본 논문에서는 모바일 에드-혹 네트워크를 위한 분산 이동성 관리 방법으로 적응적 RDG(Randomized Database Group) 방법을 제안한다. 이 방법에서는 네트워크 노드의 위치를 저장하고 노드의 이동성을 관리하기 위하여 데이터베이스가 사용된다. 모바일의 위치가 바뀌면, 모바일의 선호도를 고려하여 동적으로 무작위로 선택된 다수의 데이터베이스가 갱신된다. 호 도착과 같은 모바일의 위치가 필요할 때, 다수의 무작위로 선택된 데이터베이스가 질의된다. 그리고 분석적 방법으로 제안된 방법의 전체 위치 관리 비용을 평가하고, 그것의 성능을 기존의 RDG 방법과 비교 평가 한다.
본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적인 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 속도에 대한 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터 헤드노드를 기준으로 클러스터 멤버노드의 방향성 및 속도의 속성 정보를 비교하여 유사한 노드간 클러스터링을 구성하고, 이로부터 헤드노드를 선택하는 방법이다. 실험결과, 제안하는 알고리즘이 네트워크의 부하를 감소시키고 네트워크 토폴로지를 안정적으로 유지할 수 있음을 확인하였다.
이동 에드혹 네트워크에서는 소스 노드로 부터 목적지 노드까지 데이터 전달을 위해 멀티 홉 전송방식을 사용하며 이때 전송경로를 설정하는 라우팅 기법이 중요한 기술적 이슈가 된다. 각 노드들의 위치 변경 및 채널환경의 변화에 따라 노드들 사이의 무선링크가 불안정해 질 수 있으며 이는 링크에러를 증가시키게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 다중경로 라우팅기법이 제안되었다. 다중경로 라우팅은 데이터를 분산 전송하여 특정 링크에서의 혼잡을 줄이고 데이터의 전송효율을 증가시킬 수 있다. 그러나 다중경로 라우팅에서 각각의 경로는 서로 간섭을 야기할 수 있으며 이는 네트워크의 성능을 크게 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크에 적용가능한 다중경로 라우팅기법을 제안하다. 제안된 방식에서는 노드의 위치정보 없이도 경로 간 간섭을 회피할 수 있도록 설계되었다. 시뮬레이션을 통해 제안된 다중경로 라우팅 기법이 전송지연과 에러를 크게 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
인지무선 에드혹 네트워크 (CRAHN : Cognitive Radio Ad-Hoc Networks)는 무선 서비스의 증가에 따른 주파수 자원부족을 극복할 수 있는 네트워크 기술이다. CRANH에서 주 사용자에 대한 간섭을 회피하기 위해 유휴채널을 확인하는 채널센싱이 필요하며, 주 사용자 출현시 빠른 유휴 채널선택을 통해 핸드오버로 인한 시간지연을 최소화 해야한다. 본 연구에서는 강화학습을 이용하여 CRANH에서 부 사용자의 채널 센싱의 대상을 축소하고 유휴채널의 가능성이 높은 채널을 우선적으로 센싱하도록함으로써 전송효율을 개선하였다. 또한 주기적인 센싱을 수행하지 않고 데이터의 전송시점에 채널을 센싱함으로써 센싱시점과 데이터 전송시점간의 차이로 인한 주 사용자와의 충돌가능성을 최소화할 수 있는 멀티채널 매체접근제어(MAC: Medium Access Control) 프로토콜을 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 이동 에드 혹 네트워크(Mobile Ad-hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 에너지 스케쥴링 기법인 ESWC(Energy Scheduling Weighted-value Control) 알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서 노드의 에너지를 관리하기 위한 여러 가지의 방법들이 제안 되고 있다. 특히 이동노드들의 경우 이동성에 따라 에너지 소모율이 다르며, 이때 상호 노드간 전송하는 데이터와 상호 위치에 따라 에너지 소모율은 다르게 된다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적인 토폴로지에서 전송 거리와 전송 데이터의 패킷량이 어떠한 상호관계에 따라 노드의 소모 에너지에 미치는 영향이 있는지를 분석한다. ESWC에서 도출된 에너지의 가중치 결과는 최종적으로 전송 경로에 있어 에너지 소모율을 분석하여 네트워크상에서 전체적인 노드의 라이프타임을 향상 시킬 수 있다. 본 연구의 주어진 모의실험환경에서 노드의 방향성 및 시간에 따른 이동성을 반영함으로써 에너지 효율적인 클러스터링 및 라우팅 경로 알고리즘이 제공되어 네트워크의 최적화된 에너지 소모 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 에드혹 네트워크에서 트래픽이 분산되고 송신자 수의 증가에 강인한 멀티캐스팅 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 지역 기반 트리를 이용한 멀티캐스팅 (RTMA)은 위치 정보를 이용하여 지역을 나누고 각 지역 안에서 멀티캐스트 그룹 멤버 간 공유 트리를 구성하고 지역 대표 노드를 선출하게 된다. 이후 멀티캐스트 그룹의 송신자를 포함하는 지역 공유 트리의 대표 노드들은 전체 지역 대표 노드를 대상으로 하는 송신자 기반 트리를 구성하여 지역 간 최단 트리를 만들게 된다. 이를 통하여 트래픽의 집중 현상을 방지하고 전체 송신자의 수가 아닌 송신자를 포함한 지역의 수 만큼만 트리를 생성하도록 하여 트리 유지를 위한 자원의 낭비를 줄일 수 있다.
이동 에드 혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network)에서는 노드들이 pear-to-pear 레벨에서 무선 채널을 통하여 대화 한다. 노드들은 지리적으로 이동이 자유로우며 무선 채널들은 영역 내에서 약하게 결합된다. 그리고 노드들이 자유롭게 이동할 수 있기 때문에 고정된 네트워크의 형태가 존재하지 않는다. 따라서 노드들간의 데이터 교관이나 노드간의 통신을 관리하기 위해서 리더 노드(Leader Node)가 필요하다. 본 논문에서는 이웃 노드간에만 대화가 허용되는 이동 에드 혹 네트워크를 위한 효율적인 리더 노드 선택 알고리즘을 소개한다. 그리고 시뮬레이션을 통한 알고리즘의 성능 평가 결과를 보인다. 본 논문에서 소개한 알고리즘은 노드들의 이동에 영향을 받지 않고 최소한의 무선 자원만을 사용하는 효율적이고 실용적인 알고리즘이다.
모바일 에드 혹 네트워크는 어떤 고정된 네트워크 인프라구조도 갖고 있지 않는 모바일 노드들로 구성된 망이다. 모바일 노드의 위치는 빈번히 변경되므로 노드의 위치를 효과적으로 관리하는 것은 관심을 끄는 분야이다. 본 논문에서는 모바일 에드 혹 네트워크에서 모바일 노드의 위치를 관리하기 위한 적응적 랜덤 데이터베이스 그룹 스킴을 제안한다. 제안하는 스킴은 노드의 이동성을 필요로 한다면, 모바일 노드는 위치 정보를 업데이트하거나 질의하기 위해서 몇 개의 데이터베이스를 랜덤하게 선택한다. 질의를 하는 경우에 선택되는 데이터베이스의 수는 고정되어 있는 반면에, 업데이트를 하는 경우에는 업데이트를 하고자 하는 모바일 노드의 인기도에 따라 데이터베이스의 수가 결정된다. 제안하는 스킴의 성능을 분석적 모델을 사용하여 평가하였으며 기존의 랜덤 데이터베이스 그룹 스킴과 성능을 비교하였다.
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.
WAVE는 IEEE 1609.x 패밀리 표준들과 IEEE 802.11p 표준으로 구성된 차량 에드혹 네트워크의 대표적인 표준으로 차량 운행시 안전 서비스, 편의 서비스 등을 제공하기 위해 멀티채널 코디네이션과 채널 동기화와 같은 동작들을 포함하고 있다. 데이터 통신 및 네트워킹 기술들은 일반적으로 ns-2, OPNET, 그리고 OPNET++와 같은 시뮬레이터들을 사용하여 그 성능이 평가되지만, 현재까지 이러한 툴들은 WAVE 프로토콜의 동작들을 제공하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 ns-2를 기반으로 하여 WAVE 멀티채널 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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