The amount of multimedia traffic over the Internet has been increasing because of the development of networks and mobile devices. Accordingly, studies on multicast, which is used to provide efficient multimedia and video services, have been conducted. In particular, studies on centralized multicast tree construction have attracted attention with the advent of software-defined networking. Among the centralized multicast tree construction algorithms, the group Takahashi and Matsuyama (GTM) algorithm is the most commonly used in multiple multicast tree construction. However, the GTM algorithm considers only the network-cost overhead when constructing multicast trees; it does not consider the temporary service disruption that arises from a link change for users receiving an existing service. Therefore, in this study, we propose a multiple multicast tree construction algorithm that can reduce network cost while avoiding considerable degradation of service quality to users. This is accomplished by considering both network-cost and link-change overhead of users. Experimental results reveal that, compared to the GTM algorithm, the proposed algorithm significantly improves the user-experienced quality of service by substantially reducing the number of linkchanged users while only slightly adding to the network-cost overhead.
In this paper, we propose an energy-efficient proactive data dissemination protocol with relatively low delay to cope well with highly mobile sink environments in sensor networks. In order for a dissemination tree to continuously pursue a dynamic sink, we exploit two novel algorithms: forward sink advertisement and distributed fast recovery. In our protocol, the tree is shared with the other slave sinks so that we call it Dynamic Shared Tree (DST) protocol. DST can conserve considerable amount of energy despite maintaining robust connection from all sources to sinks, since tree maintenance of DST is accomplished by just distributed local exchanges. In addition, since the DST is a kindof sink-oriented tree, each source on the DST disseminates data with lower delay along the tree and it also facilitates in-network processing. Through simulations, it is shown that the presented DST is considerably energy-efficient, robust protocol with low delay compared to Directed Diffusion, TTDD, and SEAD, in highly mobile sink environment.
Localized topology control is attractive for obtaining reduced network graphs with desirable features such as sparser connectivity and reduced transmit powers. In this paper, we focus on studying how to prolong network lifetime in the context of localized topology control for wireless multi-hop networks. For this purpose, we propose an energy efficient localized topology control algorithm. In our algorithm, each node is required to maintain its one-hop neighborhood topology. In order to achieve long network lifetime, we introduce a new metric for characterizing the energy criticality status of each link in the network. Each node independently builds a local energy-efficient spanning tree for finding a reduced neighbor set while maximally avoiding using energy-critical links in its neighborhood for the local spanning tree construction. We present the detailed design description of our algorithm. The computational complexity of the proposed algorithm is deduced to be O(mlog n), where m and n represent the number of links and nodes in a node's one-hop neighborhood, respectively. Simulation results show that our algorithm significantly outperforms existing work in terms of network lifetime.
Kim, Hwang-Nam;Park, Eun-Chan;Noh, Sung-Kee;Hong, Sung-Back
ETRI Journal
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제30권2호
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pp.341-343
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2008
This letter presents an angular minimum spanning tree (AMST) algorithm for topology control in multi-hop wireless ad hoc networks. The AMST algorithm builds up an MST for every angular sector of a given degree around each node to determine optimal transmission power for connecting to its neighbors. We demonstrate that AMST preserves both local and network-wide connectivity. It also improves robustness to link failure and mitigates transmission power waste.
Empty moves are necessary when there are imbalances among transportation demands from source locations to destination locations and the transportation demands require empty equipment that must be supplied to source locations. When the amount of the inflow exceeds that of the outflow or the amount of the outflow exceeds that of the inflow, repositioning empty equipment is necessary. Examples of the empty equipment are containers, chassis, and pallets. This paper addresses how to estimate the empty moves on several typical transportation networks. Types of transportation networks considered are chain, tree, cycle, tree of cycles, and hybrid networks. Simple procedures are suggested for determining the optimal empty flows. Numerical examples are provided to illustrate procedures in this paper.
다수의 센서로 구성된 무선 센서 네트워크는 다양한 환경에서의 정보 수집을 목적으로 하며 현재 다양한 분야에 응용 및 활용이 되고 있다. 센서 네트워크를 구성하는 각 센서 노드들은 한정된 전력의 배터리로 동작하므로 에너지 효율성 및 장시간의 네트워크 수명을 제공하는 것이 센서 네트워크의 중요한 연구 목표 중 하나이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 에너지 효율성을 향상 시키기 위한 새로운 트리 기반의 클러스터링 프로토콜(tree based clustering protocol)을 제안한다. 제안된 기법은 클러스터를 형성하고 클러스터에서의 노드들은 클러스터 헤드를 루트로 하는 트리를 구성한다. 트리의 높이는 멤버 노드들과 클러스터 헤드의 거리를 기반으로 결정된다. 시뮬레이션을 통해 기존에 제안되었던 LEACH, PEGASIS와 TREEPSI와 비교해 제안된 기법이 노드들 사이에서의 에너지 소비를 균등하게 하여 에너지 효율성을 향상시키고 네트워크 수명을 연장하였음을 확인하였다.
오늘날 복합 화력 발전소는 전력 생산을 위해 많이 사용되고 있고, 최근에는 운전 매개 변수를 기반으로 발전 출력을 예측하는 것이 주요 관심사이다. 본 논문에서는 복합 화력 발전소의 출력을 예측하기 위해 컴퓨터 지능 기법을 이용하는 방법을 제시한다. 컴퓨터 지능 기술은 지속적으로 발전되어 많은 실제 문제에 적용되어 왔다. 본 논문에서는 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크를 이용하여 발전 출력을 예측하고자 한다. 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지 뉴런을 노드로 선택하고 관련 입력을 최적으로 선택하여 규칙 수를 줄이는 장점이 있다. 네트워크의 최적화를 위해 2 단계 최적화 방법이 사용된다. 유전 알고리즘은 최적의 노드와 리프를 선택하여 네트워크의 이진 구조를 최적화 한 다음 랜덤 신호 기반 학습을 수행하여 최적화 된 이진 연결을 단위 구간에서 미세 학습한다. 제안 된 방법의 유용성을 검증하기 위해 UCI Machine Learning Repository Database에서 얻은 복합 화력 발전소 데이터를 사용한다.
캐리어 이더넷은 여러 개의 2계층 매트로 망을 연결하는 광대역 백본망이다. 백본망에서는 복수 개의 스패닝트리를 구성하는 다중 스패닝 트리 프로토콜(Multiple Spanning Tree Protocol : MSTP)을 사용하는데 최근에 간단하면서도 성능이 더 우수한 최단 경로 브리징(EEE802.1aq - Shortest Path Bridging : SPB)이 제안되었다. SPB는 목적지 노드 당 한 개씩 생성한 최단 경로 스패닝 트리를 따라서 프레임을 전송한다. 그러나 불행하게도 SPB는 목적지 노드마다 한 개의 경로만 설정하기 때문에 망의 상태 변화에 대처하기 위해서 라우팅 경로를 변경할 수 없다. 만일 목적지 노드별로 복수 개의 경로를 설정한다면 망의 상태에 적응하는 라우팅 방식을 구현할 수 있다. 본 논문은 이 철학을 적용한 라우팅 방식인 목적지 에지 노드 분할을 이용한 스패닝 트리(Edge Node Divided Spanning Tree : ENDIST)를 제안한다. ENDIST는 에지 노드를 연결된 링크의 수만큼의 서브 노드로 분할하고 각 서브 노드마다 SPB를 사용하여 스패닝 트리를 생성한 후에, 목적지 노드로 향하는 수 개의 라우팅 경로 중에서 한 개의 라우팅 경로를 망이나 노드의 상태에 따라 플로우 단위로 선택한다. 추가된 트래픽 엔지니어링 기법으로 우리는 백본망에서 지연 시간을 낮추고 처리율(throughput)을 향상시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통해 우리는 최대 부하에서 ENDIST의 처리율이 STP(Spanning Tree Protocol)보다 약 3.4-5.8배, SPB보다 약 1.5-2.0배로 우수하게 동작함을 확인하였다. 특히, ENDIST의 처리율은 우리가 조사한 경우 중 절반에서 별도의 논문에서 이론적으로 계산한 한계치에 매우 근접함을 확인하였다. 이는 ENDIST가 2계층 라우팅의 성능을 획기적으로 향상시켜서 거의 완벽한 스패닝 트리 계열의 라우팅 방식이 되었음을 뜻한다.
무선 센서 네트워크에서도 다른 네트워크와 마찬가지로 시간 관계를 유지하는 것이 중요하므로, 무선 센서 네트워크의 특성을 고려한 시각 동기화 프로토콜인 IBS(Indirect-Broadcast Synchronization)가 2012년에 개발되었다. IBS는 클러스터 트리 형태에서 동작하므로 일반 노드보다 더 많은 에너지를 소모하는 클러스터 헤더에 의해서 주로 네트워크 전체 수명이 좌우될 수 있다. 이 논문에서는 클러스터 트리를 부분적으로 재구성함으로써 전체 에너지 소모를 줄이고 네트워크 수명을 연장시키는 향상된 IBS(EIBS)를 개발하고자 한다. 다른 트리 구성 접근 방식과 비교할 때, 이 논문에서 사용된 방법은 알고리즘이 간단할 뿐만 아니라 전력 소모나 네트워크 수명 면에서 더 효율적이다.
본 논문은 무선 센서망에서 이동 싱크의 동적 브랜치를 통한 데이터 수집 방안을 제안한다. 데이터 전달에 이용되는 트리는 싱크 노드를 루트 노드로 하고 복수개의 브랜치를 가지며, 싱크의 이동과 함께 노드의 부모가 동적으로 변경된다. 또한, 홉 기반의 필터와 플러딩의 효과적인 제한을 통해 제어 트래픽을 줄이고, 효율적인 데이터 전달을 이루는 트리구성 방안을 다룬다. 시뮬레이션 결과를 통해, 제안된 데이터 수집 방안이 기존의 방안과 비교하여, 높은 데이터 도착율과 낮은 전달 지연, 그리고 효과적인 에너지 절약을 보이는 것은 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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