지연 감내 네트워크는 지속적인 연결이 보장되지 않고 저장(Store), 운반(Carry), 전달(Forward) 방식의 메시지 전달을 사용 하는 네트워크이다. 이러한 지연 감내 네트워크에서 메시지 전달은 중요한 연구 이슈이며, 최근 많은 라우팅 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 노드들의 사회관계와 확장 매개 중심도를 이용하여 효율적인 지연 감내 네트워크에서 라우팅 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 Epidemic routing, Friendship routing에 비해 적은 메시지 전달 성공률차이를 유지하며, 메시지 전달 비용에는 효율적임을 보인다.
최근 이슈가 되고 있는 자율주행차(Autonomous vehicle 또는 Self-driving car)를 실현하기 위해서는, 다양한 환경에서도 차량에 대한 끊김 없는 연결을 제공하는 커넥티드카(Connected car) 기술이 필수적이다. 현재 커넥티드카를 구현하기 위한 차량 네트워크(Vehicular network) 기술은 교통시스템 인프라 기반의 단일홉(Single-hop) 무선통신 기술이 주를 이루고 있다. 이러한 단일홉 통신은 커버리지가 교통시스템 인프라가 구축된 지역으로 제한된다. 따라서 차량 네트워크가 현재보다 더욱 넓은 지역을 커버하기 위해서는 차량 자체가 이동형 라우터 역할을 수행하여 차량 간의 전달을 통해 정보를 원거리로 전달할 수 있는 다중홉(Multi-hop) 통신 도입이 필요하다. 다중홉 차량 네트워크는 차량의 높은 동적 특성으로 인해 다수의 도전적인 기술적 이슈들을 가진다. 본고에서는 이러한 기술 이슈 중 차량 네트워크의 높은 이동성으로 발생할 수 있는 종단 노드 간 비연결성을 해결할 수 있는 기술인 지연감내형 차량 네트워킹(Delay-tolerant vehicular networking) 기술에 대한 주요 연구 동향을 살펴보고자 한다. 이를 위해 먼저 지연감내형 차량 네트워킹의 기술적 배경 및 주요 관련 기술들을 분석하고 이를 기반으로 향후 연구개발이 필요한 기술 이슈들을 정리한다.
유비쿼터스 서비스 환경에서는 연결의 신뢰성이 낮고 서비스를 제공하는 시스템에 대한 침입이나 서비스 실패가 발생할 확률이 높다. 따라서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 본연의 서비스를 지연 없이 제공할 수 있는 시스템 능력, 즉 서비스 생존성을 제고해야할 필요가 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 정보 서비스 환경에서 결함감내 Jini 서비스 개발을 돕는 Jgroup/ARM 프레임워크를 분석한다. 이 분석을 토대로 보안성과 가용성 서비스 품질을 만족하는 침입감내 Jini 서비스 구조를 제시한다. 제시된 침입감내 Jini 서비스 구조는 네트워크 분할이나 서버 붕괴와 같은 결함뿐만 아니라 취약점을 악용한 공격으로부터 시스템을 보호할 수 있으며 심리스 서비스 지속이 가능하도록 낮은 응답지연의 성능을 보여준다. 테스트베드를 통해 실험한 결과, 서비스 품질 저하를 무시할 수 있는 수준에서 높은 보안성과 가용성을 제공할 수 있음을 확인하였다.
사회 관계망에서 영향력의 전파는 중요한 연구 이슈이다. 영향 전파는 임의의 노드로 부터 새로운 아이디어, 정보, 소문의 전파로 인해 다른 노드들의 상태나 성질이 변화하는 것을 뜻한다. 영향을 받은 노드는 자신과 통신하는 다른 노드에게도 영향을 주고 영향은 확산되어 네트워크 내에서 퍼져 나간다. 입소문 마케팅에 기반을 둔 영향력 전파 문제는 네트워크에 가장 영향력을 끼칠 수 있는 노드들을 찾아 전체 네트워크에 영향력을 최대화 하는 것이 목적이다. 본 논문에서는 Delay-Tolerant Networks에서 각 노드의 영향력을 측정하여 가장 영향력 있는 노드 집합을 선택하는 문제를 다룬다. 노드 간 연결성이 항시 보장되지 않는 Delay-Tolerant Networks 환경에서는 전체 네트워크 정보를 정확히 알 수 없기 때문에 노드의 영향력을 정확히 측정하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 Delay-Tolerant Networks 환경에서 분산 방식으로 각자 노드가 $k$-clique 구조로 커뮤니티를 구성하여 한정된 지역 정보만을 활용하여 자신의 영향력을 추정하는 방법을 제시한다. 또한, 실험을 통해 제안 기법으로 산출한 영향력 있는 노드 정보가 전체 네트워크 관점에서 산출한 영향력 있는 노드 정보와 거의 일치함을 보인다.
최근 TV 서비스의 가입자 및 TV 프로그램 콘텐츠의 급격한 증가에 따라 빅데이터 처리에 적합한 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 사용자들의 간접 평가 데이터 기반의 추천 시스템 디자인 시, 누적된 사용자의 과거 이용내역 데이터를 저장하지 않고 새로 생성된 사용자 이용내역 데이터를 학습하는 효율적인 알고리즘이면서, 시간 흐름에 따라 사용자들의 선호도 변화 및 TV 프로그램 스케줄 변화의 추적이 가능한 토픽 모델링 기반의 알고리즘을 제안한다. 빅데이터 처리를 위해서는 분산처리 형태의 알고리즘을 피할 수 없는데, 기존의 연구들 중 토픽 모델링 기반의 추론 알고리즘의 병렬분산처리 과정 중에 핵심이 되는 부분은 많은 데이터를 여러 대의 기계에 나누어 병렬분산 학습하면서 전역변수 데이터를 동기화하는 부분이다. 그런데, 이러한 전역데이터 동기화 기술에 있어, 여러 대의 컴퓨터를 병렬분산처리하기위한 하둡 기반의 시스템 및 서버-클라이언트간의 중재, 고장 감내 시스템 등을 모두 고려한 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 네트워크 대역폭 한계로 인해 데이터 증가에 따른 동기화 시간 지연은 피할 수 없는 부분이다. 이에, 본 논문에서는 빅데이터 처리를 위해 사용자들을 클러스터링하고, 클러스터별 제안 알고리즘으로 전역데이터 동기화를 수행한 것과 지역 데이터를 활용하여 추론 연산한 결과, 클러스터별 지역별 TV프로그램 시청 토큰 별 은닉토픽 할당 테이블을 유지할 때 추천 성능이 더욱 향상되어 나오는 결과를 확인하여, 제안된 구조의 추천 시스템 디자인의 효율성과 합리성을 확인할 수 있었다.
실제 이동 통신 환경은 불균일한 단말 분포와 이동성으로 인하여 링크 단절이 일어나는 경우가 빈번하다. 이러한 네트워크 환경에서 경로 수립 기반의 MANET 라우팅 프로토콜은 잦은 전송 실패를 야기하여 메시지 전달률을 감소시키고, 경로 재수립을 위한 제어 메시지를 많이 발생시켜 네트워크 효율성을 크게 저하시킨다. 반면 GPSR과 같은 위치 정보 기반 MANET 라우팅 프로토콜은 종단 간 경로 수립 절차 없이 hop-by-hop 라우팅을 수행하여 제어 메시지 발생을 최소화하지만, 중계 노드의 결손으로 인해 보이드(void)가 발생 할 경우 데이터 전달 실패 등 다양한 문제를 유발한다. 본 논문에서는 보이드로 인해 발생되는 라우팅 문제점들을 개선하기 위하여, GPSR 프로토콜에 확률 기반 Delay Tolerant Networking 기술이 결합된 DT-GPSR 프로토콜을 제안한다. NS-2 시뮬레이션을 통해 기존 GPSR 프로토콜 및 PRoPHET 프로토콜과의 성능을 비교하였으며, 제안 방안이 다양한 망의 변화에 대응하여 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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