MANET(Mobile Ad-hoc Networks)에서 참여 노드 수가 증가할수록 경로탐색을 위해 브로드캐스팅되는 제어메시지가 폭발적으로 증가하게 되어 네트워크 성능을 감소시킨다. 본 논문에서는 이런 브로드캐스트 스톰 문제(broadcast storm problem)의 발생 확률을 낮춰 네트워크 성능을 높일 수 있는 노드 상태 제어 알고리즘을 제안한다.
애드 혹 네트워크에서 브로드캐스트 서비스는 페이징 및 경로 탐색 절차 등에서 사용되는 가장 기초적이며 중요한 기능 중의 하나이다. 모든 노드들이 브로드캐스트를 수행하는 블라인드 플러팅은 노드들의 중복되는 전파범위로 인하여 동일한 패킷의 중복 수신이 많아지고, 특히 밀집도가 높은 지역에 있는 노드들은 과도한 브로드캐스트 패킷의 송수신으로 인하여 실질적인 데이터 전송에 많은 지장을 초래하게 되어 종국에는 브로드캐스트 스톰 문제에 봉착하게 된다. 본 논문에서는 브로드캐스트 스톰의 영향을 줄이기 위하여 동적인 확률을 이용한 브로드캐스트 기법을 제안한다. 노드는 1흡 및 2홉 내의 이웃 노드 밀집도에 근거하여 브로드캐스트 확률을 계산하고 이 확률에 따라 각 노드는 브로드캐스트 수행 여부를 결정한다. 본 논문에서는 모의실험을 통하여 제안 기법의 성능을 검증하였다.
애드 혹 네트워크는 네트워크의 구성 요소를 관리하는 AP가 없는 대신 각각의 노드가 라우팅 알고리즘에 의한 동작으로 노드간에 정보를 전송한다. 이 때 네트워크 내 모든 노드로 정보를 전송하는 브로드캐스팅 과정이 필수적이다. 브로드캐스팅 과정에서는 네트워크를 구성하는 노드에 대한 충분한 정보 없이 모든 노드로 패킷을 전송하므로 동일한 패킷의 중복 수신이 발생하며, 이는 네트워크의 전력 효율을 감소시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 전송 효율을 증가시키기 위하여 패킷 수신 횟수에 의한 확률적 브로드캐스트 기법을 제안한다. 각 노드는 과거 패킷 수신 횟수에 근거하여 신뢰성이 보장된 범위 내에서 높은 전송 효율을 갖는 브로드캐스트 확률을 계산하고 이 확률에 따라 각 노드는 브로드캐스트를 수행한다. 본 논문에서는 모의 실험을 통하여 제안 기법의 성능을 검증하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권4호
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pp.329-336
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2012
For designing broadcast protocols in mobile ad hoc networks (MANETs), one of the important goals is to reduce the rebroadcast packets redundancy while reaching all the nodes in network. In this paper, we propose a probabilistic broadcasting mechanism based on selfishness and additional coverage in MANETs. Our approach dynamically adjusts the rebroadcast probability according to the extra covered area and number of neighbor nodes. By these two factors, mobile hosts can be classified into three groups: normal, low selfishness, and high selfishness groups. The nodes in the normal group forward packets for other nodes with high probability, whereas the nodes in the low selfishness group rebroadcast packets with low probability and the nodes in the high selfishness group do not rebroadcast packets. We compared our approach with simple flooding and the fixed probabilistic approach. The simulation results show that the proposed schemes can significantly reduce the number of retransmissions by up to 40% compared simple flooding and fixed probabilistic scheme without significant reduction in the network reachability and end-to-end packet delay.
In this paper, the general formula of disparity estimation based on Bayesian Maximum A Posteriori (MAP) algorithm is derived. The generalized formula is implemented with the plane configuration model and applied to multiple baselined stereograms. The probabilistic plane configuration model consists of independence and similarity among the neighboring disparities in the configuration. The independence probabilistic model reduces the computation and guarantees the discontinuity at the object boundary region. The similarity model preserves the continuity or the high correlation of disparity distribution. In addition, we propose a hierarchical scheme of disparity compensation in the application to multiple-view stereo images. According to the experiments, the derived formula and the proposed estimation algorithm outperformed other ones. The proposed probabilistic models are reasonable and approximate the pure joint probability distribution very well with decreasing the computations to O(n(D)) from O(n(D)4) of the generalized formula. And, the hierarchical scheme of disparity compensation with multiple-view stereos improves the performance without any additional overhead to the decoder.
In this paper, we proposed an interactive GUI (Graphical User Interface) system to model buildings with an editable script. Our system also provides probabilistic finite-state machine (PFSM) to define the relationships of sub-models with transformation matrices and transition probabilities for constructing new novel building models automatically. User can not only get various building models by PFSM but also adjust the probabilities of sub-models from PFSM to get desired building models. As shown in the results, the various and vivid building models can be constructed easily and quickly for non-expert users. Besides, user can also edit the script file which is provided by our system to modify the properties directly.
Mobile Ad Hoc Networks(MANETs) consists of mobile nodes which communicate with each other without any centralized infrastructure. Message broadcasting by flooding for route discovery in MANET can result in high redundant retransmission, contention and collision of broadcasting packet, known as the broadcast storm problem collectively. The cross-layer design is adopted in this paper, which lets routing layer share the received signal strength information at MAC layer. Also this paper proposes a new probabilistic approach that dynamically adjusts the rebroadcasting probability of a node for routing request packets (RREQs) according to the received signal strength. The simulation results show that the proposed approach demonstrates better performance than blind flooding, fixed probabilistic broadcasting approaches.
Broadcasting is fundamental and effective data dissemination mechanism for route discovery, address resolution, and many other network services in mobile ad hoc networks. Although many approaches for broadcasting have been proposed to minimize the number of retransmissions, none of them guarantee the best-suited bounds of retransmissions. Appropriate use of probabilistic method can lower the chance of contention and collision among neighboring nodes, so that it reduces the number of rebroadcasts. In this paper, we propose a probabilistic approach that dynamically adjusts the rebroadcasting probability according to the distance between the sender and the receiver. While the rebroadcast probabilities of a mobile node close to sender will be set lower, the rebroadcast probabilities of a mobile node far away from sender wi1l be set to higher, The rebroadcast probability of a node wi1l be set according to the distance from sender. We evaluate the performance of proposed approach by comparing it with flooding as well as a fixed probabilistic broadcast approach. Simulation results showed that the performance of proposed scheme outperforms by about $70\%$ than flooding scheme and outperforms by about $20\%$ than fixed probabilistic scheme.
사용자에게 적합한 프로그램을 추천하거나 필터링을 수행하는 지능형 방송 단말 응용 소프트웨어 에이전트에서 필수적으로 사용되는 사용자 선호도 (User Preference)를 추출하는 알고리즘을 연구하였다. 시청자 선호도 추출 알고리즘으로는 시청자의 프로그램 장르나 출연 배우 등에 대한 선호도, 프로그램 시청 시간 등에 대한 선호도나 시청 프로그램에 대한 사용자의 인터랙션 습성 분석에 의한 프로그램 선호도 등을 probabilistic framework과 rule-based framework을 근간으로 추출하는 알고리즘 연구에 대한 결과를 본 논문에서 제시한다.
플러딩은 무선 네트워크에서 모든 노드들에게 패킷을 전달하는 가장 간단한 방법이다. 하지만, 기본적인 플러딩은 모든 노드가 브로드캐스트 패킷을 한 번씩 전송을 하게 되고, 결과적으로 브로드캐스트 폭풍(broadcast storm) 문제를 일으킨다. 이는 네트워크 자원 및 에너지를 심각하게 낭비시키는 결과를 초래한다. 특히, 무선 센서 네트워크에서는 노드들은 제한된 배터리에 의해 전력을 공급받기 때문에 전력은 가장 중요한 자원 중의 하나이다. 다시 말해, 기본적인 플러딩은 많은 중복 패킷을 생성하기 때문에 전력 소비가 많고, 무선 센서 네트워크의 수명을 단축시키게 된다. 이 브로드캐스트 폭풍 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 이웃 노드 정보를 이용하여 자식 노드 수와 형제 노드 수에 따른 동적인 확률적 플러딩 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과에서 제안 알고리즘은 기존의 기법들과 비교하여 패킷 발생 수는 유사하게 유지하면서 적은 노드 수에 대해서도 높은 전달율을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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