In this paper, we present two algorithms for efficiently aggregating link state information needed for quality-of-service (QoS) routing. In these algorithms, each edge node in a group is mapped onto a node of a shufflenet or a node of a de Bruijn graph. By this mapping, the number of links for which state information is maintained becomes aN (a is an integer, N is the number of edge nodes) which is significantly smaller than N2 in the full-mesh approach. Our algorithms also can support asymmetric link state parameters which are common in practice, while many previous algorithms such as the spanning tree approach can be applied only to networks with symmetric link state parameters. Experimental results show that the performance of our shufflenet algorithm is close to that of the full-mesh approach in terms of the accuracy of bandwidth and delay information, with only a much smaller amount of information. On the other hand, although it is not as good as the shufflenet approach, the de Bruijn algorithm also performs far better than the star approach which is one of the most widely accepted schemes. The de Bruijn algorithm needs smaller computational complexity than most previous algorithms for asymmetric networks, including the shufflenet algorithm.
본 논문에서는 인프라구조 기반의 애드혹 네트워크에서 노드의 효율적인 이동성 관리를 위한 방식을 제시한다. 이러한 종류의 네트워크는 자연적으로 IG를 기준으로 히는 트리 형태의 네트워크 모델을 갖게 된다. 따라서, IG에 가까운 노드가 많은 메시지를 처리하게 됨으로써 병목현상을 발생시키고 네트워크의 성능을 저하시키는데 이러한 문제는 깔때기 효과 (Funneling Effect)로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 주기적으로 트리를 구성하고 트리의 깊이에 따라서 기울진 시간 동기화를 수행하여 결합전송의 정도를 최적화하는 방식을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 깔때기 효과가 크게 개선되고 성능이 개선됨을 입증하였다.
대규모 데이터 네트워크에서 최적 경로 설정 문제를 해결하기 위해 HAD-GP (hierarchcal aggregation/disaggregation and decomposition/composition gradient projection) 알고리즘이 제안된다. 이를 위해 우선 [7]에서 제안된 IAD-GP (interative aggregation/disaggregation GP) 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 원래의 IAD-GP 알고리즘과 변형된 IAD-GP 알고리즘에서 사용된 A/D 개념은 본질적으로 대규모 데이터 네트워크의 계층적 구조에 적합하기 때문에 알고리즘의 수렴에 있어 속도 향상을 기대할 수 있다. 제안된 HAD-GP 알고리즘 역시 대규모 데이터 네트워크의 계층 구조화된 토폴로지를 이용하여, 특히 분산화된 환경하에서 수렴속도의 현저한 향상을 달성할 수 있다. 이 속도 향상 효과는 컴퓨터 모의실험에 의해 HAD-GP 알고리즘을 IAD-GP와 일반적인 GP (ORD GP) 알고리즘과 비교함으로써 보여진다.
The use of mobile agents for collaborative processing in wireless sensor network has gained considerable attention. This is when mobile agents are used for data aggregation to exploit redundant and correlated data. The efficiency of agent-based data aggregation depends on the agent migration scheme. However, in general, most of the proposed schemes are centralized approach-based schemes where the sink node determines the migration paths for the agents before dispatching them in the sensor network. The main limitations with such schemes are that they need global network topology information for deriving the migration paths of the agents, which incurs additional communication overhead, since each node has a very limited communication range. In addition, a centralized approach does not provide fault tolerant and adaptive migration paths. In order to solve such problems, we have proposed a distributed approach-based scheme for determining the migration path of the agents where at each hop, the local information is used to decide the migration of the agents. In addition, we also propose a local repair mechanism for dealing with the faulty nodes. The simulation results show that the proposed scheme performs better than existing schemes in the presence of faulty nodes within the networks, and manages to report the aggregated data to the sink faster.
클러스터링은 ad hoc네트워크에서 확장성 개선과 네트워크 수명 연장뿐만 아니라 클러스터 내 멤버 관리기능과 링크용량을 개선해주는 토폴로지 제어 기법이다. 본 논문에서는 단말의 이동성과 네트워크의 이종성을 고려하여 multi-radio무선 메쉬 네트워크를 위한 클러스터링 알고리즘을 설계하였다. 수학적 분석을 통하여 제안 알고리즘은 시간 t내에 종료되며, 메시지 제어 처리를 위한 복잡도는 각 노드 당 O(1)임을 알 수 있었다. 이는 본 제안 알고리즘을 적용함으로써 무선 메쉬 네트워크의 안정성, 연결성, 확장성과 에너지 효율성이 향상됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 ATM PNNI(Private Network-Network Interface) 망에서 경로 배정을 위해 필요로 하는 링크 상태 정보(link state information)를 효율적으로 집단화(aggregation)하는 두 가지 방법을 제시한다. 이 방법들은 집단화할 동료 집단(peer group)의 경계노드(border node)들을 셔플넷(shufflenet)이나 de Bruijn 그래프의 노드들로 사상시킴으로써 표현해야 할 링크의 수를 완전 그물망 방법(full-mesh approach)의 N2에서 aN(a는 정수, N은 경계노드 수)으로 줄인다. 이는 공간 복잡도가 0(N)인 신장 트리(apanning tree) 방법에서 필요로 하는 링크의 수와 비슷하지만, 신장 트리 방법과는 달리 비대칭망(asymmetric network)에서 사용할 수 있다는 것이 큰 장점이다. 모의 실험 결과 셔플넷 방법은 aN개의 링크만을 표현하면서도 상태 정보의 정확성은 완전 그물망 방법에 근접함을 알 수 있었고, de Bruijn 방법은 정보의 정확성에서는 셔플넷 방법에 못 미치지만 가장 널리 사용되고 있는 별모양 방법(star approach) 방법보다는 훨씬 정확하며, 계산 복잡도 면에서 셔플넷 방법보다 효율적이었다.
우리 군은 장차전 양상인 네트워크 중심전(NCW: Network Centric Warfare)과 같은 새로운 전쟁 수행 개념 구현에 대한 연구 및 발전을 추진하고 있는데, IPv6는 이러한 미래 전장을 지원하는 차세대 국방정보통신망에 필수적인 기반 요소이다. 국방정보통신망의 IPv6 주소 할당과 관련된 연구들이 있었지만, 군 조직 구조 기반으로 계층적 할당을 하거나, 서비스망부터 할당하여 경로 요약(route aggregation)이 비효율적이고 라우팅 테이블 크기가 커지는 단점이 있었다. 본 논문에서는 차세대 국방정보통신망의 토폴로지를 검토하고, 네트워크 토폴로지 기반으로 서비스망을 구분하는 필드의 위치를 조정하여 경로 요약 및 라우팅 테이블 크기를 기존 연구보다 효율적으로 개선했으며, OPNET 시뮬레이터를 이용하여 이를 검증했다.
본 논문에서는 트리 기반의 센서네트워크에서 전력소모의 균형을 이루기 위한 시간 슬랏을 할당하는 알고리즘을 제안한다. 트리 토폴로지를 갖는 센서네트워크에서는 낮은 트리 깊이를 갖는 노드들이 더 많은 패킷을 처리하기 때문에 더 많은 전력을 소모한다. 따라서, 네트워크 생명이 단축되는 문제가 있다. 본 논문에서 제안하는 슬랏 스케줄링 알고리즘은 각 노드에게 수신 슬랏들을 먼저 할당하고 송신 슬랏들을 할당한다. 이러한 할당 방식은 패킷 결합과 필터링을 용이하게 하기 때문에 낮은 트리 깊이에 위치한 노드들의 부하를 감소시키는 효과가 있다. 시뮬레이션을 사용하여 제안한 알고리즘을 TreeMAC 에서 제안한 프레임-슬랏 할당 알고리즘과 비교함으로써 전력소모의 균형을 이룬다는 것을 확인하였다.
Sensor networks have been widely applied for data collection. Due to the energy limitation of the sensor nodes and the most energy consuming data transmission, we should allocate as much work as possible to the sensors, such as data compression and aggregation, to reduce data transmission and save energy. Querying extreme values is a general query type in wireless sensor networks. In this paper, we propose a novel querying method called Two-Level Filter (TLF) for querying extreme values in wireless sensor networks. We first divide the whole sensor network into domains using the Distributed Data Aggregation Model (DDAM). The sensor nodes report their data to the cluster heads using push method. The advantages of two-level filter lie in two aspects. When querying extreme values, the number of pull operations has the lower boundary. And the query results are less affected by the topology changes of the wireless sensor network. Through this method, the sensors preprocess the data to share the burden of the base station and it combines push and pull to be more energy efficient.
In the context of multi-protocol label switching (MPLS) traffic engineering, this paper proposes a scalable constraintbased shortest path first (CSPF) routing algorithm with multiple QoS metrics. This algorithm, called the multiple constraint-based shortest path first (M_CSPF) algorithm, provides an optimal route for setting up a label switched path (LSP) that meets bandwidth and end-to-end delay constraints. In order to maximize the LSP accommodation probability, we propose a link weight computation algorithm to assign the link weight while taking into account the future traffic load and link interference and adopting the concept of a critical link from the minimum interference routing algorithm. In addition, we propose a bounded order assignment algorithm (BOAA) that assigns the appropriate order to the node and link, taking into account the delay constraint and hop count. In particular, BOAA is designed to achieve fast LSP route computation by pruning any portion of the network topology that exceeds the end-to-end delay constraint in the process of traversing the network topology. To clarify the M_CSPF and the existing CSPF routing algorithms, this paper evaluates them from the perspectives of network resource utilization efficiency, end-to-end quality, LSP rejection probability, and LSP route computation performance under various network topologies and conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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