본 논문에서는 이동 에드 혹 네트워크(Mobile Ad-hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop 알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 또한 노드들의 이동성에 따라 에너지 소모율이 다르며, 에너지 소모율을 최소화하는 라우팅 기법을 선택하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적인 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 시간에 따른 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop알고리즘을 제안한다. 또한 주어진 노드의 위치정보를 이용하여 토폴로지를 형성함에 있어 보다 에너지 효율적인 경로를 탐색하여 최적화된 경로를 제공함에 연구의 목적이 있다. 주어진 모의 실험환경에서 노드의 방향성 및 시간에 따른 이동성을 반영함으로써 에너지 효율적인 클러스터링 및 라우팅 경로 알고리즘이 제공되어 네트워크의 최적화된 에너지 소모 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 모바일 ad-hoc 무선 센서 네트워크에서 효과적인 경로 안정성을 지원하기 위한 엔트로피 기반의 동적 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 라우팅 프로토콜의 기본 아이디어 및 특징은 다음과 같다. 첫째, 소스 노드와 목적지 노드 사이의 안정된 라우팅 경로의 설정이다. 본 연구에서는 모바일 노드들의 이동성 정보와 전력 정보를 동적으로 이용한 엔트로피 기반의 안정된 경로 설정방법을 제안 사용한다. 둘째, 경로 설정에 필요한 자원 절약을 지원하기 위해서 노드들의 위치 및 방향성 정보를 이용한 방법을 사용한다. 셋째, 기존의 센서 네트워크는 주로 고정된 노드 환경에서 많은 연구가 되어 왔지만, 본 연구에서는 노드들의 이동성을 고려한 환경에서 연구가 이루어진다. 제안된 라우팅 프로토콜의 성능평가는 OPNET (Optimized Network Engineering Tool)을 사용하여 이루어졌으며, 성능평가를 통하여 제안한 프로토콜은 효과적인 경로의 안정성 지원 및 데이터 전송효율 보여 주었다.
U-Healthcare 서비스는 서비스 이용자가 서비스의 인지없이 이용자의 생체정보와 위치, 주변의 온도와 습도 정보를 수집하고 이를 분석, 가공하여 이용자에게 여러 서비스를 제공하는 것으로 이의 구현을 위해서는 무선 센서 네트워크가 필요하다. 이러한 무선 센서 네트워크에 요구되는 것은 이동성이 있는 모바일 센서 노드의 네트워크 자기 구성과 라우팅에 관한 효율적인 알고리즘이다. 이를 위해 본 논문에서는 실내에 존재하는 여러 이동성이 없는 고정 센서 노드를 기반으로 네트워크 내에 셀을 구성하여, 이 셀을 통해 인접한 이동 모바일 센서 노드의 데이터 전송을 지원하는 계층적 무선 센서네트워크 자기 구성 알고리즘을 제안하였다
무선센서네트워크에서 MAC 프로토콜은 듀티사이클을 이용하여 센서노드의 에너지 소비를 줄임으로써 배터리의 수명을 연장한다. 기존에 제안된 TA (Traffic-Adaptive)-MAC 프로토콜은 비동기 방식 기반으로 듀티사이클을 조절하여 센서노드의 에너지 소비를 줄인다. 본 기법은 네트워크의 트래픽 상태를 고려하여 동적으로 센서노드의 듀티사이클을 조정한다. 이러한 방법으로 센서노드의 대기시간을 줄이고 센서노드의 에너지를 효과적으로 사용한다. 하지만 이 기법은 네트워크의 트래픽 변화가 잦은 환경에서는 좋지 못한 효율을 보인다. 따라서 본 논문에서는 기존의 TA-MAC 기법에 가중이동평균 방법을 적용하여 합리적인 듀티사이클 선정을 위한 트래픽 계산 방법을 제안한다. 이는 최근 트래픽 값과 현재 감지한 트래픽의 평균을 계산하고 다음 트래픽을 예측하여 네트워크 트래픽이 급격히 변화하는 불안정한 환경에서 더 합리적인 듀티사이클 선정을 돕는다.
무선 센서 네트워크는 센서노드와 싱크로 구성되며, 센서 노드로부터 생성된 신호들은 싱크로 전송되어 처리된다. 센서네트워크는 모든 노드들이 한정된 에너지를 가지고 운용되기 때문에 센서 네트워크를 오랫동안 유지하기 위한 연구가 많이 진행되어 왔다. 대부분의 연구들은 싱크를 고정으로 가정하였다. 그러나 실제 환경에서는 사람이나 자동차 등에 의해 싱크가 이동성을 가지는 경우가 많다. 본 논문에서는 이동 싱크에 기반한 그리드 방식을 적용하여 노드의 에너지 소비를 줄이기 위한 방안을 제안한다. 이 방안은 대부분의 라우팅 작업량을 이동 싱크가 처리하고, 무선 센서지역을 세분화하여 운용함으로써 전력 소비를 줄인다. 또한 시뮬레이션에 의한 성능 평가를 통해 제안방안에 대해 분석하였다.
애드 혹 네트웍(Ad Hoc Networks)은 유선 기반 망을 배제한 완전한 모바일 네트웍이다. 이동성이 큰 애드 혹 네트웍 노드간에는 경로 설정을 위해서 주기적으로 라우팅 패킷이 전송된다. 라우팅 방법은 소스 전송 요구에 따른 요구 기반 라우팅과 주기적으로 라우팅 테이블을 갱신하는 테이블 기반 라우팅으로 나누어진다. 또한, 이 두가지 방법을 혼합한 라우팅을 사용할 수 있는데, 기존의 연구에서 동등한 노드의 자원과 역할을 가정하기 때문에, 실제 네트웍에 적용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 클러스터를 이용한 라우팅 방법을 제안한다. 단순한 클러스터를 이용한 노드 관리는 클러스터 구성에 따른 관리 오버헤드가 발생하게 된다. 따라서 클러스터 구성 노드의 적정 수준을 유지하고, 전파 자원이 충분한 글러스터 선출 방법을 제안함으로써, 네트웍 전체의 관리 오버헤드를 줄일 수 있다. 시뮬레이션은 NS2 [12]를 이용하여, 시뮬레이션 시간동안 노드가 잔여 전력에 따라 클러스터 멤버의 수와 Hello Packet 의 주기를 변화 시킴으로써 노드의 생존성을 보장하고, 최적을 클러스터 구성할 수 있는 노드 수를 측정하였다.
본 논문에서 우리는 모바일 ad-hoc 네트워크를 위한 이동성을 사용하는 클러스터 기반의 멀티캐스트 라우팅(CMR: Cluster-based Multicast Routing) 방법을 제안한다. CMR의 주요한 특징은 다음처럼 요약 된다. a) 이동성 기반 클러스터링과 효과적으로 안정성과 확장성을 지원하기 위한 그룹 기반의 계층적 구조, b) 토폴로지의 견고함과 전송의 효율성을 동시에 지원하기 위한 그룹 기반의 메쉬 구조와 전송 트리 개념, c) 사전 결정적 기술들의 낮은 경로 수행 지연과 요구기반 방법의 낮은 오버헤드를 제공하는 개념의 조합. CM의 성능평가는 모델렇과 시뮬레이션을 통하여 이루어진다. 멀티캐스트 라우팅 프로토콜의 효율성 측정은 노드의 이동성, 멀티캐스트 그룹 사이즈, 송신자 노드 수 등의 함수로써 패킷 전송률, 확장성, 제어 오버헤드, 소스와 목적지 노드 사이의 시간 지연 등의 파라미터들을 사용한다.
차세대 인터넷의 기반이 되고 있는 IPv6(Internet Protocol version 6, RFC2460)상에서 이동성(Mobility)을 지원하기 위하여 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 Mobile IPv6에 대한 표준화 작업을 진행 중에 있다. 본 논문에서는 라우터, 홈에이전트와 외부네트워크라우터 등의 접근노드, 대응노드, 이동단말 등의 구성요소를 활용하여 IPv6 상에서 이동성지원시스템을 구축하였으며 구축된 시스템에서 Mobile IPv6 기능 및 성능 평가를 수행하였다.
MANET에서 정책 기반 망 관리(PBNM)에 대한 연구는 이동 노드들 간의 신뢰성과 효율성을 확보하기 위해 연구되고 있다. 그러므로 노드의 이동을 감지하고 정책을 배포할 관리영역을 효과적으로 결정하는 것이 필수적이다. 정책 기반 망 관리 메커니즘에서 정책결정자(PDP)노드가 관리 영역(cluster)을 결정하고, 정책수행자(PEP) 노드들을 관리함에 있어 기존의 k-hop cluster 기법보다 효율적인 메커니즘으로써 Active PDP Discovery 기법이 제안되었다. k-hop cluster에서는 PDP노드가 관리할 PEP노드들을 선택하는 데 비해 Active PDP Discovery는 이동하는 PEP노드에서 능동적으로 PDP 노드를 선택할 수 있게 한다. 이 방법은 k-hop cluster에 비해 PDP에 연결되지 않은 고아노드를 방지하고 주기적인 방송메시지를 감소시킨다. 본 논문에서 노드의 이동감지를 하기 위하여 COPS-PR을 확장하고 PDP노드에 MNL을 추가하여 관리영역을 결정하는 Active PDP Discovery를 실제 네트워크에서 구현하고 성능을 분석한다.
이동체 데이터베이스를 위한 과거 궤적 색인으로 R-tree계열이 많이 사용된다. 그러나 R-tree계열의 색인은 공간 근접성만을 고려하였기 때문에 동일 궤적을 검색하기에는 많은 노드 접근이 필요하다. 이동체 색인의 검색에서 영역 질의와 궤적 질의는 공간 근접성과 궤적 연결성과 같이 상반된 특징으로 인하여 함께 고려되지 않았다. 이동체 색인에서 영역 질의의 성능개선을 위해서는 노드 간의 심한 중복과 사장 공간(Dead Space)을 줄여야 하고, 궤적 질의의 성능 개선을 위해서는 이동체의 궤적 보존이 이루어져야 한다. 이와 같은 요구 조건을 만족하기 위해, 이 논문에서는 R-tree 기반의 색인 구조에서 새로운 분할 정책을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 노드 분할 정책은 궤적 클러스터링을 위한 동일 궤적을 그룹화해서 분할하는 공간 축 분할 정책과 공간 활용도를 높이는 시간 축 분할 정책을 제안한다. 본 논문에서는 R-tree기반의 색인 구조에서 변경된 분할 정책을 구현하고, 실험 평가를 수행한다. 이 성능 평가를 통해서 검색성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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