모바일 애드 혹 네트워크(Mobile Ad-hoc Network)는 기반 통신시설의 도움 없이 노드들 간에 자율적으로 구성되는 무선 네트워크로 각 노드는 이동성 및 다른 노드에게 패킷을 전달하는 라우팅 기능을 가지고 있다. 현재까지 모바일 애드혹 네트워크의 주된 관심사는 경로설정 문제를 해결하는데 있었다. 모바일 애드혹 네트워크의 라우팅 프로토콜에서 노드에게 할당된 주소가 유일한 것으로 가정하여 사용하지만 경로설정에 앞서 모바일 애드 혹 네트워크에 참여하는 노드에게 어떤 방법으로 유일한 주소를 제공할 것 인가에 대한 연구가 필요하다. 특히 모바일 애드 혹 네트워크는 필요에 따라 노드들이 자발적으로 네트워크를 형성하여 데이터를 주고 받는 형태이기 때문에 노드들에게 동적으로 주소를 할당하는 문제는 매우 중요하다. 따라서 모바일 애드혹 네트워크가 외부망과 연결시 고정 IP을 부여하고 애드혹의 구성하는 노드이 이동성을 고려하여 노드들 간의 분산된 IP 주소 자동 할당 방법을 MIPv6 적용한 프로토콜을 제안한다. 또한 평가방법으로 이동성을 고려하여 네트워크의 크기를 노드의 수를 가지고 비교하여 모바일 애드혹 네트워크를 구성하는 노드의 수를 증가함으로 기존 연구와 비교평가를 위해서 시뮬레이션 환경을 구현하여 실험을 수행하였다. 실험 결과, 이 논문에서 제안한 방법을 사용하면 모바일 애드혹 네트워크의 크기가 커질수록 기존의 방법보다 주소할당 소요시간을 감소시킬 수 있다.
모바일 센서 망 시스템에서는 모바일 노드들이 무작위로 배치되고, 랜덤한 경로를 통해 이동 하면서 데이터를 수집하고, 이웃노드에게 전달한다. 따라서 노드가 이동함에 따라 자동으로 노드간 연결을 유지하며 주위의 노드들과 데이터를 송수신 하는 방법이 필요하다. 하지만 대부분의 연구는 노드가 고정된 상태에서 에너지 소모를 줄이기 위한 방법을 중심으로 제안되어져 왔다. 모바일 센서망에서는 모바일 기기의 이동성이라는 특징을 고려한 알고리즘이 필수적으로 제시되어야 한다. 또한 고정된 노드간의 데이터 전송보다 모바일 노드와의 데이터 전송에서 발생하는 전송지연이 더욱 크기 때문에 전송지연 최소화를 위한 방안과 센서 노드가 갖는 기본적인 에너지 소비 최소화의 문제도 함께 고려되어야 한다. 본 논문에서는 데이터 전송중인 노드의 전송범위에 모바일 노드가 들어 왔을 때 기존의 노드와 모바일 노드가 자율적으로 토폴로지를 구성하는 동기방법과 에너지와 전송지연을 줄이는 노드 스케쥴링 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 기존 방법에 비해 제안한 방법이 모바일 센서망에서 효과적으로 전송지연을 줄이면서 에너지 소비를 최소화함을 보인다.
모바일 애드혹 네트워크에서는 모바일 노드의 이동성과 네트워크의 단절성으로 인해 데이터 접근성이 감소하게 된다. 이런 문제점을 해결하기 위해 데이터 복제본을 활용하여 데이터 접근성 향상을 위한 많이 기법들이 연구되었다. 하지만, 제안된 기법들은 노드가 가지는 이기적인 특징을 고려하지 않은 기법이기 때문에 실제 모바일 애드혹 네트워크에서 이기적 행동을 하는 노드가 존재할 경우에는 데이터 접근성이 상당히 낮아진다. 최근에 이기적 노드가 존재하는 모바일 애드혹 네트워크에서의 데이터 복제본 할당을 위한 기법이 제안되엇다. 하지만 이 기법은 이기적 노드를 데이터 복제본 할당 기법에서 완전히 배제를 시키기 때문에 이기적 노드를 활용할 수 없다. 그 결과, 데이터 접근성에 안좋은 영향을 미치게 된다. 본 논문은 모바일 애드혹 네트워크에서 이기적 노드가 존재할 경우에 이기적 노드를 활용하기 위해 모든 노드를 이기적 정도와 거리에 따라 측정을 하고, 측정값을 기준으로 노드들을 레벨화 할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 이기적 노드들이 모바일 애드혹 네트워크 상에 존재하는 환경에서 데이터 접근성이 향상됨을 보여준다.
무선 센서 네트워크에서 모바일 싱크의 도입은 기존의 고정된 위치의 싱크를 사용하는 WSN에서 발생하는, 싱크 주변 노드들과 외곽 노드들 간의 에너지 불균형 문제(에너지 핫스팟 문제)를 어느 정도 해결할 수 있게 하였다. 그러나 모바일 싱크의 에너지 제약으로 인해 싱크가 모든 노드를 방문하여 데이터를 수집할 수 없기 때문에, 앵커(또는 헤드)라고 불리는 특정 노드에서 데이터를 모으고, 모바일 싱크는 이러한 앵커 노드들만을 방문하는 방법이 널리 사용되고 있다. 최근 연구에서는 모바일 싱크가 보다 효율적으로 에너지 불균형 문제를 해결하기 위하여 모바일 싱크 이동 경로 및 앵커 노드 선정 최적화 방법이 활발히 연구되고 있다. 본 연구에서는 태양 에너지 기반 센서 네트워크를 위한 영역 기반 앵커 선정 기법 및 모바일 싱크 이동 경로 선택 기법을 제안한다. 제안 기법은 각 노드가 수집하는 태양 에너지의 활용을 최대화하고, 에너지 핫스팟 문제를 완화하기 위해 두 개의 라인(영역)을 설정하고 이 라인을 따라 앵커 노드가 선정된다. 모바일 싱크는 데이터 수집을 위해 이 두 라인을 왕복 이동 경로로 택하여 라인 내의 앵커 노드를 방문한다. 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법보다 에너지 불균형 문제가 완화되어 노드의 정전 시간이 줄어들고, 이에 따라 모바일 싱크에서 수집되는 데이터의 양이 증가하는 것을 확인하였다.
모바일 네트워크에서는 모바일 노드의 이동성으로 인하여 네트워크가 빈번하게 분리되며, 이로 인해 데이터 접근성이 낮아지는 문제가 발생한다. 기존 연구에서는 이러한 문제 해결하기 위해 다양한 복제 본 할당 기법이 연구되었다. 그러나 지금까지 연구된 복제본 할당기법들은 모바일 애드혹 네트워크 환경의 제한된 자원으로 인한 노드들의 이기적인 행동에 대해 고려하지 않았다. 본 논문은 모바일 애드혹 네트워크 상의 이기적인 노드들을 검출하기 위해 이진결정 기법과 레벨화 기법을 제안하고, 이를 통해, 이기적인 노드들의 영향을 최소화하는 기법을 제안하고자 한다. 실험 결과는 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 모바일 애드혹 네트워크 내에 이기적인 노드들이 있는 환경에서 데이터 접근성이 향상됨을 보여준다.
최근 무선네트워크의 급격한 발달로 이동 중에도 통신을 할 수 있는 요구사항에 IETF에서는 Mobile IPv6(MIPv6)라는 기술을 제안하였다. MIPv6는 IPv6환경에서 모바일 노드(모바일 노드)가 이동을 하면서도 통신을 할 수 있는 기술인데, 실제 상용망에서는 사용되지 않고 있다. 그 이유는 모바일 노드에 이동성을 제공하는 모바일 스택의 탑재가 높은 오버헤드를 가지고 있고, 시그널링 비용이 많이 들기때문이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 지난 해 Proxy Mobile IPv6(PMIPv6)가 표준화 되었다. PMIPv6는 모바일 노드에 이동성을 제공하는 모바일 스택을 올리지 않고 네트워크 엔티티가 대신 모바일 스택을 가지고 시그널링을 처리하기 때문에 결과적으로 시그널링 비용을 줄였다. 하지만 PMIPv6에서는 인접한 네트워크 사이에서 패킷을 전송할 때 MAG간의 통신이 가능하지 않고, 오직 LMA를 통하여 대응 노드(대응 노드)에게 패킷을 전송할 수 있다. 게다가 같은 서브넷에 있는 대응 노드에게 패킷을 전송할 때도 LMA를 거치게 되는 불필요한 과정이 발생한다. 게다가 LMA를 통하여 패킷을 전송하는 방식은 지연과 리오더링(Re-Ordering)을 발생시켜본 패킷 재전송을 유발하여 전송 품질을 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 인접한 MAG간의 통신, 또는 같은 서브넷 내에서의 통신에서 LMA를 거치지 않고 통신을 할 수 있는 방안으로 블룸 필터를 이용한 통신 기법을 제안한다.
무선 센서 네트워크(WSN)환경에서는 저가의 센서 노드를 구성하기 위해 배터리, 제한된 에너지 등과 같은 하드웨어적인 제약을 갖고 있다. 특히, 센서 노드의 제한된 에너지는 네트워크 수명과 직접적인 관련이 있기 때문에 네트워크의 수명을 연장하기 위한 효율적인 기법들이 요구되는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 WSN환경에서 고정 노드와 모바일 노드를 혼용하여 음영지역을 최소화할 수 있는 모바일 노드 이동 기법을 제안한다. 이는 대표 노드를 선정하여 네트워크의 밀도를 제어하고 각 노드들의 거리에 따라 신호 세기를 제어한다. 이를 통해 네트워크 지역의 확장과 각 노드의 에너지를 효율적으로 사용할 수 있다.
무선센서네트워크는, 다수의 센서노드가 넓은 지역에 배치되어 자신의 전원에 의해 동작하고 다른 센서노드와 협력하여 환경검침 또는 물리량 검침을 수행하는 무선네트워크로 정의한다. 각각의 센서노드들은 자신의 배터리전원소모를 최소화하여, 장기간 사용할 수 있어야 하며, 센서 노드를 적절하게 배치하여 전체 네트워크 커버리지를 제공할 수 있어야 무선센서네트워크의 수명을 늘일 수 있다. 초기 센서노드의 배치로는 센서들의 배터리 수명 등의 이유로 제약이 있으며, 모바일센서노드는 센서가 이동하여 새로운 커버리지를 제공함으로써, 이러한 제약조건을 완화할 수 있다. 본 논문에서는 perimeter coverage property를 만족하는 모바일 센서들의 단계적인 이동을 통한 커버리지 제공기법을 제안한다. 각각의 모바일 센서노드들은 이웃한 센서노드들이 dead 노드인지 판단하게 되며, dead 노드인 경우, 센서네트워크의 커버리지 hole을 만드는지 여부를 판단한 후, 각각의 모바일 센서노드들은 hole의 중심점을 계산하고, 관련된 센서노드들이 협동하여, 단계적으로이동하여, 최종 hole을 커버하는 새로운 센서네트워크를 형성하게 된다. 본 제안기법을 시뮬레이션하여 DCM 기법과 비교한 결과, 에너지 효율을 결정하는 전체 움직임거리 측면에서 최소 50% 이상의 성능향상을 보임을 확인하였다.
센서노드는 무선 센서네트워크를 통해서 감지한 정보를 싱크에게 전송한다. 최근 휴대 무선장비의 이용률 증가로 센서네트워크에서 데이터를 수집하는 싱크를 휴대 무선장비로 대체하여 이동성을 보장하는 연구가 활발히 진행된다. 즉, 싱크가 이동성을 가짐으로써 센서노드가 감지한 정보를 전달하는 방법이 중요한 문제로 부각되고 있다. 따라서 모바일 싱크의 위치를 효율적으로 알리고, 다중 소스노드에서 다중 싱크로 정보를 전달하는 것이 필요하다. 특히, 고정된 싱크에서 사용하던 데이터 전송경로는 모바일 싱크 환경에서 더 이상 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 소스노드의 위치정보를 제공하기 위한 서버로서 8방향 앵커시스템(Eight-Direction Anchor system: EDA)을 제안한다. EDA는 센서네트워크의 가장자리에 위치한 센서노드의 편중된 에너지 소모를 막고, 전체 센서노드를 균형적으로 사용함으로써 균등한 에너지 소모를 보장한다. 또한, 모바일 싱크가 소스노드로부터 데이터를 연속적으로 받기위해서 위치기반 최단거리 전송(Location-based Shortest Relay: LSR) 프로토콜을 제안한다. LSR은 소스노드에서 싱크로의 우회하는 경로를 막고, 최소 지연경로를 통하여 연속적인 데이터 전송을 보장한다. 실험결과를 통해서 제안 프로토콜은 효율적인 위치서비스의 제공뿐만 아니라, 다중 소스와 다중 모바일 싱크 환경에서 평균 데이터 전송 비용절감 효과를 얻을 수 있음을 보인다.
이동 애드 혹 네트워크는 기반 망의 도움 없이 모바일 노드의 자유로운 참여와 이탈에 의해 임시적인 네트워크를 구성하기 용이하다. 이러한 모바일 노드는 한정된 에너지에 의존한다. 그래서 무선 애드 혹 네트워크에서 에너지와 관련된 문제들이 중요한 연구과제로 다루어진다. 모바일 노드의 에너지 소비를 줄이기 위해 IEEE 802.11 PSM를 적용한 다중 홉 애드 혹 네트워크 모델에 대해서 최근 많은 연구가 이루어졌다. IEEE 802.11 PSM은 단일 홉 애드 혹을 가정하고 제안되었다. IEEE 802.11 PSM을 다중 홉 애드 혹 네트워크에 적용을 하게 될 경우 경로설정 메시지를 받지 못한 모바일 노드에 의해 우회하는 경로가 발생하게 된다. 우회하는 경로는 전송지연뿐만 아니라 모바일 노드의 에너지 소비를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 경로 설정 메시지를 전송받지 못한 모바일 노드에 의해 발생하는 우회하는 경로를 최적의 경로로 재설정하는 알고리즘을 제안하였다. 모바일 노드는 자신의 송수신 범위에 있는 노드들의 데이터를 엿들을 수 있다. 무선 매체는 동일한 대역을 사용하는 모든 모바일 노드에 의해 공유되어진다. 이러한 매체의 특성을 이용하여 모든 모바일 노드들은 우회경로를 감시하고 우회경로가 발생하였을 경우 자신의 라우팅 테이블의 정보를 수정하거나 이웃한 모바일 노드에게 라우팅 업데이트 요청 메시지를 보내어 최적의 경로로 재설정하게 된다. 우회경로를 최적의 경로로 재설정함으로써 전송지연과 불필요한 에너지 소비를 줄일 수 있었다. 시뮬레이션을 통해 제안 알고리즘을 수행하기위한 오버헤드는 무시할 수 있을 정도로 작다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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