이동센서 네트워크에서 관심영역 내로부터 최소의 노드 개수로 중복 없이 최대의 센싱 값을 얻기 위해서는 관심영역 내에 노드를 균일하게 그리고 이탈 없이 배치시키는 것이 중요하다. 기존 배치 알고리즘들은 관심영역 내 균일하지 못한 분포와 노드이탈 현상이 발생할 수 있으며 많은 에너지소모를 야기하는 부적절한 배치가 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이동 센서네트워크 환경에서 관심영역 내 노드를 균일하게 분포시키며 노드 이탈을 최소화하는 배치알고리즘을 제안한다. 관심영역에 대한 크기 정보를 바탕으로 노드가 이동하여 배치할 수 있는 방향을 여섯 방향으로 분할하여 각 단일 방향영역 파티션에 따라 배치에 필요한 최소 노드의 개수를 예측한다. 각 방향에 대한 파티션별 노드 집단들은 독립적으로 동시에 배치된다. 본 알고리즘은 중심 루트노드를 기준으로 시작하여 각 여섯 방향에 대하여 노드의 수를 미리 예측하고 배치되기 때문에 노드의 이탈을 최소화할 수 있으며 균일한 배치뿐만 아니라 배치시간 및 이동거리 단축시킬 수 있는 에너지 효율적인 배치알고리즘의 특성을 갖는다.
기존의 셀룰러 IP (CIP : Cellular IP) 프로토콜을 개선하기 위해, 본 논문에서는 각 노드에 통합된 페이징 및 루트 정보관리 캐시(PRC)를 구성하고, 그리고 각 노드 및 이동호스트가 핸드오프-상태모드를 갖는 개선된 셀룰러 IP(ECIP : Enahnced CIP) 프로토콜을 제안하였다. ECIP 프로토콜에 대하여 패킷 유실, 핸드오프 지연 및 네트워크 내 트래픽 부하 특성 등을 고찰한 결과, ECIP는 액세스 네트워크 내 노드와 이동호스트의 수, 노드 내 다운링크의 수, 그리고 네트워크 내 페이징 캐시의 분포비율이 증가할수록 CIP와 비교하여 크게 개선되었다.
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.
병렬 클러스터 컴퓨팅 시스템에서는 노드간의 효율적인 통신이 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 요소로 인식되어 왔다. 따라서 지금까지의 많은 연구들은 노드간 통신(inter-node communication)의 성능 향상에 초점을 맞췄다. 하지만 최근 등장한 멀티 코어 프로세서(multi-core processor)는 노드간 통신 외에도 노드내 통신(intra-node communication)의 중요성을 크게 부각시키고 있다. 이와 같이 그 중요성이 점점 더 증가하고 있는 노드내 통신의 성능을 향상시키기 위해서 여러 가지 노드내 통신향상 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 운영체제 커널의 도움으로 노드내 통신 시 발생하는 데이터 복사를 최소화하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 프로세스의 통신 버퍼를 상대 프로세스의 메모리 영역에 매핑하여 데이타 복사가 한번만 발생하도록 한다. 특히 제안된 기법은 리눅스 커널 버전 2.6을 위해서 설계된다. 성능 측정은 멀티 코어 프로세서를 장착한 시스템에서 이루어 졌으며, 기존 구현과 비교하여 본 논문에서 구현된 커널 모듈이 중간 및 작은 데이타 크기에 대해서 지연시간과 처리율을 각각 최대 62%와 144% 향상시킴을 보인다. 또한 프로세스가 수행되는 코어의 위치에 따라서 다른 성능을 보일 수 있음을 보인다.
본 논문은 manet 환경에서 SIP(Session Initiation Protocol)를 사용하여 효과적인 인증 기법을 제안한다. 각 노드는 플루딩을 통하여 자신의 범위에서 타 노드와 통신을 할 수 있다. 반경(Radius)내의 네트워크에서 한개의 노드는 클러스터 헤더로 지정되며. 지정된 노드는 자신이 포함하고 있는 반경내의 모든 노드로부터 비콘(Beacon)신호를 통하여 노드들의 정보를 가지고 있다. 또한 타 네트워크와의 통신을 위하여 자신의 정보를 갱신한다. 만약 타 네트워크에서 정보를 요청하면 클러스터 헤드는 SIP를 통하여 상대 클러스터 헤더를 인증하고, SIP 세션 과정을 수행한다. SIP 과정을 수행한 클러스터 헤드는 자신의 반경내의 모든 노드들의 인증을 수행한다.
모바일 네트워크에서는 모바일 노드의 이동성으로 인하여 네트워크가 빈번하게 분리되며, 이로 인해 데이터 접근성이 낮아지는 문제가 발생한다. 기존 연구에서는 이러한 문제 해결하기 위해 다양한 복제 본 할당 기법이 연구되었다. 그러나 지금까지 연구된 복제본 할당기법들은 모바일 애드혹 네트워크 환경의 제한된 자원으로 인한 노드들의 이기적인 행동에 대해 고려하지 않았다. 본 논문은 모바일 애드혹 네트워크 상의 이기적인 노드들을 검출하기 위해 이진결정 기법과 레벨화 기법을 제안하고, 이를 통해, 이기적인 노드들의 영향을 최소화하는 기법을 제안하고자 한다. 실험 결과는 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 모바일 애드혹 네트워크 내에 이기적인 노드들이 있는 환경에서 데이터 접근성이 향상됨을 보여준다.
본 논문은 이동노드의 클러스터링내에서 보다 효율적인클러스터링을 제공하고 유지하기위한 딥러닝의 선형회귀적 적응적 보정가중치에 따른 군집적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 클러스터링 군집데이터를 처리함에 있어 상호관계에 따른 분류체계가 제공된다. 이러한 경우 이웃한 이동노드중 목적노드와는 연결가능성이 가장높은 이동노드를 클러스터내에서 중계노드로 선택해야 한다. 본 연구에서는 이러한 상황정보를 이해하고 동적이동노드간 속도와 방향속성정보간의 상관관계의 친밀도를 고려한 자율학습기반의 회귀적 모델에서 적응적 가중치에 따른 분류를 제시한다. 본 논문에서는 이러한 상황정보를 이해하고 클러스터링을 유지할 수 있는 자율학습기반의 적응적 가중치에 따른 딥러닝 모델을 제시 한다.
현재 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 라우팅을 위해 않은 알고리즘들이 발표 되고 있다. 그 중 클러스터링을 기반으로 하는 라우팅 알고리즘들은 싱크노드가 클러스터 내의 클러스터 헤드와 통신함으로써 센서노드들과 싱크노드 사이의 통신 횟수를 줄여 에너지 효율을 얻을 수 있다. 클러스터링 기반의 라우팅 알고리즘에서는 클러스터 내의 클러스터 헤드 선정이 무엇보다 중요하다. 그래서 본 논문에서는 효율적인 클러스터 헤드 선정 방안을 제안한다. 제안된 방안은 클러스터 내에서 노드의 잔존 에너지와 트래픽 로드를 가지고 클러스터 헤드를 효율적으로 결정함으로써 센서 네트워크의 생존시간을 최대화 한다.
신뢰 기반 네트워크에서 상호 통신 연결을 위해 상대 노드가 얼마나 믿을만한 노드 인지를 결정하는 문제가 가장 중요하다. 현재의 신뢰 기반 네트워크에서는 노드의 상태를 관찰함으로써 신뢰 값을 생성하고, 통신 노드를 평가하는 과정을 통해 상호 통신 연결을 수립한다. 본 논문에서는 애드혹 환경에서 새로운 노드가 클러스터 내로 진입하여 통신을 설정하고자 하는 대상 노드를 찾을 때, 사용될 수 있는 4가지의 신뢰모델을 제안한다. 제안된 모델들은 평판 서버의 유무와 신뢰의 평가 방법들에 따라 분류 되었다. 제안된 모델을 통해서, 평판 서버가 클러스터내에 존재하고 신뢰 평가 시 자신의 경험 정보뿐만 아니라 이웃 노드의 평판을 고려하는 경우 더 신속하게 대상 노드를 찾을 수 있음을 보인다. 제안된 모델의 성능 분석은 각 모델에서 노드의 최종 신뢰 값을 생성하기 위해 소요 되는 통신지연시간의 측정에 초점을 맞추었다.
센서 노드의 제한된 전력(power)으로 인해, 센서 네트워크에서의 통신은 에너지 소비를 최소로 하여 네트워크의 수명을 길게 하는 것이 가장 큰 목표 중 하나이다. 또한, 센서 네트워크에서는 일대일 통신보다는 하나의 노드에서 네트워크 상의 모든 노드로 패킷을 전달하는 브로드캐스트 통신이 빈번히 사용된다 이러한 이유들로 인해서 여러 에너지 효율적인 브로드캐스트 기법들이 제안되고 있다. 이 논문에서는 'Angle-Based' 브로트캐스트 알고리즘을 제안한다. 'Angle-Based' 기법은 각 센서 노드가 자신이 받은 패킷을 통해 이웃 노드와의 각도를 계산하고, 그것을 바탕으로 패킷의 재전송 여부를 결정하는 방식이다. 따라서 이웃 노드들의 정보를 미리 가지고 있지 않고도 재전송 노드의 수를 최소화할 수 있다. 그리고 무엇보다 'Angle-Based' 기법은 높은 신뢰성(reliability)을 제공하는데, 이는 각도 정보를 사용하여 소스의 전송범위 내의 모든 영역에서 골고루 재전송이 이루어지도록 하기 때문이다. 시뮬레이션 결과, 'Ang1e-Based' 방법은 에너지 효율적으로 재전송이 이루어졌으며 이웃 노드들의 정보를 사용하지 않는 다른 브로드캐스트 기법들보다 신뢰성 측면에서 특히 뛰어난 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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