무선센서 네트워크에서, 위치기반의 라우팅 알고리즘은 네트워크의 성능을 향상 시킬 수 있다. 따라서 많은 위치 추적 알고리즘이 제안되고 있다. 하지만, 실제 상황의 무선센서 네트워크에서 각각의 노드가 자신의 위치를 인지할 시 오차가 수반된다. 특히 실내 환경은 콘크리트 벽이나 가구와 같은 NLOS환경을 만드는 장해물을 가지고 있기 때문에 위치 추적 시 심각한 오차가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 앵커노드로부터 얻어지는 위치정보로 구축한 토폴로지와 모바일 노드간의 연결을 가중치로 하는 MST 토폴로지 정보의 차이점을 이용해서 위치 오차를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 NLOS환경이 존재하는 네트워크에서, 위치 오차를 보정하여 위치기반 네트워크의 성능을 개선할 수 있다.
일반적으로 선형 토폴로지 (chain topology) 무선메쉬네트워크의 종단간 최대 전송률은 경쟁관계 그래프 (contention graph)에 기반하여 트래픽 병목 구간의 노드 개수와 1 홉 링크의 평균 전송률을 결정하여 계산하는 방식이 널리 이용된다. 본 논문은 평균을 이용한 방법은 IEEE 802.11 DCF (Distributed Coordination Function)를 MAC 프로토콜로서 사용하는 무선메쉬네트워크에서 정확성에 한계가 있음을 보이며, 이와 같은 정확성의 한계를 유도하는 인자로서 전송률의 편차를 소개한다. 또한 전송률 편차를 고려하여, 단일 선형 토폴로지에서 종단간 최대 전송률을 구하는 방법을 ns2 시뮬레이션을 통해 검증한다.
유선 네트워크 환경을 위해 디자인된 경로설정 프로토콜들은 대역폭의 제한성과 예측할 수 없는 토폴로지의 변화로 인해 ad-hoc 네트워크 환경에 적용하기에는 부적합하다. 최근 들어 ad-hoc 네트워크 환경에 적합한 경로설정 프로토콜들이 많이 개발되었다. 본 논문에서는 기존의 ad-hoc 경로설정 프로토콜을 토폴로지 변화에 대한 적응력을 향상시키기 위해서 GPS(Global Positioning System) 기술을 활용하여 가상 지역(virtual zone) 개념을 제안하고 있다. 본 논문에서 제안하는 프로토콜은 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector) 경로설정 프로토콜을 기본으로 하고 있다. AODV의 경로설립(route discovery) 과정 시 이러한 가상 지역 개념을 도입함으로써 이동 단말의 이동성에 의한 토폴로지의 변화에도 불구하고 잘 적응할 수 있는 안정된 경로의 설립을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 다양한 트래픽 상태와 단말들의 이동성 형태에 따른 중요 변수들을 설명하였으며 이에 따라 제안된 경로설정 프로토콜(AODV-GPS)의 효율성을 검증하고 있다.
본 논문에서는 정전압 특성을 갖는 SP 토폴로지 공진네트워크에 대한 설계 방법을 제시한다. 주어진 설계 사양을 기반으로 도출 가능한 인덕턴스 값에 따라 소자 스트레스 및 수직 수평 이격에 따른 결합계수 k 변동을 고려한 공진 네트워크를 설계한다. 이에 따라 설계된 SP 토폴로지의 시뮬레이션 및 실험을 통해 설계 과정의 타당성을 검증한다.
최근 이동통신 기술의 발전으로 실내에서의 위치 획득 기술이 용이해지면서 실내 내비게이션 시스템에 대한 연구가 각광을 받고 있다. 최적화된 실내 내비게이션은 크고 복잡한 실내에서의 활동을 위해 빠른 경로를 제공한다. 그러나 기존의 실내 내비게이션 알고리즘 연구들에서는 공간 토폴로지 또는 실내 네트워크에 기반하여 대략적인 경로를 도출한다. 본 논문에서는 공간 토폴로지 분석과 실내 내트워크를 통합 분석하여 실내 경로를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 전문적인 실내지도가 아닌 간소화된 실내 지도 데이터를 활용하여 실내 네트워크와 공간 토폴로지의 혼합 분석을 통해 실내 경로의 길이를 줄일 수 있다. 성능평가를 통해 FT-Indoornavi 알고리즘이 기존의 엘라스틱 알고리즘과 iNav 알고리즘보다 더 빨리 실내 경로를 계산할 수 있음을 보여준다.
최근 과학 기술의 급격한 발전에 따라 네트워크 시장 및 환경이 커지는 중이며, 막대한 양의 트래픽이 발생하고 있다. 특히 5G 네트워크, 엣지 컴퓨팅의 발전으로 이러한 현상은 더욱 가속화 될 전망이다. 하지만 이러한 추세에 따라 네트워크상에서 발생하는 트래픽 과부하, 악성 행위 등의 장애 현상도 빈번하게 발생하고 있다. 네트워크 관리자는 이러한 문제점을 해결하고, 초고속 네트워크를 구현하기 위해 네트워크 관리 시스템을 구축해야 하며, 네트워크 관리 시스템을 통해서 네트워크 장비들의 연결 구성에 대해 정확하게 알아야한다. 하지만 기존 네트워크 토폴로지 탐색 방법은 관리자가 수동으로 관리하기 때문에 비효율적이며, 시간 및 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 트래픽의 입출량에 따른 네트워크 토폴로지 구성 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 실제 네트워크 장비에 적용하여 본 논문의 타당성을 검증한다.
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 제한된 용량의 배터리를 가지고 동작한다. 이러한 센서 노드들은 배터리의 양에 따라 수명이 결정되게 되므로 배터리의 효율을 늘이는 것이 센서 네트워크의 중요한 고려사항 중의 하나이다. 따라서 현재 배터리의 효율을 늘이기 위해 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘 들이 많이 발표되고 있다. 하지만 센서 네트워크에서는 센싱 된 데이터가 베이스 스테이션으로 집중되기 때문에 베이스 스테이션 주변의 노드들은 주변 노드들이 전달되는 데이터를 베이스 스테이션으로 보내기 위해 다른 센서 노드들 보다 많은 에너지를 소비 하게 된다. 따라서 센서 네트워크의 토폴로지는 다른 무선 네트워크와 다르게 설계되어야 한다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 라이프 타임을 늘이기 위한 토플로지의 형태를 제안하여, 제안된 토폴로지에 맞는 라우팅 방법들에 대하여 얘기 한다.
네트워크 거리 (Network distance : 일반적으로 ping이나 traceroute 등으로 측정 가능한 round trip time 등 네트워크 상에서 패킷 전송 시간) 추정 기법은 인터넷상의 많은 응용프로그램들에서 유용하게 사용된다. 예를 들면 다수의 서버를 인터넷상에 설치하고자 하는 경우 사용자들 간의 네트워크 거리를 알고 있다면 서버와 사용자간의 왕복 전송 시간 (Round Trip Time)등을 최소화할 수 있도록 서버를 분산하여 설치하는 구성을 도출해 낼 수 있을 것이다. Peer to Peer 응용 프로그램들에서도 이 네트워크 거리 정보는 매우 유용하다. 기존에 존재하는 추정 기법들은 대부분 유클리드 공간 좌표 기반 기법들로서 유클리드 좌표 상의 거리가 실제 네트워크 거리와 유사하도록 유클리드 공간 좌표를 지정한다. 그러나 이런 방법들의 문제점은 인터넷 상의 네트워크 거리가 삼각 부등식을 만족하지 않는 경우가 존재하는 등 유클리드 공간의 기본적인 가정을 만족하지 못한다는데 있다. 이런 문제점 때문에 새로운 모델이 필요하고, 이 논문에서는 가상 토폴로지(Virtual Topology) 모델과 지역 조정 항 (Local Adjustment Term) 모델을 제시하고, 기본적인 성능 분석을 시도하였다.
IEEE 802.15.4 무선 센서 네트워크는 표적 추적, 재난 관리 등의 실시간 시스템 구축을 위한 기술로써 그 수요가 증가하고 있다. 전체 네트워크의 수명을 최대화하기 위해서 네트워크 토폴로지, 각 노드의 Beacon Interval(BI)과 Superframe Duration(SD), 그리고 송신 출력을 고려해야한다. 본 논문에서는 클러스터 트리 기반의 IEEE 802.15.4 무선 센서 네트워크에서 실시간성 데이터의 종단간 데드라인을 결정적으로 보장하고 각 노드의 전력 소모량을 줄여 전체 네트워크의 수명을 최대화하기 위해 고려해야할 파라미터를 소개하고 이에 대해 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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