ATM망에서의 효율적인 토폴로지 집단화 방법

Efficient Topology Aggregation in ATM Networks

본 논문에서는 ATM PNNI(Private Network-Network Interface) 망에서 경로 배정을 위해 필요로 하는 링크 상태 정보(link state information)를 효율적으로 집단화(aggregation)하는 두 가지 방법을 제시한다. 이 방법들은 집단화할 동료 집단(peer group)의 경계노드(border node)들을 셔플넷(shufflenet)이나 de Bruijn 그래프의 노드들로 사상시킴으로써 표현해야 할 링크의 수를 완전 그물망 방법(full-mesh approach)의 N2에서 aN(a는 정수, N은 경계노드 수)으로 줄인다. 이는 공간 복잡도가 0(N)인 신장 트리(apanning tree) 방법에서 필요로 하는 링크의 수와 비슷하지만, 신장 트리 방법과는 달리 비대칭망(asymmetric network)에서 사용할 수 있다는 것이 큰 장점이다. 모의 실험 결과 셔플넷 방법은 aN개의 링크만을 표현하면서도 상태 정보의 정확성은 완전 그물망 방법에 근접함을 알 수 있었고, de Bruijn 방법은 정보의 정확성에서는 셔플넷 방법에 못 미치지만 가장 널리 사용되고 있는 별모양 방법(star approach) 방법보다는 훨씬 정확하며, 계산 복잡도 면에서 셔플넷 방법보다 효율적이었다.