레이블 교환 망의 경로 설정을 위해 제안된 칼라 스레드 알고리즘을 패킷 교환 망에 적용하기 위하여 알고리즘 보완이 필요하다. 칼라 스레드 알고리즘은 스레드의 동작을 extend, rewind, stall, withdraw, merge로, 상태를 null, colored, transparent의 3종류로 정의하였지만 여기에 merged상태를 추가하였다. 또 루프 경로를 도출하기 위하여 스레드가 일단 중복이 되면 다시 새로운 칼라를 생성하여 unknown 홉 카운트를 갖는 스레드로 재차 확장하는 방식인데, 이를 수정하여, 업스트림 방향의 rewind 동작을 소스 노드에 의하여 다운스트림 방향으로 작동하도록 하였다. 스레드가 중복으로 접수되면 merge 동작에서 홉 카운트가 오름차 순이면 스레드의 병합을 시행하고, 그렇지 않는 경우에는 우선 스레드의 칼라가 투명해지거나 제거될 때까지 나중의 스레드를 stalling 시키도록 함으로써, unknown 홉 카운트를 갖는 새로운 칼라의 스레드 생성을 제거하였다.
센서네트워크는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 센서네트워크 노드들이 모바일 환경으로 진화함에 따라 클러스터를 구축하고 클러스터 헤더를 선정함에 있어 이에 적합한 방법으로 구축해야 한다. 본 논문에서는 동적 스카이라인 질의 속성 중 방향, 앵글, 홉을 메트릭스로 이용한 동적 예측클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 이동 센서노드를 중심으로 클러스터를 형성하고 클러스터 헤더를 선정하는 알고리즘이다. 제안 알고리즘에서는 "Adv"메시지 발생으로 이동 센서노드의 불필요한 에너지 낭비를 줄이고 효율적인 클러스터링을 위한 센서노드의 밀집도에 따라 동적 클러스터를 형성하여 센서노드의 평균 에너지를 2.9배 줄여 네트워크 생명주기를 연장해 준다. 또한 동적 클러스터를 유지함으로 클러스터 내 홉 수를 최적화하여 노드의 평균 에너지 소비율이 14% 감소하였다.
6LoWPAN에서 사용되는 계층적 라우팅 프로토콜인 HiLow는 적은 메모리 사용과 낮은 에너지 소모율을 보이지만 최적의 경로를 제공하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 HiLow 라우팅 알고리즘의 성능을 개선하기 위해서 계층적 라우팅 경로정보 뿐만 아니라 소스 노드 주위의 이웃 노드의 정보를 활용하여 데이터가 전달될 최적의 다음 홉(Next hop)을 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였으며, 그 결과 홉 수, 전송되는 메시지 수 측면에서 많은 개선이 있음을 알 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.1929-1950
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2020
Reliable and secure data transmission in the application environment assisted by the wireless sensor network is one of the major challenges. Problem like blind forwarding and data inaccessibility affect the efficiency of overall infrastructure performance. This paper proposes routing protocol for forwarding and error recovery during packet loss. The same is achieved by energy and hops distance-based formulation of the routing mechanism. The reachability of the intermediate node to the source node is the major factor that helps in improving the lifetime of the network. On the other hand, intelligent hop selection increases the reliability over continuous data transmission. The number of hop count is factor of hop weight and available energy of the node. The comparison over the previous state of the art using QualNet-7.4 network simulator shows the effectiveness of proposed work in terms of overall energy conservation of network and reliable data delivery. The simulation results also show the elimination of blind forwarding and data inaccessibility.
최근 P2P 네트워크 및 그 응용은 다양한 분야로 확장, 적용되고 있다. 그러나 P2P 네트워크 구성이 하부 네트워크 토폴로지 및 특성을 반영하지 못하여, 비효율적인 면이 있었다. 특히 협소한 대역폭과 에너지 제약을 가지고 있는 MANET에서는 이와 같은 문제의 영향이 크다. MANET에서 선행적 라우팅 프로토콜을 사용하면 노드간의 홉 수 정보를 알 수 있으므로, 이를 이용하여 P2P오버레이 네트워크를 구성할 수 있다. 그러나 단순히 홉 수 정보만을 가지고 P2P오버레이 네트워크를 구성하는 경우, 간섭 경로 선택 문제 및 지그재그 전송 문제를 피할 수 없다. 본 논문에서는 노드간의 홉 수 정보를 이용한 삼각법을 통해 가상 위치를 계산하고, 이를 이용해 피어를 선택함으로써, 간섭 경로 선택 문제 및 지그재그 전송 문제를 피할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 네트워크 토폴로지 정보를 P2P오버레이 네트워크 구성에 반영할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가상 위치기반 라우팅 또는 선행적 라우팅, 반응적 라우팅 프로토콜을 사용하는 네트워크에 적용될 수 있다. 본 논문에서 시뮬레이션을 통하여 제안하는 방식이 효율적인 P2P 데이터 전달을 제공함을 보였다.
다수의 Bluetooth 장치가 사용되는 곳에서의 데이터 통신에는 scatternet의 형태가 데이터 전송 효율성에 크게 영향을 미친다. 본 논문에서는 과도한 지연시간을 초래하지 않으면서도장치 간 평균 홉 횟수를 기존 방법보다 감소시킬 수 있는 scatternet 형성 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통해 기존 알고리즘과 비교한다.
애드혹 네트워크에서는 하나의 기준노드를 선정하여 이를 중심으로 네트워크 내에 모든 노드들의 시간을 동기화하는 방법을 사용할 수 있다. 이러한 기준노드를 중심으로 하는 대표적인 시간동기화 알고리즘은 Flooding Time Synchronization Protocol (FTSP) 이다. 메시지를 주고 받는 과정에서 예측할 수 있는 지연과 예측할 수 없는 랜덤 지연이 발생하게 되는데, 이러한 지연은 정확한 동기화를 방해하기 때문에 제거해야 한다. 멀티홉 기반의 통신에서 메시지를 주고받는 과정에 지나는 홉 수에 따라 홉 지연이 발생하게 된다. 이러한 홉 지연은 노드 사이의 동기화 성능을 크게 떨어뜨리게 된다. 따라서 이러한 홉 지연을 줄이고 동기화 성능을 높이기 위한 방법이 필요하다. 기존 FTSP 방식에서 기준 노드가 ID를 기반으로 가장 ID 값이 작은 노드가 기준노드로 선정되기 때문에 기준노드의 위치가 어디냐에 따라서 홉 지연에 따른 성능 저하가 크게 발생할 수 있다. 본 논문에서는 홉 지연을 줄이기 위한 최적의 기준노드 재선정 알고리즘을 제안하고 OPNET 네트워크 시뮬레이터를 사용하여 기존 FTSP와의 성능을 비교한다. 추가적으로 토폴로지 변경에 따른 성능을 측정하여 제안된 방식이 토폴로지 변환에 강인한 성능을 갖고 있음을 확인할 수 있었다.
무선 센서네트워크에서 에너지 절약을 위해 필요한 송선전력을 제어하는 기법들이 많이 연구 되었다. 그러나 기존 연구들은 송신전력제어 과정에서 최적화된 송신전력 단계를 계산하기 위해 많은 패킷이 필요하다. 본 논문에서는 추가척인 제어 패킷을 발생시키지 않고 최단경로를 고려하는 송신전력제어 기법을 제안한다. 그 기법은 네트워크 구성에 필요한 광고 메시지를 최대한 활용하여 제어 패킷을 사용하지 않으며 네트워크 구성 초기에 최대 송선전력 단계로 광고 메시지를 전달하여 구성된 최단경로를 기준으로 한다. 제안한 기법의 평가를 위해 TinyOS 에서 제안한 기법을 적용하였다. 그리고 21개의 노드를 이용하여 네트워크를 구성하고 형균 전류 소요량, 평균 네트워크 깊이 등을 측정하였다. 측정한 결과 제안한 기법을 척용한 네트워크가 이전보다 송신 시 명균 전류량이 약 24.7% 만큼 적으며 네트워크의 흡 수가 일반 네트워크 홉 수보다 약 41% 적였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권1호
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pp.22-30
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2022
The reinforcement learning algorithm has proven its potential in solving sequential decision-making problems under uncertainties, such as finding paths to route data packets in wireless sensor networks. With reinforcement learning, the computation of the optimum path requires careful definition of the so-called reward function, which is defined as a linear function that aggregates multiple objective functions into a single objective to compute a numerical value (reward) to be maximized. In a typical defined linear reward function, the multiple objectives to be optimized are integrated in the form of a weighted sum with fixed weighting factors for all learning agents. This study proposes a reinforcement learning -based routing protocol for wireless sensor network, where different learning agents prioritize different objective goals by assigning weighting factors to the aggregated objectives of the reward function. We assign appropriate weighting factors to the objectives in the reward function of a sensor node according to its hop-count distance to the sink node. We expect this approach to enhance the effectiveness of multi-objective reinforcement learning for wireless sensor networks with a balanced trade-off among competing parameters. Furthermore, we propose SDN (Software Defined Networks) architecture with multiple controllers for constant network monitoring to allow learning agents to adapt according to the dynamics of the network conditions. Simulation results show that our proposed scheme enhances the performance of wireless sensor network under varied conditions, such as the node density and traffic intensity, with a good trade-off among competing performance metrics.
무선 센서 네트워크 환경에서 효율적인 데이터 수집 기업은 핵심적인 기반 기술이다. 클러스터 기반의 데이터 수집 기법은 데이터 병합 (aggregation) 의 효율을 최대화 시켜 센서 노드들의 에너지 소모를 최소화 시킨다. 하지만 기존의 클러스터링 기법은 균일한 네트워크 환경만을 고려하여 불균일하게 배포될 수 있는 실제 환경에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 기존 기업들의 문제점을 해결하기 위해 불균일한 네트워크 환경에서도 에너지 효율적인 클러스터를 구축할 수 있는 기업을 제안한다. 제안하는 기법은 클러스터 헤드를 기준으로 최단 거리 홉 카운트 기법을 통해 논리적인 거리를 기반으로 클러스터 멤버를 구성한다. 이를 통해 불균일한 네트워크 환경에서도 클러스터들 간에 균형적인 멀티-홉 클러스터를 구축하여 네트워크 수명을 최대화 시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 모이기 위해 기존 기법과 시뮬레이션을 통해 성능을 비교평가 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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