[논문]ONE 시뮬레이터에서 향상된 택시 이동 모델 구현

오상엽

doi:10.14400/jdc.2015.13.1.237

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ONE 시뮬레이터는 지연내성망 라우팅 프로토콜을 실험하기 위한 도구로 사용되고 있다. 지연내성망의 특성상 이동 모델은 라우팅 프로토콜의 실험 결과에 중대한 영향을 미친다. 특히, 근무일 이동 모델은 교통수단을 이용한 출퇴근 이동, 근무 시간의 미팅장소 이동, 퇴근 후 교외 활동 등과 같은 실제와 비슷한 환경을 제공한다. 선행연구에서는 여기에 택시 이동 모델을 제안했다. 하지만, 제안된 택시 이동 모델은 택시가 승객을 찾는 과정에서 현실과 차이가 있다. 본 논문에서는 실제와 비슷한 환경을 구성하기 위해서 택시 운전자의 지역성 및 가시거리 범위를 고려한 향상된 택시 이동 모델을 제안한다. 그리고 기존 택시 이동 모델과 비교하여 어떤 차이점이 있는지 분석한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The ONE simulator has been used the tool for the DTN routing protocols. A movement model on DTN characteristic importantly affects to the simulation results of routing protocols. Especially, the WDM model provides the real similar situation such as commuting using vehicles, movements to a meeting po...

The ONE simulator has been used the tool for the DTN routing protocols. A movement model on DTN characteristic importantly affects to the simulation results of routing protocols. Especially, the WDM model provides the real similar situation such as commuting using vehicles, movements to a meeting point in office hours, activities after work, and etc. Our previous work proposed a taxi movement model in the WDM model. However, there is a difference between the real situations and the proposed model in finding a passenger. In this paper, we proposed an advanced taxi movement model with a taxi driver's locality and visibility range in order to configurate the real similar situation. And we analyze the difference between the previous model and the proposed model.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 선행 연구된 택시 이동 모델에서 보다 사실적인 택시 움직임을 위하여, 지역구와 가시거리를 이용한 알고리즘을 추가하여 향상된 이동 모델을 제안하였다. 그리고 기존 모델과 비교하여 달라진 부분에 대해 실험하고 분석하였다.
둘째, 분기점이 있을 때 가시거리 내에 승객이 있음에도 작위로 경로를 선택하여 승객이 없는 경로로 이동하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 향상된 택시 이동 모델을 제안한다. 그리고 기존 택시 이동 노드와의 차이점을 분석한다.

제안 방법

본 논문에서는 선행 연구된 택시 이동 모델에서 보다 사실적인 택시 움직임을 위하여, 지역구와 가시거리를 이용한 알고리즘을 추가하여 향상된 이동 모델을 제안하였다. 그리고 기존 모델과 비교하여 달라진 부분에 대해 실험하고 분석하였다.
본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 향상된 택시 이동 모델을 제안한다. 그리고 기존 택시 이동 노드와의 차이점을 분석한다.
본 장에서는 기존 택시 이동 모델과 제안한 이동 모델의 차이점을 비교하여 어떤 식의 패턴을 보이는지 분석한다.
기존 알고리즘은 자신이 빈 택시라면 경로를 이동할 때마다 현재 위치에 승객이 있는지를 판별한다. 여기에 더 나아가서 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 설정된 가시거리 안에 탑승할 승객이 있는지의 여부를 판별하여 경로를 선택하는 알고리즘이 추가되었다.

이론/모형

지연내성망 (DTN; Delay-tolerant Network)은 노드의 이동과 같은 이유로 네트워크가 자주 단절되는 상황에서 목적지까지 패킷이 도착할 때까지 지연을 허용하는 네트워크를 의미한다. 이를 위해 수신받은 패킷을 저장했다가 연결이 될 때마다 패킷을 전달하는 SCF(store-carry-forward) 방식으로 동작한다[1]. DTN 환경은 어떻게 구성하는지에 따라 라우팅 프로토콜의 성능 결과가 다르게 나타난다.

성능/효과

첫째, 택시마다 설정된 지역구 안에서만 이동한다. 둘째, 승객을 태우고 지역구를 벗어난 곳으로 이동하면, 승객을 내리면 기존의 지역구로 돌아온다. 마지막으로, 도로의 분기점을 만났을 때, 설정된 가시거리 안에 승객이 있는 도로를 발견한다면, 무작위로 길을 선택하지 않고 발견한 길로 이동한다.
분석 실험 결과, 두 이동 모델 모두 주어진 시간 내에 대부분의 승객을 이송하였지만 제안한 모델이 보다 더 빠른 시간 안에 승객 이동을 완료한 것을 알 수 있었다. 그 이유 중 하나는 빈 택시가 이동시에 분기점을 만났을 때 가시거리 안에 있는 승객을 발견한 경로를 이동했기 때문으로 분석되었다.
경과 시간이 짧을수록 승객을 더 빨리 발견하여 이송했다는 의미다. 실험 결과를 살펴보면, 제안된 택시 이동 모델이 전반적으로 기존 모델보다 더 짧은 시간 안에 이송 했다는 사실을 알 수 있다.
하지만 평균적으로 48회 정도의 경로 선택을 보여주고 있다. 이는 기존 모델이 무작위로 승객이 없는 다른 경로를 선택할 확률과 비교해 제안한 모델이 승객을 더 빠르게 태울 확률이 높아진다는 것을 의미한다.
하지만 기존 택시 이동이 분기점에서 무작위로 선택되어 이동하다 실제 상황과는 다른 다음과 같은 문제점이 있다. 첫째, 일반적인 영업 택시는 특정 지역구에서 활동하다가 만약 승객의 목적지로 인해 해당 지역구를 벗어난다면 다시 돌아오는 이동 패턴을 가진다. 선행 모델은 승객을 내려준 지점에서 다시 무작위로 이동한다.

후속연구

향후 연구 계획으로는 기존 모델과 제안한 모델에서 DTN 라우팅 프로토콜을 수행 했을 때의 결과를 비교 분석할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	지연내성망은 어떤 방식으로 동작하는가?	지연내성망 (DTN; Delay-tolerant Network)은 노드의 이동과 같은 이유로 네트워크가 자주 단절되는 상황에서 목적지까지 패킷이 도착할 때까지 지연을 허용하는 네트워크를 의미한다. 이를 위해 수신받은 패킷을 저장했다가 연결이 될 때마다 패킷을 전달하는 SCF(store-carry-forward) 방식으로 동작한다[1]. DTN 환경은 어떻게 구성하는지에 따라 라우팅 프로토콜의 성능 결과가 다르게 나타난다.
	지연내성망이란 무엇인가?	지연내성망 (DTN; Delay-tolerant Network)은 노드의 이동과 같은 이유로 네트워크가 자주 단절되는 상황에서 목적지까지 패킷이 도착할 때까지 지연을 허용하는 네트워크를 의미한다. 이를 위해 수신받은 패킷을 저장했다가 연결이 될 때마다 패킷을 전달하는 SCF(store-carry-forward) 방식으로 동작한다[1].
	ONE 시뮬레이터의 개발 목적은?	ONE (Opportunistic Network Environment) 시뮬레이터는 이동 모델을 구현하여 DTN 환경을 구축하고, 라우팅 프로토콜을 실험하기 위해 개발되었다[2]. 이미 RWP (Random Way point)[3], WDM (Working Day Movement)[4], PDM (Post-disaster movement) [5] 등 다양한 이동 모델을 제공하고 있으며, 그 중 WDM은 일반적인 사람들의 움직임을 잘 표현하고 있다.

참고문헌 (6)

Delay Tolerant Networking research group. http://www.dtnorg.org
Ari Keranen, Jorg Ott and Teemu Karkkainen: The ONE Simulator for DTN Protocol Evaluation. SIMUTools'09: 2nd International Conference on Simulation Tools and Techniques. Rome, March 2009.
Johnson, D. B., and Maltz, D. A. Dynamic source routing in ad hoc wireless networks. In Mobile Computing, Imielinski and Korth, Eds., vol. 353. Kluwer Academic Publishers, 1996.
Frans Ekman, Ari Keranen, Jouni Karvo, Jorg Ott, Working day movement model, Proceedings of the 1st ACM SIGMOBILE workshop on Mobility models, May 26-26, 2008, Hong Kong, Hong Kong, China.
Uddin, Y.S., Nicol, D.M.: A Post-Disaster Mobility Model For Delay Tolerant Networking. In: Rossetti, M.D., Hill, R.R., Johansson, B., Dunkin, A., Ingalls, R.G. (eds.) Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference (2009).
S. Y. Oh, "An advanced taxi movement model in the working day movement for delay-tolerant networks", Cluster Computing, 2013. DOI 10.1007/s10586 -013-0285-4

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