본 논문에서는 멀티 홉 N-스크린 서비스를 위한 무선 통신 MAC 구조로서, WiMedia Distributed-MAC 프로토콜을 적용하고, D-MAC 프로토콜에서 P2P 스트리밍이 가능한 OSMU (One Source Multi Use) 멀티 홉 N-스크린 서비스를 제공하기 위해, 종단 간 지연시간을 감소시키는 멀티 홉 자원 예약 기술을 제안하고 성능을 분석하였다. 이를 위해 새로운 MSCDRP (Multi-Stage Cooperative DRP) IE 기술을 제안하였다. 시뮬레이션 결과를 통해, 제안하는 N-스크린 멀티 홉 MSCDRP 기술은 다양한 멀티 홉 환경에서 기존 D-MAC 방식보다 향상된 지연시간 및 수율 성능을 나타내었다.
이동 애드 혹 네트워크은 빈번한 위상 변화가 일어난다. 이에 대처하기 위해 비상태 멀티캐스팅이나 위상 변화에 강한 특성을 지니는 오버레이 멀티캐스트 프로토콜들이 제안되고 있다. 하지만 이들의 대부분은 소규모 그룹에 대한 멀티캐스트만을 지원한다. 그러나 이동 애드 혹 네트워크의 대표적인 응용들은 대규모 그룹 통신을 사용하므로 확장성 문제는 해결되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 단일 홉 클러스터링과 프록시 노드 사용을 제안한다. 단일 홉 클러스터링은 구조적인 관리가 필요한 노드 수를 줄일 수 있으며 프록시 노드는 단일 홉 클러스터링으로 줄어든 노드들에게 계층화된 포워딩을 제공한다.
스펙트럼 자원의 부족문제를 해결하고 스펙트럼 자원을 보다 효율적으로 사용하기 위해 인지무선통신기술이 제안되었으며 많은 연구가 이루어지고 있다. 애드혹 인지무선통신에서 멀티 홉 라우팅은 저 전력으로 먼 거리까지 데이터 전송할 수 있는 중요한 기법이다. 멀티채널을 갖는 멀티홉 라우팅에서 전송채널을 선택할 때 우선적으로는 주 사용자에 대한 간섭을 최소화할 수 있는 채널선택이 되어야하며 전송용량을 극대화하기 위해 채널 간 간섭을 최소화할 수 있는 채널선택기법이 필요로 된다. 본 논문에서는 멀티채널 멀티 홉 인지무선네트워크에서에서 채널 간 간섭을 최소화하며 주 사용자와의 충돌을 줄임으로써 용량을 높일 수 있는 채널 스케줄링 방식을 제안하였다. 제안된 방식은 라우팅경로와 채널선택을 동시에 수행한다. 제안된 채널 할당방식에 대한 시뮬레이션을 통해 용량과 충돌률 관점에서 그 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 무선전력 통신 네트워크에서 소스에서 목적지 노드까지 종단간 데이터 전송률을 최대화하기 위한 최적의 멀티홉 전송 방식을 제안한다. 에너지 하베스팅을 하면서 멀티홉 전송을 위한 프레임 구조를 제시하고, 노드간 서로 다른 에너지 수확량과 링크 품질을 고려하여 종단간 전송률을 최대화하는 각 노드의 전송 시간을 수학적 분석을 통하여 도출한다. 아울러, 고려하는 무선전력기반 멀티홉 전송의 시스템 모델링을 통하여 최적화 문제를 도출하고, 이 최적화 문제가 convex 함을 보임으로써 전역 최적해가 존재함을 증명한다. 이를 통하여 최적화 문제를 계산 가능한 형태로 변형하여 손쉽게 최적해를 찾는다. 제안한 최적 멀티홉 전송 방식은 모든 링크의 전송률이 같아지도록 노드별 전송 시간을 최적으로 할당함으로써 종단간 전송률을 최대화한다.
차량 애드혹 네트워크는 이동 애드혹 네트워크의 한 종류로서 ITS를 위한 핵심 기술이다. 차량 애드혹 네트워크는 기반시설의 도움 없이 차량 간의 무선통신을 통해 임시적으로 구성되며 메시지 중계 노드로 선정된 차량들을 통해 메시지가 전파된다. 그러나 차량 애드혹 네트워크는 기존의 이동 애드혹 네트워크 보다 네트워크 토폴로지와 노드밀도의 변화가 아주 심하다. 따라서, 멀티-홉 브로드캐스트를 통해 메시지를 신속히 전파하기 위해서는 효과적인 릴레이 노드 선정기법이 요구된다. 본 논문에서는 차량 애드혹 네트워크에서 효율적으로 메시지를 전파하기 위한 경쟁윈도우 기반 멀티-홉 브로드캐스트 기법을 제안한다. 제안한 기법은 각 노드가 최적화된 경쟁윈도우를 계산하고 노드들 간의 경쟁을 통해 최적의 릴레이 노드가 선정되도록 한다. 실험결과, 제안한 기법은 기존의 거리기반 결정적 멀티-홉 브로드캐스트 기법에 비하여 종단간 메시지 전파 지연시간과 네트워크 부하 면에서 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 무선 멀티 홉 네트워크에서 VoIP 서비스를 만족하면서, 각 노드들의 에너지 소모를 줄일 수 있는 패킷 결합 개수($c_{PA}$)를 정하는 비용함수를 도출하였다. 이를 위해 무선 멀티 홉 환경에서 패킷 결합 개수에 따른 종단 간 지연과 패킷 손실률이 R-factor에 미치는 영향과 네트워크상에서 송수신 하는 모든 단말기의 에너지 소비에 미치는 영향을 분석하고, 무선 멀티 홉 환경에서 VoIP 패킷들을 효율적으로 전송하기 위한 방안을 제시하기 위해 앞에서 유도한 R-factor값(R)과 에너지 소모(E)간의 트레이드오프 관계를 비용 함수로 표현하였다.
본 논문에서는 멀티 홉 릴레이 네트워크에서 기지국(base station), 중계국(relay station)과 각 단말(mobile station)간의 전송률(throughput)을 향상시킬 수 있는 자원 할당 방법과 간섭을 겪는 단말들의 간섭을 최소화하여 모든 단말의 전송률을 보장하는 방법을 제안하고 있다. 멀티 홉 릴레이 시스템에서 기지국과 릴레이가 주파수 자원을 공유할 수 있으므로 간섭에 취약한 단말들이 생길 수 있다. 본 논문에서는 각 단말의 신호대 잡음 간섭 비(signal to interference plus noise ratio)를 이용하여 엑세스 영역(access zone)과 릴레이 영역(relay zone)의 경계를 동적으로 조절하는 기법과 함께 간섭에 취약한 단말을 분류하고 이를 관리하는 기법을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 무선자원 사용의 효율성을 향상하고 각 단말들의 공평성을 보장하며 네트워크 전체 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.
이 논문은 대규모 무선 센서 네트워크의 전체 운영 시간을 늘이기 위해 모바일 싱크를 이용한 효율적인 데이터 수집 방법을 제안한다. 클러스터링을 통해 센서 네트워크를 나눈 다음 모바일 싱크가 각 클러스터를 방문하여 데이터를 수집한다. 모바일 싱크와 클러스터 헤드 사이의 메시지 전달을 통해 에너지 소비 효율은 높이며 모바일 싱크의 단점인 데이터 수집 시간을 최소화할 수 있는 프로토콜을 제안한다. 네트워크 확장성을 위해 센서 네트워크 구조는 클러스터내에서 싱글 홉 전송보다는 멀티홉 전송을 지원해야 한다. 멀티홉 전송시 발생하는 중간 노드의 과도한 에너지 소비를 개선하기 위해 주행 경로와 연계된 데이터 병합 과정을 제안한다. 실험결과는 제안 모델이 기존 방법들보다 에너지 소비 및 데이터 수집 시간 측면에서 효율적임을 보여준다.
무선 센서 네트워크 시스템을 이용한 많은 응용 시스템이 연구되고 있는 가운데, 최근 무선 센서 네트워크 시스템의 신뢰성 확보에 대한 문제점이 대두되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 영상 데이터를 전송함으로써 보다 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있는 멀티미디어 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 영상 데이터를 저속의 멀티 홉 무선 센서 네트워크 환경에서 효율적으로 전송하는 프로토콜에 관련된 연구는 비교적 많지 않다. 지금까지의 통신 프로토콜들은 비교적 단순한 센싱 데이터를 전송할 수 있도록 설계되었으며, 새로운 응용들을 지원하기 위해서는 새로운 통신 프로토콜이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 연속적인 영상 데이터를 멀티 홉 환경에서 효율적으로 전송할 수 있는 다중 경로 간 간섭이 없는 간섭 회피 다중 경로 설정 기법을 제안한다.
무선 센서 네트워크 환경에서 효율적인 데이터 수집 기업은 핵심적인 기반 기술이다. 클러스터 기반의 데이터 수집 기법은 데이터 병합 (aggregation) 의 효율을 최대화 시켜 센서 노드들의 에너지 소모를 최소화 시킨다. 하지만 기존의 클러스터링 기법은 균일한 네트워크 환경만을 고려하여 불균일하게 배포될 수 있는 실제 환경에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 기존 기업들의 문제점을 해결하기 위해 불균일한 네트워크 환경에서도 에너지 효율적인 클러스터를 구축할 수 있는 기업을 제안한다. 제안하는 기법은 클러스터 헤드를 기준으로 최단 거리 홉 카운트 기법을 통해 논리적인 거리를 기반으로 클러스터 멤버를 구성한다. 이를 통해 불균일한 네트워크 환경에서도 클러스터들 간에 균형적인 멀티-홉 클러스터를 구축하여 네트워크 수명을 최대화 시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 모이기 위해 기존 기법과 시뮬레이션을 통해 성능을 비교평가 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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