멀티미디어 서비스의 증가로 다양한 QoS(Quality of Service) 파라미터를 보장하는 멀티캐스트 라우팅 알고리즘이 필요하게 되었다. 이러한 멀티캐스트 라우팅에서 고려해야 하는 각각의 QoS 파리미터와 비용과의 관계는 Trade-off 관계에 있으며, 이들을 동시에 최적화하는 멀티캐스트 라우팅 문제는 다목적 최적화 문제(Multi-Objective Optimization Problem: MOOP)에 속하는 어려운 문제이다. 다목적 최적화 문제의 목표는 다양한 파레토 최적해(Pareto Optimal Solution)를 찾는데 있으며, 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 다목적 유전자 알고리즘(Multiple Objective Genetic Algorithms: MOGA)을 적용하였다.
유비쿼터스 사회에는 도서관, 커피숍과 같은 공공장소와 자동차, 전철, 비행기등과 같은 대중교통에도 인터넷에 접근할 수 있게 될 것이다. 또한 모든 통신은 끊임없는 인터넷이 지원되어야 하고, 세션이 유지되어야 하며, 이동 중에 통신이 끊어지지 않고, 라우팅이 효율적으로 이루어져야 한다. 이러한 요구를 반영할 수 있는 네트워크 이동성 기술은 이동 IPv6이 가지고 있는 근본적이고, 비효율적인 삼각 라우팅 문제와 중첩된 환경에서 삼각라우팅 문제가 반복되는 핀볼 라우팅 문제를 가지고 있다. 본 논문은 중첩환경의 라우팅 문제를 조사하고, 해결하기 위해 이미 제안된 내용들을 분석하고, 효율성과 안전성을 만족할 수 있는 프로토콜을 제안한다.
디테일드 라우팅은 VLSI 설계 과정중의 하나로, 글로벌 라우팅을 수행한 후 각 라우팅 영역에 할당된 네트들을 트랙에 할당하여 구체적인 네트들의 위치를 결정하는 문제이며, 디테일드 라우팅에서 최적의 해를 얻기 위해 left-edge 알고리즘, dogleg 알고리즘, greedy 채널 라우팅 알고리즘등이 이용된다 본 논문에서는 디테일드 라우팅 문제에 대하여 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 greedy 채널 라우팅 알고리즘과 비교, 분석하였다.
Ad-hoc 망은 인터넷과는 다른 독립적인 망을 구성하는 경우 사용되게 된다. 이러한 Ad-hoc의 특정 호스트가 인터넷 망과의 연결을 시도하는 경우, 이 호스트로의 패킷의 라우팅을 위해서는 모든 경로상의 라우터에서 이 호스트에 대한 정보의 엔트리가 추가되어야만 한다. 이는 망 구현 과정에서 확장성 (Scalability) 문제를 야기하게 된다. 즉, 라우팅 테이블 엔트리의 증가로 차지하는 라우터의 메모리 문제나, 해당 호스트의 정보를 찾고자 할 때의 소요시간으로 적용하기 어렵다. 이러한 확장성 문제를 제거하는 방법으로 자동으로 주소를 설정 하는 방식인 DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol)에 대해서 알아 보았다. 그리고. DHCP의 문제점인 기존의 라우팅 정보를 손실되는 문제가 있어 적용하기 어렵다. 이에 본 논문은 확장성 문제를 제거하는 동시에 엑세스 포인트(access point)에서 NAT(Network Address Translation) 기술을 적용하여 AODV(Ad-Hoc On-Demand Distance Vector) 라우팅 프로토롤과 인터넷의 연동을 위한 메커니즘을 제안한다.
최근 몇년간 무선 애드-흑 라우팅을 위한 많은 스킴들이 광범위하게 연구되었다. 위치기반 라우팅은 애드-혹 라우팅의 한 부류로써, 각 중계노드는 자신 및 목적지, 그리고 이웃노드들의 위치정보에 기반하여 독립적으로 다음-홉(next-hop) 노드를 선택한다. 이러한 위치기반 라우팅은 라우팅 상태 정보를 유지해야 하는 부담이 없기 때문에 대규모 애드-혹 망에 적합하다. 그러나, 위치기반 라우팅은 발신지와 목적지 사이에 빈공간(void)이 존재할 경우 매우 긴 우회 경로를 선택하는 문제를 안고 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 랜드마크를 이용하는 위치기반 라우팅 방안(GLR)을 제안한다. GLR은 랜드마크(landmark)라고 불리우는 중계노드를 재귀적으로 발견하고 랜드마크 사이를 연결하는 서브패스(sub-path)를 구성한다. 다양한 망 위상에서 행해진 시뮬레이션 결과를 통해서, 제안된 방안(GLR)이 위치기반 라우팅의 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보인다.
Quality-of-Service(QoS) 라우팅은 네트워크 활용률 및 사용자의 서비스 수준을 향상시킬 수 있는 장점에도 불구하고 그 복잡성 및 비용으로 인해 실제 IP 네트워크 상에 널리 기용되지 못하고 잇다. 이를 해결하기 위한 많은 연구가 이루어졌으나 기존의 분산된 경로 계산에 의존하고 있기 때문에 라우팅 성능과 프로토콜 오버헤드 간의 균형문제(trade-offs)를 해결하는데 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 분산 QoS 라우팅의 근본적인 문제들을 해결하기 위해 중앙 집중적인 서버 기반 QoS 라우팅 메카니즘을 새로이 제안하고, 라우트 서버의 효율적인 경로 계산 및 네트워크 상태 정보 유지를 위한 방안에 대해서도 논의한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과 서버 기반 QoS 라우팅은 정확한 네트워크 상태 정보를 사용하기 때문에 라우팅 성능 및 네트워크 활용률을 보다 더 향상시킬 수 있을 뿐 아니라, 네트워크 상태 정보의 교환이 필요하지 않기 때문에 기존의 프로토콜 오버헤드로 감소시킬 수 있음을 볼 수 있었다.
개미 시스템(Ant System)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 개미 시스템을 이용한 멀티캐스트 라우팅 방법을 제안한다. 멀티캐스트 라우팅은 하나의 송신자에서 다수의 수신자로 데이터를 전송하는 것으로 스타이너 트리(Steiner Tree)를 구성해 문제를 해결할 수 있다. 하지만, 멀티캐스트 라우팅 문제는 모든 노드를 방문하는 순회 판매원 문제와 접근법이 다르므로, 순회 판매원 문제를 해결하기 위한 개미 시스템의 전략을 수정한 엘리트 에이전트에 의한 개미 멀티캐스트 라우팅 모델을 제안한다. 이 모델은 이웃노드를 선택할 경우 해당 에지와 선택될 다음노드의 전체 비용까지 모두 고려해 이웃노드를 선택한다. 또한, 엘리트 에이전트에 의해 선택된 에지에 대해서는 추가 페로몬 갱신을 수행한다. 이러한 전략을 통해 제안한 모델의 성능을 평가한다.
본 논문에서는 ATM과 같은 연결 지향적 고속네트워크에서, 가중치를 가진 Flow들의 대역폭 할당과 라우팅문제에 있어 공정성과 처리량에 대하여 고려해 보았다. 가중치클 고려치 않은 Flow들에 대한 최적경로설정문제에 대하여, 기존의 QoS 서비스와 Best-Effort 서비스에서 연구된 라우팅알고리즘에서 벗어나, 본 논문은 가중치를 가진 Flow들에 대하여 Soft-QoS서비스를 지원함에 있어서 공정성과 최대 처리량을 정의하고, 또한 이를 바탕으로 가중치 최소극대 대역폭 할당과 가중치 최소극대 공정라우팅 알고리즘을 제안한다. 종단간 최적경로를 설정하는데, 최소비용으로 Bottleneck-Link를 구하고 대역폭을 할당하기 위하여 그래프 상의 노드에 두 가지 색을 사용하는 그래프문제(Graph Coloring)와 최악의 경우를 감안하면서 경로를 선택하는 최소극대화 문제(Maxmin)를 결부시켜 살펴본다. 나아가 Soft-QoS 서비스의 최대값과 최소값을 고려한 가중치를 가진 Weighted-Flow들의 대역폭 할당과 경로설정에 있어, 동적인 네트워크 환경에 보다 효율적으로 접근 가능한 근사 알고리즘을 제안한다.
조합 최적화 문제를 풀기 위한 개미 알고리즘(Ant Algorithm)은 실제 개미 집단의 행동을 모방하여 만들어진 것이다. Ant Colony System(ACS)은 여러 유형의 개미 알고리즘 중 비교적 최근에 소개된 것이다. ACS의 설계를 위해 순회 외판원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 사용하여 실험을 수행하였다. ACS를 다양한 조합 최적화 문제에 적용할 때 순회 외판원 문제에 사용된 ACS의 파라미터와 전략을 사용하고 있다. 본 논문에서는 조합 최적화 문제들 중 하나인 멀티캐스팅 라우팅 문제를 해결하기 위해 ACS를 이용하였다. 멀티캐스트 라우팅은 데이터를 하나의 송신자에서 여러 수신자들로 보내기 때문에 모든 노드를 포함하는 순회 외판원 문제와는 속성이 다르고, 송신자에서 각 수신자에 하나의 최단경로를 설정하는 문제와도 다른 속성을 지니고 있다. 본 논문에서는 멀티캐스트 라우팅에 ACS를 적용하기 위해 알고리즘의 동작을 수정하고, 수정한 ACS의 성능을 향상시키기 위한 최적의 전략과 파라미터를 설계한다.
인터넷 인구의 증가와 인프라의 발전은 새로운 인터넷 서비스들을 요구하게 되었고, 이러한 서비스의 대부분은 멀티캐스팅을 사용하고 데이터는 용량이 많은 멀티미디어 데이터들을 전송하는 서비스들이다. 멀티캐스팅은 데이터를 여러 목적지로 보내기 때문에 데이타의 복사가 필수적이어서 노드의 부하 가 많아지며, 데이터의 용량이 클 경우 노드의 부하는 더욱 커지게 된다. 이러한 이유로 멀티캐스트 라우팅 알고리즘의 연구가 필요하게 되었다. 노드에서 데이터를 복사하는데 노드의 용량 때문에 발생하는 노드연결도제한은 멀티캐스트 라우팅 연구에 고려하여야 할 기본적인 요소이다. 연결도제한을 고려한 멀티캐스트 라우팅 알고리즘이 현실적으로 의미를 갖고 있으나 이에 대한 연구는 제한이 없는 멀티캐스팅 알고리즘을 단순히 수정하여 제공하는 것뿐이었다. 따라서 본 연구에서는 노드연결도제한을 고려한 효율적인 알고리즘을 개발하기 위해 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm)과 개미 알고리즘 (Ant Algorithm)을 비교하고자 한다. 이 문제는 NP-hard 에 속하는 문제로 다항시간에 문제를 해결할 수 없음이 밝혀져 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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