브로드캐스팅은 한 노드가 모든 노드들에게 패킷을 전달하는 과정으로, 모바일 애드 혹 네트워크(MANET)에서 경로 탐색과 제어 정보 메시지 전송과 같은 서비스를 위하여 많이 사용되는 기본 작업이다. 본 논문에서는 MANET에서 송수신 노드 사이의 이격 비율과 노드 밀집도에 따라 동적으로 재전송 확률 값을 구하는 브로드캐스팅 기법을 제안한다. 이격 비율은 송수신 노드사이의 거리와 무선 전파의 전달 거리에 대한 비율을 계산하며, 노드 밀집도는 1-홉 단위의 이웃 노드의 수를 계산한다. 패킷을 수신한 노드는 송신노드로부터의 이격 비율과 자신의 노드 밀집도을 고려하여 재전송 확률을 결정하는데, 송신자에 가까운 노드와 노드 밀집도가 높은 노드는 낮은 재전송 확률 값을 부여하여 패킷의 조기 소멸을 통해 재전송 패킷의 수를 줄이도록 한다. 플러딩 기법과 고정된 확률 값 기법과의 성능 비교를 통하여 제안 기법이 다른 방법보다 우수한 성능을 보여주었는데, 제안 기법은 플러딩에 비하여 30% 이상의 패킷 전송을 감소시킬 수 있었으며, 96%에 가까운 패킷의 도착율을 보여주었다.
애드 혹 네트워크는 네트워크의 구성 요소를 관리하는 AP가 없는 대신 각각의 노드가 라우팅 알고리즘에 의한 동작으로 노드간에 정보를 전송한다. 이 때 네트워크 내 모든 노드로 정보를 전송하는 브로드캐스팅 과정이 필수적이다. 브로드캐스팅 과정에서는 네트워크를 구성하는 노드에 대한 충분한 정보 없이 모든 노드로 패킷을 전송하므로 동일한 패킷의 중복 수신이 발생하며, 이는 네트워크의 전력 효율을 감소시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 전송 효율을 증가시키기 위하여 패킷 수신 횟수에 의한 확률적 브로드캐스트 기법을 제안한다. 각 노드는 과거 패킷 수신 횟수에 근거하여 신뢰성이 보장된 범위 내에서 높은 전송 효율을 갖는 브로드캐스트 확률을 계산하고 이 확률에 따라 각 노드는 브로드캐스트를 수행한다. 본 논문에서는 모의 실험을 통하여 제안 기법의 성능을 검증하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권3호
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pp.156-162
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2020
Wireless Sensor Network (WSN) field is mainly studied to monitor and characterize large-scale physical environments to track various environmental or physical conditions, such as temperature, pressure, wind speed and humidity. WSN can be used in various applications such as wild surveillance, military target tracking and monitoring, dangerous environmental exploration and natural disaster relief. We design probabilistic mobile models that apply to mobile ad hoc network mobile environments. A probabilistic shift model proposed by dividing the number of moving nodes and the distance of travel into two categories to express node movement characteristics. The proposed model of movement through simulation was compared with the existing random movement model, ensuring that the width and variation rate of the first node node node node (FND) was stable regardless of the node movement rate. In addition, when the proposed mobile model is applied to the routing protocol, the superiority of network life can be verified from measured FND values. We overcame the limitations of the existing random movement model, showing excellent characteristics in terms of energy efficiency and stable in terms of changes in node movement.
다중홉 무선센서네트워크에서 플러딩(또는 브로드캐스팅) 전송은 경로 탐색, 주소설정, 메시지 전송과 같은 기본 작업이다. 그러나 플러딩 기법은 'Broadcasting Storm' 현상을 발생시키며, 메시지 충돌, 혼잡, 불필요한 네트워크 자원을 소모하게 된다. 따라서 이러한 단순 플러딩 기법의 단점을 보완하기 위한 다양한 Flooding 기법이 제안되었다. 이러한 플러딩 기법은 확률기반, 카운터 기반, 거리기반, 이웃 기반 기법으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 대표적인 플러딩 기법의 장단점을 소개하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 단순 플러딩 기법을 포함한 각 기법의 성능과 효율성을 비교 분석하였다.
본 논문은 멀티미디어 서버의 부하 편중현상을 해결하기 위한 스위치를 제시하고 그 스위치에서의 트래픽 특성 분석을 위한 간단한 확률적 모델을 제안한다. 스위치는 경로설정 방안으로 우회방안을 이용하므로 스위치 내의 트래픽 부하는 우회확률에 커다란 영향을 미친다 본 논문에서는 제안한 모델에 의거하여 스위치의 트래픽 부하에 따르는 우회확률을 추적하였다. 그리고 그 결과를 실험적 결과와 비교함으로써 확률적 모델의 타당성을 검증하였다. 확률적 모델에 의하여 스위치 안으로 유입되는 패킷의 양에 따라 발생하는 우회와 그에 따르는 스위치의 트래픽 포화지점을 예측할 수 있다.
무선 애드혹 네트워크에서 이웃 탐색 과정은 네트워크를 초기화하는데 먼저 수행되어야 하고, 라우팅 알고리즘이나 토폴로지 컨트롤, 그리고 MAC 계층 설계를 위해서도 반드시 필요한 과정이므로 효율적인 분산적 이웃 탐색방법 설계가 필수적이다. 본 논문에서는 확률적 이웃 탐색 기법 (PND: Probabilistic neighbor discovery)을 제안한다. 제안한 기법에서는 MIMD (Multiplicative-increase, multiplicative-decrease) 정책을 통해 광고 메시지의 전송확률을 제어함으로써 이웃 탐색에 소요되는 시간을 줄이는 것이 가능하다. 더불어 임의의 기기가 광고 메시지를 전송한 경우, 그 메시지가 성공적으로 전송되었는지 여부를 알 수 있는 충돌 감지 기법 (CD: Collision detection)을 도입함으로써 확률적 이웃 탐색 기법의 성능을 더 높일 수 있다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 모든 이웃을 탐색하기까지 소요되는 시간을 15.6%~57%까지 감소시킬 수 있음을 보여준다.
We consider Wireless Sensor Network Security (WSN) and focus our attention to tolerate damage caused by an adversary who has compromised deployed sensor node to modify, block, or inject packets. We adopt a probabilistic secret sharing protocol where secrets shared between two sensor nodes are not exposed to any other nodes. Adapting to WSN characteristics, we incorporate these secrets to establish new pairwise key for node to node authentication and design multipath routing to multiple base stations to defend against HELLO flood attacks. We then analytically show that our defense mechanisms against HELLO flood attack can tolerate damage caused by an intruder.
본 연구에서는 우리나라의 기후 특성의 영향으로 종종 발생하는 무유출량의 간헐하천 유역(Ephemeral catchment)에 확률기반 격자형 수문 모형을 구축하였다. 격자형 모형의 구축을 위하여 Sacramento Soil Moisture Accounting Model (SAC-SMA) 유출 모형을 사용하였으며 라우팅 모형의 결합으로 격자형 강우-유출 모형을 구축하였다. 확률 모형의 표현을 위하여 에러 모형을 결합시켰으며 간헐하천 유역에 적합하게 표현하기 위해서 검열된 오류 모형(censoring error model)을 사용하였다. 기존에 많이 사용되는 정규화된 오류 모형과의 비교를 통하여 본 연구에서 구축한 모형의 적합성을 평가하였다. 먼저 과거 주된 연구와 유역에 대한 검토를 통하여 그 필요성을 논하였으며 우리나라에서 수문 모형에 많이 사용되는 용담댐을 선정하여 수문 모형을 구축하였다. 결과적으로 본 연구에서 구축한 두개의 모형이 둘 다 신뢰할 만한 결과를 보여주지만 검열된 오류 모형의 사용이 더욱 적합한 결과를 보여주는 것을 확인하였다. 이 과정에서 기존의 방법론은 확률 기반의 유출량의 표현에 있어서 0 이하의 음수값을 상당히 표현하였으며 이는 현실이지 못한 수문 모델링의 표현을 의미한다. 본 연구에서는 또한 두 모형의 심층적인 비교를 위하여 심화된 간헐하천 유역을 구축하고 수문 모델링을 하였다. 결과적으로 무유출의 빈도 증가에 따라 무유출량을 고려하는 검열된 오류 모형의 효율이 증가하는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 얻은 결과는 우리나라의 수문 모델링에 있어서 간헐하천 유역에 대한 고려가 필요하다는 것을 의미한다.
외판원 문제(TSP; Traveling Salesman Problem)는 경로탐색 최적화문제로 '풀리지 않는 문제'(NP-complete; None-deterministic Polynomial-time complete)에 속하므로 경유지 수가 많아짐에 따라 급격히 계산시간이 증가한다. 때문에 적용시 정확한 최적해보다는 최적 근사해에 대한 발견적 (heuristic) 알고리즘들을 이용한다. 본 연구는 TSP에 적용되는 발견적 알고리즘으로 개미 시스템알고리즘(ASA; Ant System Algorithm)을 검토하고. 국내 택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. ASA는 NP-complete 문제를 위한 발견적 알고리즘으로, 1990년대 초 M. Dorigo 등에 의해 연구되어졌다. ASA는 개미들이 이동간에 페로몬이라는 일종의 화학물질을 분비할 때, 이동경로 상에 분비된 페로몬 누적에 따라 확률적 방법으로 경로를 결정하게 된다. 이러한 ASA는 NP-complete문제에서 계산시간이나 최단경로탐색에서 우수한 결과를 얻는 것으로 발표되고 있으며, 교통분야에서 차량경로탐색뿐만 아니라 네트워크 관리 및 도로선형계획 등 그 적용범위가 점차 확대되어지고 있다. 현재 국내 택배시스템에서 차량배차시 명확한 기준이 없으며 주로 담당 운전자의 경험과 판단에 의해 결정된다. 본 연구에서는 국내택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. 담당 운전자의 경로결정이 가로 10.0km, 세로 10.0km의 범위에서 인접이웃알고리즘(NNA: Nearest Neighbor Algorithm)을 따른다고 가정했을 때와 랜덤한 20개의 경유지를 가질 때, 그리고 경유지 수를 10개씩 증가하여 200개까지 증가할 때를 비교 분석한 결과, ASA이 NNA 보다 우수하였다. ASA을 국내택배시스템에 적용시 운송비용 절감 등의 운영개선을 기대할 수 있으며, 특히 영세한 택배업체에서 보다 저렴하고 우수한 택배시스템을 구축할 수 있을 것으로 보인다.
멀티미디어 응용 서비스에서는 특정 시간 내에 데이터 전송이 이루어져야 하는 시간 의존성이 있다. 이러한 실시간 특성은 네트웍의 QoS 보장을 위한 중요한 요소이다. 네트웍 사용자의 증가와 응용 프로그램의 데이터 전송율의 증가로 네트웍 자원을 효율적으로 사용하기 위한 연구는 계속 진행되고 있다. 종단간(End-to-End) 지연시간 제한 조건을 만족하면서 최소 비용을 갖는(Delay Constrained Least Cost, DCLC) 경로를 찾는 문제는 이미 NP-hard 문제로 알려져 있다. 최소 지연시간 경로의 비용은 최소 비용 경로의 비용보다 상대적으로 높은 경로 비용을 갖으며, 역으로 최소 비용 경로의 지연시간은 최소 지연시간 경로의 지연 시간보다 상대적으로 높은 지연시간을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하여 DCLC문제에 접근하기 위해 링크비용과 지연시간을 확률적으로 조합한 인자를 사용한 새로운 알고리즘을 연구하였다. 최근 Salama에 의해 제안된 DCUR 알고리즘은 최적에 가까운 알고리즘이나, 제안한 알고리즘은 DCUR 알고리즘과 비교하여 종합적인 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 의하면 노드 수 200에서 38% 이상의 효과를 보았다. 본 알고리즘의 특징은 선택의 요소로서 새로운 인자를 만들었고, 링크를 순차적으로 선택하지 않고 동적으로 선택하는 방법을 구현하였다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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