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이동 애드혹 네트워크에서 AODV를 적용한 TCP에 관한 연구
A Study on TCP using AODV in Mobile Ad-hoc Networks 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.12 no.3 = no.30, 2008년, pp.233 - 238  

이혜림 (한국기술교육대학교 인터넷미디어공학부) ,  문일영 (한국기술교육대학교 인터넷미디어공학부)

초록
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최근 네트워크 구성이 유선 환경에서 무선 환경 및 모바일 환경으로 확대됨에 따라 다양한 환경에 최적화된 다수의 TCP 알고리즘들이 제시되고 있다. 그러나 TCP는 혼잡에 의해 패킷 손실이 발생하는 유선 링크를 기반으로 설계되었기 때문에 상대적으로 유선 링크에 비해 전송 에러(Transmission Error)가 큰 무선 링크의 경우 TCP의 성능은 많이 저하된다. 본 논문에서는 이동 ad-hoc 네트워크에서 TCP의 혼잡제어 알고리즘이 얼마나 영향을 미치는지 알아보고, TCP-Tahoe, TCP-Reno, TCP New-Reno 및 TCP-Vegas가 이동 ad-hoc 환경에서 가지는 성능을 비교하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, network component become to follow wireless and mobile network from wired network proposed that many TCP algorithm optimized in variety environment. When TCP was created, however as it was design based on wired link, wireless link made more transmission error than wired link. Transmission ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 이동 ad-hoc 네트워크에서 혼잡제어에 의한 각 TCP알고리즘 별로 트래픽 성능을 분석해 보았다. 혼잡제어 알고리즘이 멀티 홉을 가진 이동 ad-hoc 네트워크 환경에서 얼마만큼 영향을 미치는지 알아보았고, 대표적인 방식들인 TCP-Tahoe, TCP-Reno, TCP New-Reno 및 TCP-Vegas를 동일한 상황에서 모의 실험하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
TCP-Vegas은 무엇인가? TCP-Vegas는 종단간 경로에서 전송중인 세그먼트의 수를 파악하여, 이로 부터 혼잡 상황을 예측한다[6]. 송신측에서 전송을 했지만 아직 수신측까지 도달하지 못한 패킷이 많다면 이는 네트워크의 버퍼에 전송대기 중인 패킷이 많다는 것으로 해석하여 혼잡 상황이라고 인식한다.
이동 ad-hoc 네트워크는 어떤 어려움이 있는가? 이동 ad-hoc 네트워크에서는 기존의 유선네트워크에 비해 데이터를 효율적으로 전송하는데에 많은 어려움이 있다. 이동 ad-hoc 네트워크는 유선망과 달리 무선 매체를 사용하기 때문에 경로손실, 페이딩, 노이즈, 간섭, 핸드오프, 히든 터미널 문제 등으로 높은 BER을 가지며, 노드들의 이동성으로 인해 동적인 토폴로지를 구성한다.
이동 ad-hoc 네트워크에서 혼잡제어에 의한 각 TCP알고리즘 별로 트래픽 성능을 분석해본 결과는 무엇인가? 또한, 이동 ad-hoc 환경에서 가장 빈번하게 일어나는 상황인 노드들이 이동할 때와 거치는 홉 수에 따라 변하는 각 TCP에 대한 ACK 패킷의 순차번호와 혼잡윈도우크기 그리고 Throughput을 알아보았다. 위에서 보인 모의실험을 통해 무선 환경에서 제일 좋은 성능을 보인 알고리즘은 TCP-Reno이다. TCP-Reno는 이동 ad-hoc 환경에서 안정적으로 패킷을 수신하였고, 멀티 홉 통신에서도 다른 TCP알고리즘에 비해 높은 Throughput을 보였다. 하지만 무선 환경은 제약이 많고 히든 터미널 문제 등의 여러 문제들이 고려되어야 한다. 패킷 손실을 혼잡 상황으로 인식하지 않기 위해 크로스 레이어 개념을 도입하여 하위 계층에서 전송 계층으로의 정보 전달을 이용한 효율적인 TCP알고리즘을 연구 해야 할 것이다. 따라서 많은 연구를 통해 신뢰성을 유지하면서 혼잡상황을 정확하게 이해할 수 있는 알고리즘을 지속적으로 연구해야 한다.
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