IPv4 주소가 고갈되어가고 있기 때문에 IPv6 주소의 사용이 늘어나고 있다. IPv6 환경에서는 주소자동설정 기능이 제공된다. 주소가 각 호스트(host)에 자동으로 할당될 경우, 네트워크 관리 시스템은 모든 장비의 IP주소를 조사하고 해당 정보를 유지해야 하는 어려움이 따른다. 또한, IP주소가 자동으로 설정되기 때문에 악의적 사용자가 아무런 제약 없이 네트워크 주요장비에 접근할 수 있는 문제가 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위해 악의적 사용자들에 대한 관리 및 차단이 필요하다. 본 논문에서는, IPv6 환경에서 호스트를 탐색하고 인가되지 않은 호스트가 네트워크에 접속하는 것을 차단함으로써, 네트워크 주요 자원을 효율적으로 관리하고 보호하는 호스트 탐색 및 네트워크 접속 차단 에이전트 시스템을 제안한다. IPv6 환경에서 본 에이전트 시스템의 성능을 테스트한 결과, 본 시스템은 정상적으로 탐색과 차단 기능을 수행하였다.
고속 IP 주소 룩업(lookup)은 고속 인터넷 라우터의 성능을 좌우하는 주요 요소이다. LPM(longest prefix matching) 탐색은 IP 주소 룩업에서 가장 시간이 많이 걸리는 부분이다. PICAM은 고속 LPM 탐색을 위한 파이프라인 CAM 구조로서, 기존 CAM(content addressable memory, 내용 주수화 메모리)을 이용한 방법보다 룩업 테이블의 갱신속도가 빠르면서도 LPM 탐색율이 높은 CAM 구조이다. PICAM은 3단계의 파이프라인으로 구성된다. 단계 1 및 단계 2의 키필드분할수 및 매칭점의 분포에 따라 파이프라인의 성능이 좌우되며, LPM 탐색율이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 PICAM의 파이프라인 성능모델을 제시하고, 이산사건 시뮬레이션(discrete event simulation)을 수행하여, 최적의 PICAM 구조를 도출하였다. IP version 4인 경우 키필드분할수를 8로 하고, 부하가 많이 걸리는 키필드블록을 중복 설치하는 것이 최적구조이며, IP version 6인 경우 키필드블록의 개수를 16으로 하는 것이 최적구조다.
최근 분산 컴퓨팅 환경은 인터넷 기반으로 규모가 확장됨에 따라 광역 객체 컴퓨팅 환경으로 변화되고 있다. 이러한 환경에서 클라이언트에게 원하는 객체나 자원들의 투명성을 제공하는 메커니즘은 필수적이다. 그러나 기존의 네이밍 또는 트레이딩 서비스가 다루는 객체에 대한 객체 식별자는 이름 대 주소 그리고 속성 대 주소의 한쌍으로 이루어져 위치에 따라 객체나 자원에 대한 객체 식별자를 변경해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 이동 객체와 중복 객체에 대한 효과적인 위치 서비스를 제공하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 위치 서비스 모델을 제안한다. 이는 혼합 서비스와 위치 서비스 부분으로 서로 독립적으로 운용되며, 전자는 객체들의 식별자를 관리하며, 후자는 객체들의 식별자에 따르는 주소를 관리한다. 이러한 모텔을 기반으로 혼합 서비스의 인터페이스부분과 분산객체들의 관리를 위한 광역 통합트리의 구조 그리고 위치 서비스에서 컨택주소들의 탐색 과정을 기술하였다.
광역 컴퓨팅 시스템의 구조가 처음으로 네델란드 Vrije 대학의 분산 컴퓨팅 연구팀에서 명세화를 시키면서, 많은 연구개발자들은 분산객체의 광역 위치와 접속 서비스에 대한 연구들을 추진하고 있다. 이들 대부분의 연구들은 광역 컴퓨팅 사이트들 상에서 존재하는 비중복된 연산 객체들간에 바인딩 서비스에 대해서만 고려하고 있다. 그러나 지구상에 존재하는 수많은 객체들은 이름이나 속성에 의해 중복된 특성을 지닌다. 이러한 같은 특성을 갖는 객체들은 중복된 연산객체로 정의할 수 있다. 기존의 네이밍이나 트레이딩 기법으로는 독립적인 위치투명성의 결여로 중복된 연산객체들의 바인딩 서비스 지원이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복된 연산객체들의 위치관리 뿐 아니라 시스템들간의 부하균형화를 유지시키면서 퇴적객체의 선정을 통한 바인딩 서비스의 시간을 최소화 할 수 있는 새로운 모델을 제시한다.이 모델은 네이밍 및 트레이딩 기능들을 통합한 서비스에 의해 중복된 연산객체들에 대한 단일 객체핸들을 얻는 부분과, 이 객체핸들을 사용하여 노드관리자에 의해 중복객체들의 복수개의 컨택주소들을 제공하는 위치 서비스 부분으로 구성하였다. 위치 투명성을 제공하기 위해, 이 두 서비스는 서로 독립적으로 수행된다. 이러한 모델을 기반으로 분산객체의 광역 통합트리의 구조, 컨택주소들의 탐색 및 갱신 알고리즘을 기술하였다. 마지막으로 클라이언트 객체로부터 서로 다른 영역에 위치하는 분산객체들의 광역 바인딩을 제공할 수 있는 연합구조를 보였다.
다중-홉 센서 네트워크에서 방송은 경로 탐색과 주소 설정 등 많은 응용 작업들을 지원해 주는 기본적인 동작이다. 플러딩을 이용한 방송은 네트워크상에서 방송 폭풍 문제라고 언급되는 중복성, 경쟁, 충돌문제 등을 야기한다. 무선 센서 네트워크를 위한 여러 가지 방송 기법들은 단순 플러딩 기법 보다 우수한 성능을 얻기 위해 제안되었다. 무선 네트워크에서 제안된 방송알고리즘은 플러딩 기법, 확률적 기법, 카운터 기반 기법, 거리 기반 기법, 위치 기반 기법, 그리고 이웃 지식 기반 기법으로 분류 된다. 본 논문에서는 단순 플러딩 기법, 확률적 기법, 카운터 기반 기법, 거리 기반 기법과 이웃 지식 기반 기법을 소개하고, 각 기법들의 성능과 효율성을 네트워크 시뮬레이션을 통해 비교 분석한다.
다중 홉 무선 ad hoc 네트워크에서 방송은 경로 탐색과 주소 설정 등 많은 응용 작업들을 지원해 주는 기본적인 동작이다. 플로딩을 이용한 방송은 네트워크상에서 방송 폭풍 문제라고 언급되는 중복성, 경쟁, 충돌문제 등을 야기한다. 무선 ad hoc 네트워크를 위한 여러 가지 방송 기법들은 단순 플로딩 기법 보다 우수한 성능을 얻기 위해 제안되었다. 재방송 실행 유무를 결정하는 방법은 다양한 토폴로지 상에서 패킷의 도착율과 효율성 사이에 딜레마를 갖는다. 본 논문에서는 패킷의 도착율 저하 없이, 필요 없는 재방송 패킷들을 줄여서 효율성을 높이기 위한 향상된 방송 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 기법이 기존의 기법들 보다 우수한 도착율과 효율성을 제공함을 보인다.
무선 애드 혹 네트워크에서는 제한된 무선 자원을 효율적으로 이용하여 신속하게 패킷을 전송하는 것이 중요하다. 따라서 애드 혹 네트워크에서는 여러 가지 패킷 전송 방법 중 패킷 수신을 원하는 모든 노드에 짧은 지연 시간을 보장하여 소스 노드로부터 신속하게 패킷을 수신할 수 있는 플러딩(flooding)을 통한 패킷 전송 기법이 유용하게 쓰인다. 플러딩이란 통신 가능한 모든 노드에 패킷을 브로드캐스팅 하는 패킷 전달의 한 방식으로서, 수신한 패킷을 다시 전송하되 그 패킷을 한번이라도 전송한 경우에는 다시 전송하지 않는다. 기본적으로 플러딩은 전송할 패킷에 전송 단말의 주소와 시퀀스 번호만 기록하여 전송함으로서, 구현이 단순하고 토폴로지의 변화에 적응이 빠른 장점이 있다. 하지만 플러딩은 모든 단말이 최소 한번은 패킷 전송을 수행하기 때문에 과도한 트래픽이 발생하는 단점을 가진다. 이러한 단점을 해결하기 위해 노드의 위치 정보에 기반하거나 전송할 확률에 기반하여 패킷의 중복된 송수신을 억제하는 플러딩 기법이 다방면으로 연구되었다. 그러나 적은 트래픽과 짧은 지연 시간을 동시에 보장하는 것은 쉽지 않으며 여전히 해결과제로 남아있는 사항이다. 본 논문에서는 패킷을 수신한 노드가 자신의 주위 노드 중 패킷의 전송 방향에 대해 한 개의 노드에 전송 우선순위를 할당하고, 우선순위를 가진 노드가 패킷을 수신하면 지체 없이 패킷을 전달하도록 하여 지연 시간을 최소화시킬 수 있는 플러딩 기법을 제안한다. 또한 노드의 위치정보를 이용하여 동일한 패킷을 수신한 노드를 탐색하고 중복된 패킷의 송수신은 억제할 수 있는 새로운 방식의 플러딩 알고리즘을 제안한다. 그리고 시뮬레이션을 이용하여 제안한 알고리즘과 기존의 플러딩 기법들의 성능을 비교하고, 그 결과 제안한 알고리즘이 기존의 플러딩 방식보다 더 적은 패킷 전송 횟수로 신속하게 패킷을 전달할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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