무선센서네트워크에서 저가의 센서 필드를 구성하기 위해 센서노드의 위치 추정은 매우 중요하다. 소수의 위치를 알고 있는 센서노드인 앵커노드를 이용하여 모든 일반노드들의 위치를 알게 하는 방법으로 DRLS이 있으며, 이 기법은 이전의 기법들에 비해 상대적으로 정확한 위치 추정을 가능하게 한다. 하지만 DRLS는 이웃하는 앵커노드가 없는 일반노드의 경우 위치 추정 정확도를 심각하게 낮추는 에러 전파가 일어나는 문제점이 있다. 본 논문은 DRLS의 에러전파를 줄이기 위한 Distributed Localization for Reducing Error Propagation (DLREP)를 제안한다. DLREP는 각 일반노드들이 DRLS를 이용하여 위치 추정을 한 뒤 한 번의 추가적인 브로드캐스트를 더 수행하여 각 일반노드가 추가적인 앵커노드의 위치 정보를 얻게 한다. 그리고 이 정보를 이용하여 앵커노드 위치를 중심으로한 초기 위치의 회전을 통해 일반노드의 에러전파가 된 위치에 대한 수정을 가한다. DLREP는 위치 측정이 완료된 DRLS에 적용되어 더 정확한 센서노드의 위치 추정을 할 수 있도록 하는 진보된 위치 추정 기법이다.
최근 네트워크 상의 패킷은 대부분 컨텐츠가 주를 이룬다. 이러한 추세를 네트워크 계층에서 지원하기 위해 미래 인터넷 환경으로써 여러 가지 컨텐츠 중심의 아키텍쳐들이 제안되었다. 제안된 아키텍쳐들은 컨텐츠가 저장된 위치보다는 컨텐츠 자체에 초점을 둔 미래지향적인 인터넷 환경이다. 대표적인 미래 인터넷 환경으로는 컨텐츠 중심 네트워킹 (CCN)이 있다. 하지만 지금까지 제안된 컨텐츠 중심의 아키텍쳐들은 링크나 노드의 불량문제에 대해서는 다루지 않고 있다. 특히, 컨텐츠 중싱 네트워킹 (CCN)에서는 패킷이 전송되는 정해진 경로에서 링크나 노드의 불량이 발생하면 그 경로를 거쳐야 하는 모든 패킷의 손실이 발생한다. 제안하는 기법에서는 이를 막기 위해 노드들이 불량을 감지하고, 불량이 발생하는 즉시 새로운 경로로 패킷을 우회하게 함으로써 불량에 대한 대비가 가능하도록 한다. 제안하는 기법의 효율성을 증명하기 위해 전세계적인 오버레이 네트워크인 PlanetLab에 적용하여 성능 평가를 수행한다.
데이타 중심 센서 네트워크에서는 측정된 데이타의 값에 따라 데이타를 저장하는 센서 노드가 결정되기 때문에 같은 값을 갖는 데이타가 빈번하게 발생하면 이를 저장하는 센서 노드에 부하가 집중되어 에너지가 빠르게 고갈되는 문제가 있다. 또한 센서 네트워크가 확장되면 데이타 저장 및 질의 처리시 목적 센서 노드로의 라우팅 거리가 멀어져 센서 네트워크의 통신비용이 증가되는 문제가 있다. 그러나 기존 연구들은 데이타 저장의 효율적인 관리에만 치우쳐 이와 같은 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 데이타 중심 센서 네트워크에서 센서 노드의 부하를 분산시키고 센서 네트워크의 확장에 따른 통신비용을 효율적으로 줄이기 위한 비균등 네트워크 분할(Non-Uniform Network Spilt: NUNS) 기법을 제안한다. NUNS는 센서 네트워크를 센서 노드 개수와 분할된 영역 크기의 차이가 최소가 되도록 비균등 크기의 Partition으로 분할하고 각 Partition에서 발생한 데이타를 각 Partition 내의 센서 노드가 저장함으로써 센서 노드의 데이타 저장 부하를 분산시키고 센서 네트워크의 확장에 따른 통신비용을 줄인다. 또한 NUNS는 각 Partition을 분할된 영역 크기 차이가 최소가 되도록 센서 노드 개수만큼 Zone으로 비균등하게 분할하여 각 센서 노드의 처리 영역으로 할당함으로써 센서 노드에 부하가 집중되는 것을 막고 불필요한 라우팅 비용을 줄인다.
네트워크중심전(NCW)은 현재 효율적인 전쟁수행을 위한 중요한 개념으로 자리잡아가고 있다. 이러한 네트워크중심전 개념에서 여러 전술, 전략 단위의 신뢰성 있는 고속 통신을 지원하기 위하여 지향성 안테나를 사용하는 공중전술네트워크가 형성될 전망이다. 이는 매우 동적인 이동성을 가지는 환경으로써 이러한 환경에 맞는 효율적이고 신뢰성있는 이웃노드 탐색 기법이 필요하다. 본 연구에서는 지향성 안테나를 사용하는 공중전술네트워크를 위한 적응적인 이웃노드 탐색기법을 제안한다. 이 기법은 모든 노드가 주기적으로 전송하는 HELLO 메시지의 오버헤드를 감소시키면서 고 신뢰성을 가지는 새로운 방식의 이웃노드 탐색을 수행하며 성공적인 데이터 전송에 기여한다. 본 제안 기법의 성능과 효율성 검증을 위하여 수학적 분석 및 Qualnet 4.5를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
도메인이 여러 개로 구성된 멀티 네트워크를 운영하는 조직에서는 단일 화면 상에 다수의 네트워크 토폴로지를 시각화하여 전체 노드들과 링크들을 감시할 수 있는 기능이 필요한데, 도메인간의 연결점이 없는 토폴로지를 단일 화면 상에 표시하는 것은 간단하지가 않다. 게다가, 다수의 네트워크 형상들을 단일 화면 상에 실제와 같은 물리적 모습으로 표시하는 것은 어렵기 때문에, 멀티 도메인 네트워크를 하나의 화면을 통해 관리하는데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 멀티 도메인 환경에서 노드간의 최소 연결 정보만을 이용하여 토폴로지를 시각화하는 효율적인 방법을 제안한다. 이 방법은 네트워크를 구성하는 노드들의 중심성 지수를 활용하여 도메인별 중심 노드를 찾고, 자식 노드들과의 연결정보를 재귀적으로 탐색하여 토폴로지를 생성한다. 화면 상의 도메인별 토폴로지 표시 영역은 자식 노드들의 가중치의 합으로 계산 및 동적 분할되고, 가상의 Root 노드를 활용하여 3D 공간 상에 전체 노드들을 배치함으로써 멀티 도메인 토폴로지를 시각화한다. 이 방법은 노드간의 최소 연결 정보만을 이용하는 단순한 방법이지만, 멀티 도메인 네트워크의 물리적 형상을 유지하면서 하나의 화면에 표시할 수 있는 효율적인 토폴로지 시각화 방법이다.
세계적으로 해양산업은 크루즈산업에 많은 관심과 연구가 대폭적으로 이루어지고 있고 우리나라도 미래의 잠재력 있는 국가동력산업의 하나로 인식하고는 있으나 크루즈산업의 연구동향 분석 연구는 국내외에 활발히 이루어지고 있지 않다. 따라서 우선 세계 크루즈산업을 연구하고 이해하기 위해서는 최근에 다양한 산업에 대한 연구동향을 분석한 방법을 활용하여 크루즈산업에도 적용할 필요가 있다. 본 논문의 목적은 외국 유명저널에 발표된 크루즈산업과 관련된 학술논문에서 제시하고 있는 키워드와 논문을 매개로 한 키워드 네트워크를 구축하여 복잡계의 네트워크 분석에서 사용하는 연결 중심성과 매개 중심성 분석방법으로 시대별로 나누어 시각화하여 살펴봄으로써 세계 크루즈산업의 연구동향을 심층적으로 관찰하여 논의하는 것이다. 본 연구에서 제시된 키워드 빈도는 Zipf의 법칙을 따르고 노드의 연결정도는 멱함수 분포를 보여주고 있어 언어네트워크에서 분석하는 키워드 네트워크와 동일함을 관찰한다. 연구방법론으로는 키워드 네트워크 분석을 위하여 사회연결망 프로그램인 넷마이너 4.0을 사용하여 여러 가지 중심성 측정방법 중 키워드 상위 20개의 빈도순위를 비교하여 빈도순위와 가장 가까운 중심성 측정방법을 선택하여 크루즈산업의 연구동향을 분석한다. 특히 크루즈산업의 연구동향이 연도 기간별로 어떠한 변화를 가져왔는지를 살펴보기 위해 2000년 이전과 2000년 이후로 크게 대별하여 나누고 2000년 이후에는 5년 주기로 각 기간별 공통적으로 나타나는 연결 중심성이 높은 최상위의 키워드인 cruise와 tourism 노드를 중심으로 매개 중심성이 높은 것들의 키워드 네트워크를 시각화하여 논의한다. 연구결과에서 흥미롭게도 2010-2014의 기간에 새로운 노드로 China가 등장하여 최상위의 키워드들을 연결하고 있는 것은 최근 급성장하고 있는 중국의 크루즈산업의 발전 양상을 보여준다. 그러므로 본 연구에서 사용하는 키워드 네트워크 분석은 각 연도 기간별 네트워크의 다른 종류의 숫자와 크고 작은 중심축 군집 네트워크의 숫자의 증감뿐 아니라 중심축 군집 네트워크의 중심에 있는 키워드 간의 연결 분석을 용이하게 해주어 기간별 연구동향을 파악하는데 유용한 방법임을 확인할 수 있었다.
다양한 디바이스와 인터넷 플랫폼의 발달로 콘텐츠에 대한 생산과 수요가 급증하고 있다. 하지만 현재 TCP/IP 체계에서는 기하급수적으로 증가하는 데이터 사용에 대해 효율적인 대처가 어려운 실정이다. 이에 따라, CCN이라는 대안이 등장하면서 호스트 중심에서 콘텐츠 중심으로 데이터를 송수신하면서 좀 더 경감된 네트워크 자원으로 대용량 콘텐츠를 다룰 수 있게 되었다. 이번 논문에서는 CCN에서 연구되는 분야 중의 하나인 중간노드 이동성에 대해서 다룰 것이다. CCN에서 실시간 서비스는 정보제공자뿐만 아니라 정보요청자에게도 매우 중요한 요소이다. 그러나 노드 이탈 상황이 발생하면 패킷 전송량과 전송속도 저하가 발생하게 된다. 그래서 위와 같은 수치를 보장하기 위해 이중 경로를 이용하여 중간노드가 이탈하더라도 대체 경로를 이용해 완벽한 QoS(: Quality of Service)를 제공한다.
데이타 중심 저장(Data-Centric Storage: DCS) 방식의 센서 네트워크는 같은 값의 데이타를 같은 노드에 저장하기 때문에 센서 네트워크가 확장되거나 같은 값의 데이타가 빈번하게 발생하면 특정 센서 노드에 저장 부하가 집중되어 에너지 효율성이 나빠지는 문제가 발생한다. 기존의 데이타 중심 저장 방식에 대한 연구들은 저장 데이타의 효율적인 관리에만 치우쳐 센서 네트워크의 확장에 따른 에너지 효율성 문제를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 다차원 센서 데이타 저장의 효율적인 확장성(Scalability)을 지원하는 비균등 영역 분할(Non-Equal Region Spilt) 기법을 제안한다. 제안한 기법은 센서 네트워크를 센서 노드의 분포에 따라 같은 센서 노드 개수를 갖도록 서로 다른 크기의 영역으로 분할하고 분할된 각 영역 내에서 측정된 데이타를 해당 영역에서 저장 및 관리함으로써 센서 네트워크의 확장에 따른 저장 비용을 줄였다. 또한 분할 영역 개수를 센서 네트워크의 크기와 센서 노드 개수, 센서 데이타 발생량에 비례하게 증가시켜 센서 노드의 에너지 소모를 분산시킴으로써 센서 네트워크의 수명 연장과 확장성을 높였다.
본 논문에서는 문자인식, 손등 정맥 인식 등에 이용할 수 있는 패턴인식 기법으로 입력된 패턴을 전 처리하여 세선화한 후 유일성이 보장되는 행렬로 변환하는 방법에 관하여 연구 하였다. 입력된 패턴을 세선화 한 후 노드 중심으로 노드에 연결된 에지의 체인 코드와 유크리디안 거리를 노드를 중심으로 가중치와 체인코드를 이용한 행렬을 생성하고, 생성된 행렬의 고유치를 이용하여 인식의 기본 도구로 사용하였다. 이 때 연결된 에지의 방향 코드는 설정된 문턱치 값을 초과하는 변곡에 대하여 새로운 노드를 생성하였다. 이러한 방법을 손등 정맥 패턴 인식에 적용한 결과 인식률이 매우 우수함을 확인할 수 있었다.
IT 산업에서 기업들 간에 존재하는 네트워크의 복잡성과 변동성이 고도화되면서, 동시에 네트워크의 중요성도 증가하고 있다. 기존 연구에서는 기업 간의 거래 관계를 분석하여 전략 및 정책 수립에 활용하고자 네트워크 분석을 수행했다. 그러나 기존 연구의 경우 대부분 거시적 관점에서 전반적인 네트워크 구조를 분석했다는 점에서 개별 기업의 수준에서 활용하기 어렵다는 한계점을 가지고 있었다. 이에 본 연구는 연결강도 기반 업종 및 지역별 수준 네트워크 분석, 노드 중심성 복합지표 도출이라는 새로운 방식의 연구모형을 개발했다. 본 연구에서 개발한 방법론을 통해서 IT 기업들 간의 거래 데이터를 활용하여 9개 광역권의 네트워크를 분석했다. 연구의 결과는 인천, 부산, 대구 등 제조업 기반의 도시들이 IT 기업들과 긴밀한 협력 네트워크를 구축하고 있다는 사실을 알 수 있었다. 또한, 광주 및 대전의 IT 산업에서는 특정 기업들이 거래 네트워크를 주도하고 있다는 것도 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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