The sensor nodes on the sensor network transmit the reply for the queries of ADV(Advertisement) message from sink node, and the sink node presents the received information to users. To find the relevant sensor nodes, routing algorithms disseminates ADV messages to the whole network. Thus not only the relevant sensor nodes but also the irrelevant ones consume considerable amount of energy. To alleviate such kind of energy consumption, this thesis proposes a new routing algorithm and coins it Directed Messaging. It propagates ADV message only to the limited direction and changes the direction until the requested sensor node is found. In this way, Directed Messaging reduces unnecessary energy consumption and enhance the efficiency of the networks. Performance of the Directed Messaging algorithm is evaluated through simulation and compared with Directed Diffusion algorithm. Simulation results show that it has better performance than Directed Diffusion.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2010.07a
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pp.417-419
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2010
본 논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 중간 경로 노드로부터 출발지 노드 및 도착지 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점(비트단위)을 선택한다. 선택되어진 교배와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건(이전 개체 중 최대값 $^*\;2$)에 만족한다면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출할 때의 출발지 노드로 선택되어진다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 순차 방식과 난수를 이용한 경우보다 제안된 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.71-73
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2017
논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 $A^*$와 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 방법을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하여 출발지 노드로부터 중간 경로 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점을 선택한다. 선택된 노드와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출하기 위한 출발지 노드로 선택한다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 경로 탐색 문제를 대상으로 실험한 결과, $A^*$ 알고리즘만을 이용한 경우보다 제안된 방법이 경로 탐색 문제에 있어서 최적화된 거리를 기반으로 경로를 탐색하는 것을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.106-108
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2014
본 논문에서는 노드의 로드밸런싱 속성을 이용하여 분산경로를 설정하는 L.T(Load Tolerance)알고리즘을 제안한다. 모바일 애드 혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network)는 유동성을 가진 노드들로 구성된 네트워크로 토폴로지의 변화가 빈번하여, 기존 알고리즘에서는 라우팅 경로를 유지하기 위한 계층적 네트워크연구가 진행되어 왔다. 하지만 계층적 네트워크에서 특정 클러스터 헤드노드에게 로드밸런싱이 집중될 경우, 클러스터 헤드노드의 제한된 로드밸런싱을 초과되어 통신이 단절된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 유효한 통신 반경 안에 존재하는 클러스터 헤드노드들의 로드밸런싱을 측정한다. 클러스터 헤드노드의 로드밸런싱이 높을 경우, 소속된 클러스터 멤버노드는 클러스터 헤드노들의 로드밸런싱과 동적속성을 분석하여 L.T 속성을 계산하며, 계산된 L.T 속성을 이용하여, 노드의 분산경로를 설정한다. 모의실험을 통해 클러스터 헤드노드의 로드 밸런싱이 높을 경우, 로드밸런싱이 낮은 분산 경로를 제공함에 따라 향상된 패킷 전송률을 보일 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.1186-1189
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2009
본 논문에서는 이동 애드 혹 네트워크의 성능 개선을 위한 방안으로 네트워크 중간에 고정 노드를 부가하여 어느 정도의 성능 향상이 있는지를 모의 실험을 통하여 평가하였다. 모의 실험 결과 이동 노드만을 사용했을 경우보다 고정노드를 함께 사용했을 때의 성능이 더 뛰어남을 알 수 있었고, 이동 노드의 이동 속도에 따른 비교에서도 고정 노드를 함께 사용한 경우가 성능이 더 뛰어남을 확인할 수 있었다. 또한 고정 노드의 개수에 따른 성능평가에서는 고정 노드를 여러 대 사용할수록 지연시간이 단축됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방식은 이동 애드 혹 네트워크의 중간에 고정 노드를 부가하여야 하는 문제가 있으나, 비용과 처리율과의 관계를 비교한 후 비용 상승에도 불구하고 보다 높은 신뢰성과 빠른 처리율을 원하는 네트워크에 사용하면 효과적일 것이다. 향 후 본 절의 연구 결과에 이어서 애드 혹 네트워크에 몇 대의 고정 노드를 추가해야 하는지에 대한 연구가 이루어진다면 보다 높은 신뢰성을 가진 애드 혹 네트워크가 구축될 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04d
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pp.578-580
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2003
액티브 네트워크 상의 각각의 노드는 패킷을 통해 전달된 프로그램을 수행시키는 역활을 수행한다. 본 논문에서는 액티브 네트워크 노드의 설계를 기술한다. 이를 위해 액티브 네트워크의 개념을 기술하고, 노드운영체제, 수행환경, 액티브네트워크 응용프로그램의 구조를 설명하고, 또한 응용프로그램을 계발하기 위한 프로그래밍 모델에 대하여 기술한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10c
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pp.388-390
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2002
본 논문은 액티브 네트워크에서 자원 관리를 담당하는 노드 운영체제의 구조와 기능을 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 노드 운영체제는 도메인, 채널, 쓰레드, 메모리, 파일 모듈로 이루어져 있다. 본 논문에서 노드 운영체제의 도메인, 패널, 쓰레드, 메모리, 파일 모듈의 설계 내용에 대해서 기술한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10d
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pp.742-745
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2006
센서 네트워크를 구성하는 각 노드는 크기가 작고, 배터리 용량도 제한되어 있기 때문에 오랜 시간 노드가 활동하기 위해서는 노드의 에너지 소모를 줄이는 것이 중요하다. 센서 노드들의 에너지 소비 감소를 위해서 센서 네트워크에서는 에너지 효율적인 라우팅을 통해 에너지를 소비를 줄이는 방법이 연구되었다. 그 중에서 클러스터링 기법은 센서 노드가 클러스터를 형성하고, 그 주체가 되는 클러스터 헤드와 통신함으로써 전체적인 센서 노드의 에너지 소비를 줄이고, 센서 노드의 에너지 소모를 분산하는 기법이다. 그러나 클러스터 생성 후 클러스터 내에서 센서 노드들이 직접 클러스터 헤드와 통신한다거나, 플러딩을 하는 방식으로 통신했을 때, 각각의 센서 노드들은 에너지 소비를 낭비한다. 이때 중요시 생각해야 할 것은 클러스터를 형성한 후, 클러스터 내에서 라우팅을 어떻게 하느냐가 클러스터 내에 있는 센서 노드들의 에너지 소비 분배를 효율적으로 할 수 있게 하는 가이다. 이에 본 논문은 초기 랜덤하게 뿌려진 센서 노들이 클러스터 헤드를 선정한 후, 클러스터 헤드로부터 클러스터를 형성하면서 생기는 정보를 바탕으로 클러스터 헤드로의 효율적인 라우팅 프로토콜을 하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.306-309
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2009
MANET(Mobile Ad-hoc Network)은 기간망에 의존하지 않는 이동 노드들로 구성된 자율망 또는 추론망 토폴로지에 의한 멀티홉 무선 네트워크이다. MANET을 구성하는 각 노드의 이동성, 속도 그리고 에너지와 같은 다양한 속성정보는 망의 특징과 운영을 결정하는 요인이다. 특히 망의 운영상, 전송 대역폭과 에너지 사용에 따른 제약을 가지며 이러한 특징을 고려한 라우팅 프로토콜의 설계 및 하드웨어 개발이 중요하게 요구된다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 구조의 MANET 환경에서 노드의 에너지 속성과 네트워크의 트래픽 상태를 고려한 적응적 시간차 노드관리 기법인 ATICC(Adaptive Time Interval Clustering Control)을 제안한다. 제안된 ATICC은 시간차 노드 관리기법인 TICC(Time Interval Clustering Control)[1]에 기반하며 노드에 최적화된 Active/Sleep, Idle Listening 상태를 적응적으로 설정한 후 패킷을 전송함으로서 계층적 클러스터 내의 각 노드의 균형적인 에너지 소모를 이루는 에너지 효율적인 방식이다. 제안한 노드관리 방법은 기존의 LEACH, TICC과 비교 실험하고 그 성능을 검증하였다. 실험 결과, 제안한 노드관리 방법이 노드별 에너지 소모량을 줄였으며 전체 네트워크의 생존시간을 연장함으로서 기존의 방법 보다 우수함을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.07a
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pp.79-81
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2016
무선 센서 네트워크 환경에서 사건을 탐지하거나 정보를 추적하는 등의 업무를 수행하기 위해 센서 노드가 있는 곳의 위치를 측정하는 문제는 매우 중요한 문제이다. DV-Hop 알고리즘은 위치를 알 수 없는 미지 노드들이 비콘 노드가 전송한 비콘과 홉거리 정보를 이용하여 센서 노드의 위치를 찾는 방법으로 거리 오차가 크다고 할 수 있다. 본 논문에서는 비콘 노드와 미지 노드 사이의 통신 반경 측정을 통하여 DV-Hop 알고리즘을 개선하고, MATLAB을 이용하여 개선 알고리즘의 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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