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.
셀룰러/랜 기반의 중첩 네트워크는 유선 네트워크에 비해 상대적으로 제한된 대역폭을 가지는 특성으로 인해 효율적인 대역폭 관리에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 중첩 네트워크상에서 트래픽의 이동을 통한 온라인 부하분산 알고리즘을 제안하였다. 이 방법은 각 네트워크간 트래픽 부하의 균형을 통해 지역적으로 발생하는, 과부하 현상을 극복하고 높은 대역폭 효율성을 보장한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 대역폭 관리를 위해 제안된 기존의 타 기법들과의 비교, 분석을 수행하여 제안된 방법이 다양한 네트워크 트래픽 상황에서 우수한 성능을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
미래의 PCS(Personal Communication Service) 네트워크 설계에서 하나의 중요한 문제는 위치 정보의 효율적인 관리이다. 이 논문에서, 우리는 n 위치 정보 데이터베이스들 중에 k개에 이동 단말의 위치를 저장하는 적응적 분산 동적 위치 관리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 무선 이동망 내의 위치 정보 데이터베이스들의 공간 지역성과 원격 이동 단말들로부터 로컬 이동 단말의 위치 질의 선호도에 따라 사본인자, k를 적응적으로 선택한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 분석적 모델과 시뮬레이션을 통하여 평가한다. 성능 평가 결과, 호 이동율에 관계없이 제안한 알고리즘의 성능이 Krishnamurthi의 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 멀티미디어 네트워크상에서 우선순위가 높은 서비스의 QoS를 보장하며 동시에 프로세서의 에너지 효율을 최대화하는 적응적 온라인 프로세서 관리기법을 제안하였다. 이 기법은 현재 네트워크의 트래픽 상황을 기반으로 하여 실시간으로 프로세서를 관리한다. 제안된 방법의 가장 큰 특징은 상호 상충하는 다양한 성능 메트릭들 사이에 적정한 균형을 이루어 안정적으로 시스템을 운영하는데 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 기존에 제안된 프로세서 관리기법에 비해 본 논문에서 제안된 방법이 다양한 트래픽 상황에서 우수한 성능을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
최근 항로표지는 기본 업무를 위한 등명기의 구동과 해상 환경 정보 수집 및 데이터 전송 기능들의 확장을 통해 다양한 임무를 수행하기 위한 스마트 장비로써 진화하고 있다. 그래서 항로표지를 운영하기 위한 전력량의 요구가 높아지고 있고, 동작 구동 시간을 확보하기 위해 다양한 해상 에너지원을 통해 발전하는 시스템을 고려하고 있다. 하지만 전원 공급 및 교체가 쉽지 않은 해상 환경에서 태양광, 파력 등의 한정적인 에너지원의 활용은 지속적인 스마트 항로표지의 동작에 한계가 존재한다. 그래서 해양 환경 상황에서도 한정된 에너지원을 활용하여 에너지 수집을 하고 이를 활용하여 다양한 환경 센싱, 정보 연산, 데이터 처리, 무선 정보 전송 등의 시스템에 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 해상 환경 적응 에너지 수집, 백업 전력운영, 항로표지 출력 에너지 재사용, 분산 전력관리 등을 포함한 차세대 스마트 항로표지 전원 시스템 구성 방안에 대해서 제안한다.
본 논문에서는 셀 간 정보의 공유를 통한 협력이 가능한 연결된 네트워크 구조를 갖는 5G Cloud RAN 네트워크에 적용이 가능한 새로운 자원 관리 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 네트워크 협력의 이점을 활용하여 공정성과 처리량을 동시에 증가시킨다. 이러한 네트워크 성능 최적화는 허용이 가능한 양의 신호 처리 오버헤드 및 계산 복잡도 내에서 달성될 수 있으며 시뮬레이션 결과는 셀 외곽 사용자에 대한 네트워크 용량이 기존의 방법 대비 40% 가량 향상되었으며 사용자간 공정성 또한 Jain의 공평성 지수를 기준으로 약 23% 향상되었음을 확인하였다.
국경 지역을 실시간 모니터링하고, 효율적인 데이터 전달을 위해서는 센서 노드의 에너지 소모를 줄임으로써 전체 네트워크의 수명을 연장시킬 필요가 있다. 그에 따라, 본 논문에서는 네트워크를 클러스터링 기반으로 한 다수의 영역으로 분할하고 각각의 영역 내 특정 노드에 헤드의 역할을 부여하여 라우팅을 수행하는 계층적 클러스터 센서 네트워크를 제안한다. 제안하는 기법에서는 클러스터 헤드에서의 데이터 모음을 통한 통신 메시지 수를 줄임으로써 센서 노드들의 에너지 소모를 최소화시키고, 긴 국경 라인을 커버할 수 있는 충분한 클러스터 확장이 가능하다. 또한 링크의 상태 및 노드의 밀집도를 고려하여 적응적으로 링크의 품질을 측정하는 알고리즘을 제시하여 링크 변화에 대한 빠른 탐색을 통해 네트워크를 관리하는 방안을 제시한다.
모바일 애드-혹 네트워크는 이동성이 부여된 모바일 노드들이 자유롭게 이동하면서 통신하는 고정된 인프라 구조를 갖지 않는 모바일 노드들로 구성된 네트워크이다. 최근 이 분야에서는 모바일 노드들의 위치정보를 사용하여 MANET 내의 본질적인 문제인 이동성 관리에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. MANET 내의 모바일 모드들의 위치는 빈번하게 변하므로 위치 정보관리는MANET에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 MANET 내의 모든 모바일 노드에 대한 위치 정보를 효율적으로 관리하기 위해 모바일 노드들의 상태를 퍼지논리를 이용하여 모바일 지역 중요도를 고려한 퍼지로직 기반 GQS를 이용한 적응적 이동성 관리 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 모바일 위치 정보가 저장되는 위치 데이터베이스들이 그 모바일의 지역 중요도를 고려하여 퍼지로직에 기반한 GQS로부터 적응적으로 선택된다. 본 논문에서 제안하는 이동성 관리 방법의 성능을 분석적 방법으로 평가하고, 그 성능을 기존의 UQS 기반 이동성 관리 방법과 비교한다.
본 논문에서는 광 인터넷의 가상 토폴로지 재구성을 효과적으로 관리하는 정책을 제시한다. 기존의 휴리스틱 기법의 근사 문제를 해결하기 위해 트래픽 예측 기반 다단계 재구성 알고리즘을 바탕으로 트래픽 패턴과 망 혼잡 정도의 변화에 따라 적응적인 토폴로지 재구성 기법을 제시한다. 이 알고리즘은 네트워크의 상태를 고려하여 적정 재구성 시기를 결정함으로써 가상망의 관리를 단순화한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 가상망 관리 정책이 물리적인 자원 사용이 제한될 때 기존의 방법에 비해 좋은 성능을 보인다.
최근 인터넷, 인트라넷 등과 같은 네트워크의 급속한 발전에 따라 많은 네트워크 구성요소를 체계적으로 관리할 필요성이 커지고 있다. 네트워크 규모의 급속한 성장은 기존의 SNMP(Simple Network Management Protocol), CMIP(Common Management Information Protocol) 등을 기반으로 한 클라이언트-서버(client-server) 관리 패러다임으로는 한계를 가진다. 따라서 네트워크를 효율적으로 관리하기 위해서 최근 분산형(distributed) 패러다임인 이동에이전트(Mobile Agent)를 네트워크 관리에 이용하려는 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 중앙 집중형의 SNMP, 분산형의 이동에이전트, 그리고 이들 두 접근 방법의 단점을 극복하기 위한 이동에이전트의 한 형태인 혼합모드의 해석적 모델을 제안하고 그 성능을 비교 분석한다. 제안한 해석적 모델을 네트워크 응답 시간에 중점을 두어 성능 평가한 결과 LAN에서는 대체적으로 SNMP가 유리한 반면 WAN에서는 네트워크 환경에 따라 이동에이전트 또는 혼합모드가 더 좋은 응답 시간을 보임을 알 수 있다. 또한 해석적 방법의 결과를 바탕으로 네트워크 환경, 지연(delay), 태스크(task), 관리 노드 수를 고려한 적응형 네트워크 관리 알고리즘을 제안한 후 실험하였다. 그 결과 적응형 네트워크 관리 알고리즘을 사용하였을 때, 이동에이전트 또는 혼합모드 네트워크 관리 패러다임을 사용하는 것과 비교할 때 약 10%의 성능향상이 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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