무선 랜을 사용하는 애드 혹 네트워크에서는 경쟁 기반의 전송을 하는 링크 계층의 동작으로 인해 기존의 TCP의 정책들이 불리하게 작용하는 점이 있다. 특히, 이러한 환경에서는 패킷 전송을 위한 채널 경쟁이 큰 요소로 작용하게 된다. 본 논문에서는 무선 랜을 사용하는 애드 혹 네트워크에서 TCP의 ACK 기법을 조절하여, 경쟁으로 인한 오버헤드를 줄임으로써. 전송 효율을 높일 수 있는 방식을 제시한다.
무선 애드 혹 네트워크는 단말의 이동으로 인해 패킷 손실과 전송 지연이 빈번하게 발생하며, 네트워크의 전송 홉 수가 증가할수록 처리율 저하는 더욱 심각해진다. 본 논문에서는 애드 혹 네트워크 성능을 향상시키기 위하여 IEEE 802.16j MMR (Mobile Multi-hop Relay) 기반 애드 혹 네트워크 시스템을 제안한다. 제안하는 무선 애드 혹 네트워크 시스템은 효율적인 데이터 전송을 위하여 Nearnest BS와 Farthest BS 스케줄링 방식을 적응적으로 사용하며, 데이터 손실과 전송 지연을 최소화하기 위한 경로를 선택한다. 제안한 무선 애드 혹 네트워크 시스템의 성능 분석을 위하여 NS-2 시뮬레이터의 LWX (Light Wimax) 모델을 수정하여 제안하는 시스템을 구현하였으며, 실험을 통해 다양한 시나리오에 대한 네트워크 성능을 분석하였다.
최근 무선 컴퓨팅 환경과 무선 단말기관련 기술의 발전으로 인해 모바일 애드혹 네트워크관련 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 모바일 애드혹 네트워크에서는 노드들이 자유롭게 이동하기 때문에 네트워크가 빈번하게 분리되며, 이로 인해 데이터 접근성 저하문제가 발생한다. 기존 연구에서는 데이터 접근성이 저하되는 문제를 해결하기 위해 다양한 복제본 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 노드들이 자신의 이득을 위해 협력이 아닌 이기적인 행동을 택하게 되는 과정을 게임이론을 통해 설명하고, 수익함수 조절을 통해 노드들의 이기적인 행동을 억제할 수 있는 방안을 제시한다.
유비쿼터스 환경의 구현을 위한 핵심 기술 중 고정된 인프라의 지원 없이 무선 단말기들끼리 연결되는 애드 혹 네트워크 기술이 큰 관심을 받고 있다. 이러한 애드 혹 무선 네트워크에서는 무선링크의 높은 비트 오류 확률과 시변 하는 네트워크 토폴로지로 인하여 수신자와 송신자간의 원활한 정보 교환을 위해 데이타 전송 경로를 효과적으로 제어할 수 있는 라우팅 프로토콜이 매우 중요한 역할을 수행한다. 하지만 기존의 애드 혹 네트워크를 위한 라우팅 프로토콜은 높은 오버헤드와 네트워크의 안정성 및 확장성 측면에서 많은 문제점을 안고 있다. 따라서 보다 효과적으로 전송 경로를 제어하고, 애드 혹 무선 네트워크 환경의 안정성을 향상시키기 위한 해결 방법으로 본 논문에서는 하이브리드 무선 네트워크를 위한 존 마스터 기반의 라우팅 프로토콜을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 라우팅 프로토콜의 성능 분석을 위해 모의실험을 수행하였으며, 그 결과 제안 라우팅 프로토콜이 다양한 무선 환경에서 기존의 라우팅 프로토콜보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
애드-혹 네트워크를 이용하는 응용 서비스 중에는 전송 데이터 손실의 처리가 매우 중요한 경우가 있다. 생산설비 모니터링 및 제어, 무선 네트워크를 이용한 가전기기 제어 등에서 데이터 전송의 신뢰성 문제는 중요한 문제점으로 지적되고 있다. 적은 자원으로 무선 통신 네트워크를 지원하는 애드-혹 네트워크의 경우에는 인터넷에서 사용되고 있는 방법을 사용하는 것은 적합하지 않다. 본 논문에서는 무선 애드-혹 센서 네트워크에 사용 가능한 신뢰성있는 데이터 전송 방법에 대해 분석, 제안한다.
본 논문은 무선 애드혹 네트워크에서 신뢰성이 보장되는 데이터 전송을 위해 다중 경로를 설정하는 노드분리 경로문제를 해결하기 위한 강화학습을 제안한다. 노드분리 경로문제는 소스와 목적지사이에 중간 노드가 중복되지 않게 다수의 경로를 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 기계학습 중 하나인 강화학습에서 Q-러닝을 사용하여 노드의 수가 많은 대규모의 무선 애드혹 네트워크에서 전송거리를 고려한 최적화 방법을 제안한다. 특히 대규모의 무선 애드혹 네트워크에서 노드분리 경로 문제를 해결하기 위해서는 많은 계산량이 요구되지만 제안된 강화학습은 효율적으로 경로를 학습함으로써 적절한 결과를 도출한다. 제안된 강화학습의 성능은 2개의 노드분리경로를 설정하기 위한 전송거리 관점에서 평가되었으며, 평가 결과에서 기존에 제안된 시뮬레이티드 어널링과 비교평가하여 전송거리면에서 더 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 간섭 제한 적인 상황에서 지정된 채널을 추정해야 하는 실제적인 무선 애드혹 네트워크에서 비모수 선형 MMSE 필터 기반의 간섭 제어 채널 추정 기법을 사용하여 네트워크 성능을 개선시키는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 채널 추정 기법은 간섭의 정도에 따라 노드를 활성화 시키고 지정된 채널 추정을 한다. 실제적인 무선 애드혹 네트워크 모의실험을 통해 제안된 기법이 기존의 채널 추정 기법에 비해 상당한 전송 캐패시티 이득을 얻을 수 있음을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 코드분할 다중화방식(CDMA)을 기반으로 한 무선 애드혹 네트워크에서의 혼잡 제어와 전송 파워 제어의 복합 최적화 기법에 대해서 고찰하고, 낮은 신호대비 잡음 및 간섭(이하 SINR) 상황을 고려한 알고리즘을 제시한다. 기존의 연구 [6]에서 제시된 CDMA기반의 무선 애드혹 네트워크를 위한 복합 제어 방식은 높은 SINR 상황을 가정하고 있으며, 낮은 SINR 상황에 대해서는 고려하지 않았다. 본 논문에서 우리는 SINR이 1보다 상대적으로 훨씬 작은 낮은 SINR 상황에 대해서 고려해야 할 문제점들을 살펴보고, 적절한 알고리즘을 제시한다.
애드 혹 네트워크는 Access Point 나 기지국과 같은 기반 구조 없이 이동 노드들로만 구성되는 자율적이고 독립적인 네트워크이다. 각각의 노드들은 이동성을 가지기 때문에 이들로 이루어진 네트워크는 다양한 형태를 이루게 되며, 이들은 무선 자원과 에너지 상의 제약을 가지기 때문에 클러스터 형성과 유지 및 관리를 통해 네트워크의 안정성을 향상시키는 알고리즘이 필요하다. 애드 혹 네트워크 환경의 클러스터링 기법에서 클러스터 헤드는 호스트의 기능을 수행함과 동시에 라우팅 기능을 담당하는 라우터의 역할까지 수행한다. 따라서 클러스터 헤드의 에너지 고갈이나 부재는 클러스터를 붕괴시키고, 전체 네트워크의 통신을 어렵게 하며, 나아가서는 네트워크의 수명을 단축시킨다. 결국 클러스터 헤드의 효율적인 관리는 전반적인 네트워크의 성능을 결정짓는 핵심이라고 볼 수 있다. 때문에 본 논문에서는 무선 애드 혹 네트워크 환경에서 2-Level 트리 기반의 클러스터 라우팅 프로토콜을 제시한다. 본 논문에서는 클러스터 헤드와 이웃 노드들의 유지 및 관리를 통해 전체적인 네트워크의 throughput 을 향상 시키는 클러스터 알고리즘을 제안하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 목적에 맞게 동작하는지 확인할 수 있었다.
본 논문은 애드혹을 이용한 자동차간 네트워크에서 도심 및 고속도로에서 소규모로 그룹을 지어 이동할 때의 네트워크 성능을 분석한다. 자동차를 위한 무선 네트워크를 구축하기 위하여 IEEE 802.11b를 이용한 애드혹 네트워크를 사용한다. 그리고 이러한 네트워크에서 다양한 이동성 환경에서 IEEE 802.11b를 이용한 네트워크의 성능을 분석한다. 이를 위하여 네트워크 시뮬레이터인 OPNET을 이용하여 실제 자동차가 이동하는 이동성 모델을 적용한 후 TCP와 UDP를 이용하여 대용량의 데이터를 전송할 때의 네트워크 성능을 측정한다. 또한 실제 자동차에 애드혹 네트워크를 구축하여 TCP와 UDP를 이용한 대용량의 자료를 주고받을 때의 네트워크 성능을 측정합니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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