무선 센서 네트워크 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 다양한 산업 분야에서 적용이 가능하다. 무선 센서 네트워크는 그 특성상 한 번 배포되면 배터리의 교환이 어렵기 때문에 에너지를 효율적으로 사용하도록 설계되는 것이 매우 중요하다. 이러한 목적을 달성하기 위해 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 센서 네트워크에서 에너지 소비는 전송거리와 보내고자 하는 데이터에 비례한다. LEACH-C와 같은 클러스터 기반라우팅 기법들은 센서 노드들의 클러스터링을 통하여 데이터 전달 거리를 최소화시킴으로서 에너지의 효율성을 얻는다. 하지만 LEACH-C에서는 클러스터링을 구성할 때 클러스터 구성 노드들의 거리 총합만을 고려한다. 본 논문에서는 에너지 사용에 큰 영향을 미치는 기지국과 클러스터 헤드간의 거리를 고려한 클러스터 헤드 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 LEACH-C에 비해 기지국의 위치가 일정 거리 이상 떨어져 있을 경우평균$4{\sim}7%$의 성능 향상 결과를 제공하였다. 이 결과는 클러스터 기반 라우팅 알고리즘에서 클러스터 헤드와 기지국간의 거리를 고려하는 것이 라이프타임 성능 측면에 영향을 미칠 수 있음을 보여 주었다.
클러스터링은 모바일 노드들에 대한 정보를 효율적으로 제공해 주며, 라우팅, 대역폭 할당과 같은 처리성능을 향상시키는 중요한 메카니즘이다. 본 논문에서 우리는 이동성(mobility)으로 인한 동적 속성, 평면구조 구조상에서 발생하는 노드 분산 등과 같은 문제를 효과적으로 해결하고 라우팅 성능을 향상시키기 위한 퍼지 적합도 기반의 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 FSV(Fuzzy_State_Viewing) 구조를 이용하여 퍼지 적합도${\alpha}$를 수행한다. 퍼지 적합도${\alpha}$는 FSV 구조에서 클러스터링을 수행하기 위한 클러스터헤드 CH(ClusterHead)를 선정하는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 이와 같이 제안된 클러스터링 기법을 통해서 기존의 1-홉 클러스터 및 2-hop 클러스터에서 발생되는 문제를 해결하도록 하였다. 제안된 기법의 성능을 알아보기 위하여 우리는 NS-2 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 우리는 시뮬레이션 평가를 위해 기존의 Lowest-ID, MOBIC, SCA 기법 그리고 제안된 기법과의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법의 성능이 Lowest-ID, MOBIC, SCA 기법에 비해서 우수함을 알 수 있다.
무선 애드 혹/센서 네트워크에서 제안된 일반적인 클러스터링 기반의 계층적 토폴로지 관리 기법들은 빈번한 토폴로지 변화에 따라 자주 클러스터링을 재구성하게 되고 네트워크 관리에 필요한 오버헤드가 증가하게 된다. 본 논문에서는 이러한 재클러스터링 문제와 부하 분산을 위하여 동적 예비 클러스터 헤드 기법을 사용하는 멀티 흡클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 이동성과 전원 레벨로 구성된 가중치 맵을 사용하여 예비 클러스터 헤드를 선출하고 멀티 홉 클러스터를 구성한다. 클러스터 헤드는 이러한 가중치 맵과 임계값을 사용하여 헤드의 역할을 예비 클러스터 헤드에게 넘겨주게 된다. 실험결과, 제안하는 알고리즘이 네트워크의 오버헤드를 줄이고 부하 분산을 제공하며, 토폴로지 변화에 무관하게 적절한 클러스터와 멤버를 관리할 수 있음을 확인하였다.
다수의 센서로 구성된 무선 센서 네트워크는 다양한 환경에서의 정보수집을 목적으로 하며 현재 다양한 분야에 응용 및 활용이 되고 있다. 센서 네트워크를 구성하는 각 센서 노드들은 한정된 전력의 배터리로 동작하므로 에너지 효율성 및 장시간의 네트워크 수명을 제공하는 것이 센서 네트워크의 중요한 연구 목표 중 하나이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 에너지 효율성을 향상 시키고 데이터 신뢰성을 보장하기 위해 새로운 클러스터 기반의 지역 멀티홉 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 클러스터 내의 멀티홉 형성으로 센서 노드들의 데이터 전송을 위한 에너지 소비를 최소화하며 지역 클러스터 헤드 순환 기법을 통해 기존 클러스터링 기법에서 빈번한 클러스터 구성으로 인한 에너지 낭비를 효율적으로 관리한다. 시뮬레이션을 통해 기존에 제안되었던 LEACH, LEACH-C, PEACH와 비교해 전체 노드의 에너지 소모를 균등하게 하여 에너지 효율성을 향상시키고 네트워크 수명을 연장하였음을 확인하였다.
웹 페이지를 캐싱하는 것은 웹 하부 구조 상에서 중요한 역할을 한다. 캐싱 서비스의 효과는 제안된 대역폭을 가지는 무선 하부 구조 상에서 더욱 중요하게 여겨진다. 큰 규모의 하부 구조에서는 캐싱에서 발생할 수 있는 확장성과 요청 집중 현상(Hot-Spot) 문제를 해결하기 위해 서버들을 클러스터로 구성한다. 이에 본 논문에서는 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터 환경에서 캐시 이용률 기반의 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 방법은 클라이언트의 요청을 캐시 서버 클러스터로 균일하게 분포시키고 요청 몰림 현상을 해결하기 위해 캐시 이용률을 이용하였다. 제안된 방법은 리눅스 클러스터 상에서 구현하였고, 실제로 사용되는 다양한 웹 traces들을 이용하여 실험을 수행하였다. 16대의 캐시 서버에서 수행된 실험결과는 제안된 해싱 기법이 요청 집중 현상을 해결하면서, 기존에 많이 사용되는 방법들에 비해 45%에서 114%까지 성능이 향상됨을 확인하였다.
현재 알려진 대부분의 클러스터링 알고리즘들은 고차원 공간에서 데이터가 갖는 고유의 희소성 및 잡음으로 인하여 성능이 급격히 저하되는 경향이 있다. 이에 따라 최근에 클러스터 형성에 연관성이 있는 차원만을 선택하고, 연관성이 적은 차원들을 제거함으로써 클러스터링의 성능을 높일 수 있는 부분차원 클러스터링 기법이 연구되고 있다. 그러나 현재 연구된 부분차원 클러스터링 기법은 그리드 기반 방법으로서 차원의 증가에 따라 그리드 셀의 수가 방대해짐으로써 공간 및 시간적 인 효율성 이 저하된다. 또한, 대부분의 알고리즘들은 데이터 집합에서 대표객체를 찾아 클러스터 형성에 관계 있는 차원만을 조사하기 때문에 대량의 고차원 공간 데이터에 대해서는 최상의 대표객체를 선택하는데 어려움이 많다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 입력 차원의 순서와 무관하게 동일한 클러스터를 탐사할 수 있는 효율적인 부분차원 클러스터링 알고리즘인 CLIP을 제안한다. CLIP은 클러스터 형성에 밀접하게 연관된 임의의 차원에서 클러스터를 탐사한 후에, 그에 종속적인 다음 차원에 대해서 점진적인 프로젝션을 이용하여 클러스터를 탐사하는 기법이다. 점진적 프로젝션 기법은 제안된 알고리즘의 핵심 기법으로서 방대한 양의 탐색공간과 클러스터링을 식별하는 계산시간을 크게 줄인다. 이에 따라 CLIP 알고리즘을 평가하기 위해 합성 데이타를 이용한 실험을 통하여 알고리즘의 정확성 및 효율성, 알고리즘 결과의 동등성에 대한 실험 및 비교 분석 결과를 제시한다.
본 논문은 클러스터 기반의 분산 구조를 갖는 CCMSS(Clustered Continuous Media Storage Server) 시스템의 미디어 검색 동작에 대해 디스크의 입출력 지연 시간 뿐맘 아니라 내부 네트워크의 통신 지연 시간을 함께 고려한, 열린 큐잉 네트워크 기반의 해석적 모델을 제시하고 이를 이용하여 전체 서비스 지연 시간에 대한 확률적 모델을 정의한다. 그리고 정의된 확률적 모델을 바탕으로 허용된 서비스 실패율 범위에서 최대 서비스 가능한 사용자 요구 수를 구하고 이 값을 이용하여 승인 제어를 수행하는 통합형 통계적 승인 제어 모델을 제안한다. 제안된 승인 제어 기법의 성능 분석을 위해 단순히 디스크 성능만을 고려한 확률적 모델과 본 논문에서 제안한 디스크 성능과 내부 네트워크의 성능을 함께 고려한 확률적 모델을 통해 산출한 마감시간 실패율과 실제 클러스터 기반 서버 환경에서 모의 실험을 통해 얻은 결과를 비교하였으며, 실험 결과에 대한 분석을 통해 제안된 승인 제어 기법이 CCMSS 시스템의 실제 서비스 지연 요소를 정확히 반영하고 있다는 것을 알 수 있었다.
클러스터 기반 라우팅 프로토콜(CBRP, Cluster-Based Routing Protocol)은 각 클러스터 내에 헤더를 선출하고 클러스터 헤더는 모든 이동 노드들을 관리, 운영하기 때문에 전력 소모가 심하게 일어나게 된다. 기존의 CBRP는 각 노드의 잔여전력량을 고려하지 않고 헤더를 임의로 선출하기 때문에 클러스터 헤더의 평균 수명이 짧아지고 빈번하게 다른 헤더를 선출해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 클러스터 헤더를 선출할 때 클러스터 내 각 노드의 잔여전력량을 비교하여 잔여전력량이 가장 높은 노드를 클러스터 헤더로 선출하고 잔여전력량이 두 번째로 높은 노드를 보조 헤더로 선출한다. 선출된 클러스터 헤더의 잔여전력량이 낮아져 헤더 역할을 수행할 수 없게 되면 이웃 멤버 노드들에게 알림 메시지를 전송하여 미리 선출해둔 보조 헤더가 클러스터 헤더 역할을 하게 한다. 클러스터의 수명과 네트워크 전체의 수명을 연장시키면서 헤더 재선출로 인한 문제점을 줄이고 경로의 안정성을 높이는 개선된 프로토콜을 제안한다.
본 논문은 클러스터 기반의 VOD 서버에서 동적 버퍼 분할을 이용한 새로운 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사용자 요청을 처리하는 서비스 노드간의 버퍼 성능과 디스크 접근 빈도를 고려하여 전체 부하를 고르게 분산하도록 한다. 또한 동적 버퍼 분할 기법은 통일한 연속매체에 접근하려는 여러 사용자에게 평균 대기시간을 감소시킬 수 있도록 버퍼를 동적으로 분할한다. 시뮬레이션을 통한 성능분석 결과에서 제안된 기법은 기존의 기법보다 부하량을 적절히 조절하면서 평균 대기시간을 감소시키고 각 노드의 처리량과 병행 사용자 수를 증가시킴을 보인다.
무선 센서 네트워크에서 넓은 지역의 현상 및 움직임을 지속적으로 추적, 관찰하기 위해 에너지 효율성은 가장 중요한 요소이다. 이러한 망에서 에너지를 절약하기 위해 센서노드들에 대한 선택적 활성화 기법은 효과적인 방법이다. 그러나 이러한 선택적 활성화 기법을 적용한 기존의 대부분의 연구들은 침입자, 탱크와 같은 개별객체에 대해서만 고려했기 때문에 산불, 유독가스와 같은 연속객체에 대해서는 기존 기법을 적용하기 어렵다. 이는 연속객체들은 주변 환경의 영향에 상당히 민감하기 때문에 매우 유동적이고 불안정하여 이동할 다음 위치를 단순히 시공간 기법만을 가지고 예상할 수 없지 때문이다. 따라서 본 논문에서는 망의 센서노드들이 충분히 밀집한 경우 보다 정밀한 예측을 위해 객체가 퍼지거나 수축될 것으로 예상되는 지역의 센서들을 클러스터 단위로 활성화 시키는 클러스터 기반의 선택적 활성화 기법을 제안한다. 또한, 본 방안은 예측을 위한 계산이 동시에 수행될 필요가 없기 때문에 예측을 함에 있어 비동기식 기법을 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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