본 논문에서는 DTN(Delay Tolerant Network) 환경에서 효율적인 메시지 전달을 위해 확률적으로 중계 노드를 선택하는 기법을 제안한다. DTN은 종단 간 연결이 불확실한 네트워크에서의 통신을 Store-Carry-Forward 방식을 사용하여 메시지를 목적 노드에 전달한다. 또한 종단 간 연결이 불확실한 상황에서도 중계 노드를 통해 메시지를 목적 노드에 전달하여 높은 전송률을 보장한다. 하지만 에피데믹(Epidemic) 라우팅이나 Spray and Wait 라우팅과 같은 기존 다중 복사 라우팅 알고리즘은 접촉한 모든 노드에게 메시지를 복사하여 메시지 복사로 인한 오버헤드가 높아진다. 반면에 PROPHET 라우팅과 같은 단일 복사 알고리즘은 적은 오버헤드를 발생시키지만 중계 노드 수 감소로 인한 메시지 전송률 감소 현상이 나타난다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 기존 DTN 라우팅의 문제점을 보완하기 위해 확률적으로 노드 분포를 분석하여 현재 네트워크에 효율적인 메시지 복사 방식을 선택하여 작동한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘이 기존 DTN 라우팅 알고리즘과 오버헤드와 전송률을 비교하여 더 효율적임을 증명한다.
무선센서네트워크의 효율적인 에너지 사용과 개별 노드의 수명 증가는 센서 네트워크의 효율적인 운영을 위해 매우 중요한 요소이며 많은 라우팅 프로토콜들이 네트워크 수명을 최대화하기 위해 개발되고 있다. 특히 Wendi Heinzelman에 의해 제시된 LEACH프로토콜은 간단하고 효율적인 클러스터링 기반의 라우팅 프로토콜로 잘 알려져 있다. 그러나 LEACH프로토콜은 총 데이터 전송 량이 불규칙한 네트워크에서 효율이 떨어지게 되므로 클러스터의 안정도가 낮아지게 된다. 그러므로 본 논문에서는 클러스터링 기반의 라우팅 프로토콜에서 개선된 확률적 클러스터 헤드선출 방법을 제안한다. LEACH프로토콜과 HEED프로토콜에 대해 조사해보고 LEACH프로토콜에 새로운 확률적 클러스터 헤드 선출방법을 적용하고 비교하여 개선된 점을 보여준다.
다단계 버스 네트워크 기반의 분산공유메모리 환경에서 효율적인 동적 라우팅 알고리즘을 제안한다. 버디특성으로부터 생기는 잉여경로들을 활용하여 네트워크 상의 스위치들의 트래픽을 동적으로 분산시키고, 동적 라우팅이 선택될 확률을 높이기 위해 기존의 최적 경로결정 알고리즘을 개선한 것이다. 시뮬레이션을 통해 제안된 동적 라우팅 알고리즘의 성능과 다단계 버스 네트워크에서의 잉여경로들을 고려하지 않는 기존의 라우팅 알고리즘들의 성능을 비교하여 우리가 제안한 동적 라우팅 알고리즘이 기존의 라우팅 알고리즘들보다 평균 대기 작업수와 평균 응답시간 면에서 효율적으로 동작한다는 것을 보인다.
트래픽의 증가는 전체 네트워크 성능에 크게 영향을 미치며 네트워크 성능의 유지 및 향상을 위해서는 트래픽 관리가 필수적이다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 시계열 모형에 의해 트래픽을 예측하고 예측된 결과가 대역폭에 비해 크다면 트래픽 폭주임을 가정하고 라우팅 경로의 비용을 증가하여 트래픽을 분산되도록 한다. 즉, 라우팅 혼잡의 발생을 예측하여 라우팅 혼잡을 미리 해소하는 방안을 제안한다. 예측 모형은 실제 네트워크 망에서 트래픽을 수집하여 모형의 확률적 오차를 최소화하는 모형을 추출한다. 확률적 오차를 최소화하는 시계열 모형을 얻기 위해서는 정상성 가정에 대한 적합성을 판단하는데, 정상성 가정은 자기상관함수와 편자기상관함수를 통해 얻을 수 있다. 실험을 통하여 추출된 예측 모형이 라우팅 경로의 비용을 조정함으로써 트래픽이 분산되도록 한다. 그 결과, 트래픽 예측 라우팅이 혼잡 발생을 미연에 방지하여 네트워크 성능을 향상시킬 수 있는 방안이라는 것을 보인다.
본 논문에서는 동적인 차량 애드혹 네트워크 환경에서 시간의 흐름에 따라 상황에 적응하는 효율적인 경로 설정을 위해 제한시간 협상 게임 기반의 확률적 라우팅 프로토콜 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 주기적인 메시지로 차량 간 신뢰도와 링크유지시간을 구하고, 이를 통해 차량 간의 링크 만족도를 정의한다. 각 차량은 그 정보를 이용해 포워딩할 데이터가 발생한 경우 자신의 효용을 최대화 하기 위해 가장 좋은 차량을 선택하게 된다. 따라서 목적지까지 링크 만족도의 총 합인 경로 만족도를 최대화 하는 경로에 가중치를 부여해 선택될 확률을 높여준다. 또한 메시지를 우선순위로 나누고, 우선순위에 따라 메시지의 경쟁 윈도우를 다르게 적용하여 충돌률을 감소시켰다.
본 논문은 다중-홉 해양통신망의 종단간 경로 설정을 위한 ad-hoc on-demand vector (AODV) 기반의 flooding에서 발생하는 다중 복제 오버헤드를 줄이기 위해 제시된 지향성 라우팅 프로토콜을 다룬다. 확률 기하(stochastic geometry) 분석 기법을 이용하여 목표 라우팅 성공 확률과 선박국의 밀도에 따라 적응적으로 라우팅 오버헤드를 최소화하는 방식을 제안한다.
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 이동 애드혹 네트워크(mobile adhoc networks)의 대표적인 경로구축 방법인 DSR(dynamic source routing)을 확장한 RDSR(robust DSR)을 제안한다. 제안된 RDSR에서는 기존의 단일 경로 상의 2흡 간격의 모든 노드들이 대체 노드를 경유하여 복수 개의 라우팅 경로를 유지하도록 구성되기 때문에, 경로 상의 일부 노드들이 이동하더라도 경로가 유지될 확률이 높아 메시지 전달률이 향상된다. 수학적 분석을 통하여 관련 연구 중 가장 우수한 것으로 알려진 Das의 다중경로 프로토콜보다 더 높은 라우팅 경로 유지 확률을 나타냄을 보였다. 아울러, 대체경로의 위상적 특성에 의해 빠른 대체경로로의 복구도 가능하다는 결론을 얻었다.
현재 제안된 MANET에서의 유니캐스트 라우팅[3][4]들은 신뢰성 있는 데이터 전송을 위한 응용에는 적합하지 않다. 신뢰성 있는 데이터 전송을 위하여 제안된 다중 경로 라우팅 메커니즘[5][6]은 추가적인 오버헤드와 비효율적인 자원의 이용이라는 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 노드의 링크 단절 빈도와 데이터 전송시의 배터리 소모를 기반으로 하는 신뢰성 있는 단일 경로 설정 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘의 경우 단절될 확률이 적은 노드들로 구성된 경로를 선택함으로써 기존의 라우팅 알고리즘보다 신뢰성 높은 경로를 설정할 수 있는 동시에 높은 동적 환경에서는 다중 경로를 설정하여 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
무선 센서 네트워크의 라우팅 기술은 제한된 에너지를 갖고 있는 센서 노드들의 에너지 수명을 최대한으로 연장할 수 있는 방법으로 많이 연구되고 있다. 기본 라우팅 방법 중 위치 정보를 이용한 라우팅 방법은 라우팅 설정을 위한 계산시에 필요한 정보의 양이 평면, 계층적 라우팅 방법보다 적기 때문에 효율적이다. 하지만 주로 거리를 활용하기 때문에 센서 노드의 에너지 활용도가 떨어질 수도 있다. 본 논문에서는 최적의 경로 탐색에 많이 이용되고 있는 개미 집단 시스템(ACS : Ant Colony System)의 전이 확률에 센서의 에너지양과 싱크와의 거리를 이용한 가중치를 부여하여 무선 센서 네트워크의 에너지 사용량을 고르게 사용할 수 있게 하였다. 제안된 방법은 대표적인 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing)과 비교하여 에너지 사용도에 있어 평균적으로 46.80%의 향상을 보였으며, 기존의 ACS보다 동일한 시간의 수행 종료 후 잔여 에너지가 평균 6.7% 더 남아 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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