무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network : WSN)에서 한정된 에너지를 가진 센서 노드의 동작 기간을 연장하기 위해서 LEACH와 PEGASIS, PEDAP 등의 대표적인 라우팅 방식이 제안되었다. 이들은 데이터가 완전 퓨전(perfect fusion)되는 환경에서 주기적으로 데이터를 수집하여 한 노드로 전송하는 convergecast 라우팅 방식을 사용한다. 그러나 convergecast와 에너지 분배를 동시에 다루는 과정에서 토폴로지에 관한 특성과 한계에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이 논문은 한 번의 convergecast에 소비되는 총에너지의 관점에서 토폴로지를 다음과 같이 연구하였다. 우리는 주요 라우팅 토폴로지로 최소 스패닝 체인(Minimum Spanning Chain : MSC)과 최소 스패닝 트리(Minimum Spanning Tree : MST), PEGASIS 체인, 제안하는 LECSEN체인을 소개하거나 정의하였다. 우리는 MSC를 선형 프로그래밍(LP) 방식으로 풀었으며, MSC나 MST에 준하는 토폴로지를 만들기 위해서 LECSEN 체인을 제안하였다. Monte Carlo 방식의 시뮬레이션을 통해 토폴로지의 전체 길이와 각 링크 길이의 분포를 분석한 결과, 대부분의 WSN 환경에서 LECSEN은 MST에 필적할 만큼 에너지를 적게 소모하고, 각 센서 노드의 에너지 소비가 매우 균등하였다. 그러므로 우리는 LECSEN 체인이 WSN 라우팅에서 매우 유용하다는 사실을 확인하였다.
철도 차량은 일렬로 연결되는 구조적 특수성이 있으므로 네트워크 토폴로지를 구성하는 경우에서도 이를 고려하여야 한다. 또한 차량 내의 장치 간 연결에서의 토폴로지와 차량 간 연결에서의 토폴로지를 구분하여야 한다. 차량 간 연결에 있어서 기존의 링, 스타, 데이지체인, 버스 등의 토폴로지 대신 이를 조합한 하이브리드 토폴로지가 제안되었다. 이는 일렬로 연결된 철도 차량을 적절한 수의 그룹으로 묶고 그룹 내에서는 스타 네트워크 토폴로지로 구성하고 그룹 간 연결은 데이지체인 네트워크 토폴로지로 구성하는 방식이다. 이를 통해 하이브리드 토폴로지는 스타 토폴로지에 비해 차량 간 연결에 필요한 케이블의 수를 절감하고도 적절한 전송 속도를 유지할 수 있다. 하이브리드 토폴로지는 스타와 데이지 체인 두 가지 토폴로지를 절충하는 방식이므로 각각의 장점을 잘 활용할 수 있도록 그룹 내 차량의 수를 적절히 선정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 철도차량에서 최적의 하이브리드 네트워크 토폴로지를 구하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 차량 별로 데이터 생성 크기와 생성 주기가 동일하다는 가정 하에 차량 간 연결에서의 최대 케이블 수와 전송 속도에 대하여 각각 가중치를 별도로 두고 가중치 별로 전체 차량 수에 따른 최적의 그룹 내 차량의 수를 도출한다.
고주파 유도가열 시스템은 고효율 및 생산의 편의성으로 산업 전반에 걸쳐 다양하게 적용되고 있다. 이러한 고주파 유도 가열 시스템은 크게 정류부, 전압조절부, 공진형 인버터로 구분된다. 공진형 인버터는 공진 주파수로 스위칭 시, 순수 실수 어드미턴스만 남게 되어 최대 효율을 얻는다. 공진 주파수는 공진회로의 입력 어드미턴스에 의해 결정되는데, 용융과정에서 피가열체의 저항 값은 시간에 따라 변화한다. 이는 전체 입력 어드미턴스의 변화와 공진 주파수의 변화로 나타나고, 효율이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 공진 인버터의 공진 주파수를 스스로 추종하는 자기공진 추종 토폴로지를 제안한다. 제안된 토폴로지는 고주파 유도가열 시스템의 용융과정에서 피가열체의 저항 값이 시변하여 공진 주파수가 이동하더라도 반주기 내에 정확하게 추종 동작을 한다. 본 논문에서는 제안된 자동 공진 추종회로를 기존의 병렬 공진 유도가열 시스템에 적용하여 타당성을 검증하였다.
애드혹 네트워크(Ad hoc networks)에서 각 노드는 자유로이 이동하며, 이러한 변화에 맞춰 매번 각 노드 간에는 새로운 신뢰관계가 형성되어야 한다. 이와 같은 시스템에서 토폴로지의 변화에 따른 정보를 빠르게 획득하는 것은 물론이거니와 이에 수반되는 노드 간 라우팅 경로를 안전하게 형성하는 것은 애드혹 네트워크 환경에서는 매우 중요한 부분이다. 이에 본 논문에서는 애드혹 네트워크 환경에서 효율적인 플러딩(flooding) 기법을 사용하여 최적의 인증서 체인(certificate-chain)을 안전하게 구축하는 방법을 제안하고자 한다. 이는 노드들이 잦은 이동성으로 인해 극심한 토폴로지 변화에도 효율적으로 신뢰 관계를 유지하도록 하며, 효과적인 플러딩 방식을 사용하여 최소의 시간 동안 최적의 인증서 경로를 찾아내는 방식이다.
3차원 건물을 모델링하기 위해 항공영상 또는 라이다 데이터를 이용하여 건물 외곽선 추출이나 지붕을 구성하는 패치를 추출하는 단계를 거친다. 이러한 3차원 정보를 자동으로 획득하는 알고리즘 개발과 같은 효과적인 정보의 획득에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 추후 추출된 정보의 활용이나 유지관리에 대한 연구는 미흡한 상태이다. 본 연구는 3차원 정보를 얻었다는 가정 하에 건물의 형태에 따른 검색을 위한 연구이다. 이를 위하여 벽면, 분할 지붕면, 바닥과 같은 건물의 구성체를 노드(node)로 표현하고 이들의 인접성 관계를 그래프 구조로 객체의 형태를 정의하는 토폴로지 설계 방법을 제안하였다. 제안된 방법에 의해 생성된 토폴로지를 건물 그래프 데이터베이스에 저장하고, 토폴로지 정보를 이용한 패턴매칭을 수행하여 건물을 검색한 결과의 분석을 통해 제안된 객체 토폴로지 설계방법의 효용성을 입증하였다. 그래프 구조의 토폴로지를 기반으로 건물을 검색할 수 있었으며, 검색 조건을 부여하여 건물의 유사 정도를 조절하며 검색할 수 있었다. 또한 축척 및 회전에 불변한 객체의 형태묘사 방법으로 사용될 수 있다고 사료된다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network : WSN)는 센서 노드 자체의 라우팅 기능을 이용하여 센서필드에서 감지한 측정값을 기지 노드로 전송하는 특수한 네트워크이다. WSN의 센서노드는 재충전되지 않는 제한적인 에너지를 사용하기 때문에 에너지 효율을 극대화한 라우팅 기법이 필요하다. WSN의 수명이나 특성은 WSN의 응용과 밀접한 관계가 있기 때문에 다양한 WSN 라우팅 방법이 제안되었다. 본 논문은 PEGASIS의 라우팅 방식처럼 체인 토폴로지를 사용하면서 개선된 체인을 사용하고 주기적으로 새로운 체인을 형성하는 방법을 추가하여 성능을 개선한 A-PEGASIS 알고리즘을 제안한다. 또한 우리는 시뮬레이션을 통하여 기존 방식인 LEACH, PEGASIS, PEDAP, PEDAP-PA과 제안된 방식의 성능을 비교하였다. 그 결과 A-PEGASIS는 WSN의 평균 수명이 향상되었으며 동작시간이 종료될 무렵까지 대부분의 센서노드가 동작하는 의미의 우수한 노드 생존성이 있음을 확인하였다.
최근 802.11 무선 네트워크에서 TCP성능 향상을 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. End-to-end 연결에서 TCP성능을 결정하는 가장 큰 요인으로는 hop-count와 RTT (Round Trip Time) 이다. 본 논문에서는 TCP의 성능을 향상하기 위해, hop-count와 RTT 변경 시 적절한 CWND값을 설정하여 TCP-CEV을 변경하는 기법을 설명한다. 본 논문에서 제안한 기법은 기본 TCP 구조를 따르는 대부분의 transport 프로토콜에 적합하고, 분석적인 과정을 통해 결과를 도출한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 체인 토폴로지에서 12%, 격자 토폴로지에서 4.9% 이상 성능이 향상되었으며, TCP window가 특정 값에 수렴하는 것을 보인다.
현재 대부분의 무선랜은 유선 분산 시스템을 통하여 백본에 연결되어 있다. 그러나 지역회담이나 재해재난 지역 그리고 군사용등은 유선 백본을 사용할 수 없다. 따라서 무선으로 액세스 포인트를 연결하여 일시적으로 네트워크 서비스를 원하는 곳이나 케이블을 연결하기 힘든 지역에서 빠르고 쉽게 네트워크 구성을 제공하기 위한 무선 메쉬 네트워크의 요구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 이러한 무선 메쉬 네트워크의 기반 기술인 무선 분산 시스템 환경에서 TCP와 UDP 프로토콜의 성능에 대하여 연구하였다. 시스템 성능 측정은 IEEE 802.11g 인터페이스를 가지고 있는 액세스 포인트에서 체인 토폴로지를 기본으로 측정되어졌고, 홉수와 트래픽 종류 그리고 트래픽 흐름의 방향에 따라 수율(throughput)과 전송시간(transaction time) 그리고 전송실패율(loss rate) 등을 비교 분석하였다.
네트워크 가상화를 위한 대표적인 개방적 아키텍처로 OpenFow를 들 수 있다. OpenfFow는 가상 네트워크(Software Defined Network) 개념을 실현하기 위한 랜 스위치 제어 프로토콜의 집합체로서 데이터 센터 등 주로 유선랜 환경을 목표로 설계되어 활용되고 있다. 이 논문에서는 OpenFlow를 무선랜의 AP(Access Point)에 적용하여 WiFi 디바이스들로 구성된 가상 무선 네트워크 관리 프레임을 구현한다. 구현된 관리 프레임은 WiFi 디바이스들의 토폴로지와 트래픽 상황을 중앙 관제 센터에서 모니터링할 수 있고, 플로우 경로를 설정함으로써 라우터를 경유하지 않고 AP 수준에서 스위칭(라우팅)이 가능하여 전체적인 트래픽 혼잡을 크게 줄일 수 있다.
본 논문에서는 IEEE 802.11 기반 무선 멀티홉 망에서 TCP의 성능을 향상시키기 위하여 새로운 Contention Window(CW) 제어 알고리즘을 제안 하였다. 제안한 Contention Window(CW) 제어 알고리즘은 무선 멀티홉 망에서 빈번히 발생하는 hidden terminal 문제의 영향을 경감시킨다 무선 멀티홉 망에서 발생하는 대부분의 패킷 손실은 패킷의 충돌에 의한 것이 아니라 hidden terminal과 exposed terminal로 인하여 발생된다. 그러나 IEEE 802.11 DFC 알고리즘에서는 전송에 실패한 사용자의 CW를 지수형태로 증가시키므로 해당노드가 전송에 성공할 확률을 더욱 감소시킨다. 이는 전송에 성공한 노드가 연속해서 패킷 전송에 성공할 가능성을 높여주어 burst한 데이터 전송이 일어날 수 있다. 한편, 최대 재전송을 시도한 후에도 데이터를 보내지 못한 노드는 네트워크 계층에서의 경로 재전송을 시도하게 되는데 이로 인해 데이터 전송이 중지되고 성능감소가 일어날 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서 제안한 기법에서는 backoff 재전송의 횟수를 증가시키고 적절한 CW의 크기를 설정하는 방안을 제안 하였다. Ns-2를 사용하여 체인 토폴로지와 격자 토폴로지에서의 시뮬레이션을 수행해 제안된 기법이 무선 멀티홉 망에서 TCP 성능을 향상시킴을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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