초록

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본 논문에서는 Core Based Tree(CBT) 알고리즘과 개미 집단 알고리즘의 특성을 융합하여 Mobile Ad hoc Network(MANET)에 맞는 멀티캐스팅 알고리즘, Ad hoc network Multicasting with Ant System (ANMAS)을 제안한다. ANMAS는 개미 알고리즘의 간접적 정보 전달 및 평가 방법을 통해 멀티캐스팅에 필요한 위상정보를 수집하여 견고한 멀티캐스팅 그룹을 형성함으로서 기존의 알고리즘에 비해 효율적이며 실험결과를 통해 이를 확인할 수 있다.

본 논문에서는 Core Based Tree(CBT) 알고리즘과 개미 집단 알고리즘의 특성을 융합하여 Mobile Ad hoc Network(MANET)에 맞는 멀티캐스팅 알고리즘, Ad hoc network Multicasting with Ant System (ANMAS)을 제안한다. ANMAS는 개미 알고리즘의 간접적 정보 전달 및 평가 방법을 통해 멀티캐스팅에 필요한 위상정보를 수집하여 견고한 멀티캐스팅 그룹을 형성함으로서 기존의 알고리즘에 비해 효율적이며 실험결과를 통해 이를 확인할 수 있다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 개미 알고리즘의 페로몬을 봉한 간접적인 정보 전달 방식에 주목한다. Ad hoc 네트워크노드의 이동성으로 인한 위상정보 변화를 수시로 각 노드에 전달하는 것은 적온 대역폭이나 전원 문제로 인해 어려움이 많다.
• 본 논문에서는 유선 네트워크 상의 멀티캐스팅 알고리즘인 CBT(Core Based Tree)[l]를 Mobile Ad hoc Network(MANET) [2]에 맞게 적절히 변형하고, 여기에 “개미 집단” 알고리즘(3)의 특성을 융합한 ANMAS(Ad hoc Network Multicasting with Ant System) 알고리즘 올 제안하고자 한다.

가설 설정

• °는 자신의 Qc보다 작은 De를 가지는 이웃 노드가 많을수록 더 큰 尸c값을 가지게 한다. 4.는 노드 j가 1의 이웃 노드로 등록된 후 현재까지 경과한 시간이다. 따라서 오래 동안 통신을 지속한 노드가 많으면 Pg는 줄어든다.
• 모든 노드는 고유한 ID를 가지고 있다고 가정하고, 하위 프로토콜이나 트래픽에 의한 패킷 분실은 없다고 가정한다. 2차원 평 면(1000m * 1000m) 위의 50개의 모빌노드가 네트워크를 구성하고, 반경 250m의 통신가능 영역 및 2.

제안 방법

• 멀티캐스팅 효읂은 데이터 전송올(delivery ratio), 총 패킷 수 (tntal pa아cets) 그리고 제어 패킷 수(contr。! packets)로 평가한다. .

이론/모형

• 0Mbps의 대역폭을 가지며, 0 ~ 20m/sec 속도로 이동한다. 노드의 이동은 난수목표점 모델 (random waypoint model)[9]올 사용한다. 초당 20개의 데이터 패킷을 300초 동안 보내게 되고, 패킷의 크기는 512 byte이다 난수 목표점 모델의 문제점 때문에 [9] 처음 30초간은 데이터 패킷들 보내지 毎으므로 총시뮬레이션 시간은 330초이다.

성능/효과

• 'ANMAS는 mesh 방식의 MANET 멀티캐스팅 알고리즘으로서 개미 알고리즘을 통해 얻은 Core의 위상정보를 이용, 안정적인 경로를 형성하고, 경로 붕괴에 대처함으로서 기존의 ODMRP 알고리즘에 비해 높은 전송율을 얻을 수 있었다. 또한 논문에 싣지 못한 별도의 실험올롱해 ANMAS가 확장성 면에서도 뛰어남을 알 수 있었다.
• 참여 자 수가 10일 경우(그림 5)에 ANMAS(Core)와 ODMRP는 비슷한 성능을 보인다. 여백이 부족한 관계로 결과를 넣지는 못했으 Q, 200개의 노드가 2000mx2000m 영역에 있다고 가정하고 실험 하였을 때 5개의 참여자 노드가 있을 경우 속도에 따라 ANMAS 가 패킷 전송율 면에서 1 ~ 4% 앞서는 결과를 보인다. 이는 그 룹이 커질수록 패킷 전송율 차이가 두드러짐올 나타내므로 확장성 에 있어서도 ANMAS가 ODMRP에 비해 뛰어나다는 것을 보여준다.

후속연구

• 그리고 개미들은 이 그래프 위의 노드가 가진 지역정보만으로 이동을 계속하면서 유용한 해들올 생성해낸다. MANET에서 멀티캐스팅에 필요한 위상정보를 개미 알고리즘의 가상 그래프처럼 구성하고 이를 사용할 수 있다면 최소한의 패킷 전송만으로도 효율적인 멀티캐스팅 그룹을 구성할 수 있을 것이다

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이 논문을 인용한 문헌

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