[논문]무선 P2P 시스템에서 효율적 부모 피어 선택법

박재성

doi:10.7840/kics.2014.39b.12.870

무선 P2P 시스템에서 효율적 부모 피어 선택법
Efficient Parent Peer Selection Method in a Wireless P2P System 원문보기

한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 네트워크 및 서비스, v.39B no.12, 2014년, pp.870 - 872

박재성 (University of Suwon Department of Information Security)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 피어의 소모 에너지와 잔여 에너지를 고려한 비용함수를 설계하고 시스템 내에 비용이 최소인 피어가 부모 피어로 선택될 수 있는 분산적 부모 피어 결정 방법을 제안한다. 각 피어가 자신의 이웃 피어 정보만을 이용하여 비용이 최소인 이웃 피어를 부모 피어로 선정하는 기존 기법과는 달리 제안 기법은 피어들 사이에 집단지성을 구축하고 이를 통해 부모 피어를 결정한다. 집단지성을 형성하여 부모 피어 검색 범위를 분산적으로 확장함으로써 제안기법은 기존 기법에 비해 최소 비용 피어가 부모 피어로 선택될 확률을 증가시키며 알고리즘 운영을 위한 시그널링 부하를 감소시킨 다는 것을 모의실험을 통해 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we devise a cost function by considering the energy consumption rate and the remaining energy of a peer. Then, we propose a parent peer selection method that chooses the least cost peer in the system in a distributed manner. On the contrary to the conventional method that makes each peer select the least cost neighbor as a parent peer, the proposed method chooses a parent peer using the swarm intelligence formed among a set of peers. Therefore, the proposed method could extent distributedly the number of peers searched for parent peer selection. Thus, compared to the conventional method, the proposed method increases the probability of being a parent peer as the cost of a peer becomes smaller with less operational load.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

피어의 비용은 다양한 인자를 고려하여 다양한 방법으로 정의할 수 있다. 그러나 무선 피어의 에너지 소모가 P2P 시스템의 효율성을 결정하기 때문에^[3] 본 논문에서는 피어의 에너지를 고려한 비용함수를 제안한다. 제안기법은 부모 피어 선택 과정에서 피어들 사이에 집단지성을 형성함으로써 부모 피어 선택을 위한 검색 대상을 분산적으로 확장시킨다.
본 논문에서는 무선 피어들의 에너지 소모양을 고려한 피어의 비용 함수를 제시하고, 비용이 낮은 피어가 부모 피어가 될 확률을 증가시키기 위한 분산적 부모 피어 결정 방안을 제시하였다. 제안 기법은 피어들 사이의 집단지성을 이용하므로 부모 피어 선정을 위해 점검하는 피어의 수를 분산적으로 증가시킨다.
이에따라 본 논문에서는 과도한 시그널링 부하를 발생시키지 않으며 분산적인 방법에 의해 효율적으로 부모 피어를 선택할 수 있는 방안을 제안한다. 이를위해 우선 부모 피어 선택 기준을 결정하기 위한 피어의 비용함수를 정의한다.

가설 설정

본 절에서는 모의실험을 통한 Greedy 기법과의 정량적 비교를 통해 제안 기법의 성능을 평가한다. 부모 피어 선택 방법의 성능 평가에 초점을 맞추기 위해 각 피어의 이웃 피어들은 피어가 필요한 데이터를 소유하고 있다고 가정하였다. 모의실험을 위해 N =1만개의 피어를 포설하였다.

제안 방법

ed=1, α=0.5, eM=100으로 설정한 후 N S와 M을 변화시키면서 부모 피어 선정 기법에 따른 결과를 비교하였다.
제안 기법은 피어들 사이의 집단지성을 이용하므로 부모 피어 선정을 위해 점검하는 피어의 수를 분산적으로 증가시킨다. 따라서 제안 기법은 피어의 이웃 피어 관리 부하를 감소 시키고 비용이 적은 피어가 부모 피어가 될 확률을 증가시킨다.
본 절에서는 모의실험을 통한 Greedy 기법과의 정량적 비교를 통해 제안 기법의 성능을 평가한다. 부모 피어 선택 방법의 성능 평가에 초점을 맞추기 위해 각 피어의 이웃 피어들은 피어가 필요한 데이터를 소유하고 있다고 가정하였다.
부모 피어 선정 기법의 성능을 정량적으로 비교하기 위해 피어의 비용을 [0,1] 사이에 10등분 한 후 부모 피어로 선정된 피어의 비용에 대한 히스토그램을 분석하였다. Greedy 방식과 제안 기법에 의해 선택된 부모 피어들 중 부하가 0.
그림 1. 선택된 부모 피어의 비용 분포 비교.
모의실험을 위해 N =1만개의 피어를 포설하였다. 이질적 피어를 구성하기 위해 피어의 평균 이웃 피어 수를 M으로 설정하고 |M_i |를[0.5M,1.5M]사이에서 균일분포로 설정하였다. M_i 는 N개의 피어 중에서 설정된 |M_i | 만큼 균일분포에 따라 랜덤하게 구성하였다.
본 논문에서는 무선 피어들의 에너지 소모양을 고려한 피어의 비용 함수를 제시하고, 비용이 낮은 피어가 부모 피어가 될 확률을 증가시키기 위한 분산적 부모 피어 결정 방안을 제시하였다. 제안 기법은 피어들 사이의 집단지성을 이용하므로 부모 피어 선정을 위해 점검하는 피어의 수를 분산적으로 증가시킨다. 따라서 제안 기법은 피어의 이웃 피어 관리 부하를 감소 시키고 비용이 적은 피어가 부모 피어가 될 확률을 증가시킨다.
그러나 무선 피어의 에너지 소모가 P2P 시스템의 효율성을 결정하기 때문에^[3] 본 논문에서는 피어의 에너지를 고려한 비용함수를 제안한다. 제안기법은 부모 피어 선택 과정에서 피어들 사이에 집단지성을 형성함으로써 부모 피어 선택을 위한 검색 대상을 분산적으로 확장시킨다. 이를 통해 제안 기법은 피어의 비용이 낮을수록 부모 피어로 선택될 수 있는 확률을 증가시킨다.

대상 데이터

부모 피어 선택 방법의 성능 평가에 초점을 맞추기 위해 각 피어의 이웃 피어들은 피어가 필요한 데이터를 소유하고 있다고 가정하였다. 모의실험을 위해 N =1만개의 피어를 포설하였다. 이질적 피어를 구성하기 위해 피어의 평균 이웃 피어 수를 M으로 설정하고 |M_i |를[0.

성능/효과

그림에서 보는 바와 같이 T_u가 60초 이하인 경우 M =10인 제안 기법은 λ_p=103이라도 M=50인 Greedy 기법에 비해 시그널링 부하가 작다. 따라서 제안 기법은 운영 비용이 낮으며, 비용이 작은 피어가 부모 피어가 될 확률을 크게 증가시킴으로써 효율적인 P2P 토폴로지를 구성한다.
제안기법은 부모 피어 선택 과정에서 피어들 사이에 집단지성을 형성함으로써 부모 피어 선택을 위한 검색 대상을 분산적으로 확장시킨다. 이를 통해 제안 기법은 피어의 비용이 낮을수록 부모 피어로 선택될 수 있는 확률을 증가시킨다. 또한 피어는 소수의 피어들과 이웃 관계를 형성하기 떄문에 알고리즘 운영에 필요한 시그널링 부하를 작게 유지한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	무선 P2P 시스템의 특징은?	무선 P2P 시스템은 참여 피어들 사이의 상호 연결을 통해 구성되며 각 피어는 데이터의 수신자인 동시에 송신자가 된다. 따라서 각 피어의 데이터 수신 품질은 자신에게 데이터를 송신해 주는 피어 (부모 피어)의 용양에 의존하게 되며, 이로인해 P2P 토폴로지는 시스템의 전체 용양과 확장성에 영향을 준다.
	비구조적 메쉬 구조의 P2P 시스템에서 각 피어는 어떻게 동작하는가?	따라서 대부분의 P2P 시스템은 비구조적 메쉬 구조를 가진다. 비구조적 메쉬 구조의 P2P 시스템에서 각 피어는 일부 피어들과 이웃 관계를 형성한 후 이들의 정보를 이용하여 분산 적으로 부모 피어를 선택한다. 부모 피어 선택 방법 중 가장 간편한 방법은 이웃 피어들 중에서 임의의 피어를 부모 피어로 선택하는 임의 선택 방법이다.
	구조적 P2P 시스템의 단점은?	구조적 P2P 시스템의 경우 모든 참여 피어의 용양을 고려하여 데이터 소스를 루트로 하는 최적의 데이터 전달 트리를 형성하는 방안이 제안되었다[1,2]. 그러나 새로운 피어가 시스템에 참여하거나 기존 피어가 시스템을 이탈할 때 마다 새로운 트리를 구성해야 하므로 트리 관리 부하가 매우 커서 이와 같은 방안은 대규모 P2P 시스템에 적용이 어렵다. 따라서 대부분의 P2P 시스템은 비구조적 메쉬 구조를 가진다.

참고문헌 (3)

O. C. Kwon, C. Yoon, and H. Song, "A P2P overlay multicast tree construction algorithm considering peer stability and delay," J. KICS, vol. 36, no. 4, pp. 305-428, Apr. 2011.

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B. Zhang, S.-H. Gary Chan, G. Cheung, and E. Y. Chang, "LocalTree: An efficient algorithm for mobile peer-to-peer live streaming," in Proc. IEEE ICC 2011, pp. 1-5, Kyoto, Jun. 2011.
Y. Sun, Y. Guo, Z. Li, J. Lin, and G. Xie, "The case for P2P mobile video system over wireless broadband networks: A practical study of challenges for a mobile video provider," IEEE Network, vol. 27, no. 2, pp. 22-27, Mar. 2013.

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