최근 네트워크 사용자들이 네트워크를 사용하는 방식이나 가치의 변화를 살펴보면 간단한 웹 정보와 같은 단방향 정보만을 제공받는 형태에서 자유로운 이동성을 기반으로 보안과 개인화가 보장된 대용량 정보 전송 형태로 바뀌고 있다. 이처럼 다양한 요구사항들의 변화에 따라 개별적으로 서비스를 제공하던 형태에서 하나의 형태로 통합되는 추세에 있다. 아울러 네트워크 또한 개별적인 네트워크를 통합하는 형태로 발전하고 있으며 이러한 여러 네트워크를 통합적으로 제어할 수 있는 네트워크 제어 기술이 핵심 요소로 등장하였다. 이러한 사용자들의 요구사항을 반영하여 차세대 네트워크는 WDM/IP 전송기술을 기반으로 동적 재구성을 지원하는 다계층 네트워크가 대세를 이루고 있다. 이처럼 패킷-광전달 시스템(P-OTS)은 SONET/SDH와 Ethernet, DWDM, OTN, 그리고 ROADM과 같은 기술들을 통합한 플랫폼이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 다계층 광 네트워크 제어 시스템에서 PCE 기반 광 및 패킷전달계층 경로계산엔진 알고리즘을 제안하였다.
기존의 이동 Ad Hoc On-demand 라우팅 알고리즘은 단지 경로의 손실이 발생할 경우에만 경로 발견을 시작하며, 단절된 경로를 발견하고 새로운 경로 확립하는데 막대한 경비와 시간이 소요된다. 본 논문에서는 기존 라우팅 알고리즘에서 사전 활성화 경로 선택과 관리유지 방식을 추가하는 것을 제안한다. 본 연구의 핵심 아이디어는 수신되는 패킷의 신호파워 세기가 손실되기 전의 최적 임계치 신호파워 세기까지 근접하게 되면 경로는 손실될 경향이 높다고 간주하는 것과 수신되는 패킷의 신호파워 세기가 최적 임계치 이하로 떨어졌을 경우, 사전경고 패킷을 발생하는 것이다. 사전경고 패킷을 발생 후에, 송신 노드는 계속적으로 패킷이 전송하는 동안 사전에 경로 발견을 시작하기 때문에, 모든 경로의 단절에 대한 잠재적인 가능성을 피할 수 있다. 성능평가 연구를 위하여 네트워크 시뮬레이토(NS2)가 사용된다. 결과에 의하면 된 알고리즘은 기존의 DSR과 AODV 프로토콜보다 패킷 전달율과 평균 지연시간 그리고 오버헤드 측면에서 성능이 우수한 경향을 나타낸다.
최근 네트워크 사용자의 가치 변화와 이용 패턴을 살펴보면, 단순 웹 정보, 단방향 정보습득의 일방적인 데이터 전달에서, 멀티미디어 활용의 증가, 보안 및 개인화의 요구 증대, 자유로운 이동성에 대한 욕구 증가 등의 변화가 생기고 있다. 이러한 욕구의 변화로 인해 개별적으로 제공되는 각각의 서비스는 점차 융합화된 형태의 통합 서비스로 발전하고, 네트워크 또한 각각의 서비스를 위한 개별 망에서 이용자의 다양한 통합 욕구를 실현시켜 주는 지능형 통합망의 형태로 발전할 것으로 전망되며, 관련한 기술의 핵심이 되는 통신망 제어기술 또한 급속히 발전하고 있다. 본 논문에서는 자원의 효율적 사용은 물론 다중 도메인 (multi-domain)환경에서 다계층 (multi-layer)간의 정보 전달을 최소화하고, 최적의 경로선택을 할 수 있는 방법을 제안하였다. 기존의 경로선택에서 각각의 계층에 대한 정보를 이용하여 경로를 선택한 것에 비하여 다계층 구조상에서 다 계층의 정보를 활용하여 경로선택에 대한 다각화를 통한 최적의 경로선택이 수행되도록 제안하였다.
본 논문에서는 $A^*$와 유전자 알고리즘을 적용하여 최적 경로를 탐색하는 방법을 제안한다. 최적 경로를 탐색하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하여 출발지 노드로부터 중간 경로 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 적합도 함수를 이용하여 최적 출력 노드들을 탐색하기 위한 적합도를 계산한다. 적합도에 따라 교배할 노드와 교배 지점을 선택한다. 선택한 노드와 교배 지점을 기반으로 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성하고 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 선택하고, 다음 출력 노드를 선택하기 위한 출발 지점의 노드로 설정한다. 이러한 과정들을 반복하여 최적화된 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 경로 탐색 문제를 대상으로 실험한 결과, $A^*$ 알고리즘만을 이용한 경우보다 제안된 방법이 경로 탐색 문제에 있어서 최적화된 거리를 기반으로 경로를 탐색하는 것을 확인하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권6호
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pp.623-629
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2010
A geographical routing protocol is typically utilized for a route selection of VANET. Even if it is conceptually well adapted into VANET, message delivery tends to be unreliable with frequent network partitions, which mainly come from the inherent characteristics such as high mobility and irregular traffic density. In this paper, we deal with a method to enable reliable message delivery with reflecting the traffic density on routing decision. By concatenating the message delivery cost of each of inbetween junction section, $1^{st}$ and $2^{nd}$ shortest paths are initially determined. When it is not possible to deliver the message on a junction on the 1st path, we utilize two novel ideas, that is, letting the message stay on the junction to find out a new relay node, and putting a replicated copy to reach via a detour path. By using the NS-2 network simulator, our method has been examined in terms of message delivery rate and delay. It shows that our method is much efficient than the other method in the low density environment, while it brings similar results in the high density environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3151-3168
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2021
Internet of Things (IoT) connects several objects with embedded sensors and they are capable of exchanging information between devices to create a smart environment. IoT smart devices have limited resources, such as batteries, computing power, and bandwidth, but comprehensive sensing causes severe energy restrictions, lowering data quality. The main objective of the proposal is to build a hybrid protocol which provides high data quality and reduced energy consumption in IoT sensor network. The hybrid protocol gives a flexible and complete solution for sensor selection problem. It selects a subset of active sensor nodes in the network which will increase the data quality and optimize the energy consumption. Since the unused sensor nodes switch off during the sensing phase, the energy consumption is greatly reduced. The hybrid protocol uses Dijkstra's algorithm for determining the shortest path for sensing data and Ant colony inspired variable path selection algorithm for selecting active nodes in the network. The missing data due to inactive sensor nodes is reconstructed using enhanced belief propagation algorithm. The proposed hybrid method is evaluated using real sensor data and the demonstrated results show significant improvement in energy consumption, data utility and data reconstruction rate compared to other existing methods.
In the wireless sensor network, cooperative transmission is an effective technique to combat multi-path fading and reduce transmitted power. Relay selection and power allocation are important technical issues to determine the performance of cooperative transmission. In this paper, we proposed a new multi-relay selection and power allocation algorithm to increase network lifetime. The proposed relay selection scheme minimizes the transmitted power and increase the network lifetime by considering residual power as well as channel conditions. Simulation results show that proposed algorithm obtains much longer network lifetime than the conventional algorithm.
Markov Chains has proven to be effective in predicting human behaviors in the areas of web site assess, multimedia educational system, and driving environment. In order to extend an application area of predicting human behaviors using Markov Chains, this study was conducted to investigate whether Markov Chains could be used to predict human behavior in selecting mobile phone menu item. Compared to the aforementioned application areas, this study has different aspects in using Markov Chains : m-order 1-step Markov Model and the concept of Power Law of Learning. The results showed that human behaviors in predicting mobile phone menu selection were well fitted into with m-order 1-step Markov Model and Power Law of Learning in allocating history path vector weights. In other words, prediction of mobile phone menu selection with Markov Chains was capable of user's actual menu selection.
To solve the problem of unbalanced loads and the short network lifetime of heterogeneous wireless sensor networks, this paper proposes a node-selection algorithm based on energy balance and dynamic adjustment. The spacing and energy of the nodes are calculated according to the proximity to the network nodes and the characteristics of the link structure. The direction factor and the energy-adjustment factor are introduced to optimize the node-selection probability in order to realize the dynamic selection of network nodes. On this basis, the target path is selected by the relevance of the nodes, and nodes with insufficient energy values are excluded in real time by the establishment of the node-selection mechanism, which guarantees the normal operation of the network and a balanced energy consumption. Simulation results show that this algorithm can effectively extend the network lifetime, and it has better stability, higher accuracy, and an enhanced data-receiving rate in sufficient time.
최근 광네트워크 기반 IP 서비스가 증가함에 따라 GMPLS 관리 프레임워크는 더욱 중요해지고 있다. 본 논문에서는 이러한 GMPLS 네트워크의 장애 요인들 중 다중 경로 장애 시 사용자의 트래픽 엔지니어링 복구 요구조건을 만족하고 최적의 서비스에 대한 대체 경로를 찾을 수 있는 동적 GMPLS 경로 관리 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 GMPLS 네트워크에서 복구 조건을 만족하는 대체 경로의 가용성 조건들을 도출하고 있다. 또한 고속 대체 경로 설정 알고리즘을 제안하여 사용자의 복구 요구조건을 만족하고 서비스의 중지를 최소한으로 막을 수 있게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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