이 논문에서는 Wireless Network Mobility(NEMO) 환경하에서 지속적인 인터넷 연결성을 지원하고 또한 multi-angular routing 을 방지하여 최적화된 경로를 제공하기 위한 메커니즘을 제안한다. 이를 위해 각각의 NEMO 들은 parent-child 관계를 가지는 계층적 멀티 홉 NEMO 구조로 표현하고, 네트워크 이동성을 제공하기 필요한 최소한의 Mobile IPv6 Extension 에 대해서 설명한다. 또한 Wireless NEMO 환경하에서 hop by hop 터널링 기법을 이용한 최적화된 라우팅 동작에 대해 기술한다.
최근 특정 공간영역 내에 포함되는 센서노드들만의 센싱정보를 에너지 효율적으로 수집하는 센서 네트워크 기반 공간질의처리에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 센서 네트워크 기반 공간질의처리의 가장 단순한 방법은 모든 센서노드의 위치와 센싱정보를 서버로 수집한 다음, 서버에서 공간질의를 처리하는 Centralized 방법이다. 이 방법은 간단하다는 장점은 있지만, 모든 센서노드를 접근하기 위하여 소요되는 높은 무선통신 비용으로 인하여 센서노드의 에너지 효율성이 크게 떨어지는 단점을 가지고 있다. 이러한 Centralized 방법을 보완하기 위하여 센서노드에서 분산 공간 필터링을 수행하여 센서노드 간의 무선통신 횟수를 감소시키는 In-network 기반 분산 공간색인기법들이 제안되어 왔다. 그러나, 이러한 분산 공간색인기법들은 대부분 서버에서 이용되던 기존 공간색인기법들을 센서 네트워크에 단순히 적용하였기 때문에, In-network 환경에서 공간 필터링의 효과와 센서노드들 간의 무선 라우팅을 동시에 최적화하지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 In-network 환경에서 공간 필터링을 최적화하면서 동시에 센서노드들 간의 라우팅을 보장할 수 있는 GR-tree의 새로운 분산 공간색인기법을 제안하고자 한다. GR-tree 방법은 R-tree와 유사하게 MBR 기반의 트리를 구성하며, 센서노드들 간의 무선 라우팅 및 공간적인 인접성을 보장하면서 MBR들 간의 겹침을 최소화할 수 있는 특징을 가지고 있다. 끝으로, GR-tree와 기존 방법들의 다양한 성능 비교 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 보여주고자 한다.
센서 네트워크 환경에서는 센서 노드들이 수집한 정보를 전달하기 위해서 위치 정보를 필요로 한다. 무선 센서 네트워크 환경에서 각각의 센서들은 라우팅 절차를 통하여 데이터를 기지국으로 전송한다. 따라서 정확한 위치 정보를 제공하는 것이 무선 센서 네트워크에서는 가장 중요한 요인이다. 기존에 제안된 대부분의 라우팅 기법들은 주변의 1-홉(1-hop) 거리의 모든 노드의 위치 정보를 저장한다. 이러한 정보의 저장을 위해서 빈번한 정보 교환으로 불필요한 에너지 소모와 트래픽을 발생시킨다. 따라서 본 논문이 제안하는 라우팅 프로토콜은 노드의 위치 정보를 저장하지 않고, 에너지 소모를 감소시키기 위하여 주기적으로 위치 정보를 교환하지 않는다. 그리고 주변의 1-홉 거리의 노드들을 라우팅에 참여시키지 않고 소스 노드의 전파 범위와 노드의 위치 정보에 의해 해당되는 노드들을 대상으로 라우팅에 참여시키는 방법을 제안한다.
최근 유비쿼터스 시대에 고품질의 빠른 서비스를 제공하기 위한 에이전트 시스템의 연구가 활발히 진행 중이다. 멀티 에이전트 시스템은 플랫폼 위의 에이전트들이 서로 메시지를 전송하며 자율적이고 지능적으로 일을 처리하는 시스템이다. 에이전트간 메시지 전송을 최적화 하기 위해서는 전체 에이전트와, 네트워크 토폴로지에 대한 정보 공유가 필요하다. RIP 는 전체 네트워크 상태를 공유하는 라우팅 프로토콜로서 에이전트 메시지 전송 성능 개선에 적합한 기법이다. 하지만 RIP 라우팅 프로토콜은 여러 취약점이 있다. 에이전트 메시지 전송 성능 개선을 위한 에이전트의 운용은 위같은 문제를 해결하고 효과적인 메시지 전송을 가능하게 할 것이다.
이동 인터넷 환경에서 이동 멀티캐스트를 제공하기 위해서 기존의 Mobile IP 프로토콜과 멀티캐스트 프로토콜을 그대로 조합하여 사용할 경우, 멀티캐스트 데이터그램은 특정 노드의 IP 주소가 아닌 그룹 주소를 사용하고 있기 때문에 Mobile IP에서 처리할 수 없는 라우팅 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 IETF에서는 원격지 등록(remote subscription) 방식과 양방향 터널링(hi-directional tunneling) 방식을 제안하였다. 그러나 원격지 등록 방식은 멀티캐스트 트리를 재구성하는데 발생하는 시간지연이 크기 때문에 심각한 멀티캐스트 데이터그램의 손실이 발생할 수 있으며, 양방항 터널링 방식에서는 멀티캐스트 경로가 최적화되지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이동 노드가 외부 네트워크로 이동시 빠르게 멀티캐스트 데이터그램을 수신할 수 있고 멀티캐스트 경로를 최적화할 수 있는 Mobile If Multicast using Local Broadcast(MIMLB) 프로토콜을 제안하였다. 제안한 MIMLB 프로토콜은 터널링을 이용하여 신속하게 멀티캐스트 데이터그램을 수신하도록 하였고, 멀티캐스트 데이터그램의 중복 문제를 해결하였으며, 멀티캐스트 트리 경로의 최적화를 위하여 로컬 브로드캐스트 기법을 도입하였다. 제안된 프로토콜의 성능을 시뮬레이션을 통해 확하였으며, 기존 프로토콜에 비해 이동 노드가 외부 네트워크로 이동시 부가되는 경로의 길이가 줄었고, 라우팅 경로가 최적화되었음을 확인하였다.
수많은 센서들로 이루어진 센서 네트워크에서는 노드의 제한된 에너지로 인해, 에너지 효율적 사용이 중요한 이슈이다. 따라서 에너지 효율적인 라우팅을 위하여 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 이들 알고리즘들 중 클러스터링 기법은 센서 노드가 싱크와 직접 통신하는 방법이 아닌 클러스터 헤드로 선출된 노드와 통신하여 클러스터 헤드가 센싱된 정보를 모아 싱크에 보냄으로써 에너지 소비를 줄이게 된다. 이 기법은 클러스터 헤드 선정이 무엇보다도 중요한 이슈이다. 따라서 이 논문에서는 잔존 에너지의 양과 노드의 상대적 위치에 따라 클러스터 헤드를 선출함으로써 에너지 효율을 최적화 시킬 수 있는 기법을 제안한다.
본 논문은 생태계 군집 시스템을 네트워크 기술에 응용한 적응형 라우팅 알고리즘인 AntNet을 기존의 상용 네트워크 프로세서 기반에서 최적화할 수 있도록 개선된 알고리즘을 제안하는 연구이다. 현재 사용되고 있는 네트워크 프로세서는 단순한 패킷 프로세싱만을 위해 설계되어 AntNet과 같은 복잡한 연산이 필요한 적응형 라우팅 알고리즘을 구현하는데 많은 문제점을 가지고 있다. 이를 분석하고 해결하기 위해 AntNet의 강화인자를 연산하는 부분을 중심으로 적응 성능은 유지하면서도 효율적으로 연산실행시간을 줄일 수 있는 개선된 AntNet알고리즘을 제안하였다. 이를 시뮬레이션을 통해 비교분석함으로서 제안한 개선된 AntNet알고리즘의 효용성을 검증한다.
애드혹 네트워크는 무선 모바일 기기들만으로 구성 가능한 네트워크로서 무선 모바일기기의 특성상 제한된 에너지를 사용하게 된다. On-Demand 방식의 DSR(Dynamic Source Routing), PSR(Power-aware Source Routing)은 애드 혹 네트워크의 특성에 적합한 라우팅 프로토콜로 경로 탐색 시 브로드 캐스팅을 통해 단말기의 이동성과 전력 보유량을 고려하여 경로를 설정한다. 이러한 경로 탐색 기법은 네트워크를 구성하는 노드 수에 비례하여 경로 탐색시 소모되는 에너지 오버헤드가 증가하므로 대량의 노드들로 이루어진 애드혹 네트워크에서는 상당한 에너지 낭비를 초래한다. HPSR(Hierarchical Power-aware Source Routing)은 이러한 경로 탐색 오버헤드 문제를 보조경로를 이용해 감소 시켰지만, 초기 주 경로가 결정되는 시간에 보조경로 역시 동시에 결정 되는 특성을 가지고 있어, 경로를 이루는 노드의 에너지 정보가 시간적으로 낙후되고 실제 사용 시에는 에너지 효율이 낮은 경로가 되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 노드들의 최신 에너지 정보로 부분 경로 설정을 함으로써 경로 탐색 오버헤드를 감소시킴과 동시에 변경된 경로의 에너지 효율도 최적화 시킬 수 있는 기법을 제안 한다.
무선 인체 영역 네트워크(WBAN)와 바이오센서를 활용하는 IoT기술은 자원을 최소화 하고 환자를 모니터링 하는 보건산업에서 중요한 분야이다. IoT와 WBAN을 보다 효율적으로 통합하기 위해서는 WBAN의 제한된 자원 센서노드와 효율적인 데이터 전송을 위한 신속 정확한 라우팅을 구성하는 협력 프로토콜이 필요하다. 본 논문은 중복 데이터 전송감지, 제한된 네트워크 센서의 수명연장 문제를 해결하기 위해 에너지 효율적이고 협력이 가능한 링크 에너지 효율적인 라우팅 전략(LEERS)을 제안한다. 제안된 기법은 잔류에너지 싱크쪽으로 가는 홉수 노드 혼잡 수준 및 대역폭과 효율적인 매개변수를 고려한다. 또한 노드의 경로비용함수를 결정하고 효과적인 멀티홉 라우팅을 제공함으로서 잔류에너지와 처리량 측면에서 효율성이 향상됨을 보인다.
센서 네트워크에 이용되는 데이타 스트림 관리 시스템에서는 한정적 정보들이 개별적으로 입력되기 때문에 종합적인 결과를 얻기 위해서는 상대적인 계산 비용이 높은 조인 연산자는 필연적으로 요구된다. 데이타 스트림은 잠재적으로 무한한 크기를 가지므로 조인 연산자는 슬라이딩 윈도우 제약사항을 가져야 함은 당연하다. 또한, 종합적인 결과를 얻기 위해 조인 연산자는 여러 입력을 취할 수 있어야 한다. 이를 가능하게 하는 것이 바로 슬라이딩 윈도우를 가지는 MJoin 연산자이다. 본 논문에서는 이러한 여러 MJoin 연산자가 시스템에 등록되어 있는 환경을 가정하고, 슬라이딩 윈도우를 가지는 MJoin의 특성을 반영하여 전역적으로 공유된 질의 처리 기법인 MMJoin 기법을 제안한다. MMJoin 기법은 첫째, 전역적으로 공유된 질의 실행 계획 수릴 문제, 조인 연산 결과에 대한 윈도우 갱신 문제 및 라우팅 문제로 나누어 다룬다. 이러한 연구의 노력은 데이타 스트림 환경에서 효율적인 다중 질의 최적화 및 처리 기법의 기초연구로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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