무선 센서 네트워크의 각 센서 노드는 배터리 기반의 제한된 에너지로 동작하기 때문에 무선 센서 네트워크에서의 효율적인 에너지 사용에 많은 연구가 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크와 같이 많은 수의 센서 노드가 조밀하게 분포되어 긴밀한 협업을 통해 정보를 모으고 전달하는 유기적인 시스템에서는 가능한 많은 노드들이 생존하는 것이 망의 수명에 더욱 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 에너지 효율이 중요한 요소 가운데 하나인 센서 네트워크에서 효율적인 라우팅을 위한 기존의 연구들을 고찰하고, 개선된 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 클러스터 구성을 위해 싱크에서 노드의 흠 수에 따라 플러딩을 통해 각 노드에게 클러스터 ID를 부여하며, 부여된 클러스터 ID를 기반으로 계층적 데이터를 전송하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에 대해서는 NS-2 시뮬레이션을 기반으로 로드의 수명과 데이터 량, 오버헤드에 대한 성능 분석을 수행하였다.
기존 셀룰러 IP는 많은 중복패킷으로 인하여 네트워크에 큰 트래픽 부하가 가중되고, 패킷 손실과 핸드오프 지연이 발생한다. 본 논문에서는, 페이징 캐시와 라우팅 캐시를 결합한 통합 캐시와 중복 패킷 발생을 최소화하는 개선된 적응형 세미소프트 핸드오프를 함께 운용할 것을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 패킷 손실, 핸드오프 지연 및 네트워크 내 트래픽 부하 특성 등을 고찰하였다. 그 결과, 제안한 방식은 액세스 네트워크 내 노드와 이동 호스트의 수, 노드 내 다운링크의 수가 증가할수록 세미소프트 핸드오프를 적용한 기존의 셀룰러 IP와 비교하여 크게 개선되었다는 것을 확인하였다.
이 논문에서 SPFA(shortest path faster algorithm)을 사용해서 기존의 벨만-포드(Bellman-Ford)을 개선한 효율적인 알고리듬을 제안한다. 벨만-포드 알고리듬은 딕스트라(Dijkstra) 알고리듬과 다르게 부(-)인 가중치를 갖는 그래프에서 사용할 수 있다. SPFA 알고리듬은 한 대기열을 이용하여 노드를 저장한다. 그래서 중북을 피할 수 있다. 벨만-포드 알고리듬은 시간을 더 사용하여 노드 표를 업데이트를 시킨다. 이 개산 알고리듬에서는 인접 리스트를 이용하여 표의 각 노드를 저장한다. 한 대기열을 통하여 데이트를 저장한다. 개선 방법에서는 새로운 점에 계속 relaxation을 통하여 최적 패스를 얻을 수 있다. 딕스트라 알고리듬과 SPFA 알고리듬과 개선된 알고리듬의 성능을 비교하기 위해서 시뮬레이션을 하였다. 실험 결과에서 랜덤(random) 그래프에서 개선된 알고리듬, SPFA 알고리듬과 딕스트라 알고리듬은 효율이 비슷했었는데, 격자형 지도에서 개선 알고리듬의 효율이 더 높았었다. 처리시간에서 개선된 알고리듬은 SPFA 알고리듬 보다 3분의 2를 감소시켰다.
블랙홀 공격은 라우팅 정보를 무단으로 변경하여 전송성능에 치명적인 영향을 초래할 수 있다. 블랙홀 공격에 대응하는 수단으로서 IDS(Intrusion Detection System) 또는 IPS(Intrusion Prevention System) 등을 사용할 경우 일정 정도의 전송성능을 개선할 수 있다. 본문에서는 블랙홀 공격이 발생되는 MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서 IDS가 종단간 성능에 미치는 영향을 패킷취합전송 관점에서 분석한다. 성능분석은 NS-2를 기반으로 구축한 MANET 시뮬레이터를 사용하였으며, 음성 서비스인 VoIP(Voice over Internet Protocol) 트래픽을 대상으로 음성서비스 표준 성능 파라미터인 MOS(Mean Opinion Score), 연결율, 지연 및 패킷손실율을 분석하였고, 본 논문에서 제시한 성능팩터를 활용한 분석을 제시하였다. 성능분석 결과의 하나로 패킷취합전송을 사용하는 MANET에서 블랙홀 공격에 대비한 IDS 조건을 제시하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제10권2호
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pp.61-71
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2003
Ad-hoc networks are characterized by multi-hop wireless links, frequently changing network topology and the need for efficient dynamic routing protocols. In an Ad-hoc network, each host assumes the role of a router and relays packets toward final destinations Because a packet is broadcast to all neighboring nodes, the optimality criteria of wireless network routing is different from that of wired network routing. tn this paper 1 point out the more important cost factor than the number of links in the Ad-hoc network. A class routing protocols called on-demand protocols has recently found attention because of their low routing overhead since it performs a blind flooding to look for a path. In this paper, 1 propose the method which reduces overhead by using the information of neighboring nodes and doing a selective flooding. Simulation results demonstrate better reduction of routing overheads with this scheme.
무선 Ad-Hoc 망은 기존의 인프라 스트럭쳐의 지원 없이 이동 단말들 간의 통신만으로 동작하는 네트워크로 기존 유선망과는 다른 형태의 통신 프로토콜이 요구된다. 이중 많은 통신 프로토콜에서 Flooding 알고리즘이 일반적으로 사용되고 있다. 그러나 이러한 Flooding 알고리즘은 패킷 전송 노트의 수에 따른 에너지 소비등과 같은 문제점을 갖는다. 이에 본 연구에서는 기존 Flooding 알고리즘을 개선할 수 있는 새로운 형태의 알고리즘을 제안하고 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 제안된 알고리즘이 기존 Flooding 알고리즘에 비해 성능을 크게 향상시킴을 보인다.
하이퍼 큐브는 정규적이며 결함 허용 능력을 갖고 있기 때문에 결함 허용 알고리즘을 구현하기 쉽다. 하이퍼 큐브를 이용한 결함 허용 알고리즘들이 많이 개발되었다. 이러한 알고리즘들 중에 안전(safe)과 불안정(unsafe) 개념을 이용한 알고리즘이 Masuyama등에 의해 개발되었다. 이 논문에서는 Masuyama의 알고리즘을 개선한 새로운 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교한다.
P2P 시스템들의 주요한 이슈는 효율적인 검색 기법에 있다. 기존의 DHT(distributed hash table) 방식의 P2P 시스템들은 단순 쿼리에 이용되는 단일 키워드 일치를 통한 검색 기법에만 머물렀다. 본 논문에서는 이러한 단순 쿼리 기반의 검색 기법을 개선하기 위해 DHT 기반의 도큐먼트 라우팅 모델에서 다중 링 토폴로지를 이용한 분류 탐색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 Chord[1] 프로토콜을 기반으로 구현하였으며, 분류 검색의 지원 이후에도 로드 밸런싱에 있어 기존 시스템과 유사한 성능을 보임을 확인한다.
유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)은 자연의 법칙에서 그 아이디어를 찾은 것으로 순회 방문자 문제(Traveling Salesman Problem : TSP) , 분배문제, 라우팅문제 등과 같은 전형적인 Combinatorial Optimization 문제에 적용되고 있다. 한편 이러한 유전자 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 알고리즘 실행과정에 적용할 수많은 이론과 경험적인 기법이 제시되고 있는데 이러한 기법들은 대부분 우수형질을 확보함으로써 최적의 값을 효과적으로 탐색하기 위한 것이다. 즉, 개체의 우수 형질 확보를 위한 부모 선택방법, 교차의 범위와 위치 및 방법, 그리고 돌연변이의 크기와 방법등이 포함된다. 본 연구에서는 자연의 법칙에서와 같이 자손 세대의 형질이 부모 세대보다 우수할 수 있음을 전제로 적응도 가중치에 의한 확률적인 방법에 의해서 선택하는 방법을 개선하여 부모세대가 같지 않게 하고, 우수형질이 유전되도록 하여 자손세대의 적응도가 부모세대보다 높도록 함으로써 최적의 값을 효과적으로 탐색할 수 있음을 실험하였다.
최선형 서비스(best effort service) 방식의 현재 인터넷은 실시간 응용의 출현과 보다 나은 서비스를 기대하는 사용자들에 의해 많은 변화가 요구되고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해서 새로운 프로토콜, 트래픽 제어 및 QoS 라우팅 등에 관한 연구가 진행되고 있으며, 최근 트래픽 제어를 통해 서로 다른 수준의 서비스를 제공하는 차별화 서비스(differentiated service)모델에 관하여 많은 연구가 진행중이다. 두 가지 우선 순위를 바탕으로 사용자에게 어느 정도 예측 가능한 대역폭을 제공하는 RIO 모델은 차별화 서비스의 대표적인 모델이다. 하지만 RIO 모델에서 제공하는 대역 분배 방식은 네트워크 용량이 충분치 못한 상황에서는 서비스 차별화가 이뤄지지 않으며, 잉여 대역폭의 적절한 분배가 이뤄지지 않는다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 네트워크 상황에 따른 RIO모델의 대역 분배 성능을 분석하였으며, 이를 개선하여 보다 효과적인 서비스 차별화가 이뤄지도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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