무선 센서 망에서 사용되는 정보 전송은 플러딩 기반의 간단한 라우팅 프로토콜을 사용할 수 있다. 하지만 재전송 오버헤드가 높아 데이터의 충돌율이 높고 에너지 소비가 높은 문제점이 있다. 본 논문에서는 싱크 노드부터 각 노드까지의 홉 수를 이용하여 이웃 노드간의 관계를 분석하고 각 노드의 메시지 전달 확률을 결정하는 홉 기반 가십 프로토콜 (Hop based Gossiping Protocol; HoGoP)을 제안한다. 각 노드는 수신된 메시지를 동일한 가십 확률로 전달하지 않고 응용 계층에서 요구된 평균 수신율과 홉 정보로 알게 된 부모 노드의 수를 이용하여 가십 확률을 결정한다. 따라서 망 토폴로지에 따라서 적응적으로 확률이 결정되어 플러딩 방식보다 낮은 메시지 재전송으로도 높은 메시지 수신율을 얻을 수 있다. 제안된 방식의 성능 평가를 위하여 시뮬레이션을 이용하며 메시지 평균 수신율, 평균 전달율, 그리고 전송 효율 관점에서 기존 프로토콜과 비교 평가한다. 또한 응용에서 설정된 요구 수신율 관점에서 성능을 비교 분석한다.
본 논문에서는 기존 HubNet 기반의 참여 모의실험의 한계를 극복하기 위한 능동형 참여 모의실험 (Active Participatory Simulation; APS) 학습 구조를 제시하고, 이를 위한 고고보도용 NetLogo 확장 모듈을 자바로 개발한다. NetLogo는 복잡하게 보이는 과학현상의 이면에 존재하는 복잡계를 모델링할 수 있는 에이전트 기반 모델링 (Agent Based Modeling) 언어다. 이것과 HubNet을 이용하면 모의실험이 수행되는 동안 학생은 하나의 에이전트로서 이 실험에 참여할 수 있다. 하지만 HubNet에서는 서버만이 외부장치와 연결된다. 따라서 고고보드를 이용한 환경 데이터 및 사용자 입력을 다수의 클라이언트를 통하여 수신할 수 없어 이중초점 모델링 기반 학습이 불가능하다. 이에 클라이언트에 연결된 고고보드의 입력 정보를 TCP/IP 소켓을 이용하여 수신하고 보드를 제어하는 자바 확장 모듈을 개발한다. 또한 HubNet과 이 확장 모듈을 사용한 APS 학습 구조 모델링 방법과 이를 위한 NetLogo 프로그래밍을 소개한다. 마지막으로 다양한 APS 학습 구조에 따른 예시를 제시하고 응답처리지연 시간 관점에서 평가하여 과학분야에 활용될 수 있는 방안을 모색한다.
무선 센서 네트워크에서는 질의 분배(dissemination)나 이벤트 광고를 위해 플러딩이 요구된다. Simple(또는 blind) 플러딩은 폭주(implosion) 문제와 겹침(overlap) 문제를 야기하며, 따라서 simple 플러딩은 센서 네트워크의 수명을 감소시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 플러딩 오버헤드를 줄이기 위해 플러딩 오버레이 구조(Flooding Overlay Structure; FOS)를 제안한다. 두 종류의 FOS 기법인 중앙형 FOS(Centralized FOS; CFOS)와 분산형 FOS(Distributed FOS; DFOS)를 제안하며, CFOS에서는 싱크가 네트워크 토폴로지 정보를 수집해서 그 정보를 기반으로 포워딩 노드를 선택하는 반면, DFOS에서는 각 센서 노드가 자신의 로컬 정보를 기반으로 자신이 브로드캐스트 패킷의 포워딩에 참여할지 여부를 결정한다. 제안한 FOS 기법들의 성능 분석을 위해 NS-2 기반의 시뮬레이션을 수행했으며, FOS 기법들과 simple 플러딩 및 gossiping의 성능을 비교했다. 시뮬레이션 결과, 제안한 FOS 기법들이 네트워크 수명 측면에서 simple 플러딩보다, 데이터 전달율 측면에서 gossiping보다 우수함을 알 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권1호
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pp.50-54
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2016
무선센서네트워크는 구축과 운영측면에서 기존 네트워크방식보다 유리하나 각종 산업플랜트의 중요감시 대상설비는 대부분 건물내부 또는 지하에 위치하며 고정되어있어 일반적인 형태로는 적용이 어렵다. 이러한 특정 환경의 설비 감시를 위해서는 해당 조건에 적합한 무선센서네트워크 형태로 적용해야 한다. 따라서, 본 논문에서는 적합한 형태 확인을 위해 TinyOS시뮬레이터인 TOSSIM을 이용하여 고정설비감시 네트워크 환경과 유사한 조건에서 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 제시한다. 확인 대상은 LEACH, Flooding 및 Gossiping 프로토콜로 네트워크의 부하분산과 효율 면에서 계층구조인 LEACH가 좀 더 우수함을 나타낸다.
가쉬평이란 그래프에서 각각의 점들이 각각 다튼 메시지들을 다른 모든 점들에게 전달하는 것이다. 이 논문에서는 그리드 구조에서 각각의 점들이 매번 인접한 하나의 점과 하나의 메시지를 서로 주고받을 수 있는 조건 하에서 가쉬핑을 빠르게 하는 알고리즘을 제시한다. m $\times$ n 그리드에서 가쉬핑을 하는 기존의 알고리즘은 (mn+$\frac{1}{4}$mn+2) 라운드가 걸렸는데 이는 이 문제의 알려진 하한인 (mn + 1)과는 거리가 있었다. 우리는 mn이 홀수인 그리드 구조에서 가쉬핑을 (mn + 9) 라운드 만에 ?낼 수 있는 알고리즘을 제시한다.
Ad-Hoc 통신 기술과 더불어 무선 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Networks) 기술은 최근 관심이 집중되고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 핵심 기반기술로서 그 중요성이 점차 대두되고 있다. 이러한 WSN환경에서 제한된 에너지로 얼마나 효율적으로 네트워크를 운용하느냐가 최근 많은 이슈로 등장하고 있다. 본 논문에서는 Large Scale Class Greenhouse를 배경으로 센서 노드 간에 Directed Diffusion과 Gossiping concept을 바탕으로 라우팅 경로를 생성하고, 에너지 효율(energy-efficient)적인 경로 설정(routing)을 통하여 센서노드의 에너지 소모를 최소화하여 전체 센서 네트워크의 life-time을 연장하는 방법을 제안한다.
Wireless Sensor Networking is state of the art technology that has a wide range of potential applications. Sensor network generally consists of a large number of distributed nodes that organize themselves into a multi-hop wireless network. Each node has one or more sensors, embedded processors and low-power radios, and is normally battery operated because of small size. In this paper wireless sensor networking technology applies to the environment monitoring system in the underground. This system can monitor a pollution level of the underground in realtime for keeping up a comfortable environment.
This paper describes the contents about the efficient routing technique for improvement of transmission in Wireless Sensor Networks. Existing flat-based routing protocols have several problems like data overlap and implosion. Gossiping Algorithm in WSN is able to reduce the overhead and transmit packets through already set up the path but it takes place the data delivery and problem of worst-case. In this paper, we try to solve two problems that are data delivery and worst-case by selecting neighbor nodes using RSSI and number of linkage. The proposed model is available to real-mote and we confirmed the improvement of the performance against existing models.
사물인터넷 (IoT)과 같은 미래 망에서, 컴퓨팅 기기의 수는 기하급수적으로 증가할 것으로 예상되고, 각 사물들은 서로 통신하고 스스로 정보를 획득한다. 사물 인터넷 응용에 대한 관심 증가로 사물통신 (M2M)과 같은 기회적 애드혹 망에서 데이터를 전달하는 방송은 중요한 기술이다. 그리고 IoT를 위한 분산 망에서, 노드들의 에너지 효율성은 망 성능에서 중요한 요인이다. 이 논문에서, 우리는 전송 노드의 에너지 충전률, 사본 밀도 비율 그리고 송 수신 노드간의 거리률에 기초한 퍼지 논리에 따라 확률적으로 데이터를 전파하는 퍼지 논리 기반 멀티홉 방송 알고리즘 FPMCAST를 제안한다. 제안하는 FPMCAST에서, 추론 엔진은 입 출력 매개변수를 입 출력 소속 함수로 사상하는 27개의 if-then 규칙들로 구성된 퍼지 규칙 베이스에 기초한다. 퍼지 시스템의 출력은 재방송 확률에 대한 퍼지 집합을 정의하고, 그 퍼지 집합으로부터 수치 결과를 추출하기 위하여 비 퍼지화가 사용된다. 여기서 퍼지 집합을 비 퍼지화하기 위하여 무게중심법이 사용된다. 그리고 모의실험을 통하여 제안하는 FPMCAST의 성능을 평가한다. 모의실험으로부터, 우리는 제안하는 FPMCAST 알고리즘이 플러딩 알고리즘과 가시핑 알고리즘 보다 우수함을 입증하였다. 특히, FPMCAST 알고리즘은 각 노드의 잔여 에너지를 균등하게 소비하기 때문에 더 긴 망 수명을 갖는다.
Epidemic protocols have two fundamental assumptions. One is the availability of a mechanism that provides each node with a set of log(N) (fanout) nodes to gossip with at each cycle. The other is that the network size N is known to all member nodes. While it may be trivial to support these assumptions in small systems, it is a challenge to realize them in large open dynamic systems, such as peer-to-peer (P2P) systems. Technically, since the most fundamental parameter of epidemic protocols is log(N), without knowing the system size, the protocols will be limited. Further, since the network churn, frequently observed in P2P systems, causes rapid membership changes, providing a different set of log(N) at each cycle is a difficult problem. In order to support the assumptions, the fanout nodes should be selected randomly and uniformly from the entire membership. This paper investigates one possible solution which addresses both problems; providing at each cycle a different set of log(N) nodes selected randomly and uniformly from the entire network under churn, and estimating the dynamic network size in the number of nodes. This solution improves the previously developed distributed algorithm called Shuffle to deal with churn, and utilizes the Shuffle infrastructure to estimate the dynamic network size. The effectiveness of the proposed solution is evaluated by simulation. According to the simulation results, the proposed algorithms successfully handle network churn in providing random log(N0 fanout nodes, and practically and accurately estimate the network size. Overall, this work provides insights in designing epidemic protocols for large scale open dynamic systems, where the protocols behave autonomically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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