지 통신영역 확장을 위한 주요 기술적 사항인 효율적인 토폴로지 형성방법, 주소할당 및 라우팅 방법, 인접 네트워크 간의 비콘 충돌 회피 기법 등에 대한 활발한 연구가 진행되어 왔다. 이중 인접한 네트워크간의 비콘 충돌 방지 기법은 IEEE 802.15.4의 네트워크가 비콘에 의해서 관리된다는 점을 고려하였을 때 데이터 전송 및 네트워크 유지를 위해 우선적으로 해결되어야 할 사항이다. 본 연구에서는 제안된 비콘 충돌 회피 기법을 분석하고, 이중 비활성 구간(inactive portion)을 활용한 기법에 대한 구체적인 구현 방안을 제시 하였다. 또한 상용 임베디드 장치인 Nano-24에 설계한 비콘 충돌 회피 기법을 구현하여 동작을 검증, 분석하였다.
이 논문은 인터넷으로 중첩 NEMO 네트워크가 연결될 때 최적화가 요구되는 두 가지 연결성을 고려하고 있다. 하나는 인터넷과 중첩 NEMO 네트워크 사이의 연결이고, 다른 하나는 중첩 NEMO 네트워크 내부의 MR간의 연결성이다. 이러한 연결성은 IPv6에 기반하고 있으며, 중첩 NEMO 네트워크는 NEMO를 인식하는 AR(Access Router)에 의해 구성될 수 있다. 특히 이 논문은 중첩 NEMO의 토폴로지 특성을 나타내는 트리 기반한 토폴로지 정보를 포함하고, 트리 구조를 가지는 주소 체계를 제안한다. 이 제안은 기존에 대표적인 RO(Route Optimization) 제안들과 비교할 때, MR 홈 네트워크로의 BU(Binding Update) 성능은 가장 효율적인 접근과 비슷하였고, 내부라우팅 효율은 가장 효율적으로 나타났다.
AODV 에서는 RREQ 메시지 전송을 통해 라우팅 경로를 설정한다. Ad-hoc 네트워크에서 노드가 자주 이동하거나 전송 지연 시간이 클 경우 RREQ 메시지 발생이 증가한다. 이러한 네트워크 변동에 따른 RREQ 메시지 발생 증가는 결과적으로 데이터 패킷 수신율을 저하시킬 뿐만 아니라, 노드의 에너지 소모율도 증가시킨다. 본 논문에서는 네트워크 토폴로지 변동 상황을 감지하여 AODV 에서의 RREQ 메시지 발생 빈도를 효과적으로 조절하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 50개의 노드가 10m/s 이하의 속도로 무작위로 이동하는 Ad-hoc 네트워크에 적용한 결과, 기존 AODV 알고리즘에 비해 RREQ 메시지 발생 빈도가 25% 감소하였다. 뿐만 아니라 RREP 패킷과 RERR 패킷 역시 각각 26% 및 31%씩 감소하였다. 모든 종류의 메시지 발생 빈도 수가 감소함에 따라 데이터 패킷 수신율은 3% 증가했으며, 에너지 소모율 역시 13% 감소하였다.
Jini 네트워크를 Ad hoc 환경에 적용시킬 때 Ad hoc 환경의 특성으로 인해 여러 가지 문제점이 생긴다. 그중 하나가 Service Locator가 이동하거나 전력소비로 인하여 사라지는 문제점이다. Jini 네트워크에서 Service Locator가 없으면 Jini가 제공하는 서비스를 할 수 없게 되기 때문에 Service Locator에 문제가 발생했을 때는 새로운 Service Locator를 선출해야 한다. 본 논문에서는 Service Locator를 Ad hoc 네트워크의 중심부에 위치하게 하여 네트워크 내의 모든 노드들에게 공평한 서비스를 받게 하는 기법을 제시한다.
Ad hoc network는 무선 노드들의 집합으로서 어떤 인프라스트럭처 도움 없이 그들 서로가 multi-hop 경로를 통해 통신한다. 네트워크를 구성하는 노드들의 움직임이 빈번히 발생하기 때문에 클러스터간 노드들의 재 가입이 계속되므로 네트워크의 안정성을 유지하기 어렵다. 그러므로 최대한 네트워크 토폴로지의 안정성을 유지하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 ad hoc network를 구성하는 노드들을 클러스터로 형성한 후 제한된 broadcast 메커니즘을 이용하여 네트워크의 제어 메시지 flooding 수를 줄이는 효율적인 라우팅 방법을 제안한다.
최근 기업에서는 드론을 이용하여 다양한 상업적인 서비스를 시도하고 있다. 특히, 드론을 이용한 택배서비스가 그 좋은 예라고 할 수 있다. 그러나, 이러한 드론 택배시스템은 사람들이 활보하는 거리 위에서 무거운 물건들을 배송하는 일이기 때문에 서로 충돌로 인한 소포가 떨어지는 등 다양한 사안을 고려해야만 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 드론간 통신을 활용하고자 하며 예상되는 드론의 통신망 토폴로지를 Opnet 시뮬레이터로 구현하고, 해당 통신망의 성능을 시뮬레이션하고 분석하였다. 추가적으로 자유 운동적(random mobility)인 이동경로의 토폴로지도 구현하여 제안한 드론망의 성능과 비교분석하였다.
본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크(MANET)에서의 상황인식 기반 계층적 클러스터링 기법인 CACH (Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy)를 제안한다. CACH는 적응적 라우팅 기법과 비적응적 라우팅 기법을 융합한 하이브리드 라우팅 방식의 분산 클러스터링 기법을 기반으로 하고 있으며, 제안된 CACH는 동적인 토폴로지에서 노드의 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜의 성능을 제공하게 된다. 또한 제안된 토폴로지 변경에 대해 상황인식을 기반으로 하여 적응적으로 토폴로지의 계층구조를 결정하는 새로운 기법의 모델을 제시하였고, 이로부터 네트워크에서 전송 에너지를 고려한 노드의 밀도에 따라 계층적 깊이를 결정하는 최적 다중 흡수를 결정하는 결과를 보여주었다.
이동 애드혹 네트워크(MANET)는 기반 네트워크 없이 구성되어 분산알고리즘을 통해 상호간 통신을 하게 된다. 이러한 MANET에서는 정적인 네트워크에 비해 토폴로지가 자주 변하고 노드의 에너지가 제한적이므로 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜이 요구된다. 기존에 연구된 RODMRP(Resilient Ontology-based Dynamic Multicast Routing Protocol)는 동적인 네트워크에서도 적응적으로 망 유지를 하는 라우팅 프로토콜이 제안되고 있으나, 제안된 구조에서의 최적화된 계층 깊이에 대해서는 고려하지 않았다. 따라서 본 논문에서는, 상황인식 기반을 활용한 계층적 클러스터링에서 노드의 계층 깊이 제어가 가능한 CACH-RODMRP(RODMRP Context-Awareness Clustering Hierarchy)를 제안한다. 본 논문에서 제안된 CACH-RODMRP는 토폴로지 변경에 대해 상황인식을 기반으로 하여 적응적으로 토폴로지의 계층구조의 깊이에 대한 제어가 가능하여 보다 효율적인 노드의 에너지 관리가 이루어짐을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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