• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.148-153
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• 2012

본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 실시간 대용량 데이터를 전송하고자 할 때 QoS 요구조건과 에너지 효율성 요구를 만족시킬 수 있는 간섭 인지 기반의 결함 허용 QoS 라우팅 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 처리량을 최대화하고 지연시간을 최소화하기 위해 간섭비율과 예측전송시간을 기반으로 하는 새로운 누적 경로 메트릭을 사용하여 전송 경로에 결함이 발생하더라도 최적의 전송경로를 결정하도록 한다. 마지막으로, 시뮬레이션을 통하여 제안된 라우팅 기법을 사용하면 네트워크 처리량 및 지연시간 측면에서 성능이 향상됨을 보인다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권5호
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• pp.338-344
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• 2014

As the role of information collection becomes increasingly important in the enormous data environment, there is growing demand for more intelligent information technologies for managing complex data. On the other hand, it is difficult to find a solution because of the data complexity and big scaled amount. Accordingly, there is a need for a special intelligent knowledge base frame that can be operated by itself flexibly. In this paper, by adopting switching function for signal transmission in the synapse of the human brain, I/E selective activation based knowledge reconfiguring mechanism is proposed for building more intelligent information management system. In particular, knowledge network design, a special knowledge node structure, Type definition, I/E gauge definition and I/E matching scheme are provided. Using these concepts, the proposed system makes the functions of activation by I/E Gauge, selection and reconfiguration. In a more efficient manner, the routing and reasoning process was performed based on the knowledge reconfiguration network. In the experiments, the process of selection by I/E matching, knowledge reconfiguration and routing & reasoning results are described.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.107-114
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• 2024

Mobile ad hoc networks represent self-configuring networks of mobile devices that communicate without relying on a fixed infrastructure. However, traditional routing protocols in such networks encounter challenges in selecting efficient and reliable routes due to dynamic nature of these networks caused by unpredictable mobility of nodes. This often results in a failure to meet the low-delay and low-energy consumption requirements crucial for such networks. In order to overcome such challenges, our paper introduces a novel multi-objective and adaptive routing scheme based on the Q-learning reinforcement learning algorithm. The proposed routing scheme dynamically adjusts itself based on measured network states, such as traffic congestion and mobility. The proposed approach utilizes Q-learning to select routes in a decentralized manner, considering factors like energy consumption, load balancing, and the selection of stable links. We present a formulation of the multi-objective optimization problem and discuss adaptive adjustments of the Q-learning parameters to handle the dynamic nature of the network. To speed up the learning process, our scheme incorporates informative shaped rewards, providing additional guidance to the learning agents for better solutions. Implemented on the widely-used AODV routing protocol, our proposed approaches demonstrate better performance in terms of energy efficiency and improved message delivery delay, even in highly dynamic network environments, when compared to the traditional AODV. These findings show the potential of leveraging reinforcement learning for efficient routing in ad hoc networks, making the way for future advancements in the field of mobile ad hoc networking.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권6호
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• pp.92-100
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• 2008

Ad-hoc 네트워크는 중앙의 특별한 관리 체계 없이 기존의 유선 네트워크 또는 기지국을 사용하지 않는 이동 호스트들만으로 구성된 네트워크를 말한다. 최근 Ad-hoc 멀티홉 통신시스템과 같은 확장된 개념의 Ad-hoc 망으로 범위가 넓어지고 있어 QoS에 대한 요구 수준이 증대되고 있다. Ad-hoc 네트워크는 잦은 망 구성의 변화, 라우터의 수, 제한된 사용 자원 등 기존 유선 네트워크와는 다른 특성들을 갖게 된다. 기존의 유선 네트워크에서 사용하던 라우팅 프로토콜들을 무선 ad-hoc 네트워크에 그대로 적용시킨다면 많은 문제점들이 발생하게 된다. AODV 라우팅 프로토콜은 Ad-hoc 네트워크 이동 노드에서 사용할 수 있도록 제안된 라우팅 프로토콜이다. Ad-hoc 네트워크에서 변화하는 네트워크의 토폴로지에서 항상 최적의 경로를 설정하는 AODV 라우팅 프로토콜은 신뢰성 높은 데이터를 제공해 준다. 본 논문에서는 NDIS(Network Driver Interface Specification) 기반의 AODV 라우팅 프로토콜을 이용하여 영상 전송이 성능 저하 없이 동작할 수 있는 시스템을 구현하고 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.82-91
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• 2009

기지국과 이동 단말 간의 경로 설정, 즉 라우팅은 멀티홉 셀룰러 시스템의 핵심 기술 중 하나이다. 또한, 멀티홉 셀룰러 시스템에서 기지국과 중계기들이 각 셀의 자원을 공유하므로, 전체 시스템의 가용 무선 자원을 최대한 이용할 수 있는 자원 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 OFDMA 기반 멀티홉 셀룰러 시스템을 위한 통합 자원할당-라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전체 시스템의 하향 링크 처리율을 최대화하기 위한 통합 자원 할당-라우팅 문제를 MMKP 기반 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 근사 해를 구한다. 실험 결과는 제안하는 기법이 시스템의 하향 링크 처리율 측면에서 링크 품질 기반 라우팅 기법보다 높은 성능을 나타내며, 최적 해를 도출하는 기법에 근접한 성능을 나타냄을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권3호
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• pp.735-748
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• 2014

The fault-tolerance routing problem is one of the most important issues in the application of the Internet of Things, and has been attracting growing research interests. In order to maintain the communication paths from source sensors to the macronodes, we present a hybrid routing scheme and model, in which alternate paths are created once the previous routing is broken. Then, we propose an improved efficient and intelligent fault-tolerance algorithm (IEIFTA) to provide the fast routing recovery and reconstruct the network topology for path failure in the Internet of Things. In the IEIFTA, mutation direction of the particle is determined by multi-swarm evolution equation, and its diversity is improved by the immune mechanism, which can improve the ability of global search and improve the converging rate of the algorithm. The simulation results indicate that the IEIFTA-based fault-tolerance algorithm outperforms the EARQ algorithm and the SPSOA algorithm due to its ability of fast routing recovery mechanism and prolonging the lifetime of the Internet of Things.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권4호
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• pp.1178-1191
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• 2014

The fault-tolerance routing problem is one of the most important issues in the application of the Internet of Things, and has been attracting growing research interests. In order to maintain the communication paths from source sensors to the macronodes, we present a hybrid routing scheme and model, in which alternate paths are created once the previous routing is broken. Then, we propose an improved efficient and intelligent fault-tolerance algorithm (IEIFTA) to provide the fast routing recovery and reconstruct the network topology for path failure in the Internet of Things. In the IEIFTA, mutation direction of the particle is determined by multi-swarm evolution equation, and its diversity is improved by the immune mechanism, which can improve the ability of global search and improve the converging rate of the algorithm. The simulation results indicate that the IEIFTA-based fault-tolerance algorithm outperforms the EARQ algorithm and the SPSOA algorithm due to its ability of fast routing recovery mechanism and prolonging the lifetime of the Internet of Things.

• 대한안전경영과학회지
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• 제10권1호
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• pp.145-153
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• 2008

The vehicle routing problem determines each vehicle routes to find the transportation costs, subject to meeting the customer demands of all delivery points in geography. Vehicle routing problem is known to be NP-hard, and it needs a lot of computing time to get the optimal solution, so that heuristics are more frequently developed than optimal algorithms. This study aims to develop a heuristic method which combines guided local search with a tabu search in order to minimize the transportation costs for the vehicle routing assignment and uses ILOG programming library to solve. The computational tests were performed using the benchmark problems. And computational experiments on these instances show that the proposed heuristic yields better results than the simple tabu search does.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.149-161
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• 2023

Internet of Things (IoT) is a relatively new concept that has gained immense popularity in a short period of time due to its wide applicability in making human life more convenient and automated. As an illustration: the development of smart homes, smart cities, etc. However, it is also accompanied by a substantial number of risks and flaws. IoT makes use of low-powered devices, so secure, less time-consuming and energy-intensive transmission (routing) of messages due to the limited availability of energy is one of the many and most significant concerns for IoT developers. The following paper presents a trust-based routing scenario for the Internet of Things (IoT) that exploits the past transmission record from the cupcarbon simulator's log files. Artificial Neural Network is used to quantify knowledge of trust, calculate the value of trust, and share this information with other network devices. As a human behavioural pattern, trust provides a superior method for making routing decisions. If there is a tie in the trust values and no other path is available, the remaining battery power is used to break the tie and make a forwarding decision; this is also seen as a more efficient use of the available resources. The proposed algorithm is observed to have superior energy consumption and routing decisions compared to conventional routing algorithms, and it improves the communication pattern.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.108-113
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• 2012

무선 센서 네트워크에서 라우팅 경로는 네트워크 보안 유지를 위해 매우 중요하다. 이러한 라우팅 경로를 유지하기 위해선 지속적인 경로 재설정 및 관리가 요구된다. 영역 분할 기반 경로 설정 기법은 통계적 여과 기법이 적용된 센서 네트워크를 여러 개의 하위 영역으로 나누고 각 영역별로 경로 설정 및 관리하는 방법을 제공한다. 이 기법은 부분적인 네트워크 위상 변화 또는 노드의 에너지 고갈 등의 문제로 인한 경로 재설정 시 사용되는 에너지 소모를 많은 부분 절약할 수 있다. 하지만 경로 설정에 사용되는 정보가 해당 영역에만 제한되어 전체 네트워크 관점에서 항상 최적화된 보안 라우팅 경로를 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 통계적 여과 기법 기반 센서 네트워크에서 기존 영역 분할 기반 경로 설정 기법으로 설정된 라우팅 경로 최적화를 위한 영역별 부분 경로 선택 방법을 제안한다. 제안 기법에서는 기지 노드가 영역 단위로 설정된 부분 경로 정보를 수집하여 모든 후보 경로들을 평가 함수를 이용해 평가한다. 평가를 통해 결정된 보안 라우팅 경로 정보는 전체 경로 정보 메시지를 통해 각 영역의 최상위 노드(Super DN)에 전달된다. 따라서 각 영역의 최상위 노드는 해당 경로 정보를 이용해 이벤트 발생 위치에 따른 최적화된 라우팅 경로를 제공할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법의 성능을 검증하였으며, 제안 기법은 기존 영역 분할 기반 경로 설정 기법의 성능 향상을 위해 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.