복잡한 문제 학습을 위해 여러 가지 형태의 모듈라 네트워크의 구조가 제시되어 왔다. 그 중 엑스퍼트 네트워크와 게이팅 네트워크로 구성된 Mixtures of Experts network은 복잡한 문제를 단순한 문제들로 분해하고, 각각의 엑스퍼트 네트워크가 분해된 단순한 문제를 학습하여 결과를 도출함으로써, 국소적 지역해의 위험을 방지하고 보다 정확한 학습을 가능하게 한다. 그러나 엑스퍼트 네트워크의 수렴은 게이팅 네트워크의 수렴에 많은 영향을 받게 되고, 모든 복잡한 데이터에 대한 엑스퍼트 네트워크의 기여도를 학습하는 게이팅 네트워크는 역전파 알고리즘에 의한 학습 방법으로는 수렴 속도가 떨어진다. 본 논문에서는 게이팅 네트워크를 칼만필터로 학습하여 복잡한 문제에 대한 강건성은 유지하고 보다 빠른 수렴이 가능한 방법을 제시하고자한다.
최근의 컴퓨터와 인터넷 기술의 발달로 인해 시간과 장소에 제약을 받지 않는 네트워크를 구성하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 외부 네트워크로 연결이 힘든 상황에서의 네트워크를 구성하고자 하는 연구, 즉 외부와는 단절돼 있거나 외부와 독립적인 네트워크를 구성하고자 하는 모바일 Ad hoc 네트워크에 관한 연구이다. 본 논문에서는 이러한 모바일 Ad hoc 네트워크에서 서비스 탐색 시 네트워크의 자원을 불필요하게 많이 소모하는 브로드캐스트를 기반으로 한 기존 기법인 플러딩을 배제하고 동종의 서비스를 하나의 멀티캐스트 그룹으로 만든 후 서비스 탐색을 실시하는 방법을 제시하였다. 이러한 방법을 통해 모바일 Ad hoc 네트워크에서의 브로드캐스트를 줄이며, 동시에 서비스를 효과적으로 받을 수 있는 가능성을 기술하고자 한다.
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.
센서 네트워크는 제한된 에너지를 가지는 작은 노드들로 구성이 된다. 제한된 자원을 가지는 센서 네트워크에서 저 전력에 대한 연구는 핵심 분야로써, 다양한 연구가 진행 중이다. 센서 네트워크에서 에너지 효율을 높이는 방법들이 많이 연구되고 있다. 센서 네트워크에서 가장 큰 에너지 손실을 가져오는 부분은 통신 부분이며, 질의 기반 센서 네트워크에서는 질의를 배포하게 될 때 에너지 소비의 주요 요소들이 발생하게 된다. 따라서, 본 논문은 베이스스테이션으로 다중 질의를 요청할 때 질의 합성을 통해 전달되는 질의 수를 최소화하여 질의의 배포에 따른 에너지 소비 요소를 줄이는데 그 목적이 있다. 질의는 조건절에서 특정 속성에 대해서 판별하는데, 본 논문에서 제안하는 방법은 속성에 따라 질의를 합성하여 원본 질의의 개수보다 적게 하는 것이다. 제안 알고리즘을 통해 합성된 질의가 센서 노드에게 전해지는 과정에서 데이터의 송수신 횟수 및 overhead를 줄일 수 있으며, 또한 센서 노드는 합성된 질의로 센싱 횟수를 줄 일 수 있어 에너지 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법과 일반적인 방법을 비교하기 위해 에너지 소모 절감 예를 살펴봤다.
본 논문은 수중 센서 네트워크에서 효율적인 하향링크 멀티캐스트 데이터 전송기법을 제시하였다. 기존에 센서 네트워크에서 많은 멀티캐스트 전송 기법이 제안되었지만, 배터리를 지속적으로 공급받거나 충전시키기 어려운 환경에 있는 수중 센서 네트워크에 특화된 멀티캐스트 기법은 없었다. 본 논문에서는 이를 위하여 수중 센서 네트워크에서의 멀티캐스트 두 가지 특성을 파악하여 이를 알고리즘에 적용하였다. 싱크 노드에서 목적지 노드들의 위치 정보를 가공하여서 각도 정보를 추출하였고, 이렇게 추출한 목적지 노드들의 각도 정보를 바탕으로 가상의 유클리디언 스테이너 포인트를 이용한 최적의 멀티캐스트 전송 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘은 저 계산 능력과 제한된 전송파워를 가지는 수중 센서 네트워크에서 구동하기에 알맞음을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 제안한 방식은 기존의 방식들에 비하여 감소된 전송 전력과 감소된 라우팅 계산량을 보였다.
행동 기반 인공지능은 기본 행동들의 집합으로부터 적절한 행동을 선택함으로써 복잡한 행동을 하도록 하는 방식이다. 행동 기반 시스템은 1980년대에 시작되어 이제는 많은 에이전트 시스템에 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 P. Maes가 제안한 행동 선택 네트워크에 Learning Classifier System을 이용한 학습 기능을 부가하여, 변하는 환경에 적절히 적응하여 행동의 시퀀스를 생성할 수 있는 방법을 제안하다. 행동 선택 네트워크는 주어진 문제에 따라 노드 간 연결을 설계자가 미리 설정하도록 하는데, 해결해야 할 문제가 변함에 따라 네트워크에서의 연결 형태가 변형될 필요가 있다. Khepera 로봇을 이용한 시뮬레이션 결과, 행동 선택 네트워크에서의 학습이 유용함을 확인할 수 있었다.
무선 adhoc 네트워크에서는 기존의 유선 네트워크와 달리 기반 시설 없이 휴대용 기기들만으로 네트워크가 형성된다. 휴대용 기기들은 배터리를 에너지원으로 사용하므로 효율적인 에너지 자원 관리가 중요한 고려 대상이 된다. 본 논문에서는 adhoc 무선 네트워크에서 전체 에너지를 적게 사용하는 브로드캐스트 라우팅 트리를 형성하는 알고리즘을 제안한다.
MPLS 네트워크에서 LIB 테이블은 네트워크의 성능에 아주 큰 영향을 미치며, 네트워크의 자원 이용률을 결정하는 중요한 인자이다. 본 논문에서는 MPLS 네트워크에서 LIB 테이블의 공간을 절약하는 방안을 제시하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들에 대해 네트워크 시뮬레이션을 이용하여 측정한 결과, 제안된 방식의 T 값을 0.25초로 지정하면 평균 20%, T 값을 0.50초로 지정하면 평균 46%의 LIB 테이블 공간이 절약됨을 확인하였다.
초고속 통신 가입자 확대와 인터넷 정보 기기의 보급으로 PC간의 네트워킹이 A/V 기기를 비롯한 다양한 디지털 정보가전을 중심으로 하는 홈 네트워크의 발전으로 이어질 것이 예상 된다. 이에 따라 흠 네트워크에 관련된 유무선 기술, 미들웨어, 게이트웨이 기술에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 이 가운데 기기 동작 특성, 응용 분야에 따라 각기 다른 네트워크를 형성하도록 하는 미들웨어 간의 연동의 중요성이 부각된다. 본 논문에서는 UPnP-HAVi 네트워크를 연동하여 스트리밍 서비스를 가능하게 하는 게이트웨이를 제안한다.
통신모듈이 포함된 많은 컴퓨팅 장치들이 다가오는 미래에는 유비쿼터스 네트워크 디바이스가 될 것이다. 센서 네트워크도 그런 유비쿼터스 네트워크의 어플리케이션이다. 대부분의 경우 센서 네트워크는 플러딩기반의 on-demand 에드혹 라우팅 프로토콜을 사용하나, 플러딩에 따른 중복된 패킷 전송을 최소화 하기 위해, 위치 정보를 사용하고 장애물까지 고려한다. 본 논문은 건물 내 유비쿼터스 센서 네트워크에서 위치 기반과 장애물을 고려한 플러딩을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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