ONE 시뮬레이터는 지연내성망 라우팅 프로토콜을 실험하기 위한 도구로 사용되고 있다. 지연내성망의 특성상 이동 모델은 라우팅 프로토콜의 실험 결과에 중대한 영향을 미친다. 특히, 근무일 이동 모델은 교통수단을 이용한 출퇴근 이동, 근무 시간의 미팅장소 이동, 퇴근 후 교외 활동 등과 같은 실제와 비슷한 환경을 제공한다. 선행연구에서는 여기에 택시 이동 모델을 제안했다. 하지만, 제안된 택시 이동 모델은 택시가 승객을 찾는 과정에서 현실과 차이가 있다. 본 논문에서는 실제와 비슷한 환경을 구성하기 위해서 택시 운전자의 지역성 및 가시거리 범위를 고려한 향상된 택시 이동 모델을 제안한다. 그리고 기존 택시 이동 모델과 비교하여 어떤 차이점이 있는지 분석한다.
공공 안전 및 재난 구조 전파 통신 표준 시스템은 중앙 관제 센터, 소방서, 경찰서, 해정 등 서로 긴밀한 협력을 위해 국가 기관에서 운용한다. 또한, 지진과 같이 예측할 수 없는 재난으로 초토화 상황이 발생하면 기지국을 이용하는 모든 통신 수단이 두절된다. 이와 같은 환경에 대해 표준 시스템은 애드 혹 기술을 적용하는 방안을 가지고 있다. 하지만, 이러한 시스템을사용하기위해서는 전문지식이나 전용장비가필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 일반인도 쉽게 사용할 수 있는 스마트폰의 모바일 응용에 적용할 지연내성망 라우팅 프로토콜을 제안한다. 또한, 재난 후 상황에 적합한 프로토콜을 설계하기 위해 재난 후 이동 모델을 제시하고 필요한 응용 시나리오를 도출한다. 마지막으로, ONE 시뮬레이터에 이동 모델과 라우팅 프로토콜을 구현하여 성능을 평가하였고, 제안한 프로토콜이 다른 프로토콜에 비해 우수한 성능을 보여주었다.
The network nodes in a tactical network moves continuously and due to the physical and electronic obstacles, the connections are not always available. Due to the frequent disconnections, it is hard to discover the path among the nodes in a DTN. According to PROPHET(Probabilistic Routing Protocol using History of Encounters and Transitivity), one of the most well-known DTN routing protocols, a DTN node determines whom to forward a packet according to the packet delivery probability. From the viewpoint of a node, the packet delivery probability of another node is degraded while the nodes are disconnected whereas it is improved when they encounter. In this paper, we enhance the algorithm estimating the packet probability by considering the encounter count as an additional parameter. Our algorithm prefers the node that encounters the destination more frequently in selecting the next hop toward the destination. We evaluated the performance of our algorithm by simulating military operations using a DTN-dedicated simulator. Through the simulations, we show that our proposed algorithm achieve higher packet delivery ratio with similar overhead compared with PROPHET.
Delay Tolerant Network(DTN)은 종단간 연결성이 보장되지 않는 환경에서 store-carry-forward 방식의 메시지 전달을 기본으로 하는 네트워크이다. DTN 환경에서 메시지 전달을 위한 라우팅 방안뿐만 아니라 버퍼 관리 정책 또한 전달률을 높이기 위한 중요한 요소이다. 본 논문에서는 기존 spray and wait 라우팅 방안의 메시지 전달률을 높이기 위한 확률 기반의 spray and wait 방안을 제안한다. 또한 버퍼오버플로우 발생 시, L 값에 따라 메시지를 폐기하는 버퍼 관리방안도 제안하였다. 기존의 DTN 라우팅 방안인 Epidemic, PRoPHET, spray and wait 프로토콜과 성능을 비교하였으며 전달률 및 오버헤드의 성능이 개선되는 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
Delay Tolerant Network (DTN)은 불안정한 네트워크 환경으로 인해 나타나는 문제들을 해결하기 위해 Store-Carry-Forward 방식의 메시지 전달을 기본으로 하는 네트워크 구조이다. 기존 네트워크와는 달리 DTN은 종단 간 연결을 보장하지 않아 긴 전송 지연, 불안정한 링크 연결성을 가진다. 이로 인해 DTN에서는 TCP/IP를 기반 한 프로토콜이 정상적으로 동작하기 어려우며, 목적지를 알 수 없는 상황에서도 메시지를 전달해야 하는 상황이 발생한다. 따라서 DTN에서 동작 가능한 라우팅 프로토콜이 요구되고 있으며 그에 따른 연구가 진행 되고 있다. 본 논문에서는 인접한 노드의 히스토리에 기록한 이동성 정보에 따라 에피데믹 알고리즘과 예측 기반 알고리즘을 사용하여 메시지를 전달할 중계 노드를 선출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 종단 간 연결성을 보완하고 DTN의 특성을 반영하여 목적지의 위치를 알 수 없는 상황에서의 전송률을 증가시키며 지연 시간과 오버헤드를 감소시킨다.
본 논문은 확률적 DTN 모델 내에서 효율적인 중계 노드를 선택하기 위한 방법을 제안한다. Delay Tolerant Network(DTN)은 효율적인 통신을 위해 묶음 계층(bundle layer)를 생성해 서로 다른 네트워크 및 이기종간의 네트워크 간 중계 노드를 선택하고 메시지를 전달하는 Carry and forward 방식을 사용한다. DTN은 기본적으로 유동적인 노드로 구성되어 고정된 라우팅 루트가 없으며 간헐적인 연결로 인해 긴 지연시간을 가진다. 따라서 DTN을 구성하는 노드들은 필수적으로 메시지를 저장하기 위한 특성을 가지며 저장된 메시지와 노드의 용량은 네트워크의 성능에 영향을 주게 된다. 확률적 DTN 모델은 이러한 DTN의 성능을 분석하기 위해 시간에 따라 무작위적으로 변화하는 Markov 모델을 제안하였다. 하지만 제안된 확률적 DTN 모델에서는 네트워크의 성능을 향상시키기 위한 방법에 대한 연구가 미비하였다. 본 논문은 네트워크의 성능을 향상시키기 위해 확률적 DTN 모델에서 메시지의 생성과 소멸을 통해 분석된 확률적 메시지 분포와 상호 접촉 시간을 이용해 효율적인 중계 노드를 선택하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 Delay Tolerant Network(DTN)에서 Markov chain으로 노드의 속성 정보를 분석하여 노드의 이동경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서의 예측기반 라우팅 기법은 노드가 미리 정해진 스케줄에 따라 이동하게 된다. 이러한 네트워크에서는 스케줄을 예측할 수 없는 환경에서 노드의 신뢰성이 낮아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 노드의 속성 정보를 Markov chain을 적용하고 일정 구간에서 시간에 따른 노드의 이동 경로를 예측하는 CMCP(Context-awareness Markov-Chain Prediction)알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속력과 방향성을 근사한 후 Markov chain을 이용하여 제한된 주기와 버퍼의 범위에서 확률전이 매트릭스를 생성하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 메시지 전송 지연 시간이 감소하고 전송률이 증가함 보여주고 있다.
본 논문은 Delay Tolerant Network(DTN)에서 예측기반 라우팅을 사용할 때 효율적인 중계 노드를 선택할 수 있도록 노드 속성을 분석하는 알고리즘을 제안한다. 기존 예측기반 DTN 라우팅 알고리즘은 노드의 정보를 분석하여 목적 노드로 접근하는 노드를 예측하여 중계 노드로 선택하는데, DTN의 특성상 전체적인 네트워크의 상황을 파악하기 힘들어 불규칙하게 변화하는 네트워크에서는 지연시간이 증가하고 전송률이 감소하는 단점이 있었다. 이를 해결하기 위해 제안하는 알고리즘은 노드의 속도, 방향, 위치 등의 속성 정보와 네트워크의 환경에 적응적으로 변화하는 가중치를 사용해 불분명한 네트워크 환경에서 더 효율적인 노드를 선택할 수 있도록 한다. 본 논문은 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘을 사용한 라우팅 프로토콜이 기존 라우팅 프로토콜에 비해 전송률, 지연시간, 오버헤드 측면에서 향상됨을 검증한다.
본 논문에서는 이동 속성 정보를 활용하여 이동 노드간의 연결 가능성을 분석하고 마스킹 기법을 이용하여 이웃한 이동노드 중 목적 노드와 연결 가능성이 가장 높은 이동노드를 중계노드로 선정하는 EPCM(Enhanced Prediction-based Context-awareness Matrix)을 제안한다. 기존 Delay Tolerant Network (DTN)의 전송방식은 노드의 단순 이동성에 의존하여 목적노드로 메시지를 전송하게 된다. 이러한 경우 목적노드와의 연결성이 낮은 이동노드를 중계노드로 선정하게 되면 이동노드의 메시지 저장 및 처리 능력 제한으로 인하여 전송 지연 또는 패킷 손실의 원인이 된다. 본 논문의 제안된 알고리즘에서는 이동노드의 속도와 방향 속성 정보를 고려하여 목적노드와의 연결성을 계산하고 마스킹 연산을 활용하여 가장 높은 연결 가능성을 가지고 있는 중계노드를 선정하여 목적 노드까지 메시지를 전달하게 된다. 모의실험에서 Epidemic 및 PROPHET 알고리즘과 제안하는 알고리즘의 패킷 전송률을 비교한 결과 제안하는 알고리즘이 노드의 이동 속성을 고려한 연결성으로 보다 높은 패킷 전송률을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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