이 논문에서는 노드 당 소비 전력의 균형을 달성하기 위해 네트워크 수명의 최적 경로 탐색 과정을 달성하기 위한 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 각 중간 노드가 전력 레벨 및 자식 노드의 분기 수를 유지하고 노드에 가장 가까운 이웃 노드로 데이터를 전송한다. 제안 프로토콜은 클러스터내에 존재하는 싱크의 수명을 연장시키기 위해서 각 노드의 에너지 소비를 최소화 한다. 또한, 제안 프로토콜은 노드의 잔류 에너지와 기지국과의 거리를 기준으로 인접한 중계 노드를 선택한다. 실험 결과, 제안 프로토콜은 기존 프로토콜에 비해 네트워크 내 잔존하는 노드들의 수명을 7.5 % 의 높였다.
인터넷의 발전에 따라 다자간 그룹 통신 환경이 주목을 받게 되었고 이를 위해 다대다 멀티캐스트를 이용한 통신 기법들이 제안되었다. 이들 중 GAM (Group Aided Multicast) 은 다대다 멀티캐스트의 신뢰적 전달을 보장하기 위해 트리 기반의 손실 복구 기법을 제안하고, 제어 트리 관리 비용과 손실 복구 효율성간의 접점을 찾기 위해 그룹 개념을 도입하고 그룹의 대표로서 코어 노드를 정의한다. 코어 노드는 네트워크 상의 특정 지점에 미리 설치된 전용 노드로서 그룹 내의 손실 복구와 그룹 간의 손실 제어를 담당한다. 그러나 이러한 전용 코어 노드의 도입은 프로토콜의 가용성을 제한하고 코어 노드의 설치 부담을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 별도의 코어 노드의 설치 없이 프로토콜이 동작할 수 있도록 세션 참가자 중에서 코어 노드를 동적으로 선택하고, 로컬 그룹 노드 중에서 제어 트리의 효율성을 최대한 보장하는 노드의 위치를 결정하는 기법을 제안한다.
기존의 협력통신은 목적지 노드에서 소스 노드와 릴레이 노드들로부터 독립적인 채널의 동일한 신호를 수신하므로 공간 다이버시티와 경로손실감소 이득을 얻을 수 있다. 하지만, 릴레이 노드의 사용으로 인해 주파수 효율이 저하되고, maximal ratio combining (MRC) 결합 방식을 사용함으로써 수신단의 복잡도가 증가하는 문제를 초래하였다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하는 동시에 우수한 BER 성능을 얻을 수 있는 협력 ARQ 프로토콜을 제안하였다. 이 방식은 소스 노드로부터 수신한 신호를 우선적으로 목적지 노드에서 평가하여 만족되어질 경우, ACK 메시지를 소스 노드와 릴레이 노드로 전송하고 수신한 신호를 복구하므로 기존의 협력통신에 비해 주파수 효율을 높일 수 있다. 또한, ARQ 메시지가 NACK일 경우 릴레이 노드는 선택적 재전송을 하므로 소스 노드가 재전송하는 일반적인 ARQ 프로토콜에 비해 시스템의 신뢰성을 높일 수 있다. 제안하는 프로토콜에서의 선택적 전송과 ARQ 메시지의 정보는 각각 소스 노드로부터 수신한 신호의 log-likelihood ratio (LLR) 계산 값과 임의의 문턱 값을 비교하여 결정하므로 기존의 CRC 부호를 위한 대역폭 할당을 요구하지 않으며, 목적지 노드에서 부가적인 결합방식을 사용하지 않음으로써 수신단의 복잡도를 줄일 수 있었다. 레일리 페이딩과 AWGN를 고려한 Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 주파수 효율과 BER 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 무선 애드혹 네트워크에서 센서 노드들의 물리적 위치정보를 기반으로 라우팅 경로를 설정하기 위한 LIGR (Location Information-based Gradient Routing) 알고리즘을 제안한다. LIGR 알고리즘은 물리적 위치정보를 이용하여 소스 노드와 싱크 노드를 잇는 직선의 기울기를 통해 전송 방향과 탐색 범위를 결정함으로써 불필요한 데이터 전송과 경로 탐색 시간 및 전파 지연 시간을 감소시킨다. 또한 포워딩 노드 선택 시 배터리 부족 노드는 2순위 또는 3순위의 우선순위를 갖도록 하여 우선적으로 선택하지 않도록 함으로써 에너지 부족 노드가 네트워크상에서 라우터로서의 기능 수행보다는 데이터 수집을 위한 호스트로서의 기능을 수행하도록 하였다. LGR (Logical Grid Routing) 프로토콜에 비하여 LIGR 알고리즘은 평균 수신율, 평균 지연시간, 평균 잔여 에너지 및 네트워크 처리율에서 개선된 성능을 보였다.
무선 센서 네트워크는 한정된 에너지 자원과 전원 공급 장치, 그리고 소형 배터리로 구성되어 있다. 센서 노드는 설치가 되면 사용자가 다시 접근할 수 없고 에너지 소스의 배포 및 교체가 가능하지 않다. 따라서, 네트워크의 수명 향상을 위해서는 에너지효율성이 네트워크 디자인의 핵심 요소가 된다. BCDCP 에서는 모든 센서는 CH (클러스터 헤드)로 데이터를 보내며 CH 는 BS(베이스 스테이션)로 이를 전송한다. BCDCP 는 소규모 네트워크에서는 잘 작동하지만 대규모 네트워크에서는 장거리 무선 통신을 위해 많은 에너지를 사용하기 때문에 적합하지 않다. 본 논문에서는 균형 잡힌 에너지 소비를 통해 네트워크 수명을 연장할 수 있는 삼각형 클러스터링 라우팅 프로토콜(TCRP)을 제안하였다. TCRP 는 삼각 모양으로 클러스터 헤드를 선택한다. 센서 필드는 에너지 레벨을 기준으로 지역을 나누게 되며 나뉘어져 있으며 모든 레벨에서 게이트 노드를 하나 선택하여 이 노드가 그 레벨 내에 있는 노드들의 데이터를 수집하고 리더 노드로 보낸다. 마지막으로 리더 노드가 BS 로 집계된 데이터를 보낸다. TCRP 는 몇 가지 실험을 통하여 BCDCP 보다 훌륭한 성능을 보여주었다.
최근 효과적인 정보검색을 제공하기 위해 시맨틱 웹을 비롯한 다양한 검색기법들을 사용하고 있다. 이중에서 효과적인 방법은 온톨로지를 이용한 검색기술을 적용하는 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 구축한 국가R&D정보를 분석하여 온톨로지를 구축하고, 이용자가 관심있어 하는 주제분야(과제, 인물, 성과, 기관)를 중심으로 온톨로지의 객체관계를 표현하고 정보를 탐색하기 위한 국가R&D지식맵(knowledge map)을 구축하였다. 국가R&D지식맵은 사용자가 선택한 객체를 중심노드로 설정하여, 주제분야를 노드로 표현하고, 객체와 주제분야간의 관계를 분석하여 사용자가 관심 있어 하는 질의를 주제분야의 하위노드로 표현하였다. 사용자가 하위노드의 질의를 선택하면 시스템에서는 선택한 질의를 온톨로지로부터 추론할 수 있는 SPAQL 질의어를 생성하고 추론엔진으로부터 검색결과를 받아 사용자에게 제시하였다.
최근에 리눅스 가상 서버 프로젝트를 이용한 클러스터를 많이 구축하고 있다. 리눅스 가상 서버는 확장성이 뛰어날 뿐만 아니라 성능도 뛰어나다. 그러나 하나의 전면 서버가 사용자 요청을 받아서 후면 서버가 처리를 하여 사용자에게 응답을 보내는 구조이므로 하나의 전면 서버는 사용자 요청의 급격한 증가로 병목현상을 일으킬 수 있고, 이 때문에 다수의 후면 서버가 있음에도 불구하고 서비스를 할수 없는 상황이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 다수의 전면 서버를 두어 병목현상을 근본적으로 없애는 방법을 제안하였다. 모든 클러스터 노드들은 전면 서버와 후면 서버의 역할을 모두 할 수 있도록 하였고 부하량이 많지 않으면 자기 노드에서 직접 처리를 하여 사용자에게 웅답할 수 있도록 하고, 부하량이 많을 때에만 클러스터의 다른 노드들 중 부하가 가장 작은 노드를 선택하여 사용자 요청을 처리할 수 있도록 하였다. 그리고 클러스터 노드들의 부하량을 고려한 스케줄링 알고리즘을 개발하여 좀 더 효율적인 부하 분배방식을 제안하였다.
유비쿼터스 환경의 센서 노드들은 데이터 전달을 위해 무선 통신을 수행한다. 또한 노드들의 위치정보를 활용하면 통신 경로선택에 큰 이점을 가지게 된다. 그래서 이동성을 갖춘 센서 노드 위치를 정확히 측정하기 위해 별도의 GPS, 초음파 센서 등을 부착한다. 그러나 센서 네트워크는 제한된 전력 사용과 낮은 비용 유지가 요구된다. 또한 기존의 애드혹 기반의 위치측정과 전체 망의 생존성을 고려해야 하는 센서 네트워크간의 상황이 적용 모델의 변수로서 작용한다. 본 논문에서는 컴퓨팅 자원이 부족한 센서 네트워크에서 다음의 조건을 만족하는 위치측정 방법을 제안한다. 첫째 빈번하게 이동하는 센서 노드의 이동성을 고려한다. 둘째 위치측정을 위한 별도의 장비를 추가하지 않는다. 셋째 노드의 송신출력 분석에 기반하여 상대적인 위치를 검출한다.
이동 에이전트는 에이전트 코드 자체가 서버로 이동하여 주어진 작업을 수행한다. 이 때 이동 에이전트의 노드 이주 방법은 분산 시스템의 전체 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 이동 에이전트의 적응적 이주 경로 기법을 제안한다. 제안 기법에서 노드 이주의 선택은 참조된 메타데이터의 정보에 의존하며 이주 정보의 신뢰성은 멀티 에이전트의 각 에이전트 시스템들의 상호 협력 및 메타데이터 갱신 방법에 의해 결정된다. 이를 위해 적중 문건 수, 적중률, 노드 처리 및 네트워크 지연 시간 등의 정보로 메타데이터를 설계하고 이를 이용하는 각 에이전트의 상호 관계와 적중 문건의 수에 따라 이동 에이전트 노드 이주를 결정하기 위한 메타데이터의 생성, 이용 및 갱신하는 방법을 기술하며, 순회 노드 수 결정 방법과 우선순위에 따른 이주 경로에 대한 방법을 제시한다.
본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 각 노드의 후반부 파라미터들은 최소자승법을 이용하여 최적화 하였다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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