본 논문은 이동 환경에서 전이 메커니즘을 통한 이동성 관리 방법으로서, 확장된 NAT-PTㆍ메커니즘을 설계하고, 요구 사항들에 대해 분석하였다. 본 논문에서 제안된 메커니즘은 이동 환경에서 이동 노드의 이동 여부를 감지하고, 이동시 생성되는 의탁 주소를 동적으로 가져와, 이동 노드와의 연결성을 유지할 수 있도록 제안한다. 그리하여, 과장된 NAT-PT는 상대 노드와 이동 노드 사이의 터널링을 감소시킴으로써, 두 노드간 통신의 효율성을 증가시킬 수 있도록 하였다.
본 논문은 Delay Tolerant Networks(DTN)에서 이동노드의 속도, 방향과 같은 속성정보를 활용하여 이동노드의 상황에 따른 최적의 중계노드를 선정하는 기법을 제안한다. 중계노드의 이동성에 의하여 데이터 패킷을 전달함으로써 목적노드와 상이한 이동성의 중계노드가 선정되면, 전송 지연시간 및 패킷 손실이 자주 발생하였다. 따라서 본 논문에서는 전송 지연시간 및 패킷 손실이 증가하는 문제를 극복하기 위해, 이동노드의 속성정보를 활용하여 중계노드를 선정하는 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 서로 다른 이동노드가 접근하면 서로의 속도, 방향과 같은 속성정보를 교환한다. 또한 이동노드의 속성정보를 통해 각 이동노드의 상황을 인지하고 분석함으로써 목적노드에게 효율적으로 데이터를 전달 할 수 있는 중계노드를 선정하게 된다. 주어진 모의 실험결과 이동 노드의 속성정보를 활용하여 중계노드를 선정함으로써 패킷 전송률 측면에서 기존의 연구결과보다 향상된 결과를 보여주었다.
일반적인 센서 네트워크 환경과 달리 이동성을 중시하는 환경에서의 무선 센서 네트워크는 에너지 효율성, 동적 자기구성, 이동성에 적합하도록 개발되어야 한다. 이러한 환경에서의 센서 네트워크 응용은 고정 노드와 이동 노드가 혼재되어 있는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 이러한 이동 노드 지원을 위한 'LEACH-Mobile' 프로토콜을 제안한다. LEACH-Mobile프로토콜은 노드의 움직임에 따라 토폴로지가 변화할 때, 이동하는 노드가TDMA 스케줄에 따른 시간 슬롯에서 특정 클러스터 헤드 노드와 통신이 가능한지의 여부로서 클러스터의 멤버가 될 노드를 결정하고 클러스터를 재구성한다. LEACH-Mobile 프로토콜의 시뮬레이션 결과는 이동 노드가 증가함에 따라 이동성을 지원하지 않는 기존의 LEACH 프로토콜에 비해 데이터 전송 성공률 면에서 명확한 성능 향상을 가져오는 것을 보여준다.
일반적인 센서 네트워크 환경과 달리 이동성을 중시하는 환경에서의 무선 센서 네트워크는 에너지 효율성, 동적 자기구성, 이동성에 적합하도록 개발되어야 한다. 이러한 환경에서의 센서 네트워크 응용은 고정 노드와 이동 노드가 혼재되어 있는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 이러한 이동 노드 지원을 위한 'LEACH-Mobile' 프로토콜을 제안한다. LEACH-Mobile프로토콜은 노드의 움직임에 따라 토폴로지가 변화할 때, 이동하는 노드가TDMA 스케줄에 따른 시간 슬롯에서 특정 클러스터 헤드 노드와 통신이 가능한지의 여부로서 클러스터의 멤버가 될 노드를 결정하고 클러스터를 재구성한다. LEACH-Mobile 프로토콜의 시뮬레이션 결과는 이동 노드가 증가함에 따라 이동성을 지원하지 않는 기존의 LEACH 프로토콜에 비해 데이터 전송 성공률 면에서 명확한 성능 향상을 가져오는 것을 보여준다.
본 논문에서는 노드의 속성정보를 통해 노드의 움직임을 예측하는 PPoP(The Path Prediction algorithm based on Probability) 알고리즘을 제안한다. 기존 이동 예측 알고리즘들은 GPS(Global Positioning System)를 사용해 노드의 이동을 학습을 통해 패턴화 하여 예측한다. 이때, 노드들이 이동 패턴을 벗어날 경우 예측률이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 스테른 게를라흐의 실험(Stern-Gerlach experiment)을 분석하여 노드의 이동성을 예측하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘에서는 노드의 이동 경로를 staore-carry-forward 방식으로 상황 인지에 의한 경로 설정 변경 예측 방법으로 이동 예측 확률 기법이다. 모의실험 결과 제안한 방법을 사용하여 노드의 이동성 및 패턴을 벗어난 상황에서도 노드의 예측 하고자 한다.
본 논문에서는 이동 애드 혹 네트워크의 성능 개선을 위한 방안으로 네트워크 중간에 고정 노드를 부가하여 어느 정도의 성능 향상이 있는지를 모의 실험을 통하여 평가하였다. 모의 실험 결과 이동 노드만을 사용했을 경우보다 고정노드를 함께 사용했을 때의 성능이 더 뛰어남을 알 수 있었고, 이동 노드의 이동 속도에 따른 비교에서도 고정 노드를 함께 사용한 경우가 성능이 더 뛰어남을 확인할 수 있었다. 또한 고정 노드의 개수에 따른 성능평가에서는 고정 노드를 여러 대 사용할수록 지연시간이 단축됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방식은 이동 애드 혹 네트워크의 중간에 고정 노드를 부가하여야 하는 문제가 있으나, 비용과 처리율과의 관계를 비교한 후 비용 상승에도 불구하고 보다 높은 신뢰성과 빠른 처리율을 원하는 네트워크에 사용하면 효과적일 것이다. 향 후 본 절의 연구 결과에 이어서 애드 혹 네트워크에 몇 대의 고정 노드를 추가해야 하는지에 대한 연구가 이루어진다면 보다 높은 신뢰성을 가진 애드 혹 네트워크가 구축될 수 있을 것이다.
항공기, 보트, 열차 그리고 자동차와 같이 이동성 있는 네트워크들 안에서의 이동노드들은 함께 움직이며 같은 이동성을 공유한다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 모빌리티 안의 이동노드들 공동의 이동성을 토대로 한 효율적인 위치관리기법을 제안한다. 또한 이동노드가 바인딩 갱신 메시지를 이동노드와 통신 중인 노드들 (correspondent nodes)에게 전송할 때 멀티캐스트 기법을 적용하여 이동노드나 이동노드와 통신 중인 노드들의 증가에도 일정한 바인딩 갱신 메시지만을 발생시킴으로써 효율적인 위치관리를 할 수 있다. 제안한 기법에 대한 분석모델을 기존의 연구들인 HMIPv6 (Hierarchical Mobile IPv6)와 NEMO (Network Mobility)와 비교 분석함으로써 효율성을 검증한다.
HMIPv6 (Hierarchical Mobile IPv6)는 MAP (Mobility Anchor Point)을 이용하여 이동노드를 효율적으로 관리하는 방안을 제시하였다. MAP 에 걸리는 부하는 HMIPv6 로 구성된 네트워크에 진입한 이동노드가 어느 MAP 을 선정하느냐에 따라 달라진다. MAP 을 선정하는 방법으로 이동노드의 이동속도나 MAP 과 이동노드의 거리를 고려하여 선택하는 방법 등이 연구되었다. 하지만 이들은 각각 이동속도 측정을 위한 추가적인 비용이 발생하거나 특정 MAP 에 몰리는 현상을 효과적으로 해결하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문은 HMIPv6 로 구성된 네트워크에서 네트워크 관리지역의 중앙부분을 지나는 이동노드가 바깥부분을 지나는 이동노드보다 해당 네트워크에 오래 머무른다는 사실에 착안하여 지역정보 기반의 MAP 선정기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 네트워크 관리지역 내에 분포된 MAP 들을 지역정보에 기반하여 계층적으로 구성한다. 그 다음, 중앙부분을 지나는 이동노드에게 보다 넓은 지역을 담당하는 높은 레벨의 MAP 을 선정하고 바깥부분을 지나는 이동노드에게 보다 좁은 지역을 담당하는 낮은 레벨의 MAP 을 선정한다. 이로써 전체적으로 발생하는 바인딩 업데이트 비용을 줄이고 MAP 의 로드밸런싱 효과를 얻는다.
이동 통신 시스템의 가장 큰 특징 중의 하나가 이동노드의 이동성을 보장하기 위한 핸드오프 기술이다. 그러나 핸드오프 시에 발생되는 패킷의 손실은 지연에 민감하거나 또는 실 시간성을 요하는 서비스에서 요구하는 조건을 만족시키지 못할 경우가 있다. 이에 이동노드가 외부 네드워크로 이동하는 경우 낮은 지연을 가지는 핸드오프 방법으로 사전등록 핸드오프 방법이 있다. 사전등록 핸드오프는 히스토리 파일에 있는 임의의 한 이동노드가 전에 방문한 셀들에 대한 정보를 사용하여 이동 전에 등록에 관한 패킷을 다음 이동할 셀 외부에이전트에게 미리 전송하고 이동을 하는 방법이다. 그러나 히스토리 파일은 이동노드가 외부네트워크를 방문했던 횟수대로 구성되기 때문에 이를 사용했을 때 잘못된 이동 예측이 발생할 수 있다. 이 논문에서는 이동노드의 외부 네트워크 방문 히스토리를 현 이동노드가 위치한 셀의 기준 값을 고려하고, 방향그래프(Directed graph) 형식으로 작성한 히스토리 파일을 이용하여 잘못된 이동 예측을 방지하는 기법을 제안한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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