애드 혹 네트워크는 노드들의 불규칙적인 이동에 의한 위상변화와 무선네트워크의 특성상 간섭이나 다중경로 페이딩 등으로 인한 일시적인 경로 단절이 생긴다. AODV는 애드 혹 네트워크의 대표적인 요구기반 라우팅 프로토콜이며 경로 단절을 복구하기 위해 지역 경로 복구기법을 사용한다. 본 논문에서는 AODV에 기반하며 일시적인 경로 단절에 보다 효과적으로 대처하기 위하여 헬로우 메시지를 이용한 동적 경로 복구 기법(AODV-ERM)을 소개한다. 제시된 AODV-ERM은 모든 경로 단절에 대해 지역 경로 복구를 실행하지 않고 헬로우 메시지를 이용하여 빠르게 복구할 수 있다. 제시된 기법의 성능평가를 위해 NS2를 이용하여 시뮬레이션 하였으며, 실험결과 제안된 기법이 기존의 AODV에서의 경로유지 기법보다 좋은 경로 유지 성능을 보임을 보여준다.
무선 센서 네트워크(WSN)를 구성하는 각 센서 노드들의 에너지 관리는 네트워크 전체의 생명주기에 영향을 미치는 요소 중 가장 중요한 요소이다. 센서 노드들은 한번 설치된 이후 짧게는 수개월에서 길게는 몇 년에 걸쳐 동작해야 하기 때문에 배터리에 의존하고 있는 센서 노드들의 에너지를 효율적으로 관리할 수 있는 기술들이 필요하다. Directed Diffusion은 센서 노드에서 수집한 데이터를 네트워크 전체에 브로드캐스팅 하지 않고, 소스(Source)노드로부터 싱크(Sink)노드까지 강화(Reinforce)된 경로를 통해서만 데이터를 전송하여 경로 이외의 노드들의 불필요한 에너지 소모를 줄일 수 있는 라우팅 프로토콜이다. 그러나 기존의 Directed Diffusion에서는 전송 경로 상에 장애가 발생했을 경우 싱크에서 전송한 익스플로러터리 패킷을 기다려야 하며, 장애가 발견되고 재전송되기 전까지 전송된 데이터는 무의미한 데이터가 된다. 본 논문에서는 앞서 언급된 Directed Diffusion의 장애 경로 복구의 문제점을 보완하기 위해 Fast Repair(FR)를 제안한다. FR은 데이터 전송 경로 상에 장애 발생 시 데이터를 재전송 하고 경로를 재설정하는데 효율적이며, 성능평가 결과에서도 기존의 Directed Diffusion에 비하여 향상된 성능을 나타내고 있다.
저전력, 저품질의 네트워크 환경인 LLNs(Low power and Lossy Networks) IoT 네크워크 환경에서는 IETF에서 제안한 IPv6 라우팅 프로토콜인 RPL이 대표적으로 사용된다. RPL은 루프가 존재하지 않는 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 생성하는 것을 목표로 하며, 이를 위해 loop avoidance, loop detection 메커니즘과 문제 발생 시 복구를 위한 DIO Poisoning 메커니즘을 정의하고 있다. 하지만, 기존의 DIO Poisoning은 루프 발생 노드에서 일어난 poisoning이 해당 노드의 서브트리로 전파되어 복구 시간과 컨트롤 메시지가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RPL 기반 IoT 무선 네트워크에서 루프 복구 과정 시 서브 트리의 라우팅 오버헤드가 추가로 발생할 수 있는 현상을 보완한 효율적인 경로 복구 기법을 제안한다. 개선된 RPL 루프 복구 과정에서는 기존 선호 부모로 선택될 수 없던 경로를 활용하여 빠르게 복구함으로써 새로운 경로설정을 위한 컨트롤 패킷 트래픽과 경로 복구 시간을 줄인다. 시뮬레이션을 사용하여 제안한 프로토콜이 기존 프로토콜에 비해 복구 시간 단축과 컨트롤 패킷의 감소를 통한 복구 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적이고 신뢰성 있는 메시지 전송을 제공하는 k-독립경로 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 중요한 이벤트가 발생하지 않는 경우에는 단일 경로를 통해서 메시지를 전송하여 에너지 효율을 높인다. 하지만, 중요한 이벤트가 발생한 경우에는 k개의 독립경로를 통해서 메시지를 전송함으로써 요구되는 메시지 전송 신뢰도를 보장한다. 수집되는 데이터의 패턴을 관찰함으로써 중요한 이벤트의 발생 유무를 감지하고, 타깃 전송률과 검증된 고장 모델을 통하여 독립경로의 수(k)를 산출한다. 시뮬레이션 결과에서 제안하는 알고리즘은 기존 라우팅 알고리즘에 비해 노드 고장에 견고하였고 다중 경로 및 경로 복구 알고리즘보다 에너지 소모를 줄이고 평균 지연을 감소시켰음을 보여주었다.
An effective management for reverse flows of products such as reuse, repair and disposal, has become an important issue for every aspect of business. In this paper, we study the Location-Routing Problem (LRP) in the multi-stage closed-loop supply chain network. The closed-loop supply chain in this study integrated both forward and reverse flows. In forward flow, a factory, Distribution Center (DC) and retailer are considered as usual. Additionally in reverse flow, we consider the Central Returns collection Center (CRC) and disposal facility. We propose a mixed integer programming model for the design of closed-loop supply chain integrating both forward and reverse flows. Since the LRP belongs to an NP-hard problem, we suggest a heuristic algorithm based on genetic algorithm. For some test problems, we found the optimal locations and routes by changing the numbers of retailers and facility candidates. Furthermore, we compare the efficiencies between open-loop and closed-loop supply chain networks. The results show that the closed-loop design is better than the open one in respect to the total routing distance and cost. This phenomenon enlarges the cut down effect on cost as an experimental space become larger.
본 논문에서는 모바일 노드들의 움직임이 심한 MANET 환경에서 데이터의 전송을 보다 안정적이고 신뢰성 있게 하기 위해 소스 목적지 간의 다중 경로를 찾는 새로운 방법을 제시하고자 한다. 새로운 다중경로 라우팅은 먼저 AODV에 기반을 두어 주경로를 설정하고 주경로로 설정된 노드는 보조경로 탐색에 참여하지 못하도록 하여 주경로와 보조경로를 노드 비 겹침(disjoint)하게 형성한다. 또한 주경로가 설정된 후 바로 데이터 전송을 시작하고 데이터 전송이 되고 있는 중에 백그라운드로 보조경로 탐색을 실행하여 경로 탐색 시에 발생하는 데이터 전송의 지연을 주경로 탐색 시에만 발생하도록 한다. 주경로와 보조경로 중 하나의 경로가 단절되면 즉시 다른 경로로 데이터 전송을 하게 되고 단절된 경로는 경로유지를 통해 다시 노드 비 겹침 경로를 찾는다. Qualnet 기반 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안한 라우팅 프로토콜을 사용한 경우 주경로가 단절되었을 때 62.5%정도 보조경로가 존재하여 보조경로를 통한 지연 없는 데이터 전송을 하며, AODV, AODV-Local Repair에 비해 패킷 전송률이 2~3%향상되고, 종단 간 지연시간이 10%정도 줄어든다.
Drones are increasingly used in logistics delivery due to their low cost, high-speed and straight-line flight. Considering the small cargo capacity, limited endurance and other factors, this paper optimized the pickup and delivery vehicle routing problem with time windows in the mode of "truck+drone". A mixed integer programming model with the objective of minimizing transportation cost was proposed and an improved adaptive large neighborhood search algorithm is designed to solve the problem. In this algorithm, the performance of the algorithm is improved by designing various efficient destroy operators and repair operators based on the characteristics of the model and introducing a simulated annealing strategy to avoid falling into local optimum solutions. The effectiveness of the model and the algorithm is verified through the numerical experiments, and the impact of the "truck+drone" on the route cost is analyzed, the result of this study provides a decision basis for the route planning of "truck+drone" mode delivery.
애드 혹 망은 유선 기반망 없이 무선 노드만으로 구성된 망을 말한다. 이러한 특징으로 인하여 빠른 망 구축을 가능하게 하지만, 망의 동적인 구조와 노드들의 이동성을 고려할 때 효율적인 데이터 전송을 위한 경로 유지는 중요한 문제로 대두된다. 본 논문에서는 애드 혹 라우팅 프로토콜 중의 하나인 AODV(Adhoc Ondemand Distance Vector) 라우팅 프로토콜에서의 지역복구 (local repair) 시 경로설정 패킷의 플러딩 범위를 제한하는 범위 제한적(seeped) 플러딩을 이용한 효율적인 지역복구 기법을 제안한다. 이 방법의 경우 기존의 AODV 지역복구에 비해서 경로설정 오버헤드를 줄이고 데이터 전송률을 높일 수 있다.
이동성을 가진 다수의 노드들로 구성된 AdHoc 무선 네트워크는 유선망이나 기지국이 존재하지 않는 환경에서 통신망을 구성하기 위한 목적으로 연구되어 왔다. AdHoc 무선 네트워크에서 라우팅 프로토콜은 이동 노드들간의 연결을 위한 경로를 제공하며, 본 논문에서는 무선 AdHoc 라우팅 프로토콜 중 AODV(AdHoc OnDemand Distance Vector routing)의 개선된 알고리즘을 제안하고자 한다. AODV는 경로획득, 경로유지. 경로복구의 크게 3단계로 나누어져 있고, AODV에서의 경로복구는 전체 경로를 재설정하는 것으로 많은 오버헤드를 가지고 있다. 제안한 방법에서는 링크손실로 인한 경로복구의 과정을 링크 손실이 발생한 인접 지역내에서 행하게 함으로써 전체적인 성능 향상을 가져왔다.
본 논문은 최단 경로 라우팅 문제의 해결을 위한 새로운 방식의 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 제안한다. 이를 위해 가변길이(variable-length) 염색체(chromosome) 구조와 그에 따른 유전자 부호화(genes coding) 기법을 설계하고, 부분 염색체(partial-chromosome)를 교환하는데 있어서 교차점(crossing-site)에 의존성이 없는 교배(crossover) 기법과 개체군(population)의 다양성(diversity)을 유지하는 돌연변이(mutation) 기법을 개발한다. 또한, 모든 부적합(infeasible) 염색체를 간단하게 치료할 수 있는 복구 함수(repair function)를 제안한다. 제안 교배 기법과 돌연변이 기법의 상호 동작은 제안 알고리즘이 개체군의 다양성을 유지하면서 해-표면(solution-surface)을 효과적으로 탐색할 수 있도록 하여 해의 최적성(optimality) 및 수렴(convergence) 속도의 향상을 도모한다. 제안 알고리즘에 의해 계산된 경로의 최적성은 유전자 알고리즘을 이용하는 기존의 알고리즘보다 우수하고, 수렴 속도도 빠르다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 이 결과는 대부분의 출발지와 도착지 쌍에 대해 기존의 유전자 알고리즘 기반의 최단 경로 라우팅 알고리즘에 비해 네트워크 토폴로지에 비교적 덜 민감한 것으로 나타난다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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