전장에서 임무 수행중인 병력이나 탱크 등을 지원하거나 보호 동물의 활동을 모니터링 하는 센서 네트워크에서는 전송 정보뿐만 아니라 그러한 대상들의 위치를 악의적 추적자로부터 보호할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 활동 소오스 노드처럼 메시지 전송은 진행하고 있지 않지만 위치가 보호되어야 할 대상과 근접한 휴면(dormant) 소오스 노드들을 고려한 소오스 위치 보호 라우팅 기법 GSLP(GPSR-based Source-Location Privacy)를 제안한다. GSLP는 알고리즘의 간결성과 신장성(scalability)이 뛰어난 GPSR(greedy perimeter stateless routing)을 확장하여 메시지 전달 노드를 선정할 때 일정 확률로 임의의 이웃 노드를 선택하는 한편, perimeter 라우팅을 적용하여 소오스 노드들을 우회하도록 하여 위치를 보호하도록 하였다. 시뮬레이션 결과, 기존의 대표적인 소오스 위치 보호 라우팅 프로토콜인 PR-SP(Phantom Routing-Single Path)에 비해 GSLP는 휴면 소오스 노드들의 수에 거의 관계없이 높은 안전 기간(전송 메시지 수)을 일정하게 제공하면서도 전달 지연(경로의 평균 홉(hop) 수)은 도착지와의 최단 홉 수의 약 두 배 이내에 머물러 대규모 센서 네트워크에서의 소오스의 위치를 보호하기 위한 방안으로 적합한 것으로 평가되었다.
다중 유니캐스트 전송기법보다 멀티캐스트 전송기법이 장점이 많은 것이 사실이지만 IP 멀티캐스트 프로토콜은 간편한 관리제어 목적으로 몇몇 네트워크 영역으로 국한된다. 영역간 멀티캐스트 배치는 기술적인 면과 관리적인 면으로 인하여 진척이 느려지고 있다. 이에 대안으로 최근에 오버레이 멀티캐스팅 기술이 제시되었고, 본 논문에서 우리는 종단 호스트 멀티캐스트 트리 프로토콜 (EMTP)를 제안한다. EMTP는 리프 노드에 도달할 때까지 한번에 트리의 두 레벨을 검색하면서 또 한편으로는 가입하고자 하는 노드와 트리상의 가장 가까운 노드를 찾아낸다. 비록 해당 위치의 노드가 허용 가능한 차수가 없을지라도 그 노드를 잠재적인 부모노드로 선택 가능하게 함으로써 차후에 스위칭 횟수를 줄여 트리의 안정성을 높이고 데이터 전송 시간의 감소를 가져온다.
본 논문은 애드 혹 네트워크에서 다중 경로 설정을 위한 탐색 기법을 제안한다. 데이터 경로 설정은 요구기반 방식으로 동작하며, 소스와 목적지 노드 간의 다중 경로는 초기 경로 설정 과정에서 함께 구해진다. 이러한 다중 경로는 데이터 경로의 백업이나 부하 분산에 사용될 수 있다. 제안 방식에서는 소스와 목적지 노드 간 다중 경로를 찾기 위해, 사전 질의 방법을 사용한다. 이 방안은 중간 노드에서 응답 메시지를 처리할 때, 주변 노드와의 정보 교환을 통해 최적의 다음노드를 선택하는 방안이다. 시뮬레이션 결과를 통해, 제안된 다중 경로 체계가 경로간의 만나는 횟수를 감소시켜 다중경로의 더 좋은 분리도를 주고, 노드들이 이동하는 환경에서 더 높은 경로 생존 확률을 달성함을 알 수 있었다.
무선 모바일 애드 혹 네트워크에서 에너지 효율을 위한 많은 라우팅 알고리즘이 연구되어 왔다. 이러한 제안된 다른 알고리즘들을 살펴보면, 에너지 효율 뿐 만 아니라 성능의 향상을 위한 노력도 기울여 왔다. 일반적으로 목적지 노드가 전송받은 RREQ의 메트릭을 통하여 에너지 효율적인 경로를 선택 하게 되는데, 이것은 결국 데이터 전송 지연이 발생하게 된다. 그리고 경로가 설정된 이후에 경로를 유지하는데 있어서, 노드의 이동이나 배터리의 소진으로 링크가 끊기게 되면 경로를 다시 찾는 과정에서 제어 패킷을 다시 플러딩 하기 때문에 여러 노드의 에너지 소비를 초래하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 기존의 AODV(On-Demand Distance Vector Routing) 프로토콜을 기반으로 다음과 같은 방법을 제안한다. 먼저 RREQ를 받은 노드가 남은 배터리의 양을 고려하여 전송의 여부를 결정하는 방법을 제안하고, 경로를 유지하는데 있어서 전송의 세기를 통해 노드의 이동성을 인지하고 링크가 끊기기 전에 다른 노드로 경로를 대체함으로써 경로 재설정을 통한 에너지 소비를 줄이는 방안을 제안한다.
본 논문에서는 멀티 홉 무선 네트워크에서 적용 가능한 통합적인 MAC 및 라우팅 프로토콜인 ExOR 의 성능개선을 위한 방안을 제시하였다. ExOR 은 무선 네트워크의 전송이 브로드 캐스트 방식으로 이루어지는 것을 이용하여 기회주의적인 라우팅을 시도함으로써 멀티 홉 무선 네트워크에서 링크의 사용량을 낮추고 쓰루풋을 높일 수 있는 전송 기법이다. 하지만 ExOR 은 멀티 홉 무선 네트워크의 크기가 확장되거나 링크의 전송률이 낮다면 라우팅에 참여하는 노드들의 패킷 전달이 원활하지 않기 때문에 지연시간이 크게 증가하여 성능이 급격히 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 ExOR 라우팅 프로토콜을 적용 시, 패킷을 전달하는 노드 이외의 다른 노드들이 자기 차례가 되기 전까지 아무 일도 하지 않는다는 점에 착안하여 동시에 2 개 이상의 노드가 패킷을 전달하는 방식을 제안하였다. 본 논문에서는 ExOR 라우팅에 참여하는 노드가 패킷을 전달 할 때, 패킷 간 충돌 및 간섭을 최소로 할 수 있는 2 개 이상의 다른 노드를 선택하여 동시에 패킷 전송을 시도하는 방식으로 지연시간을 줄이고, 쓰루풋을 향상시키는 것을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 향후 인터넷 환경에서 필수적인 요건이 될 수 있는 인터넷 멀티 캐스팅의 여러 프로토콜중 공유 트리 방식의 하나인 CBT 프로토콜에서 송신자와 수신자 사이의 경로 즉 비용을 줄이기 위해 기존의 코어 선택 알고리즘을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. CBT 프로토콜에서는 공유 트리의 구성이 코어 라우터를 중심으로 이루어지고 이 코어 라우터를 통해 그룹에 가입/ 데이터 전송/ 탈퇴 등이 이루어지게 되므로 코어 라우터의 선정은 전체적인 효율성 선정의 중요 요소가 된다. 여기서는 모든 노드의 전체 비용을 산출하여 가장 비용 요소가 적은 노드를 선정하는 알고리즘을 제안하며, 네트워크 시뮬레이터를 통해 사용율 및 평균비용을 기존 방식과 비교하여 그 결과에 대해서 논한다.
최근 무선 환경에서 기지국 없이 이동 노드들만으로도 서로 통신할 수 있는 adhoc 네트워크에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 무선 adhoc 네트워크 환경에서는 라우팅 프로토콜이 중요한 역할을 하게 되는데 그 중에서 DSR(Dynamic Source Routing)은 무선 adhoc 네트워크 환경에 적합한 소스 라우팅을 기반으로 한 라우팅 프로토콜이다. 그러나 DSR은 데이터 전송 경로를 선택할 때 그 경로의 신뢰성을 고려하지 않는다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 무선 adhoc 네트워크 환경에서 노드의 우선순위에 기반한 신뢰성 있는 경로 설정 기법을 제안한다. 이 기법은 경로 설정 후에 데이터를 송수신하는 과정에서. 선택된 경로의 링크가 유실될 확률을 줄여줌으로써 더욱 신뢰성 있는 데이터 송수신을 보장한다. 그러므로 이 기법은 무선 adhoc 네트워크 환경에서 데이터의 손실을 줄일 필요가 있는 멀티미디어 통신 등의 응용분야에 적용시킬 수 있다.
향후 컴퓨터 망은 버스트한 트래픽이 주종을 이룬다. OSPE 또는 RIP와 같은 최단경로 라우팅 프로토콜은 단일 경로의 라우팅으로 인해 병목을 초래하는 단점이 존재한다. 따라서, 발 착신사이 선택된 단일 경로는 높은 정체를 유발하는 반면 다른 다수의 경로는 낮은 활용도를 나타낸다. 따라서. 본 고체서는 제한된 난수(bound randomization)를 통해 전체 망에서 데이터 트래픽을 분산하는 라우팅 방법을 제안한다. 이 방법은 병목을 제거하므로서 망의 성능을 향상시킨다. 각각의 데이터 메시지는 원천 S에서 목적지 D로 전송되며 본 고에서는 라우팅 프로토콜은 선택되는 망노드 집합의 a로부터 중간노드 e를 무작위로 선책하고 데이터 메시지를 s에서 e까지의 최단 경로로 라우팅을 한다. 이어서, e에서 d까지의 최단경로를 통해 데이터 메시지를 라우팅 한다. 이는 각각의 원천과 목적지간 대역폭의 효율성을 증가시킨다. 본 고의 실험결과는 전체의 망에서 제안된 트래픽 분산 라우팅 프로토콜에서 기대치의 처리량(throughput), 메시지 손실과 메시지 지연에 따른 망성능 향상을 증명하고 있다. 그리고, 본 고의 알고리즘의 구현은 단지 최단경로 라우팅 프로토콜의 단순한 확장으로 가능하다.
센서 네트워크에서 에너지 소비는 전송거리와 보내고자 하는 데이터에 비례한다. LEACH-C와 같은 클러스터 기반 라우팅 기법들은 센서 노드들의 클러스터링을 통하여 데이터 전달 거리를 최소화시킴으로서 에너지의 효율성을 얻는다. 하지만 LEACH-C에서는 클러스터링을 구성할 때 클러스터 구성 노드들의 거리의 총합만을 고려한다. 본 논문에서는 에너지 사용에 큰 영향을 미치는 기지국과 클러스터 헤드간의 거리를 고려한 클러스터 헤드 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 LEACH-C에 비해 기지국의 위치가 일정 거리 이상 떨어져 있을 경우 성능 향상 결과를 제공하였다. 이 결과는 클러스터 기반 라우팅 알고리즘에서 클러스터 헤드와 기지국간의 거리를 고려하는 것이 에너지 효율적인 측면에 영향을 미칠 수 있음을 보여 주었다.
본 논문은 유전자 알고리즘 기반 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Genetic Algorithm-based Fuzzy Polynomial Neural Networks ; GAs-based FPNN)를 이용하여 비선형 데이터의 최적화 추론 알고리즘을 제안한다. FPNN의 각 노드는 GMDH와 퍼지규칙을 기초로 만들었다. FPNN의 각 노드는 퍼지 다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron : FPN)이라고 표현하다. 제안된 모델은 구조 선택에 있어서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms : GAs)을 이용하였다. 유전자 알고리즘을 사용하여 입력의 차수와 입력의 개수 그리고 후반부 추론의 형태를 최적 선택하였다. 비선형 데이터에 대한 모델 설계를 위해 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘 기반 FPNN 모델 설계가 유용하고 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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