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DTN에서 Markov Chain을 이용한 노드의 이동 예측 기법
A Prediction Method using Markov chain in DTN 원문보기

한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회, 2015 Oct. 26, 2015년, pp.111 - 112  

전일규 (한국기술교육대학교) ,  신규영 (한국기술교육대학교) ,  김형준 (한국기술교육대학교) ,  오영준 (한국기술교육대학교) ,  이강환 (한국기술교육대학교)

초록
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본 논문에서는 Delay Tolerant Networks(DTNs)에서 Markov chain으로 노드의 속성 정보 변화율을 분석하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서 예측기반 라우팅 기법은 노드가 미리 정해진 스케줄에 따라 이동한다. 이러한 네트워크에서는 스케줄을 예측할 수 없는 환경에서 노드의 신뢰성이 낮아진다. 본 논문에서는 일정 구간의 노드의 속성 정보의 시간에 따른 변화율을 Markov chain을 이용하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속도와 방향성을 근사한 후, 변화율을 분석하고 이로부터 Markov chain을 이용하여 확률전이 매트릭스를 생성하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 네트워크 오버헤드와 전송 지연 시간이 감소함을 보여주고 있다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 네트워크 환경이나 노드 간 정보를 알 수 없는 환경에서 노드의 속성 정보를 Markov Chain을 이용하여 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다.
  • 본 논문에서는 노드 간 연결 상태를 알 수 없는 상황에서 기존의 노드의 이동 경로를 마르코프 모델을 이용하여 예측하는 알고리즘을 제안한다.
  • 본 논문에서는 노드의 이동 속성 정보를 마르코프 체인을 이용해 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속도와 방향성을 근사하고, 마르코프 연쇄를 이용하여 각 속성 정보에 대한 전이확률 매트릭스를 생성하여 각 속성 정보를 예측하였다.
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