[논문]무선 메쉬 네트워크에서 네트워크 설계 문제를 위한 타부 서치 알고리즘

장길웅

doi:10.6109/jkiice.2020.24.6.778

[국내논문] 무선 메쉬 네트워크에서 네트워크 설계 문제를 위한 타부 서치 알고리즘
A Tabu Search Algorithm for Network Design Problem in Wireless Mesh Networks 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.24 no.6, 2020년, pp.778 - 785

장길웅 (Department of Data Informatics, Korea Maritime and Ocean University)

초록
AI-Helper

무선 메쉬 네트워크는 메쉬 클라이언트와 메쉬 라우터, 메쉬 액세스 포인트로 구성된다. 메쉬 라우터는 메쉬 클라이언트에게 무선 네트워크 서비스를 연결해주며, 메쉬 액세스 포인트는 유선 링크를 사용하여 백본 네트워크에 연결하고 메쉬 클라이언트에게 인터넷 액세스 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 제한된 수의 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트를 사용하여 무선 메쉬 네트워크에 대한 네트워크 설계를 위한 최적화 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 최적화 알고리즘은 메타휴리스틱방식의 하나인 타부서치 알고리즘을 적용하였으며, 라우터와 메쉬 액세스 포인트의 배치에 따른 전송지연을 최소화하고 적절한 수행 시간 안에 결과가 도출되도록 설계되었다. 제안된 타부서치 알고리즘은 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트의 배치를 위한 전송지연과 알고리즘 수행시간 관점에서 비교 평가되었으며, 성능평가에서 기존의 제안된 메타휴리스틱 방식에 비해 우수한 성능을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Wireless mesh networks consist of mesh clients, mesh routers and mesh access points. The mesh router connects wireless network services to the mesh client, and the mesh access point connects to the backbone network using a wired link and provides Internet access to the mesh client. In this paper, a limited number of mesh routers and mesh access points are used to propose optimization algorithms for network design for wireless mesh networks. The optimization algorithm in this paper has been applied with a sub-subscription algorithm, which is one of the meta-heuristic methods, and is designed to minimize the transmission delay for the placement of mesh routers and mesh access points, and produce optimal results within a reasonable time. The proposed algorithm was evaluated in terms of transmission delay and time to perform the algorithm for the placement of mesh routers and mesh access points, and the performance evaluation results showed superior performance compared to the previous meta-heuristic methods.

Keyword

표/그림 (5)

그림 Fig. 1 Wireless mesh network architecture
그림 Fig. 2 Structure of solution
그림 Fig. 3 Neighborhood generation moves of the proposed Tabu search algorithm
표 Fig. 4 Total transmission delay (a) N = 30 (b) N = 40 (c) N = 50
표 Fig. 5 Average execution time (a) N = 30 (b) N = 40 (c) N = 50

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 각 노드에서 이용 가능한 복수의 무선 인터페이스와 채널이 있는 무선 메쉬 네트워크에 대하여 네트워크 설계를 위한 최적화 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 노드의 수가 많은 무선 메쉬 네트워크에서 최적화된 네트워크 설계를 위하여 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트에서 발생하는 경로상의 전송지연을 최소화하는 최적화 알고리즘을 제안한다.
제안한다. 본 논문에서는 노드의 수가 많은 무선 메쉬 네트워크에서 최적화된 네트워크 설계를 위하여 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트에서 발생하는 경로상의 전송지연을 최소화하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 무선 메쉬 네트워크에서의 네트워크 설계 문제는 이전 연구에서 NP-hard 문제로 증명되어 있다[6].
연구들이 진행되었다. 고정된 토폴로지를 가진 무선 메쉬 네트워크에서 미리 정의된 노드의 위치와 특성 하에서 채널 할당 및 라우팅 또는 게이트웨이 배치에 드는 비용을 줄이기 위한 연구가 진행되었다. Tajima et al.
본 논문에서 사용되는 전송지연은 노드 간의 거리에 비례하는 것으로 가정하며, 전송지연 값은 노드 간의 유클리드 거리를 계산하여 적용한다. 본 논문에서 사용되는 목적함수는 노드 간 연결에서 발생하는 전송지연과 메쉬 액세스 포인트가 유선 백본과 연결에서 발생하는 전송지연을 합한 값으로 정의한다. 따라서 무선 메쉬 네트워크에서 네트워크 설계 문제는 다음과 같이 목적 함수를 최소화하는 조합 최적화 문제로 정식화할 수 있다.
본 논문에서는 무선 메쉬 네트워크에서 네트워크 설계 문제를 위한 제안된 타부서치 알고리즘에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 성능을 평가하였다 . 수행된 컴퓨터 시뮬레이션은 윈도우10 환경의 8GB 메모리와 3.
본 논문은 무선 메쉬 네트워크에서 전송지연을 최소화하기 위한 네트워크 설계 문제를 최적화하는 타 부서치 알고리즘을 제안하였다. 제안된 타부서치 알고리즘은 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트에서 발생하는 전송지연을 최소화할 수 있는 해의 구조를 설계하였으며, 이를 적용하여 초기해를 생성하고, 초기해를 기반으로 4가지 이웃해 생성방식을 적용하였다.

가설 설정

각 노드는 최대 전송범위 T 내에서 이웃한 노드와 연결가능하며, 네트워크에 존재하는 모든 노드는 다른 노드와 연결을 유지해야 한다. 본 논문에서 사용되는 전송지연은 노드 간의 거리에 비례하는 것으로 가정하며, 전송지연 값은 노드 간의 유클리드 거리를 계산하여 적용한다. 본 논문에서 사용되는 목적함수는 노드 간 연결에서 발생하는 전송지연과 메쉬 액세스 포인트가 유선 백본과 연결에서 발생하는 전송지연을 합한 값으로 정의한다.
즉 모든 메쉬 클라이언트는 메쉬 라우터나 메쉬 액세스 포인트에 접속하여 네트워크 서비스를 받아야 한다. 또한 각 메쉬 라우터의 생존 가능성을 위해 메쉬 액세스 포인트는 노드 분리 경로가 최소한 두 개 이상으로 가정한다.
노드의 최대 전송반경 T는 200으로 설정하였으며, 노드 밀도가 다양한 네트워크를 구성하기 위해 메쉬 클라이언트 수 N_c를 400에서 1000까지 200단위로 구성하였다. 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트를 합한 전체 노드의 수 Ne 30, 40, 50이며, 이 중 메쉬 액세스 포인트의 수는 전체의 10%로 가정하였다. 따라서 전체 노드의 수가 30인 경우에는 메쉬 액세스 포인트의 수는 3으로 설정하였다.

제안 방법

NP-hard 문제에 대하여 최적의 결과를 찾는 것은 방대한 시간과 계산이 요구되므로 이전 많은 연구에서 시간과 계산 비용을 줄이고 최적에 가까운 정답을 찾는 근사치 알고리즘이 주로 사용되었다. 본 논문에서도 적정한 실행시간 내에 최적에 가까운 결과를 도출하기 위하여 메타휴리스틱 방식 중 타부서치(Tabu search: TS) 알고리즘을 이용하여 무선 메쉬 네트워크의 설계 문제를 최적화한다. 제안된 타 부서치 알고리즘은 다양한 조건하에서 메쉬 라우터와메쉬 액세스 포인트 간에 발생하는 경로의 전송지연과 알고리즘 실행시간 측면에서 기존의 다른 메타휴리스틱 알고리즘과 성능을 비교된다.
[7]은 채널 수, 전송 전력, 라디오 수가 미리 정의된 네트워크 노드의 특징 하에서 일정량의 트래픽을 지원하는 게이트웨이의 수를 최소화하는 배치 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 인터넷을 오가는 특정 양의 트래픽을 지원하면서 게이트웨이의 수를 최소화하고 배치하는 방법을 제안하였다. Kodialam et al.
[8] 은최종 사용자의 요구를 충족하고 처리량을 최대화할 수 있는 고정 토폴로지를 가정하면서 채널 할당 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 고정되지 않은 위상에 대해서도 설계 요소들 간의 관계를 적용하였으며, 다양한 매개변수를 포함하지 않을 경우 설계비용을 줄일 수는 있지만 최소화하지는 못하는 단점을 가졌다.
[10]는 채널 할당을 위한 유전자 알고리즘을 제안하였다. 네트워크 최적화를 위해 라우터의 공정성 및 커버리지 지표를 동일하게 설정하였으며, 라우팅은 예상 전송 시간 또는 최단 경로 라우팅을 사용하여 알고리즘을 제안하였다. Girgis et al.
[6]은 무선 메쉬 네트워크에서 네트워크 설계를 위한 메타휴리스틱 알고리즘인 유전자 알고리즘과 시뮬레이티드 어닐링을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 제약 조건이 있는 저비용 네트워크 구성을 검색하고 사용된 게이트웨이의 수를 결정하였다.
초기해를 이용하여 제안된 타부서치의 이웃해 생성방법에 의하여 새로운 이웃해를 생성한다. 생성된 이웃해들 중 가장 성능이 우수한 해를 선택하고 타부 리스트에 저장된 해와 비교한다. 만약 선택된 해가 타부 리스트에 저장되어 있을 경우에는 새로 생성된 이웃해중 그 다음 성능이 우수한 해를 선택하여 다시 타부 리스트에 있는 해와 비교한다.
마지막으로 제약조건을 검사하기 위한메쉬 라우터에 연결된 링크의 수, 즉 메쉬 클라이언트 수를 나타내는 필드 H를 가진다. 3가지 필드를 가진 노드를 사용하여 그림과 같이 연결리스트 형식으로 해를 구성한다. 또한 각 메쉬 라우터의 인접한 메쉬 라우터 정보를 저장하는 집합을 별도로 구성한다.
된다. 제안된 타부서치 알고리즘도 초기해에 적용할 이웃해 생성방법을 제안한다. 이웃해 생성방법을 이동 방법이라고도 한다.
이웃해 생성방법을 이동 방법이라고도 한다. 제안된 타부서치 알고리즘에서 사용되는 이동방법은 메쉬 라우터의 좌표를 일정 크기를 적용하여 상하좌우로 이동시키는 방법을 사용한다. 즉 제안된 타부서치 알고리즘은 4가지 이동방법을 사용하여 이웃해를 생성한다.
제안된 타부서치 알고리즘에서 사용되는 이동방법은 메쉬 라우터의 좌표를 일정 크기를 적용하여 상하좌우로 이동시키는 방법을 사용한다. 즉 제안된 타부서치 알고리즘은 4가지 이동방법을 사용하여 이웃해를 생성한다. 본 논문에서 제안된 4가지 이동방식을 상이동(Up move), 하이동(Down move), 좌이동 (Left move), 우이동(Right move)으로 정의한다.
즉 제안된 타부서치 알고리즘은 4가지 이동방법을 사용하여 이웃해를 생성한다. 본 논문에서 제안된 4가지 이동방식을 상이동(Up move), 하이동(Down move), 좌이동 (Left move), 우이동(Right move)으로 정의한다.
특히 타부리스트의 크기를 가변적으로 변경하여 다양한 문제에 적용했을 때 효과적으로 해를 검색하게 된다. 제안된 타부서치 알고리즘에서도 매 10번 이웃해 생성주기마다 타부리스트의 크기를 N/20과 N/10사이로 변경시켜 동작시킨다. 또한 타부 리스트는 유한한 크기를 가진 메모리이므로 새로 생성된 해가 입력되었을 때 타부리스트가 가득 차게 되면 가장 먼저 입력된 해를 삭제하고 새로운 입력된 해를 추가하는 큐 구조를 가진다.
알고리즘을 제안하였다. 제안된 타부서치 알고리즘은 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트에서 발생하는 전송지연을 최소화할 수 있는 해의 구조를 설계하였으며, 이를 적용하여 초기해를 생성하고, 초기해를 기반으로 4가지 이웃해 생성방식을 적용하였다. 최적에 가까운 해를 빠르게 검색하기 위해 동적 타부리스트를 사용하였으며 적절한 알고리즘 종료 기준을 설정하여 최적해에 접근하였다.
제안된 타부서치 알고리즘은 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트에서 발생하는 전송지연을 최소화할 수 있는 해의 구조를 설계하였으며, 이를 적용하여 초기해를 생성하고, 초기해를 기반으로 4가지 이웃해 생성방식을 적용하였다. 최적에 가까운 해를 빠르게 검색하기 위해 동적 타부리스트를 사용하였으며 적절한 알고리즘 종료 기준을 설정하여 최적해에 접근하였다. 제안된 타부서치 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트의 전송지연 측면에서 기존의 유전자 알고리즘 및 시뮬레이티드 어닐링과 비교하였다.

대상 데이터

설정한다. 네트워크의 크기는 1000 × 1000로 설정하였으며, 노드를 랜덤하게 배치하였다. 노드의 최대 전송반경 T는 200으로 설정하였으며, 노드 밀도가 다양한 네트워크를 구성하기 위해 메쉬 클라이언트 수 N_c를 400에서 1000까지 200단위로 구성하였다.
네트워크의 크기는 1000 × 1000로 설정하였으며, 노드를 랜덤하게 배치하였다. 노드의 최대 전송반경 T는 200으로 설정하였으며, 노드 밀도가 다양한 네트워크를 구성하기 위해 메쉬 클라이언트 수 N_c를 400에서 1000까지 200단위로 구성하였다. 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트를 합한 전체 노드의 수 Ne 30, 40, 50이며, 이 중 메쉬 액세스 포인트의 수는 전체의 10%로 가정하였다.

데이터처리

수행된 컴퓨터 시뮬레이션은 윈도우10 환경의 8GB 메모리와 3.6GHz CPU로 구성된 컴퓨터상에서 실행되었으며, 제안된 알고리즘과 비교 평가된 알고리즘은 C++ 언어로 구현하였다. 성능평가를 위해 모든 노드 간의 전송지연과 알고리즘 실행시간 관점에서 기존에 제안된 유전자 알고리즘(genetic algorithm)및 시뮬레이티드 어닐링 (simulated annealing)[6]과 비교 평가하였다.
6GHz CPU로 구성된 컴퓨터상에서 실행되었으며, 제안된 알고리즘과 비교 평가된 알고리즘은 C++ 언어로 구현하였다. 성능평가를 위해 모든 노드 간의 전송지연과 알고리즘 실행시간 관점에서 기존에 제안된 유전자 알고리즘(genetic algorithm)및 시뮬레이티드 어닐링 (simulated annealing)[6]과 비교 평가하였다.
각 노드의 최대 링크 수 Le N_c / N × 2로 설정하였다. 논문에서 성능 평가된 각 알고리즘은 30번씩 시도하여 평균값과 표준편차로 결과를 나타내었다.
최적에 가까운 해를 빠르게 검색하기 위해 동적 타부리스트를 사용하였으며 적절한 알고리즘 종료 기준을 설정하여 최적해에 접근하였다. 제안된 타부서치 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트의 전송지연 측면에서 기존의 유전자 알고리즘 및 시뮬레이티드 어닐링과 비교하였다. 성능평가에서 제안된 타 부서치 알고리즘이 기존의 방식에 비해 적은 전송지연으로 네트워크의 노드를 배치할 수 있음을 알 수 있었다.

성능/효과

본 논문에서도 적정한 실행시간 내에 최적에 가까운 결과를 도출하기 위하여 메타휴리스틱 방식 중 타부서치(Tabu search: TS) 알고리즘을 이용하여 무선 메쉬 네트워크의 설계 문제를 최적화한다. 제안된 타 부서치 알고리즘은 다양한 조건하에서 메쉬 라우터와메쉬 액세스 포인트 간에 발생하는 경로의 전송지연과 알고리즘 실행시간 측면에서 기존의 다른 메타휴리스틱 알고리즘과 성능을 비교된다.
또한 선택된 해는 다음 단계의 이웃해를 생성하기 위해 초기해로 다시 저장된다. 제안된 타부서치 알고리즘은 미리 정해진 종료기준에 따라 이웃해 생성 방법을 반복함으로써 최종적으로 최적에 가까운 해를 찾는다.
그림 4(a)는 전체 메쉬 라우터의 수가 30개이고 그 중 10% 인 3개를 메쉬 액세스 포인트로 설정한 결과이다. 시뮬레이션 결과에서 제안된 타부서치 알고리즘이 기존의 다른 알고리즘에 비해 좋은 성능을 나타냄을 알 수 있다. 그림 4(b)(c)에서도 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트의 수가 더 증가하더라도 제안된 타부서치가 기존 다른 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 볼 수 있다.
그림에서 유전자 알고리즘이 가장 빠른 시간에 해를 도출하고, 제안된 타부서치 알고리즘은 메쉬 클라이언트의 수가 적은 경우에는 시뮬레이티드 어닐링에 비해 빠른 실행 시간을 가지지만, 메쉬 클라이언트의 수가 많은 밀도가 높은 네트워크에서는 다른 알고리즘에 비해 실행 시간이 더 많이 소요됨을 볼 수 있다. 유전자 알고리즘의 경우에는 미리 지정된 개수의 해를 사용하여 이웃해를 생성하여 최적에 가까운 해에 도달하게 된다.
따라서 메쉬 클라이언트의 수가 많은 네트워크 환경에서는 유전자 알고리즘에 비해 제안된 타부서치의 실행 시간은 더 많이 소요된다. 또한 제안된 타부서치는 4가지의 이웃해 생성방식을 적용함으로 인해서 시뮬레이티드어닐링에 비해서도 노드의 수가 많은 네트워크에서는 더 많은 실행시간이 걸림을 볼 수 있다. 결론적으로 본 논문에서 제안된 타부서치 알고리즘은 무선 메쉬 네트워크에서 전송지연을 최소화하기 위한 네트워크 설계 문제를 적정한 실행 내에서 기존의 알고리즘에 비해 효율적으로 최적화함을 알 수 있었다.
또한 제안된 타부서치는 4가지의 이웃해 생성방식을 적용함으로 인해서 시뮬레이티드어닐링에 비해서도 노드의 수가 많은 네트워크에서는 더 많은 실행시간이 걸림을 볼 수 있다. 결론적으로 본 논문에서 제안된 타부서치 알고리즘은 무선 메쉬 네트워크에서 전송지연을 최소화하기 위한 네트워크 설계 문제를 적정한 실행 내에서 기존의 알고리즘에 비해 효율적으로 최적화함을 알 수 있었다.
제안된 타부서치 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트의 전송지연 측면에서 기존의 유전자 알고리즘 및 시뮬레이티드 어닐링과 비교하였다. 성능평가에서 제안된 타 부서치 알고리즘이 기존의 방식에 비해 적은 전송지연으로 네트워크의 노드를 배치할 수 있음을 알 수 있었다. 결론적으로 제안된 타부서치 알고리즘이 무선 메쉬 네트워크에서 NP-hard 문제인 네트워크 설계 문제를 적절한 실행 시간 내에서 효율적으로 해결하고 있음을 알 수 있었다.
성능평가에서 제안된 타 부서치 알고리즘이 기존의 방식에 비해 적은 전송지연으로 네트워크의 노드를 배치할 수 있음을 알 수 있었다. 결론적으로 제안된 타부서치 알고리즘이 무선 메쉬 네트워크에서 NP-hard 문제인 네트워크 설계 문제를 적절한 실행 시간 내에서 효율적으로 해결하고 있음을 알 수 있었다.

후속연구

[9] 는 무선 메쉬 네트워크의 링크 스케줄링 및 라우팅에 유전자 알고리즘을 적용하였다. 제안된 유전자 알고리즘은 주어진 문제를 합리적으로 해결하고 확장성이 있는반면, 광범위한 토폴로지 네트워크에 대해서는 최적의 결과를 얻지 못했다. Vanhatupa et al.
제안된 타부서치 알고리즘은 미리 정해진 횟수만큼 진행되면 종료된다. 다시 말해서 이웃해를 생성하는 하나의 해를 기준으로 새로운 이웃해가 생성되면 현재까지의 임시최적해와 비교해서 더 나은 성능결과를 연속적으로 발생되지 않는 횟수가 미리 정해진 횟수만큼 진행되면 제안된 타부서치 알고리즘은 종료한다.
종료된다. 다시 말해서 이웃해를 생성하는 하나의 해를 기준으로 새로운 이웃해가 생성되면 현재까지의 임시최적해와 비교해서 더 나은 성능결과를 연속적으로 발생되지 않는 횟수가 미리 정해진 횟수만큼 진행되면 제안된 타부서치 알고리즘은 종료한다.

참고문헌 (10)

K. C.Karthika, "Wireless Mesh network: A survey," in International Conference on Wireless Communications, Signal Processing and Networking, pp. 1966-1970, March 2016.
A. Cilfone, L. Davoli, L. Belli, and G. Ferrari, "Wireless mesh networking: An IoT-Oriented perspective Survey on relevant technologies," Future Internet, vol. 11, no. 4, pp. 1-35, April 2019.
R. Jayaraman, G. Raja, A. K. Bashir, S. H. Chauhdary, A. Hassan, and M. A. Alqarni, "Interference mitigation based on radio aware channel assignment for wireless mesh networks," IEEE Wireless Communications, vol. 101, no. 3, pp 1539-1557, May 2018.
S. Y. Shahdad, A. Sabahath, and R. Parveez, "Architecture, issues and challenges of wireless mesh network," in Proceedings of International Conference on Wireless Communications, Signal Processing, pp. 557-560, April 2016.
W. Ahmad and A. S. Qazi, "Comparison of Routing Protocols in Wireless Mesh Network on the Basis of Performance," International Journal of Networks and Comunications, vol. 8, no. 2, pp. 29-33, February 2018.
M. R. Girgis, T. M. Mhmoud, B. A. Abdullatif, and A. M. Rabie, "Solving the wireless mesh network design problem using genetic algorithm and simulated annealing optimization methods," International Journal of Computer Applications, vol. 96, no. 11, pp. 1-10, June 2014.
S. Tajima, T. Higashino, N. Funabiki, and S. Yoshida, "An internet gateway access-point selection problem for wireless infrastructure mesh networks," in Proceedings of International Conference on Mobile Data Management, pp. 1-5, May 2006.
M. Kodialam and T. Nandagopal, "Characterizing the capacity region in multi-radio multi-channel wireless mesh networks," in Proceedings of International Conference on Mobile Computing and Networking, pp. 73-87, August 2005.
L. Badia, A. Botta, and L. Lenzini, "A genetic approach to joint routing and link scheduling for wireless mesh networks," Ad Hoc Networks, vol. 7, no. 4, pp 654-664, June 2009.

상세보기
T. Vanhatupa, M. Hannikainen, and T. D. Hamalainen, "Performance model for IEEE 802.11s wireless mesh network deployment design," Journal of Parallel and Distributed Computing, vol. 68, no. 3, pp. 291-305, March 2008.

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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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