네트워크에 연결되는 장치의 개수가 늘어남에 따라서 각 장치에 패킷을 전달하는 경로 결정에 필요한 라우팅 정보의 양도 늘어나고 있다. 라우팅 정보의 양이 증가하여 라우팅 테이블의 크기가 커질 경우 패킷의 전달 경로를 결정하기 위한 테이블 검색 시간이 길어져 라우팅 성능이 저하될 수 있다. 본 논문에서는 지리적 정보를 이용하여 지리적 거리로 계산한 다음 홉 라우터와 네트워크 상의 라우팅 경로에서 계산된 다음 홉 라우터가 동일할 경우 해당 엔트리를 삭제하는 방법으로 라우팅 테이블의 크기를 작게 유지하는 한편 라우팅은 정상적으로 수행하는 기법을 소개하고자 한다.
분산 해쉬 테이블(DHT : Distributed Hash Table) 기반의 P2P는 기존 Unstructured P2P 방식의 단점을 보완하기 위한 방식이다. DHT 알고리즘을 사용하면 빠른 데이터 검색을 할 수 있고, 피어 개수에 무관하게 검색 효율을 유지할 수 있다. DHT 방식의 피어들은 카우팅 테이블을 최신으로 유지하기 위해 주기적으로 메시지를 보낸다. 모바일 환경의 경우, DHT 방식의 피어들은 라우팅 테이블을 최신으로 유지하고 요청 실패를 줄이기 위해서 빠른 주기로 메시지를 보내야 한다. 하지만 이로 인해, 전체 네트워크의 트래픽은 증가하게 된다. 본 논문에서는 리액티브 라우팅 테이블 업데이트 방식을 이용하여 기존 DHT에서의 라우팅 테이블 업데이트에 따른 부하를 줄이는 기법을 제안한다. 주기적으로 자신의 라우팅 테이블을 업 데이트하는 기존 방식(Proactive)과 달리, 제안된 방식에서는 데이터 요청이 들어 왔을 때만 라우팅 테이블을 업데이트하는 방식(Reactive)을 사용한다. 제안된 방식은 버클리 대학에서 만들어진 Chord 시뮬레이터(I3)를 이용하여 실험을 수행하였다. 실험을 통하여 제안된 방식이 기존 방식에 비해 성능이 향상되었음을 확인하였다.
기가비트 속도를 지원하는 고속 라우터의 IP 주소 검색은 소프트웨어로 구현할 수 없다는 일부의 믿음과는 달리 소프트웨어만으로도 고속 IP 주소 검색의 구현이 가능하다. 기가비트 라우터의 IP 주소 검색은 최장 프로픽스일치 기법을 사용하여 라우팅 엔트리를 검색하는데, 56Gbps 속도를 지원하기위해서는 평균 513byte의 패킷을 800 nsec 이하의 속도로 처리하여야 한다. 본 논문에서는 범용 펜티엄 프로세서의 캐쉬 크기에 적합한 고속 라우팅을 위한 포워딩 테이블 구조를 제안하였으며, 400 MHz의 페티엄 II 프로세서를 이용한 실험에서 초당 수백만개의 IP 주소 검색을 실현하였다. 제안된 포워딩 테이블은 약 48,000여개의 실제 라우팅 엔트리에 대해 284Kbyte의 매우 작은 크기로 작성되었는데, 이 크기는 펜티엄 프로세서의 L2 케쉬에 저장될 수 있는 작은 크기이다. 제안된 포워딩 테이블을 이용한 평균 검색 시간은 라우팅 테이블 별로 320~530 nsec가 소요되었다.
초기 센서 네트워크의 라우팅 프로토콜은 데이터를 수집하는 업링크 위주의 알고리즘이었다. 그러나 최근에는 특정 노드를 제어하기 위해 토폴로지 정보를 관리하고, 이를 바탕으로 하는다운링크 알고리즘이 연구되고 있다. 또한 동시에 다수의 노드에게 질의를 전송하는 멀티캐스트 알고리즘의 필요성이 대두되고 있으나 현재까지 센서 네트워크에 적용할 만한 멀티캐스트 라우팅 프로토콜은 거의 전무한 실정이다. 본 논문에서는 비교적 리소스 제한이 적은 게이트웨이나 싱크에서만 관리하던 라우팅 테이블을 메모리가 작은 일반 센서 노드에서도 관리할 수 있게 충분이 작은 비트맵형 라우팅 테이블의 구성을 제안하고, 이를 이용하여 효율적인유니캐스트 및멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 멀티캐스트상황에서 불필요한 포워딩을 제거함으로써 네트워크 내의 패킷 발생량을 최소화시켜 주는 매우 효율적인 방식이다. 또한 라우팅 테이블의 유지 및 관리가 수월하여 센서 노드에서의 데이터 처리 부담을 줄였다.
통신 및 네트워크 사용자의 증가와 실시간 처리를 요하는 멀티미디어 데이터 서비스의 증가의 인하여 네트워크 트래픽이 증가하고 서비스 품질 저하 및 접속 속도의 감소가 초래되고 있다 이러한 문제를 해결하기 위하여 라우터의 용량이 확장되고 있으나, 라우터의 용량확장에 따른 테이블의 크기 증가는 경로 선택을 위한 검색 시간 증가를 초래하므로, 라우팅 테이블의 구성방식에 대한 연구가 필요하다. 본 논문은 TCP/IP 기반의 라우팅 프로토콜을 관리하는 Zebra 소프트웨어를 이용하여, 라우팅 테이블의 구조와 구성방식에 대하여 분석하고, 비교 알고리즘을 제시하여 성능 비교 및 평가를 하고자 한다.
P2P 시스템의 주요 이슈는 자원 (resource) 을 효율적으로 저장하고 찾는 것이다. 자원 탐색 프로토콜은 초기의 Napster, Gnutella와 같은 형태에서 발전하여, 현재는 분산 해시 테이블 (Distributed Hash Table을 사용한 형태로 발전하고 있다. 본 논문에서는 분산 해시 테이블을 사용한 P2P 프로토콜인 Magic Square를 제안한다. Magic Square에 참여하는 칵 노드는 양방향 스킬리스트로 구성된 지역 라우팅 테이블과 임의의 노드로 구성된 전역 라우팅 테이블을 가진다. 지역 라우팅 테이블은 각 노드의 능력을 고려하여 구성된다. 스킵리스트를 사용하였기 때문에 탐색과 노드의 추가라 삭제 과정이 간단하며. P2P 네트워크가 자주 바뀌어도 큰 영향을 받지 않는다.
분산 해쉬 테이블(DHT : Distributed Hash Table) 기반의 P2P는 기존 Unstructured P2P 방식의 단점을 보완하기 위한 방식이다. DHT 알고리즘을 사용하면 빠른 데이터 검색을 할 수 있고, 피어 개수에 무관하게 검색 효율을 유지할 수 있다. DHT 방식의 피어들은 라우팅 테이블을 최신으로 유지하기 위해 주기적으로 메시지를 보낸다. 모바일 환경의 경우, DHT방식의 피어들은 라우팅 테이블을 최신으로 유지하고 요청 실패를 줄이기 위해서 빠른 주기로 메시지를 보내야 한다. 하지만 이로 인해, 네트워크의 트래픽은 증가하게 된다. 본 연구자들은 기존 연구에서 리액티브 라우팅 테이블 업데이트 방식을 이용하여 기존 Chord에서의 라우팅 테이블 업데이트에 따른 부하를 줄이는 기법을 제안하였으나, 초당 요청 메시지 개수가 많아지게 되면 기존의 방식보다 트래픽 양이 많아지게 되는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 전체 네트워크의 트래픽을 줄이기 위한 적응적인 라우팅 테이블 업데이트 방식을 제안한다. 본 연구자들은 제안된 방법에서 초당 요청 메시지의 개수에 따라 라우팅 테이블 업데이트 방식을 바꾸는 것을 제안하였다. 적응적인 Chord는 초당 요청 메시지의 개수가 어느 임계값보다 작아지면 리액티브 Chord를 사용하고, 그 반대의 경우에는 기존의 Chord를 사용하는 방식이다. 실험은 버클리 대학에서 만들어진 Chord 시뮬레이터(I3)를 이용하여 수행하였고, 실험을 통하여 제안된 방식이 기존 방식에 비해 성능이 향상되었음을 확인하였다.
분산 해쉬 테이블(DHT : Distributed Hash Table) 기반의 P2P는 기존 Unstructured P2P 방식의 단점을 보완하기 위한 방식이다. DHT 알고리즘을 사용하면 빠른 데이터 검색을 할 수 있고, 피어 개수에 무관하게 검색 효율을 유지할 수 있다. DHT 방식의 피어들은 라우팅 테이블을 최신으로 유지하기 위해 주기적으로 메시지를 보낸다. 모바일 환경의 경우, DHT방식의 피어들은 라우팅 테이블을 최신으로 유지하고 요청 실패를 줄이기 위해서 빠른 주기로 메시지를 보내야 한다. 하지만 이로 인해, 네트워크의 트래픽은 증가하게 된다. 본 연구자들은 기존 연구에서 리액티브 라우팅 테이블 업데이트 방식을 이용하여 기존 Chord에서의 라우팅 테이블 업데이트에 따른 부하를 줄이는 기법을 제안하였으나, 초당 요청 메시지 개수가 많아지게 되면 기존의 방식보다 트래픽 양이 많아지게 되는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 전체 네트워크의 트래픽을 줄이기 위한 적응적인 라우팅 테이블 업데이트 방식을 제안한다. 본 연구자들은 제안된 방법에서 초당 요청 메시지의 개수에 따라 라우팅 테이블 업데이트 방식을 바꾸는 것을 제안하였다. 적응적인 Chord는 초당 요청 메시지의 개수가 어느 임계값보다 작아지면 리액티브 Chord를 사용하고, 그 반대의 경우에는 기존의 Chord를 사용하는 방식이다. 실험은 버클리 대학에서 만들어진 Chord 시뮬레이터(I3)를 이용하여 수행하였고, 실험을 통하여 제안된 방식이 기존 방식에 비해 성능이 향상되었음을 확인하였다.
공유형 트리(Shared Tree)를 구성하여 멀티캐스트 서비스를 제공하는 CBT(Core Based Tree)와 PIM-SM(Protocol Independent Multicast-sparse Mode) 프로토콜에서는 랑데부 라우터(RP: Rendezvous Point)의 위치에 따라 전체 네트워크의 효율성이 결정된다. 본 논문에서는 멀티 캐스트 데이터 전송을 위하여 필요한 라우팅 테이블의 크기(테이블 내 entries의 수)를 최소화하고, 소스-멤버 사이의 비용을 일정한 범위 내로 관리할 수 있는 새로운 RP 선정 알고리즘을 제안한다. 성능분석 결과, 비용만을 고려하는 기존의 방법에 비하여 총비용은 5.37%, 라우팅 테이블의 크기는 13.35%까지 줄일 수 있음을 알 수 있다.
최근들어 특별한 하드웨어나 새 프로토콜의 도움없이 고속 라우터의 포워딩 검색을 지원하는 포워딩 테이블에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어를 기반으로 일반적인 펜티엄 프로세서에서 기가비트급 포워딩 검색을 지원할 수 있는 새포워딩 테이블 자료구조를 제시한다. 포워딩 검색은 테이블의 크기에 비례해서 복잡도가 증가하는 라우터 성능의 병목지점으로 알려져 있다. 기존의 소프트웨어를 기반으로 하는 포워딩 검색 연구들은 포워딩 테이블 자료구조로 패트리샤 트라이와 그 변형을 이용하거나 프리픽스 길이를 키로 해서 함수를 구성하는 방법등을 사용하여 왔다. 본 논문에서 제안된 포워딩 테이블 자료구조는 라우팅 테이블의 프리픽스를 완전이진 트라이로 구성한후 트라이의 구조와 각 노드별로 링크 되어있는 라우팅 테이블 포인터 정보를 비트열로 표현하여 포워딩테이블을 구성한다. 트라이의 구조와 라우팅 프리픽스 포인터 정보는 배열이나 링크드-리스트로 표현하면 대량의 저장공간을 필요로하지만 제안된 자료구조에서는 각 정보가 하나의 비트로 표현되므로 작은 저장공간으로 충분하며 또한 트라이를 중간 레벨에서부터 검색할 수 있는 방법을 라우팅 테이블을 펜티엄 프로세서의 L2 캐쉬에 저장할 수 있는 작은 크기로 압축하고 검색경로를 단축함으로써 일반적인 펜티엄 프로세서를 이용하여 고속의 포워딩 엔진을 구현할 수 있음을 보여준다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 실제 라우팅 테이블을 대상으로 실험한 결과 초당 5.7백만 번의 라우팅검색성능을 기록하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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