본 논문에서는 대역폭과 지연 파라미터를 참조하여 PG내의 토폴로지 정보를 하는 기법으로 라인 세그먼트를 이용하여 경계노드 사이의 다중 경로 정보를 하였다. 제안된 star 토폴로지 기법에서는 모든 경로를 찾는 대신 홉 카운트 기반의 깊이 우선 방식을 사용하여 효율적으로 다중 경로를 탐색할 수 있도록 하였다. 이를 위해 토폴로지 정보를 줄이고 다중링크 에 유연성을 부여하기 위하여 대역폭과 지연의 한 쌍으로 구성된 두 개의 라인 세그먼트를 이용하는 수정된 라인 세그먼트 기법을 제안하였다. 그리고, 이를 기존의 star 토폴로지에 적용한 효율적인 토폴로지 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 기존의 star 기법과 호 성공율, 접근시간 및 크랭크 백율에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다. 시뮬레이션 분석결과 제안된 star TA 기법이 기존의 기법보다 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
무선 멀티 홉 네트워크는 기지국 없이 중간의 무선 단말기를 경유해서 메세지를 전송하므로 무선 단말기의 전력 상태나 이동에 따라 그 토폴로지가 자주 변한다. 따라서 목적지까지 경로를 탐색하고 유지하기 위해 효율적인 경로 탐색 기법에 대한 연구가 필요하다. 그러나 경로 탐색 과정은 경로 탐색 메세지를 네트워크 전체로 전파하는 플러딩으로 인해 네트워크의 처리율을 크게 감소시킨다. 플러딩으로 발생하는 트래픽을 억제하기 위해 제안된 선별적인 플러딩 기법 중 이웃 노드 정보에 기반 한 접근 방식은 비교적 정확하게 재전송에 필요한 노드를 선별할 수 있으나 HELLO 패킷을 주기적으로 발생시켜야 한다. 본 논문은 이웃 노드의 맥(MAC) 계층에서 발생하는 제어 메세지를 청취해서 이웃 노드의 트래픽 정보를 수집하고 이것을 이용해서 재전송에 필요한 노드를 선별하는 기법을 제안 한다.
오늘날 복잡한 네트워크 망을 가지게 됨에 따라 네트워크 기기들의 자산식별은 관리 및 보안관점에서 중요한 사항으로 대두되고 있다. 이러한 자산들은 네트워크 망에 연결되어 있기 때문에 네트워크망 구조를 알아내고, 각 자산의 위치 및 연결 상태를 확인하는 것 또한 중요하다. 이는 네트워크 구조상의 취약점들을 밝혀내는데 사용되어지고, 이를 통하여 취약점을 보완할 수 있다. 하지만 적은 리소스를 가지는 사물인터넷의 네트워크 망에서는 네트워크 구조를 알아내기 위하여 모니터들이 보내는 Traceroute 패킷이 사물인터넷 기기들에게 과부하를 줄 수 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존에 사용 되던 더블 트리 알고리즘을 효과적으로 발전시킴으로써 사물인터넷이 이루는 네트워크 망의 부하를 줄인다. 이러한 부하 균형을 이루기 위하여 이 논문에서는 새로운 목적지 매칭 알고리즘을 제시하고, 통계학적으로 현재 탐색하고 있는 경로와 가장 겹치지 않은 경로로 탐색을 시도한다. 이를 통해서 네트워크의 부하 균형을 이루고, 부가적으로 모니터의 리소스 사용을 균등하게 한다.
애드혹 네트워크는 고정된 기반 구조 없이 이동 호스트들로만 구성된 네트워크이다. 이러한 네트워크는 노드의 이동으로 인한 토폴로지의 잦은 변화로 관리면에서 많은 어려움이 있다. 따라서, 애드혹 네트워크의 라우팅 경로(Routing Path)에 대한 신뢰도를 높이는 것이 점점 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 기존의 ZRP(Zone Routing Protocol)를 기반으로 하여 라우팅 경로의 전체적인 홉(hop) 수를 줄이고, 경로상의 노드들끼리의 인증을 통하여 라우팅 경로의 신뢰성을 향상시키는 경로 탐색 방안을 제안하였다. 또한 토폴로지의 잦은 변화로 인한 라우팅 경로 유지의 어려움을 질의 제어 메커니즘을 통하여 해결하고자 시도하였다. 본 논문의 방안은 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 입증할 수 있었다.
최근 과학 기술의 급격한 발전에 따라 네트워크 시장 및 환경이 커지는 중이며, 막대한 양의 트래픽이 발생하고 있다. 특히 5G 네트워크, 엣지 컴퓨팅의 발전으로 이러한 현상은 더욱 가속화 될 전망이다. 하지만 이러한 추세에 따라 네트워크상에서 발생하는 트래픽 과부하, 악성 행위 등의 장애 현상도 빈번하게 발생하고 있다. 네트워크 관리자는 이러한 문제점을 해결하고, 초고속 네트워크를 구현하기 위해 네트워크 관리 시스템을 구축해야 하며, 네트워크 관리 시스템을 통해서 네트워크 장비들의 연결 구성에 대해 정확하게 알아야한다. 하지만 기존 네트워크 토폴로지 탐색 방법은 관리자가 수동으로 관리하기 때문에 비효율적이며, 시간 및 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 트래픽의 입출량에 따른 네트워크 토폴로지 구성 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 실제 네트워크 장비에 적용하여 본 논문의 타당성을 검증한다.
애드혹 네트워크(Ad hoc networks)에서 각 노드는 자유로이 이동하며, 이러한 변화에 맞춰 매번 각 노드 간에는 새로운 신뢰관계가 형성되어야 한다. 이와 같은 시스템에서 토폴로지의 변화에 따른 정보를 빠르게 획득하는 것은 물론이거니와 이에 수반되는 노드 간 라우팅 경로를 안전하게 형성하는 것은 애드혹 네트워크 환경에서는 매우 중요한 부분이다. 이에 본 논문에서는 애드혹 네트워크 환경에서 효율적인 플러딩(flooding) 기법을 사용하여 최적의 인증서 체인(certificate-chain)을 안전하게 구축하는 방법을 제안하고자 한다. 이는 노드들이 잦은 이동성으로 인해 극심한 토폴로지 변화에도 효율적으로 신뢰 관계를 유지하도록 하며, 효과적인 플러딩 방식을 사용하여 최소의 시간 동안 최적의 인증서 경로를 찾아내는 방식이다.
본 논문에서는 이동 에드 혹 네트워크(Mobile Ad-hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop 알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 또한 노드들의 이동성에 따라 에너지 소모율이 다르며, 에너지 소모율을 최소화하는 라우팅 기법을 선택하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적이 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 시간에 따른 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop알고리즘을 제안한다. 또한 주어진 노드의 위치정보를 이용하여 토폴로지를 형성함에 있어 보다 에너지 효율적인 경로를 탐색하여 최적화된 경로를 제공함에 연구의 목적이 있다. 주어진 모의실험환경에서 노드의 방향성 및 시간에 따른 이동성을 반영함으로써 에너지 효율적인 클러스터링 및 라우팅 경로 알고리즘이 제공되어 네트워크의 최적화된 에너지 소모 결과를 보여주었다.
PSO(Particle Swarm Optimization)는 군집(swarm)을 구성하는 단순한 개체들인 입자(particle)들이 각자의 경험을 공유하여 문제의 해답을 찾는 최적화 알고리즘으로 다양한 분야에서 응용되고 있다. PSO에 대한 연구는 최적화를 위해 군집이 적합한 영역으로 빠르게 수렴하도록 하는 파라미터 값의 선정, 토폴로지, 입자의 이동에서 주로 이루어지고 있다. 표준 PSO 알고리즘은 입자 자신과 최고의 이웃이 제공하는 정보만을 이용해서 이동하므로 다양한 영역을 탐색하지 못하고 지역적 최적점에 조기 수렴하는 경향이 있다. 본 논문에서는 군집이 다양한 영역을 탐색하기 위해, 각 입자는 더 나은 경험을 가진 이웃입자들의 정보를 상대적인 중요도에 따라서 참조하여 이동하도록 하였다. 다양한 영역의 탐색은 표준 PSO 알고리즘보다 지역적 최적화의 확률을 줄이고 탐색 속도를 가속화하며 탐색의 성공률을 높일 수 있다. 또한 군집이 지역적 미니멈으로부터 벗어나기 위한 검사 전략을 제안하여 탐색의 성공률을 높였다. 제안한 PSO 알고리즘을 평가하기 위하여, 벤치마크 함수들에 적용한 결과 최적화의 진행 속도 개선과 탐색 성공률의 향상이 있었다.
정렬되지 않은 3차원 측정 점들로부터 이들을 근사하는 표면을 재구성하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 경계면 축소포장 방식에 의한 표면 재구성 방법 (shrink-wrapped boundary face : SWBF)으로, 측정 점으로부터 경계셀과 경계면을 구해 초기 메쉬를 생성하고 이를 연속적으로 축소하는 방식에 의해 표면을 재구성한다 제안된 방법은 기존의 표면 축소포장 방식의 메쉬 생성 방법의 문제점인 물체의 토폴로지에 대한 제악이 없이 어떠한 형태의 표면 재구성에도 적용이 가능하며, 기존 방법이 축소 단계에서 각 메쉬 정점에 대한 최단거리 측정점을 찾는 전역 탐색을 해야 하는데 비해 지역 탐색만으로 최적의 측정 점을 찾을 수 있으므로 처리 시간 측면에서도 우월하다. 실험을 통해 제안된 표면 재구성 알고리즘이 측정 점들간의 관계를 알 수 없는 정렬되지 않은 3차원 정들에 대한 표면 재구성에 매우 안정적이고 효과적임을 확인할 수 있었다.
무선 센서 네트워크의 설계에 있어서 전력 소모는 중요 요소이다. 본 논문은 AODV (Ad-hoc On-demand Distance Vector) 라우팅 프로토콜을 센서 네트워크에 적용하여 망 전체의 전력 소모를 최소화하고 수명 시간을 연장하려 한다. 이를 위해 전송 경로 탐색시 필요한 경로 요구 메시지(RREQ:Route Request)에 불응답 필드(No Reply Field)와 데이터 필드(Data Field)를 추가, 확장하여 전송 경로 탐색과 데이터 전송이 동시에 수행되어져 각종 제어 메시지(경로 응답, 경로 에러, 헬로 메시지)를 감소시키는 것을 제안한다. 이는 싱크 노드에 최종 데이터가 전송되는 시간이 기존 대비 20% 연장되고 노드 이동성에 따른 망의 토폴로지의 변화에도 강한 경향을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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