[논문]생체모방 네트워킹 기술

정지영; 이정륜

생체모방 네트워킹 기술 원문보기

정보와 통신 : 한국통신학회지 = Information & communications magazine, v.31 no.1, 2013년, pp.53 - 62

초록
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생태계를 구성하고 있는 각 생물체들은 외부에서의 제어 개체 없이 독자적이면서 매우 단순하고 적은 수의 행동 규칙의 준수를 통하여 해당 생태계의 유지, 관리 및 동기화 등의 기능을 수행하고 있음을 관찰 할 수 있다. 이처럼 지구상의 다양한 생물체의 행동 원리를 관찰하고 이를 기반으로 모델링한 알고리듬을 생체모방 알고리듬 (biologically inspired or bio-inspired algorithm)이라 한다. 생체모방 알고리즘은 동종 혹은 이종의 다수의 개체가 존재하고, 주변 환경이 동적으로 변하며, 사용가능한 자원의 제약이 정해져 있을 때, 각 개체들이 분산 및 자율적으로 움직이는 환경에서 안정성, 확장성, 적응성과 같은 특징을 보여주는데, 이는 통신 네트워크 환경 및 서비스 요구사항과 유사성을 갖는다. 본 논문에서는 최근에 발표된 생체모방 알고리즘으로 통신 및 네트워킹 기술로 적용 가능한 Huddling Penguins 알고리즘, Krill Herd알고리즘, Cuckoo 알고리즘에 대해 살펴보고, 관련 프로젝트 및 연구 동향을 정리한다.

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 생체 시스템과 통신망의 유사성을 바탕으로 통신망의 문제점을 해결하기 위하여 고안된 생체모방 알고리즘에 대해서 살펴보았다. Huddling Penguins 알고리즘, Krill Herd 알고리즘, Cuckoo 알고리즘과 같은 생체모방 알고리즘은 단순한 행동 규칙에 따라 분산적으로 동작하면서도 복잡한 환경에서 주어진 문제에 대한 최적의 해를 안정적으로 제공함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 통신 시스템과 생체모방 시스템의 유사성을 통해 생체모방 알고리즘이 통신망의 주요 문제에 대한 해결책으로 적용 될 수 있음을 확인하였고, 최근에 발표된 생체모방 알고리즘인 Huddling Penguins 알고리즘, Krill Herd알고리즘, Cuckoo 알고리즘에 대해 자세히 살펴본다. 아울러 생체모방 알고리즘을 통신시스템에 적용하는데 있어서 장단점을 정리하고 앞으로 나타날 미래 통신 및 네트워킹 기술을 위한 연구 이슈를 제시한다.
본 장에서는 통신 및 네트워크 시스템에서 발생할 수 있는 문제점과 생체 시스템과의 유사성을 보이고, 해당 문제를 해결하기 위한 생체모방 알고리즘의 적용 방안을 소개함으로써 통신 및 네트워크 기술 분야에서 생체모방 알고리즘의 필요성에 대해서 알아본다.
본 논문에서는 통신 시스템과 생체모방 시스템의 유사성을 통해 생체모방 알고리즘이 통신망의 주요 문제에 대한 해결책으로 적용 될 수 있음을 확인하였고, 최근에 발표된 생체모방 알고리즘인 Huddling Penguins 알고리즘, Krill Herd알고리즘, Cuckoo 알고리즘에 대해 자세히 살펴본다. 아울러 생체모방 알고리즘을 통신시스템에 적용하는데 있어서 장단점을 정리하고 앞으로 나타날 미래 통신 및 네트워킹 기술을 위한 연구 이슈를 제시한다.

가설 설정

3. 주인 새들의 둥지 수는 고정되어있다고 가정한다. 이때 뻐꾸기의 알이 주인 새에 의해 발견될 확률은 P_α ∊ [0, 1]이다.
7. Step2부터 Step6의 과정을 계속 반복한다.
뻐꾸기 알을 발견한 주인 새는 자신의 둥지를 버리고 새로운 둥지를 짓는다고 가정한다. 따라서 총 주인 새들의 둥지 수는 변하지 않는다고 가정한다.
이때 뻐꾸기의 알이 주인 새에 의해 발견될 확률은 P_α ∊ [0, 1]이다. 뻐꾸기 알을 발견한 주인 새는 자신의 둥지를 버리고 새로운 둥지를 짓는다고 가정한다. 따라서 총 주인 새들의 둥지 수는 변하지 않는다고 가정한다.

제안 방법

TSSG에서 진행중인 BioFINT 프로젝트는 최근 노트북, 태블릿PC, 스마트 폰 등 무선 기기들의 보급으로 인해 데이터 사용량이 급증하여 통신 네트워크 관리과 어려워짐에 따라 이를 해결하기 위해서 “자율 네트워크 관리”(예를 들어 자가구성 (self-organisation), 자가학습 (self-learning), 자가관리(self-management)) 개념을 통해 문제를 해결하기 위해 실행되었다. 이때 자가 메커니즘을 구성하는 방법으로 특정 생체 시스템의 메커니즘과 프로세스 특성을 차용하여 사용하였다. 이러한 메커니즘을 자율 네트워크에 적용 시 매우 효율적인 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
최적화 문제를 해결하기 위해 주인 새의 알은 가능한 해 집합 으로, 둥지의 알을 현재의 해 집합으로, 뻐꾸기의 알을 새로운해 집합으로 대응 시킨다.

성능/효과

본 논문에서는 생체 시스템과 통신망의 유사성을 바탕으로 통신망의 문제점을 해결하기 위하여 고안된 생체모방 알고리즘에 대해서 살펴보았다. Huddling Penguins 알고리즘, Krill Herd 알고리즘, Cuckoo 알고리즘과 같은 생체모방 알고리즘은 단순한 행동 규칙에 따라 분산적으로 동작하면서도 복잡한 환경에서 주어진 문제에 대한 최적의 해를 안정적으로 제공함을 확인할 수 있다. 따라서 이러한 생체모방 알고리즘은 향후 나타나게될 대규모 통신망에 효과적으로 적용될 수 있으리라 예상된다.
이때 자가 메커니즘을 구성하는 방법으로 특정 생체 시스템의 메커니즘과 프로세스 특성을 차용하여 사용하였다. 이러한 메커니즘을 자율 네트워크에 적용 시 매우 효율적인 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. <그림 13>은 TSSG에서 제안한 생체모방 Services, Integration, Control, and Optimization (SILO) 구조를 나타낸다[Biological Principles for Future Internet Architecture Design].
Biosciences and Bio-inspired Information Technologies 생체모방 알고리즘을 통신네트워크 분야에 적용하는데 있어서의 장단점은 다음과 같이 요약할 수 있다[24]. 장점으로는 네트워크 크기와 노드 수의 변화에 대한 유연성 (flexibility) 이 높고, 통신 네트워크 환경과 생체모방 알고리즘의 환경이 완벽히 일치하게 정의되지 않아도 올바른 성능 (performance) 을 보이며, 확장성 (scalability) 이 높다. 또한, 최적의 해를 결정하는 의사 결정을 하는데 있어서 매우 효율적이며, 아직도 연구할 내용이 많은 미개척 분야로 혁신적인 기법을 제안할 수 있는 학문 분야이다.

후속연구

Huddling Penguins 알고리즘, Krill Herd 알고리즘, Cuckoo 알고리즘과 같은 생체모방 알고리즘은 단순한 행동 규칙에 따라 분산적으로 동작하면서도 복잡한 환경에서 주어진 문제에 대한 최적의 해를 안정적으로 제공함을 확인할 수 있다. 따라서 이러한 생체모방 알고리즘은 향후 나타나게될 대규모 통신망에 효과적으로 적용될 수 있으리라 예상된다. 이를 위해서는 다양한 생체 시스템에 대한 정교한 수학적 모델링과 함께 시스템이 갖는 다양한 환경 변수에 따라 성능 보장 여부에 대한 엄밀한 검증이 요구된다.
이러한 요구를 해결하기 위해 적용 가능한 생체모방 알고리즘으로는 중앙 집중적인 관리 없이 쉽게 변경된 환경에 맞춰 군집 행동을 하는 Flocking 알고리즘, Huddling Penguins 알고리즘, Krill herd 알고리즘 등이 있다. 또한 반딧불의 동기의 원리는 인프라가 없는 환경에서 정확한 시간 동기를 요구하는 통신 프로토콜의 설계에 적용 가능하다.
생체계 시스템에서의 자가구성(self-organising) 방식은 규칙적인 물리적 법칙을 따른다. 이러한 규칙적인 개념을 수식 적으로 공식화할 수 있다면 자가구성 알고리즘을 더 정밀하게 표현할 수 있으며 새로운 기술로의 도입이 용이해질 것이다. BIOMICS는 역동적인 생체계 시스템의 특징을 잘 이해하여 수식적으로 모델링 하고자 하는 목표로 설립되었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	생체모방 알고리듬이란 무엇인가?	생태계를 구성하고 있는 각 생물체들은 외부에서의 제어 개체 없이 독자적이면서 매우 단순하고 적은 수의 행동 규칙의 준수를 통하여 해당 생태계의 유지, 관리 및 동기화 등의 기능을 수행하고 있음을 관찰 할 수 있다. 이처럼 지구상의 다양한 생물체의 행동 원리를 관찰하고 이를 기반으로 모델링한 알고리듬을 생체모방 알고리듬 (biologically inspired or bio-inspired algorithm)이라 한다. 생체모방 알고리즘은 동종 혹은 이종의 다수의 개체가 존재하고, 주변 환경이 동적으로 변하며, 사용가능한 자원의 제약이 정해져 있을 때, 각 개체들이 분산 및 자율적으로 움직이는 환경에서 안정성, 확장성, 적응성과 같은 특징을 보여주는데, 이는 통신 네트워크 환경 및 서비스 요구사항과 유사성을 갖는다.
	생체모방 알고리즘은 어떤 특징을 가지는가?	이처럼 지구상의 다양한 생물체의 행동 원리를 관찰하고 이를 기반으로 모델링한 알고리듬을 생체모방 알고리듬 (biologically inspired or bio-inspired algorithm)이라 한다. 생체모방 알고리즘은 동종 혹은 이종의 다수의 개체가 존재하고, 주변 환경이 동적으로 변하며, 사용 가능한 자원의 제약이 정해져 있을 때, 각 개체들이 분산 및 자율적으로 움직이는 환경에서 안정성, 확장성, 적응성과 같은 특징을 보여주는데, 이는 통신 네트워크 환경 및 서비스 요구사 항과 유사성을 갖는다. 본 논문에서는 최근에 발표된 생체모방 알고리즘으로 통신 및 네트워킹 기술로 적용 가능한 Huddling Penguins 알고리즘, Krill Herd알고리즘, Cuckoo 알고리즘에 대해 살펴보고, 관련 프로젝트 및 연구 동향을 정리한다.
	어디에서 분산 처리 방식을 통한 제어 방식을 사용하고 있는가?	최근 스마트폰, 태블릿 PC, 노트북 등 무선 단말 수의 급격한 증가로 인해 대규모 네트워크에서 중앙 집중 방식을 통한 제어보다는 분산 처리 방식을 통한 제어에 관한 관심이 점점 높아지고 있다. 특히MANET, WSN, Delay Tolerant Network (DTN) 과 같이 인프라가 없는 네트워크에서는 이미 분산 처리 방식을 사용하고 있으며, 통합되지 않은 시스템 구조를 갖고 있다. 이러한 분산 처리 방식에서는 중앙 통제 없이 효율적으로 동작할 수 있는 분산 통신 및 네트워킹 알고리즘이 필요하다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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