센서들은 제한된 자원으로 구동되므로 오류가 나기 쉽다. 특히 구조적 라우팅의 경우 클러스터 헤드의 오류시 많은 수의 센서가 네트워크에서 분리되어 네트워크 성능에 악영향을 미친다. 따라서 오류 처리에 관한 연구들이 이루어져 왔으나 기존의 연구들은 망을 최적으로 유지하기 위해 재구성시 전체 네트워크를 재구성 하며 고정된 주기를 사용하여 전체적인 망이 최적의 상태임에도 불구하고 재구성 되거나, 클러스터에 오류가 생겨도 재구성되기까지 기다려야 한다는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 지역적인 재클러스터링을 통하여 네트워크를 최적으로 유지하며 클러스터들의 부하를 고려하여 망을 동적으로 재구성 하는 방법을 제안하였다. NS-2를 이용한 시뮬레이션을 통하여 기존의 방법에 비하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 네트워크 유지시간을 연장시켜 더 많은 양의 데이터가 수집됨을 확인 할 수 있었다.
DNA칩 기술로 얻어지는 대규모 섭동데이터(perturbation data)는 생물학적시스템(biological system)의 유전자네트워크(genetic network)를 재구성(reverse-engineering)하는데 있어 유용하다. 그러나 기존의 연구는 유전자 조절 관계의 규명이나 혹은 데이터를 설명하는 최적의 모델을 찾는 방향에만 관심을 두고 있고. 실험적인 한계로 인한 DNA칩 데이터의 오류가 재구성된 네트워크의 구조에 미치는 영향에 대해서는 중요하게 다루고 있지 않다. 본 논문에서는 유전자 네트워크의 멱함수(power-low) 분포 구조를 이용하여, 섭동 데이터의 오류가 재구성된 네트워크의 토폴로지(topology)에 미치는 영향을 분석하였다. 가상의 네트워크에 대한 데이터를 사용하여 실험한 결과, 데이터의 오류 정도에 따른 네트워크 토폴로지의 변형 양상을 관측할 수 있었다.
본 논문에서는 연속적인 트래픽 요구 변화에 대처할 수 있는 선박 백본 네트워크의 논리 토폴로지 재구성 방안을 연구하였다. 제안한 기법은 트래픽 포워딩 경로의 변경을 최소화하며, 동시에 트래픽 포워딩 경로의 평균 홉 수를 최소화하여 선박 백본 네트워크의 성능을 향상시킨다. 제안한 재구성 기법의 성능 분석을 수행한 결과, 연속적인 재구성 처리 과정에서 우수한 성능을 보여 주었다.
본 논문에서는 최단경로 재구성문제를 해결하는 분산알고리즘을 제안한다. 최단경로 재구성문제란 최단경로가 이미 구성되어 있는 네트워크상에서 네트워크의 토폴로지 변화가 생겼을 때 토폴로지 변화에 따라 최단경로를 재구성하는 문제이다. 본 논문에서는 여러 개의 프로세서와 링크의 추가와 삭제에 대해 최단경로 재구성문제를 효율적인 분산알고리즘을 제안한다.
파장분할다중화방식(WDM-Wavelength Division Multiplexing) 네트워크는 차세대 전송망으로서 주목받고 있다. 광경로들의 집합으로서 WDM 네트워크의 가상 토폴로지가 정의되는데, 각각의 광경로를 정의하는 광학 스위치들이 재구성 가능하기 때문에, 가상 토폴로지 또한 재구성 가능하게 된다. 이러한 WDM 네트워크의 특징은 IP, SONET, ATM과 같은 클라이언트 층이 요구하는 트래픽 패턴에 따라 가상 토폴로지를 재구성함으로서 네트워크 성능을 최적화시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 트래픽 패턴 하에서 가상 토폴로지를 재구성하면서, 각 광경로의 트래픽에 대한 로드벨런싱을 수행하는 기법을 제시한다. 이 기법은 기존의 기법들과 달리 미래의 트래픽 패턴을 알고 있다는 가정을 필요로 하지 않으며, 동적인 워터마즈 결정을 통해 전범위에서의 로드벨런싱을 수행하게 된다.
본 논문에서는 2연결성분 재구성문제를 해결하는 분산알고리즘을 제안한다. 2연결성분 재구성문제란 2연결성분이 이미 구성되어 있는 네트워크상에서 네트워크의 토폴로지 변화가 생겼을 때 토폴로지 변환에 따라 2연결성분을 재구성하는 문제이다. 본 논문에서는 복수개의 프로세서와 링크의 추가와 삭제에 대해 2연결성분 재구성문제를 해결하는 메시지복잡도O(n'+a+b), 이상시간복잡도O(n')의 분산 알고리즘을 제안한다. 여기서 n'는 토폴로지 변화후의 네트워크의 프로세서수, a는 추가 링크를 나타낸다. 또 b는 삭제 링크를 포함하는 (토폴로지 변화전의) 2연결성분에 포함된 링크수의 합계를 나타낸다.
센서 노드 미들웨어는 다양한 센서 응용 소프트웨어와 운영체제 및 네트워크 기능 사이에 존재하며, 유지보수, 설치, 배포, 응용 수행에 필요한 제반 사항을 지원하며, 센서 노드에 탑재되어 센서 네트워크의 프로그램 갱신, 응용 변화에 따른 프로그래밍 조정을 수행한다. 본 논문에서는 센서 노드 미들웨어가 센서 노드의 응용 모듈을 동적으로 재구성하기 위한 방법으로 속성 값 단위의 동적 재구성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 센서 노드의 응용 모듈을 변경해야 할 필요가 있을 경우, 응용 모듈과 관련된 속성의 값을 변경시켜 줌으로써 응용 모듈을 재구성하는 방법이다. 논문에서는 제안하는 동적 재구성의 개념과 동적 재구성을 위한 프로세스 및 알고리즘을 설명한다. 제시하는 기법은 각처에 설치되어 동작중인 센서 노드들을 무선 통신을 이용하여 재구성함으로써 직접 센서 노드들을 떼어내거나 동작을 중단시키지 않고도 재구성함으로써 운영의 편의를 도모할 수 있는 효과가 있다. 또한 속성 값을 통한 동적 재구성방법을 통하여 용량이 큰 이미지 파일 전송으로 인한 통신 오버헤드를 줄이고 그로인해 배터리 소모를 줄 일수 있다.
파장분할다중화방식(WDM - Wavelength Division Multiplexing) 네트워크는 차세대 전송망으로서 주목받고 있다. WDM네트워크는 IP, SONET, ATM 과 같은 클라이언트층에 광경로를 통한 circuit-switching을 제공함으로해서 전송속도의 향상, 트래픽 패턴에 따른 토폴로지 재구성등을 가능하게 한다. 광경로들의 집합으로서 가상 토폴로지가 정의되는데, 각각의 광경로를 정의하는 광학 스위치들이 재구성 가능하기 때문에, 가상 토폴로지도 재구성 가능하게 된다. 이러한 WDM 네트워크의 특징은 클라이언트 층이 요구하는 트래픽 패턴에 따라 가상 토폴로지를 재구성함으로서 네트워크 성능을 최적화 시킬 수 있게 한다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 트래픽 패턴 하에서 가상 토폴로지를 재구성하면서, 각 광경로의 트래픽에 대한 로드벨런싱을 하는 기법을 제시한다. 이 기법은 기존의 기법들과는 달리 미래의 트래픽 패턴을 알고 있다는 가정을 필요로 하지않는다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션을 위하여 실제 백본 네트워크에서의 트래픽율의 측정을 통한 트래픽 모델링을 하였다. 제안된 기법과 이전 기법과의 광경로에 대한 표준편차의 비교를 통해, 제안된 기법이 이전 기법보다 로드벨런싱에 있어 성능향상을 보여준다는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 개폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을 뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위반 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되던 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time cooling schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32, 69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 계폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위한 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되는 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32,69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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