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.
본 논문에서는 원격의료지원을 위한 Ubiquitous Sensor Network에서 생체신호를 효율적으로 전송하기 위하여 생체신호의 데이터 종류에 따라 전송 전력의 크기와 경로설정 빈도수를 변화시키는 새로운 라우팅 방안을 제안한다. 제안한 라우팅 알고리즘에서는 위급한 생체신호 트래픽에 대해서는 경로 설정 지연을 줄일 수 있도록 전송전력의 크기를 크게 설정하여 경유하는 흡수를 줄이고 경로 설정에 우선순위를 주며, 위급하지 않은 생체신호 트래픽에 대해서는 전송전력의 크기를 작게 설정하고, 경로설정 빈도수를 적응적으로 감소시킨다 따라서 위급한 생체신호 트래픽에 대해서는 평균 흡수 및 호 블로킹 확률을 줄일 수 있어서 기존의 획일적인 전송전력의 크기를 사용하는 방안에 비해 복잡한 USN에서 위급한 생체신호의 QoS를 만족할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 IoT 기기의 각 센서로부터 획득된 데이터에 대한 수집 및 효율적 라우팅 기법을 기반으로 대용량 데이터 수집의 효율성 및 신뢰도 향상을 위해 In-network 데이터 병합 기반 데이터 전처리 기법을 제안한다. 기존의 Wireless Sensor Network에서는 모든 단말 노드가 스스로 라우팅 된 하위 센서 노드들의 데이터를 병합하는 In-network 병합기법을 사용한다. 이 기법은 이벤트가 발생하지 않거나 필요한 쿼리가 없어도 주기적으로 라우팅에 필요한 메시지를 전송하므로 불필요한 에너지 소모를 야기 시키며 데이터 전송 에러가 발생할 확률이 높다. 기존 In-Network 데이터 병합 기법의 효율성 및 정확성을 향상시키기 위해, 본 논문에서는 조건 병합 기반의 In-network 병합 기법을 제안한다.
USN(Ubiquitous Sensor Network)은 감지기능을 수행하기 위해서는 센서노드에서 싱크로의 라우팅 기법이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 데이터의 전달을 위한 경로설정시 에너지의 효율성 및 균일성을 제공하는 제어메시지의 확률적 플러딩을 제안하며 에너지의 소모를 되도록이면 균일하도록 유도하는 에너지확률을 이용하고 경로를 은닉할 수 있는 분산 라우팅기법을 제안하였다. 에너지효율성을 측정하기 위하여 수학적 모델링과 NS-2 시뮬레이터를 이용하였다. 각 기법은 기존의 관련연구와 비교분석하여 본 논문에서 제안한 기법이 우수함을 증명하였다.
최근 대두되고 있는 MPLS 기술은 트래픽 엔진니어링에 적절하다고 알려져 있다. 그러나 MPLS를 기반으로 해서 트래픽 엔지니어링을 이루기 위해서는 특정한 제한 조건을 만족하는 경로는 설정하는 것이 기본적인 사항이다. 이를 위해서는 제한 조건 기반의 라우팅의 도움이 필수적이다. 또한, 명시적인 경로의 설정이 Ingress 라우터에서 이루어져야 한다. 그러나 망의 형상이나 이용 가능한 자원양은 동적으로 변동되는 성질을 갖고 있어서 실제 경로의 계산시 사용한 정보는 실제 경로 계산시의 망의 상태를 정확히 반영하지 못하게 된다. 그러므로 이런 정보를 이용해서 계산된 경로를 따라 LSP 설정 작업이 이루어지는 경우에 LSP 설정 실패 확률이 높아진다. 본 논문에서는 CR-LDP의 메시지들 중 Ingress 라우터로 전달되는 메시지들을 이용해서 LSP 설정 확률을 줄일 수 있는 방법을 기술한다.
에너지 효율성이 중요한 무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기술은 클러스터 헤드 노드가 클러스터 멤버 노드의 데이터를 병합하여 싱크노드로 전송함으로써 센서노드들과 싱크노드 사이의 통신 횟수를 줄여 에너지 효율을 얻는다. 이와 관련된 연구로 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) 프로토콜은 센서 네트워크의 데이터 처리 및 전송 부하를 센서 노드 전체에 분산 시켜 무선 센서 네트워크의 수명을 연장 하였다. 본 논문에서는 분산형 클러스터링 라우팅 기법 중 가장 대표적인 LEACH의 클러스터 헤드 결정 방법에 대한 고찰과 이를 토대로 새로운 확률적 클러스터 헤드 결정 방법의 도출을 이루어 내고자 한다.
유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)은 자연의 법칙에서 그 아이디어를 찾은 것으로 순회 방문자 문제(Traveling Salesman Problem : TSP) , 분배문제, 라우팅문제 등과 같은 전형적인 Combinatorial Optimization 문제에 적용되고 있다. 한편 이러한 유전자 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 알고리즘 실행과정에 적용할 수많은 이론과 경험적인 기법이 제시되고 있는데 이러한 기법들은 대부분 우수형질을 확보함으로써 최적의 값을 효과적으로 탐색하기 위한 것이다. 즉, 개체의 우수 형질 확보를 위한 부모 선택방법, 교차의 범위와 위치 및 방법, 그리고 돌연변이의 크기와 방법등이 포함된다. 본 연구에서는 자연의 법칙에서와 같이 자손 세대의 형질이 부모 세대보다 우수할 수 있음을 전제로 적응도 가중치에 의한 확률적인 방법에 의해서 선택하는 방법을 개선하여 부모세대가 같지 않게 하고, 우수형질이 유전되도록 하여 자손세대의 적응도가 부모세대보다 높도록 함으로써 최적의 값을 효과적으로 탐색할 수 있음을 실험하였다.
하이퍼큐브의 성능을 좌우하는 중요한 요소 중 하나가 프로세서간의 통신이다. 그리고 병렬 컴퓨터에서 프로세서의 수가 증가함에 따라, 구성요소들이 오류가 날 확률도 높아졌다. 이러한 이유로, 오류 난 구성요소들이 있어도 다중 전송이 가능하게 효율적으로 설계하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 최근에 제안된 완전 도달성 정보와 새로 추가한 국지적 정보를 이용해서 라우팅 알고리즘을 제안하고, 이것을 바탕으로 다중 전송 성공률이 높은 새로운 다중 전송 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 기법은 기존의 기법 보다 통신량의 차이는 거의 없으면서, 다중 전송 성공률이 목적지 노드 수에 따라 5~15% 가량 향상시킬 수 있었다.
무선 센서 네트워크에서 위치인식 기술은 데이터 수집, 라우팅, 위치기반 서비스와 같은 기술에 필수적인 기술이다. 본 논문에서는 베이즈 이론을 이용한 그리드방식의 분산형 위치 인식기술을 제안한다. 이 기법은 센서 노드들이 받은 신호세기를 바탕으로 하여 그리드를 구성해서 베이즈 이론을 이용하여 가장 큰 확률을 갖는 그리드를 자신의 위치로 인식하는 방식이다. 우리는 시뮬레이션을 통하여 기존의 방식보다 제안된 알고리즘이 정확한 위치를 갖으며, 더욱 효율적인 연산을 수행함을 알 수 있다.
본 논문은 무선 센서 망의 실시간 데이터의 전달 확률 향상을 위한 기회적 실시간 데이터 전달 프로토콜을 제안한다. 기존에 재전송 기법은 데이터 전달 확률 향상을 위한 방법으로 잘 알려져 있으나, 이 기법은 딜레이를 발생시키기 때문에 실시간 데이터 전달에 적용하기는 적절치 않다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 무선 망의 브로드캐스팅 방법과 순차적 기회 제공 방법을 동시에 사용한다. 하나의 센서 노드의 1-홉 내에는 실시간 요구사항을 만족하는 다수의 노드가 존재한다. 제안 방안에서는 실시간 요구사항을 만족하는 노드들에게 브로드캐스팅으로 데이터를 전달하고, 이 그룹에 속한 노드들에게 순차적으로 데이터를 중계할 기회를 제공한다. 제안 방안은 데이터를 빨리 처리할 수 있는 노드에게 먼저 기회를 제공하여 좀 더 많은 노드들이 데이터를 전송할 수 있는 기회를 갖게 함으로써 데이터 전달 확률을 높인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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