본 논문에서는 RNG 기반의 스캐터넷 토폴로지 구성, 자기 치유 및 라우팅 경로의 최적화를 위한 알고리즘(RNG-FHR)을 제시하고, ns-2와 블루투스 확장인 blueware 시뮬레이터를 이용하여 알고리즘의 성능을 분석하였다. 소규모 분산망 환경에서 스캐터넷 구성, 노드의 링크 설정 및 자기 치유 관점에서 분석한 결과, 초기에는 이웃노드 발견을 위한 메시지 교환량이 증가하여 지연이 점차 증가하지만 시간이 지남에 따라 이웃노드 발견과 충분한 로컬 정보 교환에 따라 지연이 다소 줄어듦을 알 수 있다. 결국 블루투스 망을 RNG 기반으로 확장하여 소규모의 분산망에 적용하는 경우 소량의 메시지 교환과로컬 정보 교환으로 인해망 구성, 자기 치유 및 라우팅 경로의 최적화가 가능하여 성능과 구현측면에서 충분히 실현 가능함을 알 수 있다.
MANET(Mobile Ad-hoc Network)은 기간망에 의존하지 않는 이동 노드들로 구성된 자율망 또는 추론망 토폴로지에 의한 멀티홉 무선 네트워크이다. MANET을 구성하는 각 노드의 이동성, 속도 그리고 에너지와 같은 다양한 속성정보는 망의 특징과 운영을 결정하는 요인이다. 특히 망의 운영상, 전송 대역폭과 에너지 사용에 따른 제약을 가지며 이러한 특징을 고려한 라우팅 프로토콜의 설계 및 하드웨어 개발이 중요하게 요구된다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 구조의 MANET 환경에서 노드의 에너지 속성과 네트워크의 트래픽 상태를 고려한 적응적 시간차 노드관리 기법인 ATICC(Adaptive Time Interval Clustering Control)을 제안한다. 제안된 ATICC은 시간차 노드 관리기법인 TICC(Time Interval Clustering Control)[1]에 기반하며 노드에 최적화된 Active/Sleep, Idle Listening 상태를 적응적으로 설정한 후 패킷을 전송함으로서 계층적 클러스터 내의 각 노드의 균형적인 에너지 소모를 이루는 에너지 효율적인 방식이다. 제안한 노드관리 방법은 기존의 LEACH, TICC과 비교 실험하고 그 성능을 검증하였다. 실험 결과, 제안한 노드관리 방법이 노드별 에너지 소모량을 줄였으며 전체 네트워크의 생존시간을 연장함으로서 기존의 방법 보다 우수함을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권1호
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pp.120-130
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2009
In recent years, many mobile wireless communication devices and applications have been deployed on the planet. The mobile multi-hop wireless network models appeared to provide means to access to networks where few infrastructure exists. However, the mobile multi-hop wireless networks have weaker points in attacks and intrusions than the wired and one-hop wireless networks. In this paper, the secure routing issues in most mobile multi-hop wireless network models are surveyed in depth. The state-of-the-art technologies and research activities are explained. Finally, the issues and technologies for the secure routing specific to a maritime network model are sufficiently discussed as conclusions.
소스 호스트와 목적지 호스트간 경유 경로를 패킷 헤더에 모두 포함하는 DSR(Dynamic Source Routing)은 경유 호스트 수 증가에 비례 칠서 패킷 헤더와 개별 호스트들이 유지하는 라우트 캐쉬의 크기가 커져야 한다. 따라서 경로 크기와 선형적 관계로 유발되는 확장성 문제로 DSR을 수천 개 이상의 호스트로 구성 되는 대규모 애드-혹 망에 적용하기 어렵다. IETF(Internet Engineering Task Force)는 이러한 단점의 회피 방법으로 Flow State 메카니즘을 제안 하고 있다. 그러나 이 방법은 Route Discovery를 위한 Route Request 와 Route Response 패킷에 전체 경로를 포함 해야 하는 것은 물론 Route Cache에도 전체 경로를 저장 해야 하기 때문에 DSR 확장성 문제를 해결 할 수 없다. 본 논문에서는 경로 크기에 비례해 증가하는 DSR의 오버헤드를 패킷 헤더는 6-hoP, 라우트 캐쉬는 12-hoP 크기로 한정 하는 경로 분할 라우팅 방법을 제안한다.
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.
무선센서네트워크 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅에서 정보전달을 위한 중요한 매개체가 되는 등 그 중요성이 점점 더 커지고 있다. 그런 무선센서네트워크에 이미지처리능력을 추가하면 사용자가 이용할 수 있는 좀 더 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 그 중 재산 보호를 위한 감시시스템의 관심이 커지고 있고 이에 관련된 몇몇 연구들이 진행되어오고 있다. 몇몇 연구에서 카메라 네트워크 망에서 발견된 객체를 연속적으로 추적을 하지만 카메라와 서버간 직접적인 통신을 통해 다량의 정보를 주고 받기에 Ad-hoc 무선망을 사용하는 방식에서는 적합하지 않다. 또 다른 방면으로는 타겟 추적에 time critical한 방법들을 쓰고 있기에 시간 동기화를 위한 추가적인 프로토콜의 사용이 필요해진다. 본 연구에서는 다중 카메라에서 관계자와 비관계자를 명확히 구분해서 관계자를 제대로 추적함으로써 비관계자 인원이 감시구역에 접근하는 행동을 방지하고 노드간의 시간 동기화 의존도를 줄이기 위한 방법을 제시한다.
본 연구에서는 스마트폰을 이용한 실험실용 모형 지능형 자동차의 원격 제어 시스템을 구현하였다. 기존의 임베디드 기기(지능형 모형 자동차) 원격 제어 시스템은 단순한 1:1 통신으로 조종 기기와 임베디드 기기사이에 일정 간격을 유지해야 하는 단점이 있다. 본 시스템은 인터넷 망을 이용하여 구현 하였으므로 조종 기기와 임베디드 기기와의 네트워크 통신이 가능하다면 원격 조종이 가능한 거리의 제한이 없어진다. 사설 아이피끼리의 P2P 연결에서 공인아이피를 알아내기 위해 UDP서버 경유방식을 사용하였다. 그리고 기기 근처에 연결 가능한 무선 네트워크망이 있어야 한다는 단점을 개선하기 위해 Ad-Hoc방식을 구현하였다. 또한 일반패킷 구조를 사용하는 것 보다 직접 구현한 데이터 패킷 구조를 사용하여 이미지 및 센서 데이터를 전송한 결과 전송속도가 훨씬 개선하였다.
최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준 완료 이후 JVET(Joint Video Experts Team)은 인공신경망 기반의 비디오 부호화를 위한 AhG(Ad-hoc Group) 구성하고 인공지능을 이용한 비디오 압축 기술들을 검증하고 있으며, MPEG(Moving Picture Experts Group)에서는 DNNVC(Deep Neural Network based Video Coding) 활동을 통해 딥러닝 기반의 차세대 비디오 부호화 표준 기술을 탐색하고 있다. 본 논문은 VVC 에 채택된 신경망 기반의 기술인 MIP(Matrix Weighted Intra Prediction)를 참조하여, MIP 모델의 학습에서 손실함수가 예측 성능에 미치는 영향을 분석한다. 즉, 예측의 왜곡(MSE)만을 고려한 경우와 예측오차의 부호화 비용도 함께 반영한 손실함수를 비교한다. 실험을 위해 HEVC(High Efficiency Video Coding) 화면내 예측 대비 평균적인 PSNR 향상 정도를 나타내는 성능 지표(PSNR)를 정의한다. 실험결과 예측오차의 부호화 특성을 반영하는 손실함수를 이용한 학습이 MSE 만 고려한 학습 대비 PSNR 기준 평균 0.4dB 향상됨을 보였다.
이동 애드 혹 망에서 안정된 멀티캐스트 데이터 전달 구조는 데이터 전송률을 높이고 제어 부하를 맞추는데 기여한다. 이동 애드 혹 망의 동적 위상 때문에 애드 혹 환경에서 안정된 멀티캐스트 데이터 전달구조를 구성하는 것은 어려운 문제이다. 이 논문에서 우리는 이동 애드 혹 망을 위한 안정된 응용 계층 멀티캐스트를 제안한다. 이 프로토콜에서는 각각의 멤버 노드가 잔여 에너지와 지역 이동성에 따라 자신의 안정성을 미리 계산한다. 소스가 데이터 패킷을 전송해야 할 때, 변형된 지연 전달 방안을 통해 소스기반 오버레이 멀티캐스트 트리를 만든다. 오버레이 구성은 각각의 멤버 노드의 안정성에 따른다. 상대적으로 높은 안정성을 가진 멤버 노드는 하위 트리들을 가질 확률을 높여준다. 제안한 설계는 불안정한 멤버 노드들을 멀티캐스트 트리의 가장자리로 밀어내어 멀티캐스트 라우팅 안정성을 개선한다. 시뮬레이션 결과는 우리의 설계가 패킷 전송률, 링크 단절에 의한 손실률, 제어 부하 면에서 ODOMP[1]에 비해 우수하다는 것을 보여준다.
모바일 애드-혹 망(MANET)은 고정 인프라 구조 없이 모바일 노드들이 자유롭게 이동하면서 통신하는 무선망이다. 망 내의 모바일 노드들은 빈번하게 이동하므로 위치정보 관리는 MANET에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 MANET 내의 모든 모바일 노드에 대한 위치정보를 효율적으로 관리하기 위해 모바일의 이동성을 퍼지논리를 이용하여 지역 중요도를 적응적으로 적용한 새로운 쿼럼 시스템을 제안한다. 제안하는 쿼럼 시스템의 성능은 분석적 방법으로 평가하였고, 그 성능을 기존의 UQS와 DQS 시스템과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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