모바일 노드의 급성장과 무선 통신 기술의 향상에 따라 기존 기반시설과 무관하게 모바일 노드들만의 네트워크 형성이 가능해졌다. 이를 애드 혹 네트워크라 하며 모바일 노드들의 이동에 의한 연결 단절이 잦은 네트워크의 특성상 활성 연결에 대한 신뢰성을 향상할 필요성이 대두되었다. 이에 애드 혹 네트워크에서 단절 예측 기술을 도입하여 연결 신뢰성을 향상시켜 안전하게 데이터를 전송할 수 있는 라우팅 프로토콜을 제안하고, 모의실험을 통해 그 성능을 분석한다.
차세대 이동 네트워크에서는 다양한 무선 접속 기술이 공존하게 된다. 이에 따라, 다양한 무선망을 지원하기 위한 분산방식의 호 수락 제어 구조인 SmartCAC를 제안한다. 우리는 네트워크간 정보 수집이 필요없는 분산방식을 위하여 모바일노드와 네트워크간의 상호동작을 이용한다. SmartCAC는 기본적으로 VHO call과 new call의 구분을 가능하도록 함으로써 VHO call에 handoff를 위해 예약된 채널을 사용할 수 있도록 한다. 또한, 이종망에서 네트워크 필터링을 할 수 있도록 모바일노드의 스피드를 이용한다. 이 때 효율적인 호 수락 제어 방식을 위하여 QoS 요구와 네트워크 사용에 대한 cost를 다룬다. 특히 우리는 이종망의 상태정보를 알 수 없는 모바일 노드가 네트워크의 상태정보를 받아 비교할 수 있도록 확장된 프로토콜을 제시하고, 시뮬레이션 연구에서 복잡도와 프로토콜 효율성에 따른 SmartCAC 평가를 수행하여 복잡도는 낮추고 효율성은 높이는 결과를 얻는다.
모바일 Ad-hoc 네트워크는 기간망을 활용할 수 없는 특수한 지역이나 응용에 활용되는 네트워크를 의미한다. 이 네트워크 내에서는 노드의 이동성이 높고 노드 자체의 에너지 제약 등으로 인해 빈번한 네트워크 단절등이 발생하게 된다. 노드의 이동성에 따른 토플로지 변경에 유연하게 반응하면서 패킷의 전달성을 향상시키는 기법이 모바일 Ad-hoc 네트워크 분야에 반드시 요구되며 본 논문에서는 이를 위해 혼합형 프로토콜인 PAOMDV(Possibility based AOMDV)와 OLSR-ME(OLSR with Modify Energy Efficiency)를 제안한다. 이 프로토콜을 기존의 프로토콜인 AODV, AOMDV, ZRP와 비교 실험을 수행하고 그 성능을 검증하였다.
모바일 로봇의 경로 계획의 경우 주로 위치로 표현되는 2차원 공간 상에서 현재 위치에서 목표 위치까지 모바일 로봇이 도달하도록 경로를 계획한다. 그러나 nonholonomic 구조를 가지는 모바일 로봇의 경우 기구학적 제약에 의해 추종 불가능한 경로가 존재하게 된다. 또한 nonholonomic 모바일 로봇은 진행 방향을 포함한 3차원 공간 상에서의 경로 계획이 이루어져야 한다. 모바일 로봇의 경로 계획 알고리즘으로는 A* 경로 계획 알고리즘이 주로 사용되는데, A* 경로 계획 알고리즘은 경로 계획 시 현재 위치에서부터 노드를 확장시켜 가며 경로를 탐색한다. 이 때 각 노드로부터 목표 위치까지의 비용을 계산하기 위해 heuristic 함수가 사용된다. 기존의 A* 경로 계획 알고리즘의 경우 Euclidean 거리에 기반한 heuristic 함수가 사용되었으나, 이 경우 모바일 로봇의 진행 방향은 고려하지 않아, 로봇의 목표 위치에 도말만 할 뿐 목표 방향으로의 도달은 보장 할 수 없다. 본 논문에서는, A* 경로 계획 알고리즘을 통해 nonholonomic 모바일 로봇이 목표 위치에 목표 방향에 맞추어 도달할 수 있도록 경로 생성이 이루어지는 heuristic 함수를 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검증한다.
PULSE 프로토콜은 센서 노드의 슬립을 통해 소모 전력량을 크게 줄인다. 그러나 이 프로토콜은 싱크 노드의 이동을 고려하지 않는 문제가 있다. 모바일 싱크 노드를 가진 센서 네트워크를 위한 라우팅 프로토콜은 빠른 경로 복구와 전력 소모 최소화를 모두 달성해야 한다. 본 논문은 두 목적을 달성하기 위해 모바일 PULSE 프로토콜을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안한 프로토콜의 경로 복구 능력과 전력 소모량을 확인하였다. 이 프로토콜은 기존의 PULSE 프로토콜에 비해 약 40% 정도 경로 복구 시간을 단축하였고, 드롭되는 패킷의 양도 약 1/2 수준으로 줄였다. 전력 소모량 면에서는 최대 0.8%의 증가만이 나타남으로써, 기존의 PULSE 프로토콜의 전력 효율적인 특징을 그대로 유지함을 보였다. 본 논문은 모바일 PULSE 프로토콜의 경로 복구 능력과 전력 소모량을 확인함으로써 모바일 센서 네트워크에 적합한 프로토콜로서의 가능성을 보여준다.
무선 센서 네트워크에서 고정된 싱크 노드가 데이터를 수집하므로 싱크 노드와 주변 노드의 에너지는 다른 노드에 비해 상당히 많이 소모된다. 보다 큰 센서 네트워크에서 에너지 불균형은 급격하게 전체 센서 네트워크의 동작을 멈추게 한다. 이 논문은 대규모 무선 센서 네트워크의 수명을 늘이기 위해 모바일 싱크를 이용한 효율적인 데이터 수집 방법을 제안한다. 클러스터링을 통해 네트워크를 나누고 모바일 싱크가 각 클러스터를 방문하여 데이터를 수집한다. 모바일 싱크와 클러스터 헤드 사이의 메시지 전달을 통해 에너지 소비 효율은 높이며 모바일 싱크의 단점인 데이터 수집 시간을 최소화할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 에너지 소비 및 데이터 수집 시간 측면에서 알고리즘을 분석하고 시뮬레이션을 통해 분석의 타당성을 증명한다.
RF 신호 강도인 RSSI(Received Signal Strength indication)를 이용해 지역화를 하는 방법론이나 알고리즘은 많이 연구되어 왔다. 그러나 대다수의 연구에서 추가적인 장비를 요구하거나, 복잡한 시스템 환경을 필요로 한다. 본 논문에서는 일반적인 무선랜 환경을 사용할 수 있는 노트북에서, Windows 기반의 802.11의 RSSI를 이용해 지역화를 수행하였다. IEEE 802.11의 네트워킹 구성을 한 센서노드들 중에 AP(Access Point) 역할을 하는 한 개의 고정노드(Anchor)를 중심으로 다수의 움직일 수 있는 모바일 노드들의 위치를 추적해가는 방법이며, Anchor가 많아지거나 모바일 노드가 늘어나면 지역화의 정확도는 증가하게 된다. 이 방법은 일반적인 802.11의 무선랜 환경이 가능한 랩톱에서도 쉽게 적응이 가능하며, 부가적인 장비의 의존성이 전혀 없고 소프트웨어 적인 방법론으로 해결하였다. 또한 지역화가 가능함과 동시에 각각의 센서 노드들은 802.11을 이용한 데이터 송수신이 가능하다. 본 논문에서는 MS의 Windows 플랫폼 기반으로 테스트하였고, 효과적으로 Beacon 패킷을 송출하기 위한 해법을 제시한다.
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.
지형의 상태를 정확히 알 수 없는 타겟 지역에 모바일 센서 네트워크를 구축하는 것은 타겟 지역에 필요한 센서 노드의 수, 유지되어야 할 connectivity, 센서 노드들에 의해 타겟 지역이 coverage 되는 비율을 예측 할 수 없기 때문에 그 효율성을 가늠하기가 어렵다. 본 논문에서 설계한 MSNS(Mobile Sensor Network Simulator)는 GML 문서를 통해 실제 지도상의 개체를 가시화 하고 Map Object의 장애물 여부를 설정하여 타겟 지역을 구성한다. 이를 기반으로 MSNS는 센서 노드의 수와 connectivity degree 그리고 센서 노드들의 센싱/통신/초음파 범위를 입력 받아 센서 노드의 현재 위치 정보, connectivity, 센싱 coverage를 가시화 하여 타겟 지역에 얼마나 많은 노드들이 필요한지 유추할 수 있다.
본 논문에서는 모바일 에드-혹 네트워크를 위한 분산 이동성 관리 방법으로 적응적 RDG(Randomized Database Group) 방법을 제안한다. 이 방법에서는 네트워크 노드의 위치를 저장하고 노드의 이동성을 관리하기 위하여 데이터베이스가 사용된다. 모바일의 위치가 바뀌면, 모바일의 선호도를 고려하여 동적으로 무작위로 선택된 다수의 데이터베이스가 갱신된다. 호 도착과 같은 모바일의 위치가 필요할 때, 다수의 무작위로 선택된 데이터베이스가 질의된다. 그리고 분석적 방법으로 제안된 방법의 전체 위치 관리 비용을 평가하고, 그것의 성능을 기존의 RDG 방법과 비교 평가 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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