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.
일반적으로 네트워크 설계 문제는 네트워크의 크기가 늘어남에 따라 지수적으로 복잡도가 증가하여 전통적인 방법으로는 풀이하기 힘든 NP-hard 조합 최적화 문제 중의 하나로 분류될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 신뢰도 제약을 고려하면서 네트워크 구축비용을 효과적으로 최소화하는, 높은 신뢰도의 네트워크 토폴로지 설계 문제를 풀기 위해 스패닝 트리를 효율적으로 표현할 수 있는 $Pr\ddot{u}fer$수(PN) 기반의 진화 연산법과 2-연결성을 고려하는 휴리스틱 방법으로 구성된 두 단계의 효율적인 해법을 제안한다. 즉, 먼저 스패닝 트리를 찾아내기 위해 진화 연산법 중에 보편적으로 널리 알려져 있는 유전자 알고리즘(GA)을 이용하고 그 다음으로 첫 번째 단계에서 발견한 스패닝 트리에 대해 최적의 네트워크 토폴로지를 찾기 위해서 2-연결성을 고려한 휴리스틱 방법을 적용한다. 마지막으로 수치예의 결과를 통해 제안한 해법의 성능에 대해서 살펴보도록 한다.
최근 무선 센서 네트워크는 광범위한 분야에서 적용되어 사용되고 있다. 많은 수의 센서 노드 간의 통신으로 이루어지는 무선 센서 네트워크는 각 센서 노드에 부착된 센서들을 이용하여 주변 환경의 데이터를 획득한다. 네트워크 결함이나 토폴로지 변화와 같은 가변적인 상황에서도 질의 결과의 높은 정확도를 위한 설계 요구조건 및 적합한 라우팅 알고리즘을 구성하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 네트워크 결함이나 토폴로지 변화에서도 높은 정확도를 보이는 새로운 라우팅 기법을 제안한다. 응용에 따라 수 개의 단일 경로 기반의 라우팅 트리를 생성하고 수집된 결과에서 가장 높은 정확도를 보이는 데이터를 최종 질의 결과로 반환한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 라우팅 기법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존의 기법과 마찬가지로 정확도가 높은 결과를 보였음에도 데이터 전송량을 약 70% 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 기존의 Topology Aggregation 알고리즘에 따른 성능을 비교 평가하는데 초점을 두었다. 이를 위해 PNNI 라우팅 시뮬레이터를 설계 및 구현하여 TA알고리즘의 성능을 비교 분석하였다. ATM Forum에서는 계층으로 구성된 네트워크에서 계층적 라우팅 프로토콜과 토폴로지 정보를 요약하기 위한 PNNI 1.0 규격을 권고하였다. 토폴로지 정보를 요약하는 일련의 과정을 Topology Aggregation 이라 하며, 라우팅과 네트워크의 확장성 및 보안에 중요한 역할을 하게 된다. 따라서 라우팅 알고리즘과 Topology Aggregation 알고리즘이 PNNI 네트워크의 성능에 중요한 변수가 된다. 이를 비교·분석하기 위해 구현된 PNNI 라우팅 시뮬레이터는 라우팅 알고리듬 및 Topology Aggregation 알고리듬 개발에 적용되어 빠른 기간 내에 보다 개선된 알고리듬 개발에 사용될 수 있다.
FlexRay는 차세대 차량 내 전자 장치간의 통신을 위해 고속의 시리얼 통신, time triggered bus, fault tolerant 통신을 제공하는 새로운 네트워크 통신 시스템의 표준이다. FlexRay는 CAN에 비하여 전송속도 최소 10배 이상이며, 수동 버스 토폴로지뿐만 아니라 능동 스타 토폴로지 구성이 가능하다. 본 논문에서는 MC9S12XF512 마이크로콘트롤러를 이용하여 FlexRay 모듈을 구현하고 CAN 메시지를 변환하여 전송할 수 있도록 게이트웨이를 구현하였다. 실험을 통하여 구현한 보드가 성공적으로 동작함을 확인하였다.
일반적인 무선 센서 네트워크는 연결이 안정적이지 않고 외부 간섭에 민감하며 토폴로지가 유동적이므로 상황에 맞는 효율적인 전송 경로 설정이 중요하다. IETF (Internet Engineering Task Force)의 RPL(IPv6 Routing Protocol for Low-power Lossy Networks) 표준 라우팅 프로토콜은 다양한 환경 변화에 유연하게 대응하기 어려우며 네트워크 토폴로지의 불균형으로 인한 패킷 손실 문제가 상존한다. 다중경로로 여러 부모 노드를 통해 패킷을 전송할 경우 이러한 문제를 부분적으로 해결할 수 있지만 경우에 따라 필요 이상의 timeslot 할당으로 지연시간 증가를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 상황에 따라 적절하게 다중경로를 사용하는 적응형 다중경로 RPL 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 이의 효율성이 기존 RPL이나 다중경로 RPL에 비해 높음을 보였다.
VANET은 인프라의 도움 없이 차량 간 무선 에드 혹 네트워크를 구축하는 기술이다. VANET은 MANET과는 달리 고속의 이동성, 높은 차량 밀도, 잦은 토폴로지 변화등의 특징으로 인해 잦은 네트워크 단절과 네트워크 부하 증가 등의 문제들을 가진다. 특히 네트워크 단절은 VANET에서 응급메세지 전파 시간 지연 및 네트워크 연결성 저하의 주요 요인이다. 본 논문에서는 이러한 네트워크 단절을 해결하기 위해 적응형 전달노드 검색(ARNS : Adaptive Relay Node Search) 브로드캐스팅 알고리즘을 제안한다. ARNS는 네트워크 단절 발생 시에만 선택적으로 위험지역 외의 영역에서 노드를 재 검색함으로 낮은 네트워크 부하와 낮은 네트워크 단절율을 가진다. 또한 ARNS은 짧은 전송거리와 낮은 차량밀도에도 네트워크 단절에 강한 특성을 지닌다.
이동 Ad Hoc 네트워크는 고정적이고 계층적인 인프라스트럭처 네트워크와는 비교되는, 이동 노드만으로 구성된 자율적이고 수평적인 네트워크이다. 이동 Ad Hoc 네트워크의 이동 노드는 중재자의 도움 없이 능동적인 연결 설정이 가능하고 네트워크의 참여 또는 이탈이 자유로우며 에너지원의 공급이 제한되어 빈번하게 네트워크의 토폴로지를 변화시킨다. 이러한 망의 특성상 이동 Ad Hoc 네트워크 기술은 하위 계층의 전파 전파, 전파 간섭 및 전력 제어에서부터 링크 계층의 다중 접속 및 자원 할당, 네트워크 계층의 라우팅, 트랜스포트 계층의 연결 설정 및 유지, 그리고 보안 및 상위 계층 애플리케이션에 이르기까지 다양한 기술적 해결 요구사항을 갖는다. 본 고에서는 이러한 Ad Hoc 네트워크의 특징과 특성을 살펴보고 관련 주요 요소 기술과 과거부터 현재까지 이동 Ad Hoc 네트워크 기술 분야에서 진행되어온 연구동향을 살펴본다.
이동 Ad-hoc 네트워크는 기존의 인프라스트럭쳐 네트워크가 없이 이동 노드들이 자율적으로 다수의 홉을 통해 통신하는 네트워크다. 이동 Ad-hoc 네트워크의 이동 노드는 스스로 호스트나 라우터가 되며 능동적인 연결 설정이 가능하고 네트워크의 참여 또는 이탈이 자유롭고 베터리로 운영되어 에너지원의 공급이 제한되고 무선 망 특성에 따른 잦은 환경 변화에 의해 네트워크의 토폴로지가 자주 변하는 특성을 가진다. 이러한 Ad-hoc 네트워크의 특성 때문에 기존의 고정적인 유선 망 관리에 비해 Ad-hoc 네트워크에서의 망 관리는 더 힘들고 어려운 연구분야다. 특히, 기존의 중앙 집중식 망 관리와 같은 구조는 Ad-hoc 네트워크의 특성에 적합하지 않다. 이 논문에서는 Ad-hoc 네트워크의 특성에 맞는 자동적이고 적응력 있는 지적 망 관리 구조를 제시한다. 제시한 관리 구조는 JMX(Java Management Extensions)와 Mobile Agent 프레임웍을 이용한 분산 망 관리 구조이다.
이동 Ad Hoc 네트워크에서는 노드들의 자유로운 이동성, 노드 수의 무제한으로 인하여 네트워크 토폴로지가 계속 변화한다. 따라서, 라우팅 프로토콜들의 확장성이 대단히 중요하다. DSDV와 같은 테이블 기반 프로토콜들은 노드 수가 비교적 적고 노드 이동속도가 낮은 경우에 적합한 것으로 알려져 있어 확장성에 대한 문제가 제기되어 왔다. 이러한 확장성의 문제를 해결하기 위하여 FSR, OLSR, PCDV같은 여러 가지 프로토콜들이 제안되었으나 확장성에 대한 충분한 비교 검토가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 전개 시나리오를 사용하여 이 프로토콜들의 확장성을 비교 분석한다. 고정 노드 밀도에서 네트워크 디멘젼을 증가시키는 경우, 고정 디멘젼에서 노드 밀도를 증가시키는 경우, 그리고 고정 밀도 및 디멘젼에서 세션 수를 증가시키는 경우와 같이 세 가지 네트워크 전개모델을 사용하여??. 시뮬레이션 결과, DSDV의 경우에 낮은 오버헤드에도 불구하고 토폴로지 변화에 대한 수렴속도가 느려서 확장성이 낮게 나타났으며, FSR의 경우에는 노드 수가 증가함에 따라 오버헤드가 지속적으로 증가하기 때문에 성능이 저하되었다. 토폴로지 변화에 대한 수렴속도가 가장 빠른 OLSR은 비교적 우수한 성능을 나타내지만, 오버헤드가 상대적으로 높기 때문에 DSDV보다 최대 3배의 수렴속도를 갖는 PCDV에 비해 낮은 확장성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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