특정 시간 내에 데이터 전송이 이루어져야 하는 실시간 멀티미디어 응용 서비스의 특성은 네트워크의 QoS(Quolity of Service) 보장을 위한 중요한 요소이다. 종단간(End-to-End) 지연시간 제한 조건을 만족하면서 최소 비용을 갖는 (Delay Constrained Least Cost, DCLC) 경로를 찾는 문제는 이미 NP-hard 문제로 알려져 있다. DCLC 문제의 해법은 경로 지연시간과 비용간의 적절할 선택으로 해결하야 한다. 그러나 최적에 가까운 알고리즘으로 알려진 Salama의 DCUR 알고리즘(1)은 알고리즘의 단순성을 위하여 임의의 노드에서 경로 선정 시 목적 노드까지의 최소 비용 경로나 최소 지연시간 경로상의 다음 노드로만 제한을 하여 라우팅 경로의 비용측면에서 다소 비효율적이다. 일반적으로 최소 지연시간 경로의 비용은 최소 비용 경로의 비용보다 상대적으로 높은 경로 비용을 갖으며, 역으로 최소 비용 경로의 지연시간은 최소 지연시간 경로의 지연 시간보다 상대적으로 높은 지연시간을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 점에 착안하여 DCLC문제를 해결하기 위해 확률적 주정 기법을 사용한다. 최근 발표한 독립적 두 변수간의 확률적 조합 알고리즘은 이러한 현상을 극복하기에 충분한 알고리즘이다(2). 따라서 확률적 새로운 변수에 기반한 경로 추정 기법을 사용하였으며, 그에 대한 성능평가를 하였다.
고속 네트워크에서 QoS 라우팅은 수많은 사용자의 요구를 만족하기가 매우 어렵다. 네트워크의 경로설정 알고리즘에서 측도로써 단지 링크지연시간만을 고려한다면 그 경로는 최소지연시간 경로가 될 것이며, 링크비용만을 고려한다면 최소비용경로를 찾을 것이다. 지연시간 한계의 최소비용(Delay Constrained Least Cost; DCLC)문제는 NP-hard 문제로 알려져 있으며, 두 개의 인자 경로비용과 지연시간을 혼합한문제로 생각할 수 있다. 경로설정 시 최소지연시간을 생각하면 그 경로는 상대적으로 높은 비용의 경로이며, 반대로 최소비용만을 생각하면 그 경로는 상대적으로 높은 지연시간을 얻는다. 따라서 DCLC문제를 풀기위해서는 단 하나의 인자만을 고려해서는 안 되며 두 개의 인자를 동시에 고려할 수 있는 새로운 인자를 요구하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 DCLC 문제를 풀기위해 경로비용과 지연시간을 동시에 확률적으로 고려한 새로운 인자를 소개한다. 시뮬레이션 결과는 새로운 인자가 DCLC 문제에 적절하다는 것을 보여주었다.
본 연구는 물류 개선이 시급하고, 전자상거래 등으로 인한 물류 거점의 확보가 중요시되고 있는 현실의 문제점을 개선하기 위해 Simulated Annealing 알고리즘을 제안한다. 이미 위치가 설정된 노드의 요구에 최소비용으로 원활히 대응하기 위한 다 물류센터의 최적 위치와 할당영역, 규모를 결정하고, 각 물류센터가 담당한 영역의 노드를 반드시 한번씩 경유하여 처음 위치로 돌아오는 최소비용의 경로를 탐색한다. 이러한 과정을 위해 두 개의 모델인 1) 다 물류센터의 위치결정을 통한 규모결정과 영역할당모델, 2) 경로계획 모델을 개발한다. 거리산정방법과 물동량에 따른 가중치를 적용한 다양한 물류센터의 위치결정과 규모결정, 각 물류센터별 영역을 할당하여 단 물류센터의 문제로 만든 후 경로계획을 실시하여 최소비용의 경로(Tour)를 구하는 알고리즘을 개발하고 Sample을 적용한다.
일반적으로 서바이벌 특성이란 네트워크 장애 시 고객이 인식하기 전에 서비스가 복구 될 수 있는 것을 말한다. 예를 들면 데이터 전송 중에 링크장애가 발생하면 즉시 대체 경로를 찾아 데이터 전송이 중단되지 않도록 하는 것이다. 이때 이용되는 것이 이중경로를 찾는 알고리즘이고 이때 주요요소가 경로 비용이 된다. 한 노드에서 다른 노드로 데이터 전송을 할 때 최소비용경로를 찾는 것이 효율적이다. 이때 찾아진 최소비용경로는 네트워크 장애가 발생하지 않는 경우에는 최적의 경로가 될 수 있다. 다만 네트워크 장애가 발생한 경우 대체 경로를 찾아야 하는데 이때 대체 경로의 비용이 매우 높다고 하면 비용 면에서 비효율적일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 설계 시 서바이벌 특성을 고려하여 최소비용을 갖는 이중경로가 각각의 두 노드 사이에 최대한 존재 할 수 있는 방법을 찾는다.
본 논문에서는 코로나바이러스(COVID-19)와 같은 응급상황에서 필요한 환자의 이동 및 검사 경로 등을 MCMF(Min-cost Max-flow, 최소-비용 최대-유량) 알고리즘 기반의 에이전트 이동을 활용하여 효율적으로 푸는 방법에 대해 살펴본다. 환자의 수가 유동적으로 변화하기 때문에 고정된 경로가 아닌 매번 최적화시킬 수 있는 경로는 요즘 같은 COVID-19 시대에 필요한 기술이며, 이와 같은 응급상황에서는 이른 시일 내에 대처하고 조치하는 것이 피해를 최소화할 수 있다. 이러한 상황에서는 응급상황에 대처하기 위한 정보들을 어떻게 사용하는지에 따라 상황에 대한 처리 시간이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 응급상황에 대한 처리 시간을 최소한으로 하기 위해 MCMF 알고리즘을 적용하고 지도 API와 실제 병원 위치 등을 이용하여 실제로 시간을 단축할 수 있는지 연구하고 분석한다.
MPLS 망에서 설정된 LSP (Label Switched Path)내에 링크/노드 장애나 혼잡이 발생한 트래픽을 대체 경로로 우회시킴으로써 신뢰성 있는 서비스를 제공하는 것은 필수적이다. 기존에 제안된 기법들은 장애가 발생하기 전에 대체 경로를 미리 설정하기 때문에 빠른 장애 복구를 제공할 수 있지만 자원 낭비가 심하며 기본 LSP와 대체 LSP가 모두 장애인 경우에는 대처할 수가 없는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 장애를 탐지한 노드가 기본 경로상에 존재할 수 있는 가능한 모든 대체 경로 중에서 비용이 최소인 대체 경로를 계산한 후에 그 경로를 따라서 대체 LSP를 설정하는 동적 복구 기법을 제안한다. 제안된 기법은 최소 비용인 대체 경로를 계산하기 위하여 제안된 알고리즘을 사용함으로써 비교적 빠른 시간 내에 대체 LSP를 설정할 수 있으며, 자원 효율성이 높고, 기본경로와 대체 경로가 장애인 경우에도 대처할 수 있다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 링크 장애, 노드 장애, 대체 경로 장애, 그리고 동시 발생 장애에 대하여 각각 시뮬레이션 하였다. 실험 결과, 제안된 기법은 기존의 기법들과 비교해서 동시 발생 장애에서는 성능이 좋지 않았지만, 링크 장애와 노드 장애의 경우에 비교적 성능이 좋았고, 기본 경로와 대체 경로가 장애인 경우에도 복구할 수 있었으며 자원 효율성에서는 월등히 우수했다.
애드 혹 네트워크는 고정된 인프라 없이 동적으로 구성되는 이동 노드들의 집합으로 독립성을 높일 수 있다. 현재 애드 혹 라우팅 프로토콜과 관련해 단일 경로를 제공하는 라우팅 프로토콜이 제안되어 있으나 노드의 잦은 이동으로 인한 경로 재설정이 발생하는 애드 혹 네트워크의 특성으로 인하여 오버헤드와 지연시간이 증가하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 라우팅 프로토콜이 제안되었다. 그 중에서도 ADOV(Ad-hoc On-demand Distance Vector)는 On-demand 방식의 프로토콜로서 데이터를 전송하는데 필요할 때만 경로를 설정한다. 그러나 최소비용 기반의 경로 산출이 아닌 링크연결 기반의 경로산출로 인한 불필요한 처리 및 지연이 가중된다. 본 논문에서는 최소 비용 기반의 경로 산출 방안인 SPAODV(Shortest Path AODV)를 제안하고 기존의 AODV 경로산출과 비교분석하여 보다 효율적인 경로산출 방안을 제시한다.
그래프 이론에서 최소비용 경로는 시작 노드와 도착 노드 사이의 최단 경로를 탐색하여 구한다. 최소비용은 두 노드 사이의 거리나 가격의 차이를 1차원 값으로 계산하며 연결된 노드 사이의 최소비용의 합을 구성하는 노드와 간선이 최단 경로다. 그러나 각 노드가 다중속성을 갖는 경우에는 경로에서 나타날 수 있는 비용의 종류 또한 속성의 개수만큼이므로 최단 경로를 판단하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 사용자의 다양한 요구사항을 만족할 수 있도록 유클리드 거리를 사용하여 다중속성을 반영한 최단 경로 탐색 기법을 제안한다. 실험에서는 1차원 값에 대한 최단 경로와 2차원 속성에 대한 유클리드 거리를 이용한 최단 경로가 다르게 탐색 되었다. 다중 속성에서도 단일 속성과 차별화된 사용자의 선호 속성이 반영된 것으로 나타났다. 결과적으로 다중속성이 반영됨으로써 사용자의 다양한 요구사항을 만족시킬 수 있게 되었다.
지금까지 연구된 최소비용 경로 알고리즘들은 정점과 정점간의 가중치가 부여된 간선을 갖는 그래프를 이용한다. 그러나, 바다와 같은 넓은 공간에서 시점과 종점사이에 섬과 같은 임의의 형태의 장애물이 존재하고 시점으로부터 종점까지의 최단거리를 찾고자 할 때, 이 알고리즘들은 최소비용 경로를 구하기 위해 장애물이 없는 공간상의 위치를 모두 정점으로 하고 인접정점들 사이에 가중치를 부여한 간선이 준비되어야 하므로 그 수가 매우 방대해져 공간복잡도가 높아지고 실행시간이 오래 걸리게 된다. 이에 본 논문에서는 정점과 가중치 간선의 그래프 자료구조를 이용하지 않고 장애물의 경계위치와 시점 및 종점위치 정보만을 이용하여 장애물을 우회하는 최소비용 경로를 탐색하는 효율적 알고리즘을 제안하고자 한다. 장애물을 포함하는 최소 경계 사각형의 행과 열의 크기(위치의 수)를 각각 m과 n이라 할 때, 제안한 알고리즘은 최대 O(mn)의 시간 복잡도를 가진다. 이 성능은 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 효율적임을 보여준다.
멀티미디어 응용 서비스에서는 특정 시간 내에 데이터 전송이 이루어져야 하는 시간 의존성이 있다. 이러한 실시간 특성은 네트웍의 QoS 보장을 위한 중요한 요소이다. 네트웍 사용자의 증가와 응용 프로그램의 데이터 전송율의 증가로 네트웍 자원을 효율적으로 사용하기 위한 연구는 계속 진행되고 있다. 종단간(End-to-End) 지연시간 제한 조건을 만족하면서 최소 비용을 갖는(Delay Constrained Least Cost, DCLC) 경로를 찾는 문제는 이미 NP-hard 문제로 알려져 있다. 최소 지연시간 경로의 비용은 최소 비용 경로의 비용보다 상대적으로 높은 경로 비용을 갖으며, 역으로 최소 비용 경로의 지연시간은 최소 지연시간 경로의 지연 시간보다 상대적으로 높은 지연시간을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하여 DCLC문제에 접근하기 위해 링크비용과 지연시간을 확률적으로 조합한 인자를 사용한 새로운 알고리즘을 연구하였다. 최근 Salama에 의해 제안된 DCUR 알고리즘은 최적에 가까운 알고리즘이나, 제안한 알고리즘은 DCUR 알고리즘과 비교하여 종합적인 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 의하면 노드 수 200에서 38% 이상의 효과를 보았다. 본 알고리즘의 특징은 선택의 요소로서 새로운 인자를 만들었고, 링크를 순차적으로 선택하지 않고 동적으로 선택하는 방법을 구현하였다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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