클러스터링은 모바일 노드들에 대한 정보를 효율적으로 제공해 주며, 라우팅, 대역폭 할당과 같은 처리성능을 향상시키는 중요한 메카니즘이다. 본 논문에서 우리는 이동성(mobility)으로 인한 동적 속성, 평면구조 구조상에서 발생하는 노드 분산 등과 같은 문제를 효과적으로 해결하고 라우팅 성능을 향상시키기 위한 퍼지 적합도 기반의 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 FSV(Fuzzy_State_Viewing) 구조를 이용하여 퍼지 적합도${\alpha}$를 수행한다. 퍼지 적합도${\alpha}$는 FSV 구조에서 클러스터링을 수행하기 위한 클러스터헤드 CH(ClusterHead)를 선정하는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 이와 같이 제안된 클러스터링 기법을 통해서 기존의 1-홉 클러스터 및 2-hop 클러스터에서 발생되는 문제를 해결하도록 하였다. 제안된 기법의 성능을 알아보기 위하여 우리는 NS-2 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 우리는 시뮬레이션 평가를 위해 기존의 Lowest-ID, MOBIC, SCA 기법 그리고 제안된 기법과의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법의 성능이 Lowest-ID, MOBIC, SCA 기법에 비해서 우수함을 알 수 있다.
본 논문에서는 모바일 애드혹 네트워크에서 라우팅 비용 감소를 위해 위치 정보를 이용한 효율적인 그리드 기반 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 헤더를 두지 않기 때문에 헤더 관리 비용이 감소하며 모든 노드가 메시지를 전송할 수 있다. 중간 노드들은 노드와 그리드간의 위치 관계에 기초하여 메시지를 중계하는 다음 홉을 결정한다. 각 그리드 영역의 좌표와 이웃 노드의 정보를 활용하여 노드의 방향성을 고려한 라우팅 경로 탐색을 한다. 또한, 노드들 사이의 연결성을 고려하여 라우팅 경로를 유지한다. 제안된 라우팅 기법의 우수성을 보이기 위해 성능평가를 통해 기존의 그리드 기반 라우팅 기법과 메시지 오버헤드, 전달 성공률을 비교한다.
이동 애드혹 네트워크는 별도의 인프라가 존재하지 않는 환경에서 이동성을 갖는 노드들이 망 토폴로지를 구성하기 때문에, 토폴로지와 이웃 노드들의 변화가 빈번히 일어난다. AODV는 이러한 환경에 유리한 라우팅 프로토콜이지만 경로 복구 과정 동안 데이터의 전송이 이루어지지 않아 전송 지연이 발생한다. 본 논문에서는 우회 경로를 생성하여 경로 복구 과정 중에 우회 경로를 통해 데이터 전송이 이루어져 전송 지연을 향상시키는 기법을 제안하였다. 우회 경로 생성을 위해 모든 노드는 자신의 위치 정보와 이동 방향 정보를 이웃 노드와 주고받는다. 또한 AODV의 경로 복구의 신속성과 우회 경로 생성 시 이웃 노드 정보의 정확성 향상을 위해 이웃 노드 예측을 통하여 헬로 패킷의 수신 역치를 조정하는 기법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안 기법이 AODV보다 전송 지연 및 데이터 패킷 전송률 측면에서 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
노드자체에 라우팅 기능을 가지고 있어 자치 분산네트워크를 구성할 수 있는 MANET은 기존의 무선통신과는 많은 차이점을 가지고 있다. 향후 All-IP 시대를 대비하여 MANET 단말기 사용자가 언제, 어디서나 손쉽게 정보를 공유하기 위해서는 반드시 유선 인터넷 IP 망에 접속해야만 하고 이기종간의 중간매개체 역할을 하게 되는 게이트웨이의 구성이 필수적이다. 본 논문에서는 Proactive, Reactive, Hybrid 방식으로 MANET 망과 유선 인터넷 IP 망의 연결방법을 제안한 GMAHN 알고리즘13)을 이용하여 다양한 실험환경을 설정, 각 방식의 장단점을 살펴보았다. 또한 Proactive와 Reactive를 혼합한 Hybrid 방식의 최적화 방안을 제시하였다.
모바일 응용을 실현하는데 있어서 근거리 무선 통신과 네트워킹 기술의 중요성은 증가하고 있다. 예를 들어 지그비 기술은 베터리의 수명이 수개월에서 수년에 이르는 기기 사이의 저 가격과 저 전력 연결을 제공한다. 또한, 지그비는 블루투스에서 제공하는 네트워크 구성보다 큰 메쉬 네트워크를 구축할 수 있다. 지그비 규격의 주된 특징은 네트워크의 유연성, 저가격, 저전력 소모이며 고정, 휴대 및 모바일 기기사이의 Ad-hoc 네트워크에서 저속 데이터 전송이다. 홈 네트워크와 홈 자동화 분야는 간단한 네트워크의 예로써 지그비의 큰 시장중의 하나이다. 본 논문은 잡음과 간섭 그리고 라이시안 페이딩 환경에서 지그비 시스템과 DSSS-BPSK 신호의 성능을 분석하였고 근거리 무선 채널에서 간섭과 페이딩의 영향에 따른 성능 감쇠에 대하여 연구하였다. 특히, 라이시안 페이딩과 간섭 레벨에 따른 오율 특성을 BER 성능 그림을 통하여 나타내었다.
병원과 같은 의료센터에서 이동하는 환자들의 상태를 효과적이며 실시간으로 감지하기 위해서는 다양한 무선통신망 프로토콜과 네트워크 상황을 고려해야 한다. 802.11a, 802.11g, direct sequence와 같은 무선통신 프로토콜들은 각각의 장단점이 있으며 모바일 노드의 개수나 전파도달 거리등 다양한 요소들이 망의 성능에 영향을 줄 수 있다. 특히, 환자들의 상태를 뇌파전송(EEG)을 통해 감지하기 때문에 이러한 데이터 특성도 고려하여 네트워크 토폴로지를 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 환자의 EEG 데이터를 효율적으로 전송할 수 있는 무선통신망을 설계하고 이를 Opnet 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션한 뒤 그 결과를 이용하여 성능을 분석하였다. EEG를 전송하는 무선네트워크 환경에서는 전반적으로 802.11g의 성능이 우수한 것으로 나타났으며 토폴로지의 구성요소에 따라 결과의 특성에 다소 차이가 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2894-2909
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2015
As the number of mobile devices such as smart phones and tablets explodes, the need for new services or applications is also rapidly increasing. Smart class application is one of the emerging applications, in which most of contents are distributed to all members of a class simultaneously. It is highly required to select relay nodes to cover shadow area of radio as well as extend coverage, but existing algorithms in a smart class environment suffer from high control packet overhead and delay for exchanging topology information among all pairs of nodes to select relay nodes. In addition, the relay selection procedure should be repeated in order to adapt to the dynamic topology changes caused by link status changes or device's movement. This paper proposes the learning based relay selection algorithm to overcome aforementioned problems. The key idea is that every node keeps track of its relay quality in a fully distributed manner, where RQI (Relay Quality Indicator) is newly defined to measure both the ability of receiving packets from content source and the ability of successfully relaying them to successors. The RQI of each node is updated whenever it receives or relays broadcast packet, and the node having the higher RQI is selected as a relay node in a distributed and run-time manner. Thus, the proposed algorithm not only removes the overhead for obtaining prior knowledge to select relay nodes, but also provides the adaptability to the dynamic topology changes. The network simulation and experimental results prove that the proposed algorithm provides efficient and reliable content distribution to all members in a smart class as well adaptability against network dynamics.
MANET에서 정책 기반 망 관리(PBNM)에 대한 연구는 이동 노드들 간의 신뢰성과 효율성을 확보하기 위해 연구되고 있다. 그러므로 노드의 이동을 감지하고 정책을 배포할 관리영역을 효과적으로 결정하는 것이 필수적이다. 정책 기반 망 관리 메커니즘에서 정책결정자(PDP)노드가 관리 영역(cluster)을 결정하고, 정책수행자(PEP) 노드들을 관리함에 있어 기존의 k-hop cluster 기법보다 효율적인 메커니즘으로써 Active PDP Discovery 기법이 제안되었다. k-hop cluster에서는 PDP노드가 관리할 PEP노드들을 선택하는 데 비해 Active PDP Discovery는 이동하는 PEP노드에서 능동적으로 PDP 노드를 선택할 수 있게 한다. 이 방법은 k-hop cluster에 비해 PDP에 연결되지 않은 고아노드를 방지하고 주기적인 방송메시지를 감소시킨다. 본 논문에서 노드의 이동감지를 하기 위하여 COPS-PR을 확장하고 PDP노드에 MNL을 추가하여 관리영역을 결정하는 Active PDP Discovery를 실제 네트워크에서 구현하고 성능을 분석한다.
MANET에서 TDMA MAC 프로토콜을 사용하기 위해서는 단말의 이동과 전파 환경의 영향으로 토폴로지가 계속적으로 변화하는 환경에서도 단말 간에 정밀한 동기를 유지할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 TDMA 기반 MANET을 위한 in-band 방식의 계층교차적 네트워크 동기 구조를 제시한다. TDMA MAC 프로토콜과 proactive routing 프로토콜 간에 긴밀한 협력을 통해 단말 이동에 따른 네트워크 분리 및 통합을 신속하게 감지하고 네트워크 동기를 정밀하게 유지한다. 또한 제안된 동기 구조를 OPNET 시뮬레이터에 구현하고 다양한 시뮬레이션 시나리오를 통해 동기구조의 성능을 검증한다. 시뮬레이션 결과 네트워크 분리와 통합이 발생했을 때 이를 신속하게 인지하고 동기를 안정적으로 유지하는 것으로 나타났다.
애드혹 네트워크에서의 종단 응용프로그램간의 신뢰성 있는 데이터 전송과 인터넷과의 자연스러운 접속을 가능하기 위해서는 기존외 유선 인터넷에서 사용되고 있는 TCP의 수용이 바람직하다. 따라서 최근의 연구에서 애드혹 네트워크에 가장 적합한 TCP의 변이종을 찾기 위해 다양한 경로설정 프로토콜 상에서 TCP의 성능평가가 이루어져왔다. 하지만 OLSR상에서의 TCP의 성능평가는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 IETF에서 표준화가 된 AODV와 OLSR상에서 현재 유선망에 가장 널리 사용되고 있는 TCP-Reno와 과거의 연구에서 TCP-Reno 보다 우수한 성능을 보인 TCP-Vegas의 성능을 NS-2 시뮬레이터를 사용하여 비교 분석하였다. 실험결과 어떠한 경로설정 프로토콜을 선택하느냐에 따라 TCP의 성능이 큰 차이를 보였다. 그리고 측정된 RTT를 기반으로 하여 전송률을 조절하는 TCP-Vegas를 경로가 빈번하게 변경되는 애드혹 네트워크에 적용할 경우 부정확한 Base RTT로 인해 TCP-Vegas의 성능감소를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 경로가 변경되었을 시 새로이 Base RTT를 측정하는 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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