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.
최선의 전송(best-effort) 방식을 택하는 멀티캐스트 전송에서 신뢰성을 제공하기 위한 연구 중 데이타 채널과는 독립적인 계층적 제어 트리를 통하여 신뢰성을 제공하는 연구는 높은 확장성을 보장하는 것으로 알려져 있다. 그러나 하위 네트워크 계층의 트리에서 토폴로지 형성에 관한 명시적 정보를 제공하지 않는 상태에서 형성된 전송계층의 논리적 제어트리는 네트워크 계층의 트리 토폴로지와 일치하지 않아서 링크를 비효율적으로 사용할 가능성이 있다. 본 논문에서 제안한 라우터의 지원을 받아 제어트리를 구성하는 기법은 중복되는 데이타를 없애고 링크의 효율성을 향상시키는데 그 목적이 있으며, 제어트리에 사용되는 메시지 타입을 검사하는 기능 확장만을 요구함으로써 사용의 용이성을 증가시켰다.
데이터센터 네트워크와 관련된 대부분의 최근 연구들은 Fat-Tree와 같은 대칭성 있는 다중루트트리 토포로지를 가정한다. 이러한 네트워크에서는 패킷단위의 분산방식이 매우 효과적이지만 장애가 발생할 경우에는 토포로지의 대칭성이 깨져 TCP의 성능이 저하된다고 알려져 있다. 본 논문에서는 모의실험을 통하여 Fat-Tree에서 링크 장애가 패킷분산방식의 성능에 주는 영향을 다시 조사한다. 모의실험결과는 큰 규모의 Fat-Tree에서는 링크 장애가 발생해도TCP 성능이 저하될 만큼 패킷 순서 바뀜이 심하게 발생하지 않음을 보여주며 링크 장애에 대비한 복잡한 방식이 반드시 필요한 것은 아님을 암시한다.
A loop can take place in the process of managing tree topology for mobility management of mobile nodes in infrastructure-based mobile ad hoc networks. The formation of a loop degrades an effective bandwidth of the wireless network by passing an identical message repeatedly within the same loop. Therefore, the loop should be resolved to revert the system back to the normal state. In this paper, we propose a simple and novel mechanism that detects and resolves a loop quickly by tracking the depth of trees. The mobility management approach that employs the loop resolution method is evaluated comparatively with the original tree-based one and the hybrid one. It is shown that the proposed approach far outperforms the other approaches, and it is robust against the rapid changes in network topology.
최근 많은 클라우드 서비스 제공자, 기업, 연구소 등에서 데이터센터를 활발히 구축하고 있다. 일반적으로 데이터 센터는 부하 분산을 위해 ECMP 데이터 포워딩 기법을 사용하여 트리 토폴로지 형태로 구축된다. 본 논문에서는 트리 토폴로지와 팻트리 토폴로지를 살펴보고, 또한 MLAG와 ECMP 같은 부하 분산 기술을 알아본다. 그리고 데이터 센터내의 호스트에 저장되어 있는 특정 파일을 데이터센터 외부로 효율적으로 송신할 수 있는 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 팻트리 토폴로지와 오픈플로우 프로토콜을 이용한다. 수치해석을 통해 성능 분석을 수행하며, ECMP의 성능과 비교한다. 이러한 성능 비교를 통해 평균처리율과 파일전송완료시간에 있어서 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 보인다.
트리 구조를 기반으로 하는 블루투스 스캐터넷은 적은 링크 수와 간단한 라우팅 방법 등 여러 가지 장점을 가지고 있다. 본 논문은 블루투스 규격상의 제약조건을 만족시키면서 노드 간 평균거리가 가장 짧은 트리형태에 가까운 스캐터넷을 형성하는 알고리즘을 제시한다. 그리고 제시한 방법이 기존의 방법보다 지연시간을 더 초래하지 않고도 장치 간 평균 홉 수를 감소시킬 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 보인다.
Self-organization of distributed wireless sensor nodes is a critical issue in wireless sensor networks (WSNs), since each sensor node has limited energy, bandwidth, and scalability. These issues prevent sensor nodes from actively collaborating with the other types of sensor nodes deployed in a typical heterogeneous and somewhat hostile environment. The automated self-organization of a WSN becomes more challenging as the number of sensor nodes increases in the network. In this paper, we propose a dynamic self-organized architecture that combines tree topology with a drawn-grid algorithm to automate the self-organization process for WSNs. In order to make our proposed architecture scalable, we assume that all participating active sensor nodes are unaware of their primary locations. In particular, this paper presents two algorithms called active-tree and drawn-grid. The proposed active-tree algorithm uses a tree topology to assign node IDs and define different roles to each participating sensor node. On the other hand, the drawn-grid algorithm divides the sensor nodes into cells with respect to the radio coverage area and the specific roles assigned by the active-tree algorithm. Thus, both proposed algorithms collaborate with each other to automate the self-organizing process for WSNs. The numerical and simulation results demonstrate that the proposed dynamic architecture performs much better than a static architecture in terms of the self-organization of wireless sensor nodes and energy consumption.
STP는 토폴로지 구성방법에 따라 네트워크의 성능이 달라진다. 따라서 효율적인 네트워크 환경을 위하여 최적의 토폴로지를 구성할 필요가 있다. 본 논문은 이더넷에서 스위치들 사이의 효율적인 네트워크 구축을 위한 최적의 토폴로지 구성방법을 제안하였다. 루트스위치에서 송신한 프레임을 같은 도메인 안에 있는 스위치들이 프레임을 수신하는 시간을 수학적 모델로 계산하여 최적의 토폴로지 구성 방법을 도출하였다. 그리고 최적의 토폴로지에서의 루트 스위치의 위치에 따른 성능을 분석하였다. 성능 분석 결과 정방형으로 설계된 망에서 루트스위치가 중앙에 위치하게 설계하는 것이 효과적이라는 결론을 얻을 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3468-3495
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2015
In this paper, we present a multi-chain based hierarchical topology control algorithm (MCHTC) for wireless sensor networks. In this algorithm, the topology control process using static clustering is divided into sensing layer that is composed by sensor nodes and multi-hop data forwarding layer that is composed by leader nodes. The communication cost and residual energy of nodes are considered to organize nodes into a chain in each cluster, and leader nodes form a tree topology. Leader nodes are elected based on the residual energy and distance between themselves and the base station. Analysis and simulation results show that MCHTC outperforms LEACH, PEGASIS and IEEPB in terms of network lifetime, energy consumption and network energy balance.
본 논문은 최소목(Minimum-weight Spanning Tree, MST)에 있어서 네트워크의 랭크 중 몇개가 삭제(또는 파괴) 또는 추가(또는 회복) 되었을 때, MST를 재구성하는 분산 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 메세지 복잡도는 Ο(m+n log(t+f))이고, 이상시간 복잡도는 Ο(n+n log(t+f))가 되며, 여기서 n은 네트워크의 프로세서의 수이고 t(resp. f)는 추가되는 링크의 수(resp. 이전 MST의 삭제된 링크의 수)이다. 그래서 네트워크의 형태가 변형이 된 다음에 f=O이고 m=e일 경우에는 m=t+n이 된다. 또한 본 논문의 마지막 부분에서는 링크의추가, 삭제와 마찬가지로 프로세서의 추가, 삭제되었을 경우의 알고리즘도 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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