전통적인 한 홉 (Single-hop) 쎌루라 네트워크가 지난 몇 년 동안 통신망의 기능을 잘 제공해 왔으나, 높은 전송 파워가 4세대 시스템의 높은 데이터 전송율 그리고 멀티미디아 써비스에서는 요구 되어 이 네트워크가 더 이상 경제성을 갖기는 어려워진다. 반면에 멀티홉 (Mdlti-hop) 쎌루라 네트워크는 기존은 셀루라 네크워크의 인프라에 애드 혹 네트워크를 동반하여, 전송 파워의 큰 감소를 가져와 총 전송 파워 절약이 가능해진다. 이러한 성능 향상과 4G 써비스들을 가능하게 하기 위하여, 효과적인 라우팅 프로토콜이 멀티 홉 쎌루라 네트워크 (MCN)를 위하여 필요하다. 이 논문에서 우리는 기지국 (base station)의 방향성 정보를 이용한 반응형 (reactive) 라우팅 디스커버리 프로토콜을 제시한다. 우리의 분석과 실험은 제안된 프로토콜이 플러딩 (flooding) 오버해드를 줄이는 것을 보인다. 또한, 다양한 4G 서비스를 한 모발터미널이 기지국에 요구하게 되므로, 이에 관한 이슈들을 MCN 상황에서 논의하고 제안된 프로토콜의 응용을 제시한다.
유비쿼터스는 사용자들이 시간과 장소에 구애받지 않고 자유롭게 네트워크에서 서비스를 제공받아야 한다. 그 중에 대표적인 응용 서비스로는 텔레매틱스가 있다. 텔레매틱스 서비스는 시간과 장소에 따라 개인화된 서비스를 제공해 주어야 한다. 또한, 텔레매틱스 서비스를 이용하는 사용자는 서비스를 요청하지 않아도 이용할 수 있는 서비스를 자동으로 제공 받아야 한다. 따라서 본 논문에서는 사용자 모바일 단말기인 PDA를 통해 UPnP를 이용하여 텔레매틱스 환경에서 서비스 발견 방식을 설계 구현 하고자 한다. PDA는 텔레매틱스 서비스 지점의 로컬 서버와 블루투스 통신으로 연결하였으며, UPnP를 이용하여 로컬 서버와 연결된 UPnP 디바이스와 서비스를 발견하여 이용하게 된다. 텔레매틱스 환경에서 사용자에게 서비스를 제공하는 UPnP 디바이스를 설계한다. 서비스 발견을 테스트하기 위해 텔레매틱스 서비스 테스트베드를 구축한다. 구축된 시스템은 블루투스 통신 기반에 UPnP를 적용하여 서비스 발견시스템을 구현 및 테스트 하였다.
장바구니 분석에서, 가중 연관 규칙 탐사는 특정 상품에 대한 아이템의 중요도를 반영함으로써 더 많은 이익을 주는 정보를 규칙으로 탐사하였다. 그러나 트랜잭션을 구성하는 아이템들이 한 개 이상의 서로 다른 그룹으로 나누어진다면, 각 그룹의 특성을 반영하는 서로 다른 측정 방법으로 평가되어야 하므로 기존의 가중연관규칙 탐사 방법을 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 가중 연관 규칙의 새로운 탐사 방법을 제안하였다. 먼저 각 아이템들은 유사한 특성에 따라 서브 그룹으로 나누고, 아이템 중요도(아이템 가중치)는 서브 그룹에 포함된 아이템들 단위로 계산한다 이때 적용되는 여러 가중 인자들은 아이템의 특성을 반영하는 아이템 그룹별로 재 정의하였다. 제안하는 방법은 네트워크 보안 데이터에 적용하여 위험을 일으키는 요소에 대한 위험 규칙 집합을 생성함으로써 네트워크 위험관리의 정성평가와, 규칙 생성 시 적용된 가중치와 같은 여러 통계인자들에 의해서 위험도를 계산함으로써 정량평가를 가능하게 하였다. 또한 데이터 아이템들이 상이하게 구별될 수 있는 특성을 만족하는 마켓 데이터의 새로운 응용분야에 넓게 적용될 수 있다.
The computational discovery of transcription factor binding site is one of the important tools in the genetic and genomic analysis. Rough prediction of gene regulation network and finding possible co-regulated genes are typical applications of the technique. Countless motif-discovery algorithms have been proposed for the past years. However, there is no dominant algorithm yet. Each algorithm does not give enough accuracy without extensive information. In this paper, we explore the possibility of combining multiple algorithms for the one integrated result in order to improve the performance and the convenience of researchers. Moreover, we apply new high order information that is reorganized from the set of basis predictions to the final prediction.
IP 망에 액티브 네트워크 기술을 도입하기 위해서는 네트워크 내에서 물리적으로 직접 연결되지 않은 액티브 노드들이 서로에 대한 토폴로지 정보를 구성하고 관리하는 방법이 필요하다. 또한 하나의 프로그램을 수행하기 위해 필요한 액티브 패킷들은 손실 없이 전송되어야만 정상적인 작업을 수행할 수 있다. 뿐만 아니라 액티브 패킷은 중간 노드에서의 실행으로 기존의 네트워크에 비해 큰 융통성을 가지므로 효율성과 안전성이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 네트워크 내의 액티브 노드들이 상호 간에 가입과 탈퇴 여부를 발견하기 위해서 OSPF(Open Shortest Path First) 프로토콜의 Opaque LSA(Link State Advertisement)를 이용하도록 하였다. 또한 수신지에서 손실을 감지하여 송신지에 재전송을 요구하는 신뢰성 전송 방식과 액티브 패킷의 사본을 이용한 복사 후 전송, 송ㆍ수신지에서의 보안 기법 적용이 이루어지도록 하는 액티브 패킷 전송 엔진을 제안하였다 시뮬레이션을 통하여 기존의 기법과 비교ㆍ분석한 결과, 적용한 액티브 노드 발견 기법과 액티브 패킷 전송 엔진이 효율적임을 확인할 수 있었다.
IEEE 802.15.3 High-rate WPAN(Wireless Personal Area Network)은 무선으로 약 l0m이내의 근거리 디바이스들을 연결하여 고속 통신을 지원하기 위해 개발되었다. 피코넷(piconet)은 하나의 PNC (Piconet Coordinator)와 하나 이상의 디바이스(device)로 구성된다. 부모 피코넷(parent piconet)에 합류(association)한 디바이스는 PNC가 되어 자식 피코넷(child piconet)을 형성할 수 있다. 부모 피코넷과 자식 피코넷들로 구성된 메쉬(mesh) 네트워크에서는 멀티-홉(multi-hop) 통신이 가능하게 된다. 본 논문에서 메쉬 네트워크의 최대 레벨과 가용 슈퍼프레임 크기를 분석하고, 멀티-홉 전송을 위한 디바이스 탐색시간을 랜덤 메쉬 네트워크 환경에서 분석한다. 일정한 영역에서 디바이스 수가 증가함에 따라 형성되는 메쉬 네트워크의 레벨은 최대 약 1.9까지 가능하며, 가용 슈퍼프레임 크기는 약 52ms이고, 디바이스 탐색시간은 약 155ms 소요됨을 확인할 수 있다.
네트워크중심전(NCW)은 현재 효율적인 전쟁수행을 위한 중요한 개념으로 자리잡아가고 있다. 이러한 네트워크중심전 개념에서 여러 전술, 전략 단위의 신뢰성 있는 고속 통신을 지원하기 위하여 지향성 안테나를 사용하는 공중전술네트워크가 형성될 전망이다. 이는 매우 동적인 이동성을 가지는 환경으로써 이러한 환경에 맞는 효율적이고 신뢰성있는 이웃노드 탐색 기법이 필요하다. 본 연구에서는 지향성 안테나를 사용하는 공중전술네트워크를 위한 적응적인 이웃노드 탐색기법을 제안한다. 이 기법은 모든 노드가 주기적으로 전송하는 HELLO 메시지의 오버헤드를 감소시키면서 고 신뢰성을 가지는 새로운 방식의 이웃노드 탐색을 수행하며 성공적인 데이터 전송에 기여한다. 본 제안 기법의 성능과 효율성 검증을 위하여 수학적 분석 및 Qualnet 4.5를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문에서는 네트웍으로 연결된 일련의 장치들이 서로를 발견하는 문제인 자원 발견 (Resource Discovery)문제를 해결하는 알고리즘을 제안한다. 최근 Harchol등은, 장치의 수를 n이라 할 때, O($nlog^2\;n$) 연결 통신복잡도와 O($n^2log^2\;n$) 포인터 통신복잡도를 가지고 O($log^2\;n$) 시간복잡도에 이문제를 해결하는 알고리즘을 제안하였는데, 이는 임의(randomized) 알고리즘이며 종료시점(convergence)을 식별할 방법이 없다는 단점을 가진다. 본 논문에서 우리는 이러한 단점을 없앤 더욱 효율적인 결정(deterministic) 알고리즘을 제안한다 .제안 알고리즘은, 총 링크 수를 m이라 할 때,O(mlog n) 연결 통신 복잡도와 O($n^2log\;n$) 포인터 통신복잡도를 가지고 O(log n) 시간복잡도에 자원발견 문제를 해결한다.
소셜 네트워크, 웹 페이지 링크, 교통 네트워크 등과 같은 최근의 네트워크들은 노드와 에지의 수가 방대한 빅 데이터이다. 소셜 네트워크 서비스나 네비게이션 서비스와 같이 이와 같은 네트워크를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 대용량 네트워크는 전체를 메모리에 적재할 수 없어, 기존의 네트워크 분석 기술을 활용할 수 없다. 최근 대용량 그래프의 효율적 탐색을 제공하는 RDB 기반 연산자들이 프레임워크(Frontier-expand-merge framework, FEM)로 제안되었다. FEM은 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 RDB 기반의 인덱스 테이블을 구축하였다. 그러나 FEM의 인덱스 테이블은 최단 경로에 포함될 확률보다 인덱스의 거리에 의해 결정되기 때문에 인덱스 테이블 참조율이 떨어진다. 본 논문에서는 효율적인 최단 경로 탐색을 지원하는 인덱스 참조율이 높은 차수가 큰 노드들을 이용한 인덱스 테이블 구축 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 인덱스 테이블 구축 기법이 실세계 데이터 셋에서 효율적인 최단 경로 탐색을 지원함을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.5729-5744
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2017
Vehicular Ad Hoc Networks (VANET) in the large-scale road section usually have typical characteristics of large number of vehicles and unevenly distribution over geographic spaces. These two inherent characteristics lead to the unsatisfactory performance of VANETs. This poor performance is mainly due to fragile communication link and low dissemination efficiency. We propose a novel routing mechanism to address the issue in the paper, which includes a competition-based routing discovery with priority metrics and a local routing repair strategy. In the routing discovery stage, the algorithm uses adaptive scheme to select a stable route by the priorities of routing metrics, which are the length of each hop, as well as the residual lifetime of each link. Comparisons of different ratios over link length and link stability further show outstanding improvements. In the routing repair process, upstream and downstream nodes also compete for the right to establish repair process and to remain as a member of the active route after repair. Our simulation results confirm the improved performance of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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