초록

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Ad-hoc 네트워크는 기존의 유선 네트워크와 달리 여러 가지 제약을 갖고 있다. 그 중에서 가장 큰 제약은 배터리에 저장된 한정된 에너지에 의존해서 동작한다는 것이다. 어떤 모바일 노드가 배터리에 저장된 에너지를 모두 소비하게 되면, 그 노드는 더 이상 네트워크에 참여할 수 없게 된다. 이러한 현상이 증가하게 되면 네트워크가 두 개 이상의 서브 네트워크로 분할되는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 라우팅을 통하여 에너지 소비를 좀 더 효율적으로 네트워크로 분산시키기 위한 RDRP(Request Delay Routing Protocol)와 MMRP(Max Min Routing Protocol) 프로토콜들이 제안되었다. 본 논문에서는 에너지 상태에 따라 플러딩(Flooding)을 지연시키는 RDRP 방법에 현재 형성된 라우팅 경로까지 함께 고려한 EP-AODV(AODV considering Energy and Path)를 제안한다. 또한, NS-2(Network Simulator 2) 시뮬레이터를 이용한 성능 평가를 통하여 본 논문에서 제안된 프로토콜이 좀 더 에너지 소비를 네트워크 전체로 효율적으로 분산시킨다는 것을 보일 것이다.

Ad-hoc 네트워크는 기존의 유선 네트워크와 달리 여러 가지 제약을 갖고 있다. 그 중에서 가장 큰 제약은 배터리에 저장된 한정된 에너지에 의존해서 동작한다는 것이다. 어떤 모바일 노드가 배터리에 저장된 에너지를 모두 소비하게 되면, 그 노드는 더 이상 네트워크에 참여할 수 없게 된다. 이러한 현상이 증가하게 되면 네트워크가 두 개 이상의 서브 네트워크로 분할되는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 라우팅을 통하여 에너지 소비를 좀 더 효율적으로 네트워크로 분산시키기 위한 RDRP(Request Delay Routing Protocol)와 MMRP(Max Min Routing Protocol) 프로토콜들이 제안되었다. 본 논문에서는 에너지 상태에 따라 플러딩(Flooding)을 지연시키는 RDRP 방법에 현재 형성된 라우팅 경로까지 함께 고려한 EP-AODV(AODV considering Energy and Path)를 제안한다. 또한, NS-2(Network Simulator 2) 시뮬레이터를 이용한 성능 평가를 통하여 본 논문에서 제안된 프로토콜이 좀 더 에너지 소비를 네트워크 전체로 효율적으로 분산시킨다는 것을 보일 것이다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 따라서 AODV 프로토콜을 이용하면 현재 각 노드에 활성화되어서 사용 중인 경로 의 수를 파악할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 AODV 의 이러한 특성을 이용해서 현재 각 노드의 에너지 상태 뿐 아니라 설정되어 있는 경로의 수를 함께 고려해서 RREQ 메시지의 플러딩을 지연시키는 함수를 사용한 EP-AODV 프로토콜을 제안한다. 곧, EP-AODV 프로토 콜은 각 노드의 배터리에 저장된 에너지의 상태 뿐 아니 라, 설정되어 있는 경로의 수를 함께 고려해서 RREQ 메 시지를 플러딩 하여, 패킷 중계를 통한 에너지 소비가 네트워크를 구성하는 모든 노드들에게 좀 더 균등하게 분산되도록 하여 향상된 네트워크 시스템 활동시간을 얻 도록 하였다.
• 본 논문에서 모바일 Ad-hoc 네트워크에서 각 모바일 노드의 배터리에 저장된 에너지의 효율적인 소비가 네트 워크 성능에 중요한 영향올 미친다는 것을 알아보았다. 기존에 제안된 에너지 소비를 고려한 라우팅 프로토콜들 에 대해서 알아보고, 기존에 제안된 RDRP 프로토콜의 문제를 개선한 EP-AODV 프로토콜올 제안 하였다.
• 에너지 소비를 고려한 라우팅 프로토콜에는 정적인 토 폴로지를 고려한 MTPR(Minimu Total Transmission Power Routing), MBCR (Minimum Battery Cost Routing), MMBCR(Min-Max Battery Cost Routing), CMMBCR(Conditional MMBCR) 프로토콜들과 동적인 토폴로지를 고려한 RDRP(Request Delay Routing Pmtg引)와 MMRP(Max Min Routing Protocol) 프로토 콜〔3]이 있다. 본 논문에서는 Ad-hoc 네트워크 환경에 적합한 동적인 토폴로지를 고려한 RDRP 프로토콜에서 각 모바일 노드의 현재 에너지 상태 뿐 아니라 설정된 라우팅 경로의 수를 함께 고려한 새로운 프로토콜을 제 안한다.
• 기존에 연구된 Ad-hoc 네트워크에서 에너지 소비와 관 련된 연구들은 크게 모바일 노드에서 소비되는 에너지를 절약하기 위한 링크 계층에서의 접근과 에너지의 소비가 효율적으로 이루어지도록 하기 위한 네트워크 계층에서 의 접근으로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 네트워크 계층 에서의 접근을 통해서 모바일 노드에서 소비되는 에너지 가 전체 네트워크로 효율적으로 분산 되도록 하여 네트 워크 시스템 활동시간(Network System Life-Time) ⑵ 올 증가 시킬 수 있는 방법에 대해서 알아본다. 각 모바 일 노드에서 에너지 소비와 관련해서 고려될 수 있는 것 은 저전력 CPU, 저전력 HDD, 저전력 LCD, 대용량 배터 리 채용과 같은 것이 있지만, 본 논문에서는 라우팅에서 소비되는 에너지만을 고려하였다.

제안 방법

• 본 논문에서 제안한 EP-AODV 프로토콜의 성능 평가 를 위해서 기존의 AODV와 [식 1]를 이용하여 경로 탐 색과정에서 RREQ 메시지의 플러딩을 지연 시키는 E-AODV(AODV considering Energy) 프로토콜을 구현 하여 비교 하였다. 60초 동안 시뮬레이션을 진행해서 결 과를 분석하였다. AODV, E-AODV, EP-AODV 프로토 콜의 성능 평가를 위해서 두 가지 경우에 대해서 분석하 였다.
• 60초 동안 시뮬레이션을 진행해서 결 과를 분석하였다. AODV, E-AODV, EP-AODV 프로토 콜의 성능 평가를 위해서 두 가지 경우에 대해서 분석하 였다. 첫 번째는 네트워크 시스템 활동시간을 측정하기 위해서 각 모바일 노드가 자신의 배터리에 저장된 에너 지를 모두 소비하는 시간을 측정하였고, 두 번째는 [식 3]올 이용하여 시간에 따른 모바일 노드의 배터리에 저 장되어 있는 에너지의 상태예 대한 표준편차를 측정하였 다 [식 3〕에서 初은 평균을 나타내고, 은 전체 노드 수 를 나타낸다.
• RDRP 프로토콜의 기본 아이디어는 DSR 프로토콜의 경로 탐색 과정 (Route Discovery)에서 발생하는 RREQ (Route Request) 제어 메시지를 이웃 노드들에게 플러딩 (Flooding)하는 것을 각 모바일 노드의 배터리에 저장된 에너지 상태에 따라서 지연 시키는 것이다. DSR 프로토 콜은 각 노드가 RREQ 메시지를 받으면, 그 즉시 인접한 이웃 노드로 플러딩올 하지만, RDRP 프로토콜은 각 노 드가 가진 에너지의 상태에 따라서 일정시간 동안 RREQ 메시지의 플러딩을 지연 시켜서 좀 더 에너지의 상태가 좋은 노드들이 참여하는 경로가 선택될 수 있도 록 하여서, 패킷 중계로 인하여 생기는 에너지의 소비를 전체 네트워크로 분산 시키도록 하였다.
• 본 논문에서는 네트워크 계층 에서의 접근을 통해서 모바일 노드에서 소비되는 에너지 가 전체 네트워크로 효율적으로 분산 되도록 하여 네트 워크 시스템 활동시간(Network System Life-Time) ⑵ 올 증가 시킬 수 있는 방법에 대해서 알아본다. 각 모바 일 노드에서 에너지 소비와 관련해서 고려될 수 있는 것 은 저전력 CPU, 저전력 HDD, 저전력 LCD, 대용량 배터 리 채용과 같은 것이 있지만, 본 논문에서는 라우팅에서 소비되는 에너지만을 고려하였다.
• 본 논문에서 모바일 Ad-hoc 네트워크에서 각 모바일 노드의 배터리에 저장된 에너지의 효율적인 소비가 네트 워크 성능에 중요한 영향올 미친다는 것을 알아보았다. 기존에 제안된 에너지 소비를 고려한 라우팅 프로토콜들 에 대해서 알아보고, 기존에 제안된 RDRP 프로토콜의 문제를 개선한 EP-AODV 프로토콜올 제안 하였다. 시뮬 레이션올 통해서 EP-AODV 프로토콜이 좀 더 에너지의 소비를 네트워크 전체로 분산시킴을 확인 하였다.
• 각 모바 일 노드의 배터리에 저장된 초기 에너지는 10 줄(Joules) 로 설징하고, 패킷을 전송할 때 600 m/W(Watts)가 소비 되고, 패킷을 수신할 때 300 m/W가 소비되도록 설정하 였다. 네트워크 토폴로지 모델은 [그림 3]과 같이 800m X 800m 내에 49개의 모바일 노드가 균등하게 배치 되도 록 하였고, 각 모바일 노드는 시간에 따라서 랜덤하게 이동하도록 설정하여 서 동적으로 토폴로지가 변화하도록 하였다. 트래픽 모델은 [그림 3]에서 보는 것처럼 (1, 47), (13, 35), (21.
• 본 논문에서 제안한 EP-AODV 프로토콜의 성능 평가 를 위해서 기존의 AODV와 [식 1]를 이용하여 경로 탐 색과정에서 RREQ 메시지의 플러딩을 지연 시키는 E-AODV(AODV considering Energy) 프로토콜을 구현 하여 비교 하였다. 60초 동안 시뮬레이션을 진행해서 결 과를 분석하였다.
• 기존에 제안된 에너지 소비를 고려한 라우팅 프로토콜들 에 대해서 알아보고, 기존에 제안된 RDRP 프로토콜의 문제를 개선한 EP-AODV 프로토콜올 제안 하였다. 시뮬 레이션올 통해서 EP-AODV 프로토콜이 좀 더 에너지의 소비를 네트워크 전체로 분산시킴을 확인 하였다.
• AODV, E-AODV, EP-AODV 프로토 콜의 성능 평가를 위해서 두 가지 경우에 대해서 분석하 였다. 첫 번째는 네트워크 시스템 활동시간을 측정하기 위해서 각 모바일 노드가 자신의 배터리에 저장된 에너 지를 모두 소비하는 시간을 측정하였고, 두 번째는 [식 3]올 이용하여 시간에 따른 모바일 노드의 배터리에 저 장되어 있는 에너지의 상태예 대한 표준편차를 측정하였 다 [식 3〕에서 初은 평균을 나타내고, 은 전체 노드 수 를 나타낸다.
• 이때, 링크는 (출발지 노드, 목적지 노드)로 표현 되었다. 출발지 노드에서 목적지 노드로 발 생되는 트래픽은 UDP 프로토콜에 기반 한 CBR(Constant Bit Rate) 트래픽이 발생 되도록 하였다. CBR 트래픽에서 발생되는 패킷은 512byte로 설정 되었 고, 초당 100개가 발생하도록 하였다.

대상 데이터

• 본 논문에서 제안된 EP-AODV의 성능 평가를 위해서 NS-2(Network Simulator) 시뮬레이터를 사용하였다. 모 바일 Ad-hoc 네트워크 모델은 CMU(Camegie Mellon University)의 Monarch Research Group 에서 NS-2 시 뮬레이터를 위해서 개발한 모델을 이용하였다.

이론/모형

• 본 논문에서 제안된 EP-AODV의 성능 평가를 위해서 NS-2(Network Simulator) 시뮬레이터를 사용하였다. 모 바일 Ad-hoc 네트워크 모델은 CMU(Camegie Mellon University)의 Monarch Research Group 에서 NS-2 시 뮬레이터를 위해서 개발한 모델을 이용하였다. 각 모바 일 노드의 배터리에 저장된 초기 에너지는 10 줄(Joules) 로 설징하고, 패킷을 전송할 때 600 m/W(Watts)가 소비 되고, 패킷을 수신할 때 300 m/W가 소비되도록 설정하 였다.

성능/효과

• 따라서 본 논문에서는 AODV 의 이러한 특성을 이용해서 현재 각 노드의 에너지 상태 뿐 아니라 설정되어 있는 경로의 수를 함께 고려해서 RREQ 메시지의 플러딩을 지연시키는 함수를 사용한 EP-AODV 프로토콜을 제안한다. 곧, EP-AODV 프로토 콜은 각 노드의 배터리에 저장된 에너지의 상태 뿐 아니 라, 설정되어 있는 경로의 수를 함께 고려해서 RREQ 메 시지를 플러딩 하여, 패킷 중계를 통한 에너지 소비가 네트워크를 구성하는 모든 노드들에게 좀 더 균등하게 분산되도록 하여 향상된 네트워크 시스템 활동시간을 얻 도록 하였다.
• 성능 평가 결과를 분석해 보면 [그림 4]에서 제안된 EP-AODV 프로토콜이 에너지를 모두 소비한 노드가 발 생하는 시간이 좀 더 늦음올 알 수 있고, [그림 5]에서 EP-AODV 프로토콜이 좀 더 에너지의 소비가 네트워크 전체로 효율적으로 분산됨을 알 수 있다.

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이 논문을 인용한 문헌

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