MANET 환경에서 빈번한 경로 단절은 반복된 경로 탐색으로 인해 제어 패킷 오버헤드와 패킷 손실을 증가시킨다. AODV-I는 event driven방식을 이용하여 주기적인 Hello 메시지를 제거함으로써 AODV의 성능을 개선하였다. Hello 메시지와 달리 각 이벤트마다 전송되는 인터럽트 메시지는 이웃노드의 상태를 알 수 있어 링크 단절을 탐지 및 예측도 할 수 있다. 따라서 AODV-I의 성능은 각 인터럽트 메시지 종류에 따라 처리 절차를 추가함으로써 더욱 개선될 수 있고, 또한 AODV의 단일경로로 인한 문제를 백업 경로기법을 추가하여 개선하는 것도 가능하다. 본 연구에서는 경로 탐색 수와 전송 지연을 줄이기 위해 개선된 백업 경로방식과 인터럽트 메시지 방식을 결합한 AODV-IB를 제안한다. AODV-IB는 각 인터럽트 메시지마다 링크 단절 예측과 탐지에 대한 처리 절차를 추가하여 AODV-I를 개선한다. 또한 추가적인 제어 패킷 없이 지연을 최소화하도록 개선한 백업 경로 방식도 구현한다. QualNet 5.0을 사용하여 구현한 시뮬레이션 결과는 AODV-I에 비해 제안하는 AODV-IB가 더 좋은 성능을 나타낸다.
사물 인터넷 기반 초연결성 통신을 위한 일차적인 과제는 액서스 포인트, 기지국 등의 인프라를 거치지 않는 저전력, 손실 무선 네트워크 환경에서 사물 인터넷 기기들 간의 직접 통신 기법을 개발하는 것이다. 저전력 그리고 손실 네트워크 환경에서 사물 인터넷 디바이스들은 물론 라우터가 한정된 메모리를 사용하는 제한 조건을 가지고 있기 때문에 목적지 경로 정보를 지속적으로 유지할 수 없으며 다만 적은 수의 디폴트 라우터 정보만을 유지한다. IPv6주소를 그대로 활용하고 단순히 제어 메시지들의 양만 줄이는 데 초점을 둔 기존 경량화 라우팅 기법들과 달리 본 연구에서는 블룸필터 및 향상된 랭크개념을 활용하여 경량화 자동 주소 설정을 포함한 IPv6 이웃노드탐색 기법 및 경량화된 라우팅 프로토콜을 제안한다. 또한, 처음으로 사물 인터넷 기반 기기 간 손실 있는 무선 환경을 다양한 확률분포함수를 따르면서 에러가 발생하도록 모델링하여 성능평가를 수행했다. 특히, 제안하는 기법은 동적으로 무선 링크가 변하여 데이터 손실이 발생해도 향상된 랭크 정보를 바탕으로 다중 경로 정보를 지역적으로 활용하여 견고성을 높였다. 성능평가 결과 제안하는 기법은 RPL 기반 라우팅 프로토콜에 비해서 최대 40%까지 성능향상을 보일 수 있었다.
k-Nearest Neighbor(k-NN)그래프는 모든 노드에 대한 k-NN 정보를 나타내는 데이터 구조로써, 협업 필터링, 유사도 탐색과 여러 정보검색 및 추천 시스템에서 k-NN그래프를 활용하고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 brute-force방법의 k-NN그래프 생성 방법은 $O(n^2)$의 시간복잡도를 갖기 때문에 빅데이터 셋에 대해서는 처리가 곤란하다. 따라서, 고차원, 희소 데이터에 효율적인 Locality Sensitive Hashing 기법을 (key, value)기반의 분산환경인 MapReduce환경에서 사용하여 k-NN그래프를 생성하는 알고리즘이 연구되고 있다. Locality Sensitive Hashing 기법을 사용하여 사용자를 이웃후보 그룹으로 만들고 후보내의 쌍에 대해서만 brute-force하게 유사도를 계산하는 two-stage 방법을 MapReduce환경에서 사용하였다. 특히, 그래프 생성과정 중 유사도 계산하는 부분이 가장 많은 시간이 소요되므로 후보 그룹을 어떻게 만드는 것인지가 중요하다. 기존의 방법은 사이즈가 큰 후보그룹을 방지하는데 한계점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 k-NN 그래프 생성을 위하여 사이즈가 큰 후보그룹을 재구성하는 알고리즘을 제시하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 그래프의 정확성, Scan Rate측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
우리나라는 급속한 경제발전과 고속성장으로 생활수준이 향상되면서 자동차 수요가 급격히 증가함에 따라 교통혼잡, 교통사고, 주차문제 등의 문제가 발생되고 있다. 자동차 증가로 인한 주차문제 중 불법주차는 교통혼잡을 야기하고 주차공간으로 인한 이웃간 분쟁의 원인이 되어 사회적 문제로 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 지방 광역시중 승용차 수단분담률이 높음에도 불구하고 불법주차 단속건수가 상대적을 적은 대전광역시를 대상으로 주차조사를 실시하였으며 불법주차에 대한 원론적인 문제를 파악하기 위해 의사결정나무모형 Exhaustive CHAID분석을 통하여 운전자들의 주차행위에 있어 불법주차를 선택하는 과정과 그에 따른 영향요인을 탐색하여 불법주차의 원인을 파악하고 해결하는 방안을 제시하고자 한다. 분석결과 불법주차를 선택하는 영향요인으로는 거리, 단속경험, 직업, 이용시간대 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며 예측 모형은 최종적으로 4가지 노드가 도출되었다. 분석결과에 따른 불법주차의 해결방안으로는 공영주차장의 추가설치와 생계유지 및 조업차량의 주차공간 확보가 우선되어야 하고 불법주차 단속강화와 시민의식 고취를 위한 캠페인의 활성화가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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