• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.269-276
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• 2021

최근 스마트 센서는 다양한 환경에서 사용되고 있으며, 애드혹 센서 네트워크 (ASN) 구현에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 센서 네트워크 라우팅 알고리즘은 특정 제어 문제에 초점을 맞추며 ASN 작업에 직접 적용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 Q-learning 기술을 이용한 새로운 라우팅 프로토콜을 제안하는데, 제안된 접근 방식의 주요 과제는 균형 잡힌 시스템 성능을 확보하면서 효율적인 에너지 할당을 통해 ASN의 수명을 연장하는 것이다. 제안된 방법의 특징은 다양한 환경적 요인을 고려하여 Q-learning 효과를 높이며, 특히 각 노드는 인접 노드의 Q 값을 자체 Q 테이블에 저장하여 데이터 전송이 실행될 때마다 Q 값이 업데이트되고 누적되어 최적의 라우팅 경로를 선택하는 것이다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법이 에너지 효율적인 라우팅 경로를 선택할 수 있으며 기존 ASN 라우팅 프로토콜에 비해 우수한 네트워크 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권1호
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• pp.38-48
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• 2006

무선 랜의 영역 확장을 위해서 무선 랜과 유사한 2계층 프로토콜(1)을 사용하는 이동 애드 혹 네트워크의 인터네트워킹 기법을 (2)에서 제안하고 있다. 이 기법은 무선 랜 확장을 위한 UMTS (Universal Mobile Telecommunications Systems)와 무선 랜의 인터네트워킹 기법(3-4)에 비해 물리 및 논리적인 특성이 유사하기 때문에 상대적으로 낮은 오버헤드와 지연을 갖는다는 장점이 있다. 애드 흑과 무선 랜간의 인터네트워킹을 위해 (2)가 제안하고 있는 모드 변환 알고리즘은 시그널 강도만을 고려하여 핸드오프를 결정하기 때문에 상이한 시그널을 수신하는 영역에 지그재그로 이동하는 경우 빈번한 핸드오프를 야기 시킬 수 있다. 또, 무선 랜에서의 이동성 지원이 MIPv6 프로토콜을 기반으로 하고 있어서 핸드오프시 높은 지연을 갖고 시그널 메시지 교환으로 인한 오버헤드가 크다. 본 논문에서는 (2)에서 제안하는 스위칭 기법을 수정 및 보완함으로써 이동 노드가 HMIPv6를 기반으로 하고 있는 무선 랜의 범위를 벗어나 난청지역(dead-spot)에 진입했을 때 무선 랜 영역의 확장을 위해서 무선 랜과 이동 애드 혹 네트워크간의 최적화된 인터네트워킹 방안을 제안한다. (2)에서 발생할 수 있는 핸드오프 핑퐁문제를 적응적인 임계치를 반영함으로써 해결하였다. 특히, 무선 랜에서 이동성 지원을 위한 HMIPv6 프로토콜과 병립되어 사용될 수 있는 OLSR 프로토콜을 이동 애드 혹 네트워크에서 적용하였다. 총 오버헤드 시간을 구하고 실험과 시뮬레이션을 통해 제안된 스위칭 방식이 기존의 방식보다 성능이 우수함을 확인하였다.