이동성을 가진 다수의 노드들로 구성된 MANET에서는 네트워크 토폴로지의 빈번한 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 온디맨드 방식의 라우팅 프로토콜이 주로 사용된다. 기존의 AODV 라우팅 기법에서 목적지 노드가 local repair 지역을 벗어나서 이동하고 있을 때, local repair 방법은 불필요한 시간지연을 가져다 줄 뿐이며, 이러한 local repair 방법으로 인한 시간지연은 전체적인 라우팅 경로의 설정시간을 오래 걸리게 할 뿐 아니라, 생성된 데이터 패킷의 손실을 증가시키는 문제를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 목적지 노드까지의 경로 단절시 출발지 노드로 가서 경로 재탐색을 하지 않고 이웃 노드의 순서번호를 이용하여 직접 경로설정을 위한 동작을 할 경우 보다 신속하게 경로를 설정할 수 있으며, 데이터의 패킷 손실도 줄여 줄 수 있는 AODV 기반 효율적인 라우팅 프로토콜인 NAODV 프로토콜을 제안하였다. NS-2를 이용한 시뮬레이션 결과는 제안한 기법이 기존의 AODV 보다 패킷 전달비율, 지연시간 측면에서 향상된 성능을 제공함을 보여준다. 또한 노드의 이동 속도가 빠르고 대형망으로 갈수록 더욱 효과적인 방법임을 확인하였다.
최근 MANET은 다양한 분야에서 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 DSR, AODV, TORA 등과 같은 요구 기반 라우팅 프로토콜을 대상으로 응용 서비스, 대역폭, 데이터 전송률 사이의 관계를 분석하여 제시하고자 한다. 응용 서비스 데이터는 센서 데이터, 문자 데이터, 음성 데이터, 영상 데이터로 분류하였다. 실험은 OPNET을 사용하여 약 20개의 노드로 구성된 Ad-hoc 네트워크를 설계하여 실시하였다. 실험의 평가척도는 패킥 전송 성공률, 평균 종단 지연 미 라우팅 로드의 3가지로 하였으며, 실험 결과로서 응용 서비스 데이터 유형에 따라 최적의 요구 기반 라우팅 알고리즘의 선정과 이를 지원하기 위한 무선 통신 특성에 대한 재원을 얻을 수 있었다. 실험 결과를 종합해 보면 요구 기반 라우팅 프로토콜중 TORA가 가장 우수한 성능을 보였다. 본 실험의 연구 결과는 대규모 무선 네트워크를 위한 Ad-hoc 라우팅 프로토콜 개발시 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.
조합 최적화 문제를 풀기 위한 개미 알고리즘(Ant Algorithm)은 실제 개미 집단의 행동을 모방하여 만들어진 것이다. Ant Colony System(ACS)은 여러 유형의 개미 알고리즘 중 비교적 최근에 소개된 것이다. ACS의 설계를 위해 순회 외판원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 사용하여 실험을 수행하였다. ACS를 다양한 조합 최적화 문제에 적용할 때 순회 외판원 문제에 사용된 ACS의 파라미터와 전략을 사용하고 있다. 본 논문에서는 조합 최적화 문제들 중 하나인 멀티캐스팅 라우팅 문제를 해결하기 위해 ACS를 이용하였다. 멀티캐스트 라우팅은 데이터를 하나의 송신자에서 여러 수신자들로 보내기 때문에 모든 노드를 포함하는 순회 외판원 문제와는 속성이 다르고, 송신자에서 각 수신자에 하나의 최단경로를 설정하는 문제와도 다른 속성을 지니고 있다. 본 논문에서는 멀티캐스트 라우팅에 ACS를 적용하기 위해 알고리즘의 동작을 수정하고, 수정한 ACS의 성능을 향상시키기 위한 최적의 전략과 파라미터를 설계한다.
MANET은 유선 기반망이 구축되어 있지 않은 곳에서 운용되기 때문에 노출된 매체와 동적인 토폴로지, 중앙의 감시와 관리 결여 등으로 보안 측면에서 취약하다. 특히, 중앙에서 네트워크를 제어해 주는 중재자가 없기 때문에 악의적인 노드가 발생해도 그에 대한 탐지나 조치가 어렵다. 이와 같은 악의적인 노드는 Ad-hoc 관련 보안 연구 분야중 라우팅에 밀접하게 연관되어 있다. 따라서, 본 논문에서는 안전하고 효율적인 라우팅을 위해 악의적으로 행동하는 노드를 효과적으로 탐지하여 보안성을 더욱 높일 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해 일정기간 악의적인 행위를 수행하는 노드를 개개의 노드 및 이웃간의 협업을 통해 이중화하여 탐지하고, 각 노드에 대한 신뢰지수를 부여하여 관리함으로써 악의적인 노드 행위에 효과적으로 대응 할 수 있는 기법인 MBC(Identification technition of Malicious Behavior node based on Collaboration in MANET)을 제안한다. 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 우리는 네트워크 시뮬레이션을 수행하였다. 이 시뮬레이션 수행결과는 제안한 방법이 기존 방법보다 악의적인 노드를 더 정확하고 신속하게 식별 가능함으로써 보다 효율적인 라우팅이 이루어짐을 보였다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network : WSN)는 자율적으로 라우팅 경로를 구성하여 물리적으로 떨어진 지역의 데이터를 수집하는 무선망이다. 본 논문은 주기적으로 수집한 모든 데이터를 하나의 기지 노드로 전달하는 convergecast 환경에서 퓨전(fusion)을 반영한 라우팅 방법을 제안한다. 지금까지 대부분의 연구는 무퓨전(no-fusion)과 전퓨전(full-fusion)의 두 경우만을 다루었다. 제안하는 Fusion rate based Spanning Tree(FST)는 임의의 퓨전율 f ($0{\leq}f{\leq}1$)에서 총 전송 에너지 비용을 줄이는 라우팅 경로를 제공 한다. FST는 무퓨전(f = 0)과 전퓨전(f = 1)의 convergecast에서 각각 최적의 토폴로지인 최소 경로 트리(Shortest Path spanning Tree : SPT)와 최소 스패닝 트리(Minimum Spanning Tree : MST)를 제공하며, 임의의 f (0 < f < 1)에 대해서도 SPT나 MST보다 우수한 토폴로지를 제공한다. 시뮬레이션은 100-노드 WSN에서 모든 f ($0{\leq}f{\leq}1$)에 대해 FST의 총 길이가 평균적으로 MST보다 약 31%, SPT보다 약 8% 절약 됨을 보여준다. 따라서 우리는 FST가 WSN에서 매우 유용한 토폴로지임을 확인하였다.
MPLS(Multi-Protocol Label Switching)는 효율적인 명시적 라우팅(explicit routing)을 지원할 수 있어 트래픽 엔지니어링 가능성을 크게 향상시켰다. 본 논문에서는 이와 같은 MPLS를 이용하여, 좀 더 효율적으로 네트워크 자원을 활용하고 성능을 향상시키는 방안으로서 다중 경로 상에 부하를 분산시키는 방안을 제안하고 이를 LBM(Load Balancing in MPLS networks)이라 명명하였다. LBM은 하나의 진입-진출 라우터 쌍 간에 다중의 LSP(Label Switching Path)론 설정하고, 플로우 단위로 이들 다중의 LSP에 부하를 분산하되 경로의 길이와 부하를 함께 고려하여 부하를 분산한다. 또한, 링크의 효율적인 활용을 위하여 링크의 활용률이 커짐에 따라 더 짧은 경로에 의해서만 사용되도록 제한하고, 더 짧은 경로의 활용률이 커짐에 따라 더 길지만 활용률이 더 낮은 경로를 대체 경로(alternative path) 후보로 고려한다. 시뮬레이션을 통하여 최단 경로 방식 및 기존의 다중 경로를 사용하는 방식들과 성능을 비교한 결과 LBM의 성능이 우수하며, 특히 국부적으로 트래픽이 편중되는 경우 LBM이 효율적으로 대처할 수 있음을 알 수 있었다.
ad-hoc네트워크에서 네트워크의 생존시간을 연장하기 위해서는 네트워크 트래픽 부하를 전체 네트워크에 골고루 분산시켜 노드당 평균 에너지 소모율을 균일하게 유지할 수 있어야만 한다. 본 논문에서는 노드의 에너지 잔량 및 사용 빈도 등을 고려해 경로를 설정하는 수정 AODV 프로토콜을 제안하였다. 또한 경로 재설정 과정에서 생성되는 엄청난 양의 AODV 제어 메시지 발생으로 인한 에너지 소모를 줄이기 위해 출발지 노드의 버퍼에 다중 경로 정보를 저장하도록 하였다. 링크 단절 시 경로 재설정 과정 전에 경로 테이블에 저장된 경로 정보를 활용할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존 AODV 및 에너지 기반 라우팅 프로토콜인 MMBCR방식과 전체 노드의 에너지 잔량, 네트워크 생존시간 및 데이터 패킷 수신율 등 3가지 평가 항목을 사용해 비교하였다.
Ad-hoc 무선망은 통신을 지원하는 베이스 스테이션과 같은 기반 구조를 가지지 않는 이동 노드들로만 구성된 망이다. 그러므로 노드의 이동으로 인해 Ad-hoc 무선망의 토폴로지가 자주 변하며, 이에 따른 패킷의 손실이 발생한다. 본 논문에서는 대표적인 On-Demand Ad-hoc 라우팅 알고리즘인 DSR 프로토콜을 사용하는 Ad-hoc 무선망에 TCP Tahoe, Sack, Reno 버전을 각각 적용하여, 망의 크기의 변화와 이동 노드의 속도의 변화에 따라 트래픽의 성능을 모의 실험하여 비교 분석하였다 모의 실험 결과로, TCP Reno가 TCP Tahoe와 Sack 버전 보다 높은 처리율을 보였으며, 노드의 이동 속도와 망의 크기에 민감하지 않으므로 성능이 상대적으로 안정적이라는 것을 알 수 있었다.
이 논문은 packet switching 방식에 의한 공중 computer 통신망 개발에 관한 4편의 논문중 제 2부의 논문으로 제 1부의 KORNET의 개요 및 netwo.k managementcenter (NMC)개발에관한 논문에 이어 KO-RNET의 설계와 networhnode Processor(NNP)의 개발에 대해 기술한다. KORNET은 3개의 NNP와 하나의 NMC 로 일차 구성하였는데, NNP는 MC68000 microprocessor를 이용한 multiprocessor system으로 구현되었고, HMC는 중형 computer인 Mv/8000 system을 사용하여 개발하였다. KORNET에서의 packet service 방식은 virtual circuit(VC) 방식으로 하고 routing은 node나 선로의 상태변화에 쉽게 대처할 수 있는 분산적응방식(distributed adaptive routinB)을 사용하였다. 또한, buffo. management는 dy-namic sharing 방식을 채택하여 storage의 사용에 대한 효율성을 높였다. NNP system의 hardware는 modularity를 고려하여 확장이 용이하게 하였으며, software는 CCITT 권고사항 X.25, X.3, X.28, X.29등을 따라 구현하였다.
Many themes have been studied for FMS problems. But most researches have focused on specific themes; Machine selection, Loading, Routing, Machine layout, etc. So many decision makers who want to introduce FMS to his factory, have many problems, because they do not know either what size of FMS should be introduced or what amount of money should be invested. The objective of this research is to help the decision makers who want to introduce FMS. This research consists of three major part, first, Machine selection, second, Loading, and third, Machine Layout. In the first part of the research, machines are selected with minimum cost satisfying the given demand of each part. In the second part, each operations with its required tools are allocated to those machines. In the third part the locations of each selected machines are determined. And dissimilarity coefficients between each pair of machines are calculated as the measure of distance. With above three steps, we have selected machines, allocated operations to those machines, and the layout configuration of those machines. And for each three steps, Mixed Integer Programming models are formulated. In order to solve the large problems and reduce the computer execution time, three heuristic algorithms are developed for the three mixed integer programming models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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