기존 전기적 상호 연결을 사용한 네트워크-온-칩(Network-on-Chip, NoC)의 전력 및 성능 한계를 보완하고자 광학적 상호연결을 이용하는 하이브리드 광학 네트워크-온-칩(HONoC)이 등장하였다. 하지만 HONoC에서는 광학적 소자 특성으로 인해 서킷 스위칭을 사용함으로써 경로 충돌이 빈번하게 발생하며 이로 인해 지연 시간 불균형의 문제가 심화되어 전체적인 시스템 성능에 악영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 경로 충돌을 최소화 시켜 지연 시간을 최적화 할 수 있는 새로운 태스크 매핑 알고리즘을 제안하였다. HONoC 환경에서 태스크를 각 Processing Element (PE)에 할당하고 경로 충돌을 최소화하며, 부득이한 경로 충돌의 경우 워스트 케이스 (worst case) 지연 시간을 최소화 할 수 있도록 하였다. 모의실험 결과를 통해 무작위 매핑 방식, 대역폭 제한 매핑 방식과 비교하여, 제안된 알고리즘이 $4{\times}4$ 메시 토폴로지에서는 평균 43%, $8{\times}8$ 메시 토폴로지에서는 평균 61%의 지연 시간 단축 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
무선 애드혹 망에서 connected dominating set(CDS)를 활용한 라우팅 방식의 핵심은 dominating 노드로 동작할 최소 개수의 노드들을 선택하고, 이 노드들로 이루어진 백본 망을 구성하는 것이다. CDS 에서 장애 노드가 발생할 확률은 무시할 수 있는 수준은 아니다. 고장 감내가 중요한 비중을 차지하는 응용에서는 기존 CDS 기반 라우팅이 바람직하지 않을 수 있다. 따라서 메시지 플러딩에 따른 오버헤드로 인해 CDS 전체 재구성 시도를 최소화하는 것이 필요하다. 이를 위해 CDS 전체 재구성을 시도하는 대신, 장애가 발생한 노드를 중심으로 제한된 범위에 놓인 노드들에 대해서만 CDS를 부분 재구성할 수 있도록 대체 노드를 찾는 방안을 제안한다. 이러한 방식을 적용할 경우., CDS 부분 재구성시에도 dominating 노드 수가 전체 재구성을 시도했을 때와 같게 유지될 뿐만 아니라 전체 재구성 때보다 20~40% CDS 구성 시간을 단축시킬 수 있다. 고 이동성을 갖는 상황에서 기존 전체 재구성 알고리즘에 비해 패킷 수신율 및 에너지 소비 측면에서 유리한 결과를 얻었다.
애드 혹 네트워크(MANET: Mobile Ad hoc NETworks)는 기본적인 내부구조(infrastructure) 없이 노드들만으로 네트워크 망을 구성한다. 경로 탐색 정책으로 리액티브(reactive) 방식과 프로액티브(proactive) 방식이 있는데, 전통적으로 리액티브 방식의 성능이 더 좋은 것으로 평가된다. 그리고 두가지 방식의 장점을 취합한 하이브리드(hybrid) 방식의 클러스터 토폴로지(cluster topology) 도입에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그 중, HCR(Hybrid Cluster Routing)이 제안되었는데, 이는 프로액티브 방식에 보다 중심을 둔 기법이다. HCR 은 리액티브 방식 경로 탐색 방법인 플라딩(flooding)의 탐색 지역을 한정된 범위로 제한할 수 있으나, 프로액티브 방식의 전체 네트워크 구성 정보 유지에 따른 막대한 오버헤드를 발생한다. 본 논문에서는 이러한 오버헤드를 줄이기 위해, 클러스터 내부 경로 탐색 기법인 MICF(Maginot path based Intra Cluster Flooding)를 제안한다. MICF 는 HCR 을 개선한 FSRS(First Search and Reverse Setting) 기반의 기법으로서, 클러스터 내부의 마지노 패스(maginot path)를 기준으로 경로 탐색 지역을 제한한다. MICF 는 게이트웨이(gateway) 간 최단 거리가 항상 클러스터 헤드(cluster head)를 중점으로 원의 내각 지역에 존재함을 바탕으로 하며, 최단 경로의 보장과 플라딩 지역 제한을 동시에 만족한다. 실험 결과, MICF 는 FSRS 기반의 기존 클러스터 내부 플라딩 방식보다 총 에너지의 7.79%만큼 더 에너지를 보존하였다. 결론적으로, MICF 역시 기존의 방식보다 에너지를 더 효율적으로 사용할 수 있으며, 마지노패스 설정과 이를 기반으로 한 제어 과정에 추가적인 오버헤드가 발생하지 않는다. 그리고 플라딩 면적이 작을수록 오버헤드가 줄어들게 됨을 알 수 있다.
Mobile Ad Hoc 네트워크는 이동 노드가 라우터의 역할을 하기 때문에 라우터에 보안 대책을 마련하는 유선 환경의 네트워크와는 다른 보안 대책이 필요하며 이동 노드의 전송영역이 전 네트워크를 포함하지 못하기 때문에 한 노드가 다른 노드로 메시지를 보낼 때 중간 노드가 필요하게 되는데 중간 노드가 신뢰할 수 없는 악의적인 노드라면 안전한 메시지의 전송은 보장할 수 없게 된다. 또한 네트워크를 구성하는 모든 노드는 이동 노드이기 때문에 제한된 용량의 배터리와 제한된 자원을 이용하기 때문에 메시지 전송 시 많은 자원을 필요로 하는 암호화를 수행하기가 어려워지고 그 때문에 유선 환경의 네트워크 보다 보안에 취약 할 수밖에 없다. 마지막으로 네트워크를 구성하는 노드들의 이동성으로 인해 네트워크의 토폴로지가 계속적으로 변화하기 때문에 네트워크의 특성에 맞는 보안 대책이 필요하다. 이에 모바일 Ad Hoc 네트워크에서 AODV 프로토콜의 성능 향상을 위한 라우팅 공격 탐지를 제안한다.
최근 유비쿼터스 기술이 급속도로 발전함에 따라 많은 application들이 다양한 환경에서 통신서비스를 요구하고 있다. 이를 지원하기 위하여 많은 무선 센서 네트워킹 기술들이 제안되었지만 제한된 대역쪽과 높은 에러율로 인하여 이동성을 지원하기에는 부족하였다. 특히, 경로를 획득하기 위한 Route Request (RREQ)의 잦은 브로드캐스트 과정은 오히려 혼잡 및 에너지 소모를 야기시키며 네트워크 성능을 저하시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 언제, 어디서나 다양한 토폴로지 환경에서 자가 구성이 가능하며, 이동성을 지원하는 Tree기반의 Self-Routing 기법을 제안한다. 기존의 센서 네트워크내 멀티홉 라우팅 프로토콜과는 달리, 라우터 혹은 싱크노드의 비컨 프레임내 Association 정보만을 이용하여 새로운 라우팅 테이블을 형성함으로써 컨트롤 패킷의 오버 헤드를 크게 줄일 수 있다. 성능 평가를 위하여 실제 모바일 로봇을 이용한 실험과 시뮬레이션을 동시에 하였으며, 기존의 기법보다 향상된 성능을 가짐을 보인다.
비구조적인 피어-투-피어 시스템에서 효율적인 검색을 위하여 임의 경로 검색 방식이 제안되었는데, 이 방식의 낮은 검색 성공률을 보완하기 위하여 여러 가지 복제 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 복제본의 생성을 최소화하고, 캐시를 효과적으로 사용함으로써 검색의 정확성과 속도를 높이고 비용을 줄이는 효율적인 복제 기법을 제안한다. 이 기법에서는 질의가 많이 도착하는 허브 노드에 캐시를 저장하고 그 이웃 노드 중 하나에 복제본을 저장하는데, 제한적이고 지역적인 정보만을 이용하여 허브를 판별하는 알고리듬을 제시하여 동적인 네트워크 내에서 적응적으로 캐시와 복제본을 생성할 수 있게 하였다.
Ad hoc 센서 네트워크에서 노드는 제한된 에너지를 가지며, 에너지의 사용률은 토폴로지 구조나 센서 노드의 동작에 의존한다. 본 논문에서는 low power distributed MAC을 개량 하여, MANET에서 clustering 구조의 네트워크를 위한 효율적인 에너지 절약을 위한 새로운 구조를 제안한다. 본 제안된 구조의 특징은 Ad hoc 네트워크에서 에너지에 관련된 배터리 파워나, 노드의 거리, 전송 전력 등의 정보를 활용한 상황 인식을 사용하였다. 에너지 상황 인식을 적용한 제안된 망의 구조는 clustering 형상과 메시지 전송의 성능 및 데이터의 도달 인식을 향성 시킨다. 또한 context aware computing을 이용함으로써, 상황과 정의된 rule에 따라서 노드의 동작과 네크워크 라우팅의 상황에 적응하도록 노드를 조정 할 수 있는 구조이다.
오늘날 차량네트워크(CAN)는 전기적 강인, 저가격과 접근지연 때문에 분산 임베디드 시스템에서 널리 사용되는 버스형 필드이다. 그러나 버스토폴로지에서 발생하는 의존적인 제한 때문에 차량네트워크가 어플리케이션상에서 안전적으로 사용되는지는 논쟁되어왔다. 그래서 차량네트워크(CAN) 디자인 단계 동안 데이터 버스의 부하와 최대 지연, 경쟁 우선순위와 같은 네트워크의 성능을 분석하는 것이 중요하게 되었다. 이 논문은 차량네트워크의 성능을 평가하기 위해 사용된 시뮬레이션 알고리즘과 고장 기법 기술을 적용을 소개한다. 이는 차량네트워크의 어떤 산만한 구현의 줄임과 시스템의 신뢰성을 향상 시켜 줄 것이다.
애드 혹 네트워크는 인프라스트럭쳐를 가지지 않는 멀티 홉의 무선 모바일 노드들로 구성된다. 모바일 애드 혹 네트워크상의 노드들의 이동성 때문에 네트워크의 토폴로지는 빈번히 변화한다. 이러한 환경에서 멀티캐스트 프로토콜은 멀티 홉 경로 생성 및 대역폭 제한이라는 문제에 직면하게 된다. 많은 멀티캐스트 라우팅 프로토콜들이 이미 제안되었다. 우리는 두 가지 애드 훅 멀티캐스트 라우팅 프로토콜 - Serial Multiple Disjoint Tree Multicast Routing Protocol(Serial MDTRP)와 Adaptive Core Multicast Routing Protocol(ACMRP)의 성능을 비교분석하였다. 비교분석에 사용된 시뮬레이션툴은 GloMoSim을 사용하였다.
센서 네트워크에서 시각 동기 기술은 위치 추적, 암호화 기술에서의 타임 스탬프, 타 노드들로부터의 같은 이벤트 중복 감지 인식, 기록된 이벤트들의 발생 순서 구분 등 다양한 응용을 위해 필수적이다. 그리고 최근 센서 네트워크에서 신뢰성 및 고장 허용성에 대한 문제가 최근 연구의 주요한 영역으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 고장과 클럭 고장이라는 두가지 고장 모델을 가정하여 센서 네트워크에서 고장 허용 시각 관리 기법에 대해 제시한다. 제안한 기법은 노드 클럭의 불안정한 동요나 표류율에 심각한 변화가 발생하는 등의 고장이 발생했을 때 이러한 클럭 오류의 네트워크 전파를 제한하며 토폴로지 변화에 대응한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 동기 기법이 기존의 TPSN과 비교하여 클럭 고장이 있을 때 동기화 비율이 $1.5{\sim}2.0$배 나은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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