모바일 애드혹 네트워크는 기존의 셀룰러 네트워크와는 다르게 고정된 기지국 없이 모바일 노드들로 구성된 네트워크이다. 또한 모바일 애드혹 네트워크의 각각의 노드들은 제한된 자원과 한정된 용량을 가진 배터리로 동작한다. 그렇기 때문에 만일 어느 한 노드가 배터리를 모두 소모하여 다운이 되서, 중간노드의 역할을 하지 못하게 되면 결과적으로 전체 네트워크가 단절되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 모바일 애드혹 네트워크에서 노드들의 한정된 전력에 대한 고려는 매우 중요하다고 할 수 있다. 기존의 단일 경로 요구 기반 라우팅 프로토콜(on-demand single path protocol)의 단점을 개선하기 위해 제안된 요구 기반 다중 경로 라우팅 프로토콜(on-demand multipath protocol)은 검색했던 모든 경로가 끊어졌을 경우에만 경로를 탐색하기 때문에, 단일 경로 라우팅 프로토콜과 비교해 봤을 때 경로 탐색으로 인한 오버헤드를 크게 줄일 수 있다. 그중 AOMDV(Ad hoc On-demand Multipath Distance Vector)는 AODV 기반의 다중 경로 라우팅 프로토콜로 AODV 보다 경로 탐색 횟수가 40% 가까이 줄어든다. 하지만 AOMDV에서는 모바일 애드혹 네트워크에서의 큰 이슈 중에 하나인 전력문제에 대해서는 전혀 고려하지 않아 전력 고갈에 의한 경로 탐색 횟수에 대한 고려는 전혀 찾아볼 수가 없다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 경로 선택 시 응답하는 패킷(RREP)에 선택 경로상의 각 노드들의 전력량에 대해 평균 전력 값을 구하고 그 값을 본 논문의 제안방법의 최대 전력량 경로 선택 함수를 통해 구한 값이 가장 큰 경로를 동적으로 선택하는 기법을 제시하고 경로상의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.
기존의 클러스터 라우팅 방식은 클러스터 헤드를 선출하여 클러스터 내의 멤버 노드들로부터 정보를 수집하고 압축하여 기지국에 전송함으로써 에너지 효율을 높일 수 있는 대표적인 방식이다. 그러나 클러스터 형성 단계 중 매 라운드마다 셋업 단계에서 선출된 클러스터 헤드와 클러스터 내의 멤버 노드들 간의 빈번한 정보 교환으로 인해 발생하는 불필요한 에너지 소모는 클러스터 라우팅 방식이 해결해야 하는 과제이다. 본 논문에서는 셋업 단계에서의 선출된 클러스터 헤드와 기존의 클러스터 헤드 사이에 변경되지 않는 중첩된 영역에 속한 멤버 노드들을 계산함으로써, 중첩된 멤버 노드들의 셋업 단계에서의 불필요한 송수신 횟수를 줄여 정보 교환을 최소화하였다. 또한 최적의 클러스터 구성을 위해 상위 클러스터 헤드의 방향성을 고려하였다. 따라서 셋업 단계에서의 소모되는 에너지를 절약하여 안정 단계에서 효율적으로 사용함으로써, 에너지의 효율적인 사용과 전체적인 네트워크의 생존시간을 증가시키고자 하며, 전체 네트워크내의 멤버들에게 클러스터 헤드가 될 수 있는 균등한 기회를 주고자 하는 클러스터 헤드 선출 기법을 제안한다.
본 논문에서는 공중망 게이트웨이에서 데이터통신의 전송속도를 증가시키기 위한 동적경로제어방식이 제시된다. 그리고 공중망 환경에 적합한 게이트웨이의 새로운 구조를 제안하고 분석한다. 여기서는 게이트웨이 전송경로자원의 효율적인 동적할당과 시스템 호 처리율의 향상을 위하여 가상 큐를 사용하였다. 그 결과, 기존의 고정경로제어에 비하여 제안된 방식은 최대 60%까지 향상된 경로이용율을 나타내었다. 특히 발생 트래픽이 한정된 경우 이 방식은 최소한의 대기시간을 유지하면서도 고속 데이터통신을 제공할 수 있었다. 뿐만 아니라 제안된 방식에서는 트래픽에 따라 호 접속망의 할당주기가 변화되므로 다양한 트래픽이 쉽게 적용된다. 따라서 제안된 동적경로제어에 의한 게이트웨이는 공중망에서의 고속 데이터통신의 응용에 적합할 것으로 사료된다.
무선 센서 네트워크(WSN : Wireless Sensor Network)는 계산 능력, 전력, 통신 대역폭 등 다양한 제약 조건을 가지기 때문에 기존의 보안 기법을 WSN에 적용하기는 매우 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에 적용 가능한 안전한 그룹통신 기법을 제안한다. 제안한 기법은 클러스터링 기반의 계층적 라우팅 프로토콜인 TEEN(Threshold sensitive Energy Efficient sensor Network protocol) 알고리즘에 보안 메커니즘이 결합된 형태로서, 네트워크는 센서노드, 클러스터 헤더, 베이스 스테이션(BS : Base Station)으로 이루어진다. 보다 강력한 보안성 제공과 효율적인 키 관리를 위해 제안된 기법은 비밀 키 및 공개 키 알고리즘 모두를 사용하며, 전력소모를 줄이기 위해 참여 노드들 간의 통신은 계층적 트리구조에 의해 이루어진다. 따라서 본 논문에서 제안한 기법은 강력한 보안성을 제공할 뿐만 아니라, 통신에 있어 보다 낮은 전력을 소모하므로 무선 센서 네트워크 환경에 적합하다고 할 수 있다.
본 논문은 고속 IP 검색을 위해 거대한 포워딩 테이블을 인덱싱하는 트라이(trie)를 캐시에 저장할 수 있는 작은 크기로 압축하는 복합적 기법을 제안한다. 본 논문의 복합적 기법은 bit-map과 controlled-prefix 기법을 복합한 것으로 저속의 주 메모리 검색을 약간의 계산을 포함한 고속 메모리 검색으로 대체한다. bit-map 트라이 압축 기법은 트라이의 인덱스와 자식 포인터를 각각 하나의 비트로 표시한다. 예를 들면 한 노드가 n bit 대표할 때 bit-map은 노드에서 연결된 $2^n$개의 인덱스와 자식 링크를 $2^{n-1}$ bit로 표시함으로써 높은 메모리 압축효과를 제공한다. controlled-prefix 기법은 주어진 트라이 계층 개수에 대해 각 계층의 깊이(stride) 즉, 트라이의 각 계층의 최상위 노드가 대표할 비트의 개수를 결정한다. 이때 controlled-prefix 기법은 주어진 트라이 계층 개수에 대해 최소의 트라이 크기를 구하기 위해 동적 프로그래밍(dynamic programming) 기법을 사용한다. 본 연구는 트라이 계층 개수에 따라 최적의 메모리 크기와 검색속도를 제시함으로써 시스템의 메모리 크기와 요구되는 검색속도에 맞추어 적절한 트라이 구조를 선택할 수 있는 기준을 제안한다.
지오센서 네트워크에 활용되는 센서 노드는 제한된 자원과 전력을 지닌다. 따라서, 에너지를 효율적으로 사용하여 데이터를 집계하는 라우팅 기법 연구가 필수적이다. 무선 센서 네트워크에서의 일반적인 데이터 수집은 각 센서 노드에서 수집된 데이터를 멀티홉 방식으로 싱크노드로 전송하는 방식이다. 하지만, 이러한 방식은 두 가지의 문제점을 지닌다. 첫째, 기존 연구는 데이터를 전송하기 위해 부모 노드를 선정하는 과정에서 불필요한 데이터 전송을 요구한다. 둘째, 각각의 소스 노드는 서로 다른 전송 경로를 가지기 때문에 많은 전송 횟수가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 효율적인 에너지 관리를 위한 지정 경로 기반의 데이터 집계 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터를 전송할 경로를 미리 선정하여 불필요한 데이터 전송을 감소시키며, round-robin 메커니즘을 이용하여 모든 센서 노드가 데이터를 집계하는 데 참여하도록 한다. 마지막으로, 기존 연구인 directed diffusion(DD) 및 hierarchical data aggregation(HDA)과의 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 에너지 효율적임을 보인다.
본 논문에서는 i-FP(intelligent Fast PMIPv6)로 명명한 새로운 이동성관리 네트워크 기법을 제안한다. i-FP는 지역 이동성관리 문제를 해결하기 위해 고안했다. 하나의 도메인 내에서 MN(Mobile Node)을 다른 네트워크로 이동이 가능하게 하기 위해 i-FP에서는 PMIPv6(Proxy Mobile IPv6)의 세가지 네트워크 엔티티인 LMA(Local Mobility Anchor), MAG(Mobile Access Gateway), MN의 개념을 확장하여 기능을 추가했다. 세가지 네트워크 엔티티로 i-FP에서는 MN의 핸드오버 지연 시간을 감소시키고 IP 헤더 스와핑 메카니즘을 사용하여 트래픽 오버헤드를 회피하여 네트워크 처리량을 증가 시킨다. i-FP의 성능을 평가하기 위해, 새롭게 제안하는 i-FP와 같은 로컬 이동성 관리 프로토콜인 HMIPv6(Hierarchical Mobile IPv6), PMIPv6까지 이상 총 세가지 기법으로 다양한 기준을 사용하여 네트워크 기법의 성능을 측정 / 평가하였다. 성능평가 결과를 종합해서 i-FP가 트래픽 오버헤드가 없어지고 다른 비교 기법 대비 평균 라우팅 홉수 10.2%, 트래픽 시그널링 비용 58.5%, 핸드오버 지연은 16.3% 감소의 성능향상이 일어남을 보여준다.
본 논문에서는 IEEE 802.22 기반의 인지라디오 시스템에서 다중 홉 릴레이 방식의 적용 방안을 제안한다. 먼저, 중계기를 통한 전송 시나리오를 가정하고 이를 지원하기 위한 물리 채널 프레임 구조를 예시한다. 다음으로, 분산 감지 (distributed sensing) 방식을 이용한 가용 채널 결정 방식을 제안하고 이를 토대로, 기지국 중심의 중앙집중형 (centralized) 채널 할당 기법 및 릴레이 전송을 위한 중계기 선택 알고리즘을 개발하였다. 그리고 수학적 해석과 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과는 제안한 다중 홉 릴레이 방식이 중계기를 사용하지 않은 기존의 인지 라디오 시스템에 비해 스펙트럼 이용효율과 시스템 수율 측면에서 성능 향상이 있음을 보여준다.
무선 센서 네트워크에 활용되는 센서 노드는 제한된 전력, 메모리 동의 한정된 자원을 지니기 때문에, 제한된 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 데이터 집계 기법의 연구가 활발히 진행되어 왔다. 한편, 센서 네트워크는 무선통신을 수행하기 때문에 공격자에게 쉽게 데이터 노출될 수 있다. 따라서, 센서 네트워크에서 데이터 집계를 위한 데이터 보호 기법에 관한 연구가 필수적이다. 그러나, 기존 데이터 집계를 위한 데이터 보호 기법은 네트워크 구성 및 데이터 집계 처리 시, 다수의 연산과 데이터 전송이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 데이터 집계를 위한 힐버트 커브(hilbert curve) 기반 데이터 보호 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 트리 기반의 라우팅을 구성하여 이웃노드와의 통신을 최소화한다. 또한 seed에 기반한 힐버트 커브 기법을 통해 데이터를 암호화함으로써, 센서 노드간의 통신 시 공격자로부터 데이터를 보호할 수 있다. 마지막으로, 제안하는 기법이 메시지 전송량 및 센서노드 평균 수명 측면에서 기존 연구보다 우수함을 보인다.
기존 경로 최적화 방안들은 최적화된 경로가 형성되기까지 경로 최적화 소요시간 이외에 3계층 핸드오프 소요시간도 포함되어 이동 라우터(Mobile Router:MR)의 이동이 빈번한 환경에서는 빠른 경로 최적화가 어렵다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 MR이 중첩된 이동 네트워크 환경으로 이동하더라도 별도의 경로 최적화 과정이 없어도 즉시 경로 최적화를 지원하는 3계층 핸드오프 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 제안한 방안에서는 MR과 액세스라우터(Access Router:AR)간의 위치등록과정을 통해 AR로 하여금 MR들의 주소정보를 획득하는 과정을 갖도록 하였다. 이 후 AR은 MR이 수행해야할 홈 에이전트(Home Router:HA)와의 위치등록과정을 대신 수행해줌으로써 AR과 MR의 HA들 사이에 양방향 터널이 형성되고, 패킷들은 해당 목적지 MR의 HA만 경유한 후 AR로 전송된다. 성능평가 결과, 본 논문에서 제안한 3계층 핸드오프 방식은 Reverse Routing Header(RRH), Optimization NEMO(ONEMO) 방안보다 약 $0.6{\sim}1.5[s]$ 감소된 소요시간으로 경로 최적화를 지원할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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