이 논문에서 제안하는 Gnutella기반의 Balanced tree topology는 Unstructured P2P이므로 탐색 질의가 hash key에 제한되지 않고 동적인 네트워크 환경에도 적합하다. 또한 topology형태가 tree이므로 Gnutella의 큰 문제점인 질의 탐색 시 중복된 패킷을 제거하고, tree형태가 balanced tree이므로 일정 홉수 안에 모든 노드를 방문 할 수 있다. Balanced tree topology는 일정 홉 수 안에 모든 노드를 방문하기 때문에 Gnutella기반의 P2P가 가지는 희귀 자료에 대한 검색의 문제점 또한 해결하였다. Gnutella기반의 확장 ping과 확장 local cache를 사용하여 balanced tree topology유지 및 문제 해결에 필요한 추가 비용을 줄였다.
무선 네트워크에서 토폴로지의 빈번한 변화로 노드 간 링크 단절과 경로재설정이 발생하여 네트워크 내에 제어메시지 과부하와 같은 문제점들이 발생한다. 본 연구에서는 링크 단절과 제어 메시지 과부하와 같은 문제점을 해결하기 위하여 무선 네트워크 환경에서 주변 노드 탐색과정, 경로 탐색과정, 경로관리과정의 3단계를 수행할 때 안정적인 전력, 높은 컴퓨팅 능력과 무선 신호 조절 능력이 있는 존 마스터(Zone Master)를 기반으로 하는 링크안정성 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 다양한 무선 환경에서 기존의 OLSR라우팅 프로토콜보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
정렬되지 않은 3차원 측정점들로부터 이들을 근사하는 표면을 재구성하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 경계면 축소포장 방식에 의한 표면 재구성 방법(shrink-wrapped boundary face: SWBF) 으로, 측정점으로부터 경계셀과 경계면을 구해 초기 메쉬를 생성하고 이를 연속적으로 축소하는 방식에 의해 표면을 재구성한다. 제안된 방법은 기존의 표면 축소포장 방식의 메쉬 생성 방법의 문제점인 물체의 토폴로지에 대한 제약이 없이 어떠한 형태의 표면 재구성에도 적용이 가능하며, 기존 방법이 축소 단계에서 각 메쉬 정점에 대한 최단거리 측정점을 찾는 전역 탐색을 해야 하는데 비해 지역 탐색만으로 최적의 측정점을 찾을 수 있으므로 처리 시간 측면에서도 우월하다. 실험을 통해 제안된 표면 재구성 알고리즘이 측정점들간의 관계를 알 수 없는 정렬되지 않은 3차원 점들에 대한 표면 재구성에 매우 안정적이고 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문은 신경망을 이용한 최단 경로 문제를 풀기 위해 흡필드 신경망(Hopfield Neural Network)을 변형한 준최적 라우팅 알고리즘(suboptimal routing algorithm)을 다룬다. 이 알고리즘은 기존의 흡필드 신경망 알고리즘과는 달리 뉴런(neuron)의 진화를 위해 모든 주변 뉴런 정보뿐만 아니라, 상관 관계성이 높은 자신의 뉴런 정보도 동시에 이용함으로써, 수렴 성능 및 경로의 최적성을 향상하고자 하였다. 이 알고리즘의 수렴 속도는 흡필드 신경망을 이용하는 기존의 알고리즘보다 더 우수하며, 탐색 경로의 최적성도 높다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 이 결과는 거의 모든 출발지와 도착지 쌍에 대해 기존의 흡필드 신경망 기반의 최단 경로 탐색 알고리즘에 비해 네트워크 토폴로지에 비교적 덜 민감한 것으로 나타난다. 따라서, mobile ad-hoc network과 같이 네트워크 토폴로지가 시변하는 다중-흡 무선 패킷망(Multi-hop Packet Radio Network)에서의 경로 설정 알고리즘을 구현하는데 유용할 것으로 보인다.
무선 애드혹 네트워크에서 이웃 탐색 과정은 네트워크를 초기화하는데 먼저 수행되어야 하고, 라우팅 알고리즘이나 토폴로지 컨트롤, 그리고 MAC 계층 설계를 위해서도 반드시 필요한 과정이므로 효율적인 분산적 이웃 탐색방법 설계가 필수적이다. 본 논문에서는 확률적 이웃 탐색 기법 (PND: Probabilistic neighbor discovery)을 제안한다. 제안한 기법에서는 MIMD (Multiplicative-increase, multiplicative-decrease) 정책을 통해 광고 메시지의 전송확률을 제어함으로써 이웃 탐색에 소요되는 시간을 줄이는 것이 가능하다. 더불어 임의의 기기가 광고 메시지를 전송한 경우, 그 메시지가 성공적으로 전송되었는지 여부를 알 수 있는 충돌 감지 기법 (CD: Collision detection)을 도입함으로써 확률적 이웃 탐색 기법의 성능을 더 높일 수 있다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 모든 이웃을 탐색하기까지 소요되는 시간을 15.6%~57%까지 감소시킬 수 있음을 보여준다.
무선 Ad-Hoc 네트워크는 노드의 참여와 이탈이 자유롭고 토폴로지의 변화가 많아 악의적인 노드에 의해 데이터의 무결성 및 기밀성 문제와 같은 보안 위협에 노출되어 있다. 또한 악의적인 노드의 참여로 잘못된 라우팅 정보의 삽입을 통해 네트워크 분할이나 잘못된 정보전달 제공으로 노드의 통신장애를 유발할 수 있다. 그러나 현재 이와 같은 무선 Ad-Hoc 네트워크에서의 악의적인 노드를 발견하고 대응할 수 있는 연구가 부족하며, 기존의 악의적인 노드 탐지 기술들[11][12][13][14]은 정상적인 노드임에도 불구하고 거짓으로 신고했을 경우 인증절차 없이 경로를 재탐색하여 최적의 경로를 변경시킴으로서 정상적인 전송환경을 구축하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중경로 기반의 보안경로 탐색기술[8]을 이용해 보안경로에 존재하는 중간노드들 사이에서 악의적인 노드를 발견한고, 검증된 최단경로를 통해 데이터전송을 하는 기법을 제안하고자 한다. 제안한 기법을 적용함으로써 노드에 대한 신고가 있을 때 확인과정을 거쳐 불필요하게 경로를 재탐색하는 과정을 줄일 수 있다.
애드 혹 네트워크(MANET: Mobile Ad hoc NETworks)는 기본적인 내부구조(infrastructure) 없이 노드들만으로 네트워크 망을 구성한다. 경로 탐색 정책으로 리액티브(reactive) 방식과 프로액티브(proactive) 방식이 있는데, 전통적으로 리액티브 방식의 성능이 더 좋은 것으로 평가된다. 그리고 두가지 방식의 장점을 취합한 하이브리드(hybrid) 방식의 클러스터 토폴로지(cluster topology) 도입에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그 중, HCR(Hybrid Cluster Routing)이 제안되었는데, 이는 프로액티브 방식에 보다 중심을 둔 기법이다. HCR 은 리액티브 방식 경로 탐색 방법인 플라딩(flooding)의 탐색 지역을 한정된 범위로 제한할 수 있으나, 프로액티브 방식의 전체 네트워크 구성 정보 유지에 따른 막대한 오버헤드를 발생한다. 본 논문에서는 이러한 오버헤드를 줄이기 위해, 클러스터 내부 경로 탐색 기법인 MICF(Maginot path based Intra Cluster Flooding)를 제안한다. MICF 는 HCR 을 개선한 FSRS(First Search and Reverse Setting) 기반의 기법으로서, 클러스터 내부의 마지노 패스(maginot path)를 기준으로 경로 탐색 지역을 제한한다. MICF 는 게이트웨이(gateway) 간 최단 거리가 항상 클러스터 헤드(cluster head)를 중점으로 원의 내각 지역에 존재함을 바탕으로 하며, 최단 경로의 보장과 플라딩 지역 제한을 동시에 만족한다. 실험 결과, MICF 는 FSRS 기반의 기존 클러스터 내부 플라딩 방식보다 총 에너지의 7.79%만큼 더 에너지를 보존하였다. 결론적으로, MICF 역시 기존의 방식보다 에너지를 더 효율적으로 사용할 수 있으며, 마지노패스 설정과 이를 기반으로 한 제어 과정에 추가적인 오버헤드가 발생하지 않는다. 그리고 플라딩 면적이 작을수록 오버헤드가 줄어들게 됨을 알 수 있다.
중앙집중형 도로교통정보시스템은 실시간 교통정보를 수집하고, 사용자의 요청을 받아 경로탐색, 위치정보, 목적지탐색 등의 정보를 전달해주는 시스템이다. 이러한 시스템에서 서버는 매우 많은 클라이언트로부터 경로탐색 요청을 받게 되며, 이 요청을 서버에서 효율적으로 처리해야 하는 다중경로탐색 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 다중경로탐색을 수행하기 위하여, 주기적으로 연산된 이웃노드의 최단경로탐색 결과를 이용하여 클라이언트의 경로탐색 수행시간을 감소시키는 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 이웃노드 최단경로탐색 결과를 이용한 다중경로탐색 알고리즘은 많은 경우에 최단과 동일한 결과를 나타내며, 최단이 아닌 경우에도 최단경로 값과 오차가 크지 않으면서도 연산시간을 많이 줄일 수 있는 알고리즘이고, 도로교통과 같은 토폴로지(Topology) 형태에 효과적으로 적용되고, 계층을 이루는 형태의 모델에서도 효율적인 결과를 나타낸다. 이웃노드 최단경로탐색 결과를 이용한 다중경로탐색 알고리즘의 경로탐색시간은 다른 꼬리표설정 알고리즘과 꼬리표개선 알고리즘보다 50배 이상 빨랐으며, 경로탐색 결과가 최단이 아닌 경우 0.1%이하의 거리오차가 발생했다.
P2P 시스템은 시스템에 참여하는 노드들의 자원을 공유하는 분산 시스템으로 여기에 참여하는 노드들은 서버와 클라이언트의 역할을 모두 수행한다. 현재 분산 해쉬 테이블(Distributed Hash Table)을 기반으로 한 체계적이고 구조화된 P2P 시스템들인 CAN, Chord, Pastry, Tapestry 등이 제안되었으나 이 시스템들은 물리적 거리를 고려하지 않아서 안정적인 성능을 보장하기 어렵다는 약점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 우리는 TP2P시스템을 제안한다. 이 시스템은 스스로 조직을 관리하는 계층적 오버레이 네트워크 시스템으로 자원 탐색을 위해 Chord의 라우팅 메커니즘을 사용한다. 이 시스템은 물리적인 거리가 매우 가까운 노드플로 구성된 서브넷과 모든 노드들로 구성된 글로벌 네트워크로 이루어진 시스템이다. 각 서브넷에서 한 노드가 어떤 자원을 탐색하면 그 자원을 서브넷 안에 저장하기 때문에 Chord 시스템에 비해 물리적인 지연이 줄어들 가능성이 높다. 또 자원을 탐색할 때 각 노드들이 가지고 있는 Global-nodeID 정보를 이용함으로써 물리적 지연이 줄어드는 것은 물론이고 탐색 흡수도 25%정도 감소한다.
무선 애드-혹(Ad-hoc) 네트워크는 고정된 기지국이 존재하지 않고 우선 노드들만으후 구성된다. 우선 애드-혹 네트워크 내에서는 노드 자체의 에너지 제약과 잦은 이동으로 인해 네트워크 단절이 빈번하게 발생하게 된다. 그러므로 노드의 이동성에 따른 토폴로지 변경에 유연하게 반응하면서 전송 경로의 신뢰성을 향상시키는 기법이 반드시 요구된다. 본 논문에서는 AOMDV 라우팅 프로토콜을 이용하여 경로 탐색 시에 응답하는 노드의 이동성을 고려하여 경로를 선택하는 기법을 제안한다. 제안한 기법을 적용함으로써 전송 경로의 신뢰성을 향상시켜 경로가 단절되어 재탐색하는 횟수를 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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