• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.105-107
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• 2015

본 논문에서는 네트워크의 유동확률밀도를 이용하여 분산적인 라우팅 경로를 분석하는 LTD(Load Tolerance Density-distribution) 알고리즘을 제안한다. 모바일 애드 혹 네트워크(Mobile Ad-hoc Networks)는 유동성을 가진 노드들로 구성된 네트워크로서, 토폴로지의 변화가 빈번하다. 토폴로지의 변화를 줄이기 위해 계층적 네트워크가 연구되었으나, 특정 클러스터 헤드노드에게 부하가 집중되어 통신이 단절된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 포아송 분포를 이용한 노드의 유동확률밀도를 계산하여, 분산적인 라우팅 경로를 제공하는 알고리즘이다. 모의실험에서, 본 논문에서 제안한 알고리즘의 패킷 전송률은 비교 알고리즘에 비해 향상된 결과를 보여주었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.213-215
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• 2003

Multimedia has to carry data of heterogeous types. Multicast communication techniques can supply the most appropriate infrastructures to such multimedia. Of many multicast protocols, the core based tree (CBT) protocol is the most concentrative studies are conducted on. The CBT places a core router at center of the shared tree and transfers data through the tore router. However, the CBT has two problems due to centralizing all network traffics into a core router. First it can raise bottleneck effect at a core router. Second, it is possible to make an additive processing overhead when core router is distant from receivers. To cope with the problems, this paper proposes an intelligent anycast routing protocol. The anycast routing attempts to distribute the centralized traffic into plural core routers by using a knowledge-based algorithm. The anycast routing estimates the traffic characteristics of multimedia data far each multicast source, and achieves effectively the distributing that places an appropriate core router to process the incoming traffic based on the traffic information in the event that request of receivers are raised. This method prevent the additional overhead to distribute traffic because an individual core router uses the information estimated to multicast sources connected to oneself and the traffic processing statistics shared with other core neuters.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권4호
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• pp.547-554
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• 2002

본 논문은 분산 공유메모리 환경의 다단계 버스망을 위한 동적 라우팅 방범을 제안한다. 제안된 라우팅 방법의 특징은 다단계 버스망이 제공하는 잉여경로를 활용하고 스위치 트래픽에 따라 적응적으로 경로를 결정하여 스위치의 트래픽을 분산시키는 것이다. 구체적으로는 잉여경로 상의 다음 단계 스위치의 트래픽 정도가 높고 낮음을 판단하여 트래픽 정도가 낮은 스위치로 패킷을 전달한다. 그 결과 평균 응답시간과 스위치상의 평균 대기패킷수를 줄이는 효과를 얻는다. 프로세서수와 스위치 크기를 변화시키면서 시뮬레이션을 하여 제안된 알고리즘이 잉여경로를 고려하지 않는 기존의 알고리즘에 비하여 평균 응답시간은 약 9%, 스위치 상의 평균 대기패킷수는 21.6% 정토 향상시킨다는 것을 보여준다

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권6호
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• pp.731-736
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• 2009

무선 센서 네트워크는 여러 개의 센서 노드들이 분산 배치되어 서로 통신하고 중계하여 데이터를 수집한다. 센서 노드에서 수집한 데이터를 싱크까지 전달하는 방식을 정의하는 라우팅 프로토콜은 구성 방식에 따라 센서 네트워크 전체의 수명에 영향을 준다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 단일 플러딩에 의한 라우팅 트리를 구축하는 알고리즘인 RTAF를 제안한다. RTAF는 플러딩 전파 과정에서 정방향 플러딩 패킷으로 노드의 부모 노드를 선택하고, 역방향 플러딩 패킷으로 자식노드들을 결정함으로써 라우팅 트리를 구축한다. 에너지가 많은 노드가 라우팅 트리의 부모 노드가 되도록 만들어 주고, 일정 시간 간격으로 라우팅 트리를 다시 구성하여 부하를 분산한다. RTAF는 라우팅을 위한 트리를 구성하는 Modified-LEACH와 성능을 NS2 네트워크 시뮬레이션 도구로 실험하여 비교하였다. 라우팅 트리를 구축하는 시간이 짧고, 라우팅 트리 구축 패킷량은 40-80%로 감소하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.911-923
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• 2010

In wireless sensor networks (WSNs), cluster based data routing protocols have the advantages of reducing energy consumption and link maintenance cost. Unfortunately, most of clustering protocols have been designed for uniformly distributed sensor networks. However, some urgent situations do not allow thousands of sensor nodes being deployed uniformly. For example, air vehicles or balloons may take the responsibility for deploying sensor nodes hence leading a normally distributed topology. In order to improve energy efficiency in such sensor networks, in this paper, we propose a new cluster formation algorithm named DAEEC (Density Aware Energy-Efficient Clustering). In this algorithm, we define two kinds of clusters: Low Density (LD) clusters and High Density (HD) clusters. They are determined by the number of nodes participated in one cluster. During the data routing period, the HD clusters help the neighbor LD clusters to forward the sensed data to the central base station. Thus, DAEEC can distribute the energy dissipation evenly among all sensor nodes by considering the deployment density to improve network lifetime and average energy savings. Moreover, because the HD clusters are densely deployed they can work in a manner of our former algorithm EEVAR (Energy Efficient Variable Area Routing Protocol) to save energy. According to the performance analysis result, DAEEC outperforms the conventional data routing schemes in terms of energy consumption and network lifetime.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1145-1151
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• 2014

본 논문에서는 전술 백본망에서 부하 분산을 위한 다중 경로 지역 최적화 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 라우팅 메트릭을 전역 메트릭과 지역 메트릭으로 구분하여 관리한다. 전역 메트릭은 라우팅 프로토콜을 통해 다른 라우터들에게 전파되며 루프 방지가 보장되는 다중 경로 구성에 사용되고, 지역 메트릭은 링크 사용율을 반영하여 링크 과부하 발생시 우회 경로를 탐색하는 용도로 활용되며 각 라우터 내에서만 관리된다. 모의 실험을 통해 다중 경로 지역 최적화 기법 적용시 사용자 트래픽이 효과적으로 가용 링크들을 통해 분산되는 것을 확인하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제9권4호
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• pp.428-437
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• 2007

Along with the development of network, more and more functions and services are required by users, while traditional network fails to support all of them. Although overlay is a good solution to some demands, using them in an efficient, scalable way is still a problem. This paper puts forward a framework on how to construct an efficient, scalable overlay mesh in real network. Main differences between other overlays and ours are that our overlay mesh processes some nice features including class-of-service(CoS) and traffic engineering(TE). It embeds the end-to-end optimal traffic control law which can distribute traffic in an optimal way. Then, an example is given for better understanding the framework. Particularly, besides good scalability, and failure recovery, it possesses other characteristics such as routing simplicity, self-organization, etc. In such an overlay mesh, an applicable source routing scheme called hierarchical source routing is used to transmit data packet based on UDP protocol. Finally, a guideline derived from a number of simulations is proposed on how to set various parameters in this overlay mesh, which makes the overlay more efficient.

• 한국게임학회 논문지
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• 제4권4호
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• pp.3-9
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• 2004

인터넷의 확장과 고속망에도 불구하고 MMORPG와 같이 대용량 멀티미디어 서비스의 요구수준은 통신 기반구조 이상을 요구하기도 한다. 본 논문에서는 MMORPG 트래픽에 대응하여 멀티캐스트 프로토콜인 CBT를 분석하고, 코어라우터의 병목현상 발생시 Anycast로의 전환을 제안하였다. 시뮬레이션 모델에서는 멀티캐스트 그룹 수와 멤버 수를 설정하고 Anycast 라우팅의 종단간 게임팻킷 지연시간을 측정하였으며 CBT 및 PIM-DM 비교하였다. 결과적으로, 128바이트, 512바이트, 1K 바이트의 게임 패킷에 대하여 Anycast 라우팅은 각각 PIM-DM 대비 8.7%, 25.5%, 34.0%와 CBT 대비 38.6%, 51.8%, 56.6%의 평균지연시간 개선을 보였다. CBT/Anycast 전략은 MMORPG트래픽의 지연특성 개선으로 안정적인 서비스가 가능하다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권4호
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• pp.343-348
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• 2012

ZigBee Network is enabling technology for home automation, surveillance and monitoring system. For better secure network environment, secure and robust security model is important. The paper proposes an application, attribute-based proxy re-encryption on ZigBee networks. The method can distribute the authority to designated sensor nodes to decrypt re-encrypted ciphertext with associated attributes. However, a previous method is required to compute complex pairing operations. The high complexity is not suited to low resource device sensor networks, and it does not provide routing security either. To resolve these problems, we present a novel mechanism. The method can reduce overhead by imposing overhead to full function devices and ensure routing paths as well.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.458-465
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• 2014

In this paper, we propose a strategy to distribute the energy consumption over the network. The proposed strategy is based on geographic routing. We use a smart base station that maintains the residual energy and location information of sensor nodes and selects a head node and an anchor node using this information. A head node gathers and aggregates data from the sensor nodes in a target region that interests the user. An anchor node then transmits the data that was forwarded from the head node back to the smart base station. The smart base station extends network lifetime by selecting an optimal head node and an optimal anchor node. We simulate the proposed protocol and compare it with the LEACH protocol in terms of energy consumption, the number of dead nodes, and a distribution map of dead node locations.