본 논문은 생태계 군집 시스템을 네트워크 기술에 응용한 적응형 라우팅 알고리즘인 AntNet을 기존의 상용 네트워크 프로세서 기반에서 최적화할 수 있도록 개선된 알고리즘을 제안하는 연구이다. 현재 사용되고 있는 네트워크 프로세서는 단순한 패킷 프로세싱만을 위해 설계되어 AntNet과 같은 복잡한 연산이 필요한 적응형 라우팅 알고리즘을 구현하는데 많은 문제점을 가지고 있다. 이를 분석하고 해결하기 위해 AntNet의 강화인자를 연산하는 부분을 중심으로 적응 성능은 유지하면서도 효율적으로 연산실행시간을 줄일 수 있는 개선된 AntNet알고리즘을 제안하였다. 이를 시뮬레이션을 통해 비교분석함으로서 제안한 개선된 AntNet알고리즘의 효용성을 검증한다.
생태계의 군집 특성을 네트워크 환경에 적용하여 급변하는 환경에 대한 자가 적응 및 생존 특성을 부여하는 연구가 최근 많은 주목을 받고 있다. 그 중 AntNet은 개미를 모델링한 모바일 에이젼트를 사용하여 최적의 네트워크 경로를 선택하는 적응적 라우팅 알고리즘이다. 본 논문에서는 SoC 시스템에 적용 가능한 AntNet 기반 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 구조는 기존 알고리즘 수준의 AntNet을 하드웨어 레벨로 근사화 하여 설계되었으며, 기존 AntNet과 가상 네트워크 구조에서의 비교를 통하여 그 타당성을 검증하였다. 그리고 RTL 수준의 설계 및 합성 결과를 통하여 제안된 하드웨어 구조가 AntNet 기반 라우팅 구현에 효과적임을 확인할 수 있었다.
MANET (Mobile Ad hoc Network)에서 라우팅은 네트워크 토폴로지의 동적인 변화에 큰 영향을 받는다. AntHocNet은 집단 개미가 최적 경로를 통해 먹이를 찾아가는 원리를 모방한 집단생태 특성 기반 MANET 라우팅 프로토콜이다. 하지만, AntHocNet은 다른 MANET 라우팅 프로토콜과 달리 단방향 경로만을 지원하여 양방향 통신이 요구되는 다양한 응용 환경에서 사용하기에 많은 제약이 따른다. 또한, AntHocNet은 다중 경로를 통한 확률적 라우팅으로 인해 루핑 문제 (looping problems)를 빈번히 발생시킨다. 본 논문에서는 AntHocNet에서 양방향 경로 수립을 위한 향상된 경로 수립 방안을 제안한다. 또한, 다양한 시나리오별 루핑 문제의 발생 원인을 분석하고 루프 방지를 위한 해결 방안을 제시한다. NS-2 시뮬레이션을 통해 기존 AntHocNet과의 성능을 비교하였으며, 제안 방안이 라우팅 오버헤드, 종단간 지연 시간, 패킷 전달률 측면에서 기존 방안에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
개미 기반 라우팅 방안은 개미집단 최적화 알고리즘의 한 부류로, 자연에서 서식하는 개미의 행동양식을 라우팅에 적용한 방안이다. 이동 애드혹 네트워크는 토폴로지가 동적으로 변하므로 경로 설정이 지역적 정보에 기반을 둘 필요가 있다. 따라서 이동 애드혹 네트워크에서의 라우팅은 개미집단 최적화의 한 응용분야로 알려져 있다. 본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크에 적용한 개미 기반 라우팅 알고리즘인 SIR (swarm intelligence routing)에 경로선택과 링크 장애 시 처리 방법을 개선한 방안인 EPMAR (ant-based routing method using enhanced path maintenance)을 제안하고, 그 성능을 AntHocNet 및 SIR과 비교, 분석하였다. 분석 결과, 제안한 방안이 AntHocNet이나 SIR보다 패킷 전달율은 높고, 치명적 경로 장애가 더 적게 발생함을 입증하였다.
다량의 데이터를 전송할 때, 시간 단축과 효율적인 트래픽관리를 위해 네트워크의 라우팅 선택 방법이 사용되고 있다. Ant 알고리듬을 적용한 AntNet은 라우팅 선택 확률이 동일할 때, 랜던선택을 한다. 그로인해서 불필요한 가중치가 발생하여 트래픽이 증가한다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 GA 알고리듬을 AntNet에 적합하여 데이터 전송을 위한 전송시간 감소와 효율적인 트래픽 분산을 해결하였다. 제안한 알고리즘 성능평가를 위해서 본 논문에서는 대량의 데이터를 전송하기 위한 경로를 설정하고, 전송시간과 전송 오류율을 평가하여 우수성을 보였다.
In this article we study the feasibility of the Ant Colony Optimisation (ACO) algorithm for finding optimal Kanban allocations in Kanban systems represented by Stochastic Petri Net (SPN) models. Like other optimisation algorithms inspired by nature, such as Simulated Annealing/Genetic Algorithms, the ACO algorithm contains a large number of adjustable parameters. Thus we study the influence of the parameters on performance of ACO on the Kanban allocation problem, and identify the most important parameters.
본 논문에서는 동적 애드 혹 네트워크(MA-NET)상에서 효율적인 라우팅을 위해 대표적인 군집단지능 알고리즘인 Ant Colony Optimization 알고리즘에 기반을 둔 정보 속성을 고려한 Data Dependent Swarm Intelligence Routing Algorithm(DSRA)을 제안한다. 제안된 알고리즘은 정보를 Realtime 정보와 Non-Realtime 정보로 분류하여 이 두 가지 속성에 의존적인 전송 알고리즘을 적용함으로써 첫째, Realtime 정보의 지연시간을 감소시켜 보다 효율적인 라우팅 경로를 구성하고 둘째, Non-Realtime 정보와 Realtime 정보의 경로 분산 효과를 통해 전체적인 네트워크의 lifetime을 증대시킨다. AODV[1], DSR[2], AntHocNet[3]과 비교를 통해 지연시간과 lifetime 모두에서 DSRA가 더 나은 성능을 보인다는 것을 실험적으로 확인한다.
Riverbed Modeler는 복잡한 통신 프로토콜과 큰 규모의 네트워크를 설계하기 위한 패킷 수준의 이산 사건 시뮬레이터이며 그 신뢰성을 인정받아 대규모 네트워크의 성능분석에 널리 활용되고 있다. Riverbed Modeler를 활용하는 MANET 시뮬레이션 환경에서, 새로운 라우팅 프로토콜을 구현하여 추가하는 방법이 매우 복잡하고 많은 부분의 수정을 요구한다. 본 논문에서는 Riverbed Modeler의 라우팅 지원 구조에 대하여 살펴보고, 라우팅 추가에 대한 어려움을 해결하기 위하여 보다 쉽고 실수의 가능성을 줄일 수 있는 라우팅 추가 프레임워크를 제안하였다. 라우팅 추가 프레임워크는 프로토콜을 인식하는 부분에 대하여 적응적 구조 갖는 API로서 제공되며, 라우팅 프로토콜을 최소한의 수정으로 추가할 수 있도록 구성하였다. 라우팅 추가 프레임워크를 이용하여 라우팅 프로토콜을 추가하는 경우, 수정해야 하는 부분을 기존의 절반 이하로 간소화 하였다. 또한 제안한 라우팅 추가 프레임워크를 이용하여 Hybrid 라우팅 프로토콜인 AntHocNet을 구현하여 추가한 사례를 제시하여, 라우팅 추가 프레임워크가 타당하게 설계 및 적용되었음을 확인하였다.
생체모방 라우팅 프로토콜은 동적 환경에서 집단 생명체가 분산 자율적인 방식으로 최적 경로를 찾아가는 원리를 이용하여 네트워크 토폴로지 변화에 따라 오버헤드를 줄이며, 라우팅 성능을 극대화하고, 경로 단절시 빠른 복구가 가능하다. 본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크를 위한 생체모방 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안 방식은 추가적인 오버헤드 없이 라우팅 정보를 얻기 위하여 무선 매체의 엿듣기(overhearing) 기능을 사용한다. 엿듣기를 통해 출발지와 목적지 사이의 최단 경로 주변에 페로몬을 확산시키고, 확산된 페로몬을 기반으로 확률적 경로 탐색을 수행하여 출발지와 목적지 간 유용한 대체 경로를 확보한다. 이와 같은 방식으로 제안 프로토콜은 제어 오버헤드를 줄이면서 최신의 라우팅 정보를 획득할 수 있다. 시뮬레이션 결과 제안하는 생체모방 라우팅 프로토콜은 기존 AODV 및 AntHocNet 프로토콜 보다 우수한 라우팅 성능을 보여주면서 AntHocNet 보다 오버헤드를 크게 감소시킨다.
Petri net는 concurrent system을 model化하고 해석하기 위하여 사용되어져 왔으나 그 능력은 제한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 model化능력을 향상시키기 위하여 禁止edge 및 容量을 부가해서 확장된 Petri net를 제안하였고 확장된 Petri net의 해석능력을 높이기 위하여 일반 petri net로 변환하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 실례를 들어 설명함으로써 본 논문에서 제안한 알고리즘의 유용성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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