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문제 정의
- 경제적인 공동체와 매우 유사한 특징을 갖는다. Bio Net 프로젝트는 이러한 문제점을 해결하고, 개체군이 많은 자연계 혹은 인구가 많은 사회에 존재하는 다양하고 급변하는 시스템에서 중앙 통제 (Central Control) 없이 지역적 상호작용 (Local Interaction)을 통해 효과적인 협업과 생존 전략을 개발하고, 효율적인 평형상태에 도달하는 것을 목표로 설립되었다. Bio Net을 구성하고 있는 개체는 T 노드 (Tiny node) 와 U노드 (User node)등이 있다.
- 이러한 이유는 기술적 연구 결과와 실질적인 무선 센서 네트워크를 사용한 성공사례, 무선 센서 네트워크의 개발, 유지, 또는 정보 체계를 통합하는 것에 대한 신뢰가 부족하기 때문이다. WASP 프로젝트는 무선 센서 네트워크 도입을 촉진하기 위해 생체모방 알고리즘을 활용하여 다양한 분야의 전문가들의 상호 이해관계의 재정립을 통해 응용 서비스의 최적 구축 사례를 보이고 비용 효율적인 해결책을 유도하는 것을 목표로 설립되었다. 관련 생체모방 알고리즘 중에서 Bee 알고리즘을 무선센서 네트워크에 적용한 연구 결과들을 발표하였다 [26], [27],
- 궁극적인 목표는 모든 네트워크 환경에 적응가능하고, 주변 환경 변화에 강하며, 자율적으로 동작하는, 전체 네트워크에 적용 가능한 새로운 자가 구성 네트워크 구조를 설계하고 개발함으로써 단말의 위치가 자주 변하는 이동 환경에서 새로운 자원을 역동적으로 사용할 수 있도록 하는 것이다.<그림 7>은 ANA 프로젝트의 자가 구성 망 구조를 보여준다.
- 본 논문에서는 생체 시스템과 통신망의 유사성을 바탕으로 통신망의 문제점을 해결하기 위하여 고안된 생체모방 알고리즘에 대해서 살펴보았다. Ant Colony 알고리즘, Bee 알고리즘, Firefly 알고리즘, Flocking 알고리즘과 같은 생체모방 알고리즘은 단순한 행동 규칙에 따라 분산적으로 동작하면서도 복잡한 환경에서 주어진 문제에 대한 최적해를 안정적으로 제공함을 확인할 수 있다.
- 본 논문에서는 통신 시스템과 생체 시스템의 유사성을 정성적으로 분석하여 생체모방 알고리즘이 통신망의 주요 문제에 대한 해결책이 될 수 있음을 보이고, 지금까지 통신망에 적용된대표적인 생체모방 알고리즘인 Ant Colony 알고리즘, Bee 알고리즘, Firefly 알고리즘, Flocking 알고리즘에 대해 자세히살펴본다. 아울러 생체모방 관련 연구 현황을 정리 분석함으로써 앞으로 나타날 미래 통신 및 네트워킹 기술을 위한 연구 이슈를 제시한다.
- 아울러 생체모방 관련 연구 현황을 정리 분석함으로써 앞으로 나타날 미래 통신 및 네트워킹 기술을 위한 연구 이슈를 제시한다.
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