KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권5호
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pp.753-775
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2010
Greedy forwarding is a key mechanism of geographic routing using distance as a metric. As greedy forwarding only uses 1-hop neighbor node information, it minimizes routing overhead and is highly scalable. In existing greedy forwarding schemes, a node selects a next forwarding node based only on the distance. However, the signal strength in a realistic environment reduces exponentially depending on the distance, so that by considering only the distance, it may cause a large number of data packet retransmissions. To solve this problem, many greedy forwarding schemes have been proposed. However, they do not consider the unreliable and asymmetric characteristics of wireless links and thus cause the waste of limited battery resources due to the data packet retransmissions. In this paper, we propose a reliable and energy-efficient opportunistic greedy forwarding scheme for unreliable and asymmetric links (GF-UAL). In order to further improve the energy efficiency, GF-UAL opportunistically uses the path that is expected to have the minimum energy consumption among the 1-hop and 2-hop forwarding paths within the radio range. Comprehensive simulation results show that the packet delivery rate and energy efficiency increase up to about 17% and 18%, respectively, compared with the ones in PRR${\times}$Distance greedy forwarding.
정점차수가 하이퍼큐브의 3/4 이면서도 하이퍼큐브의 위상적 특성을 대부분 보유하고 있는 새로운 네트워크인 Z-cube 가 최근 제안된 바 있는데, 이는 하드웨어로의 구현이라는 측면에서는 하이퍼큐브의 좋은 대체 안이 될 수 있다. 본 논문에서는 Z-cube에서의 정점들 간의 통신 성능을 평가하기 위해서 Z-cube의 직경과 두 정점들 간의 평균거리, 그리고 고장직경을 산출하였다. 이를 위해 Z-cube의 재귀적 구조와 두 정점간의 최단경로, 평균거링[ 점화관계 (Recurrence Relation)가 유도되었으며 정점 무중복 경로 (Node disjoint Path)가 소개되었다. 일반적으로 네트워크의 정점차수가 감소되면 직경과 두 정점간 평균거리가 증가하여 통신성능도그만큼 저하되리라 예상되지만, 본 논문은 Z-cube와 하이퍼큐브의 직경이 같고 Z-cube에서의 두 정점들 간의 평균거리가 하이퍼큐브의 1.125배에 지나지 않으며 고장직경은 차수에 따라 대략 하이퍼큐브의 1.4배 내지 1.7 배인 것을 보여 주고 있다.
노드들 모두가 움직이는 환경에서 센서 노드는 통신반경 안의 앵커 노드 위치정보를 수신 받아 자신이 이동한 거리와 방향만큼 수신한 앵커 노드 위치정보를 수정하여 자신의 메모리에 저장하고, 3개 이상이 되면 삼변 측량에 의해 localization을 수행하여 자신의 위치를 결정한다. 일정한 거리를 유지하고 노드들이 같은 방향으로 움직이는 환경에서는 센서 노드가 1홉 범위에서 절대좌표를 가진 앵커 노드를 3개 이상 만날 확률이 적다. 만약 센서 노드가 3개 이상의 비콘 정보로 자신의 위치를 추정하였다고 하여도 시간이 경과하면서 가속도기와 디지털 나침반의 각 ${\theta}$ 오차가 지속적으로 적용되어 오차범위는 커지고 추정된 위치도 신뢰받지 못한다. Dead reckoning 기술은 GPS가 동작하지 않는 곳에서 보조적인 위치 추적 항법 기술로 사용되고 있는데 가속도 센서와 디지털 나침반으로 노드가 움직인 거리와 방향을 알면 자신의 위치를 추정할 수 있다. 위치 인식 알고리즘은 Dead reckoning 을 이용한 위치인식 기법으로 모든 노드가 전방향성 안테나를 장착하고, 가속도기와 디지털 나침반으로 자신이 이동한 거리와 이동 방향을 알 수 있다고 가정한다. Matlab을 이용하여 시뮬레이션한 결과 다른 기법(MCL,DV-distance)들 보다 우수함을 증명하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권7호
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pp.3393-3412
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2017
As a main challenge in network virtualization, virtual network embedding problem is increasingly important and heuristic algorithms are of great interest. Aiming at the problems of poor correlation in node embedding and link embedding, long distance between adjacent virtual nodes and imbalance resource consumption of network components during embedding, we herein propose a two-stage virtual network embedding algorithm NA-PVNM. In node embedding stage, resource requirement and breadth first search algorithm are introduced to sort virtual nodes, and a node fitness function is developed to find the best substrate node. In link embedding stage, a path fitness function is developed to find the best path in which available bandwidth, CPU and path length are considered. Simulation results showed that the proposed algorithm could shorten link embedding distance, increase the acceptance ratio and revenue to cost ratio compared to previously reported algorithms. We also analyzed the impact of position constraint and substrate network attribute on algorithm performance, as well as the utilization of the substrate network resources during embedding via simulation. The results showed that, under the constraint of substrate resource distribution and virtual network requests, the critical factor of improving success ratio is to reduce resource consumption during embedding.
본 논문은 무선 애드혹 네트워크에서 신뢰성이 보장되는 데이터 전송을 위해 다중 경로를 설정하는 노드분리 경로문제를 해결하기 위한 강화학습을 제안한다. 노드분리 경로문제는 소스와 목적지사이에 중간 노드가 중복되지 않게 다수의 경로를 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 기계학습 중 하나인 강화학습에서 Q-러닝을 사용하여 노드의 수가 많은 대규모의 무선 애드혹 네트워크에서 전송거리를 고려한 최적화 방법을 제안한다. 특히 대규모의 무선 애드혹 네트워크에서 노드분리 경로 문제를 해결하기 위해서는 많은 계산량이 요구되지만 제안된 강화학습은 효율적으로 경로를 학습함으로써 적절한 결과를 도출한다. 제안된 강화학습의 성능은 2개의 노드분리경로를 설정하기 위한 전송거리 관점에서 평가되었으며, 평가 결과에서 기존에 제안된 시뮬레이티드 어널링과 비교평가하여 전송거리면에서 더 좋은 성능을 보였다.
노드의 이동성과 한정된 배터리 용량으로 무선애드혹 네트워크에서는 종종 경로 단절이나 패킷 손실이 발생한다. 본 논문에서는 수신 신호 세기의 변화를 측정함으로써 경로 단절 확률과 패킷손실을 줄일 수 있는 AODV (Ad hoc On-demand Distance Vector routing)에 기반을 둔 향상된 라우팅 프로토콜을 제안한다. 라우팅을 결정하기 위해 노드 이동성과 경로의 홉으로 이루어진 새로운 측정 함수를 사용하고, 데이터 전송 중 노드의 움직임에 의한 경로의 단절을 방지하기 위해 새로운 경로 관리 기법을 소개한다. 이웃 노드의 움직임을 감지되면, 경로가 단절되기 전에 라우팅 에이전트는 다음 홉 노드를 이웃노드로 변경한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 라우팅 기법의 성능이 기존의 AODV 방식보다 우수함을 보인다.
This paper proposes a new method for monitoring local voltage stability using the saddle node bifurcation set or loadability boundary in two dimensional power parameter space. The method includes three main steps. First step is to determine the critical buses and the second step is building the static voltage stability boundary or the saddle node bifurcation set. Final step is monitoring the voltage stability through the distance from current operating point to the boundary. Critical buses are defined through the right eigenvector by direct method. The boundary of the static voltage stability region is a quadratic curve that can be obtained by the proposed method that is combining a variation of standard direct method and Thevenin equivalent model of electric power system. And finally the distance is computed through the Euclid norm of normal vector of the boundary at the closest saddle node bifurcation point. The advantage of the proposed method is that it gets the advantages of both methods, the accuracy of the direct method and simple of Thevenin Equivalent model. Thus, the proposed method holds some promises in terms of performing the real-time voltage stability monitoring of power system. Test results of New England 39 bus system are presented to show the effectiveness of the proposed method.
무선센서네트워크는 센서필드안에서 어떤 이벤트를 센싱하는 수많은 센서노드들로 구성된다. 무선센서네트워크에서 이벤트를 인식한 소스노드와 이 값을 처리하는 싱크노드간에 데이터가 전송되며 싱크노드의 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 기법이 필요하다. 본 연구 에서는 데이터패스 템플릿을 이용하여 미리 정해진 방향으로 소스노드로부터의 데이터공고, 싱크노드로부터의 데이터요구 메시지를 전송한다. 다음 단계로 센싱한 데이터를 단거리계산법을 사용하여 싱크노드에게 전송한다. 그리드 개념과 이동성 싱크가 존재하는 센서네트워크에 대한 기존의 TTDD 라우팅 프로토콜과 CBPER 프로토콜을 본 연구에서 제안한 SPDR 프로토콜과 시뮬레이션을 통하여 비교한 결과, 제안된 프로토콜이 기존의 TTDD나 CBPER보다 향상된 에너지 효율성을 가졌음을 보여준다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크 공간을 둘로 나누어 멀리 있는 층의 클러스터 헤드의 전송 거리를 줄여 SEP 센서 네트워크의 수명을 개선하는 방법을 제안하고자 한다. 기지국은 노드의 위치 정보를 참고하여, 기지국으로부터 가장 가까운 노드 거리와 가장 먼 노드 거리의 중간 지점을 기준으로 층을 나눈 후, 기지국으로부터 먼 바깥쪽 층의 클러스터 헤드는 안쪽 층의 클러스터 헤드를 경유하여 기지국으로 데이터를 전송한다. 즉, 바깥쪽 층의 클러스터 헤드의 전송 거리를 줄임으로써 에너지 소비를 최소화하는 Layered SEP를 제안하였다. 제안된 알고리즘을 기존의 SEP와 비교하여 검증하였다.
무선 센서 네트워크에서, 추가적인 하드웨어를 사용하지 않고 이동센서노드의 위치를 검출하는 가장 일반적인 방법들중의 하나가 수신 신호 세기를 기반으로 하는 위치 검출기법이다. 하지만, 노드 사이의 물리적인 무선 채널 특성에 따라 수신 신호의 세기가 다양하게 측정됨으로 신호의 세기를 이용하여 구한 두 노드간의 거리 데이터는 많은 오차를 포함하게 된다. 더 나아가 이를 이용하여 위치 검출을 수행할 경우 위치 추정 오차가 발생된다. 따라서 이러한 문제를 극복하여, 제한된 시스템 자원 내에서 노드의 위치 검출의 정확도를 개선시키는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 수신 신호 세기 기반의 거리 측정 방법의 단점을 극복하기 위해, 거리 데이터 신뢰도 정보를 활용하는 위치 검출 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이 기본 알고리즘보다 약 30%정도의 성능 향상을 제공할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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