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DTN에서 속성 정보 변화에 따른 노드의 이동 예측 기법
A Prediction Method using property information change in DTN 원문보기

한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회, 2016 May 25, 2016년, pp.425 - 426  

전일규 (한국기술교육대학교) ,  이강환 (한국기술교육대학교)

초록
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본 논문에서는 Delay Tolerant Networks(DTNs)에서 노드의 속성 정보를 Markov Chain으로 분석하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서 예측기반 라우팅 기법은 노드가 미리 정해진 스케줄에 따라 이동하거나 노드 간 접촉정보와 같은 추가 정보가 필요하다. 이러한 네트워크에서는 추가적인 정보가 없는 경우 노드의 신뢰성이 낮아진다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속도와 방향성을 상태로 맵핑한 후, Markov chain을 이용하여 확률전이 매트릭스를 생성하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 메시지 전송률이 증가하고 전송 지연 시간이 감소함을 보여주고 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we proposed an algorithm based on movement prediction using Markov chain in delay tolerant networks(DTNs). The existing prediction algorithms require additional information such as a node's schedule and connectivity between nodes. However, network reliability is lowered when additiona...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 노드 간 연결 상태를 알 수 없는 상황에서 노드의 속성 정보 변화를 마르코프 모델을 이용하여 분석 및 경로를 예측하여 중계 노드를 선정하는 알고리즘을 제안한다.
  • 본 논문에서는 네트워크 환경이나 노드 간 정보를 알 수 없는 환경에서 노드의 속성 정보를 Markov Chain을 이용하여 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다.
  • 본 논문에서는 노드의 이동 속성 정보 변화를 마르코프 체인을 이용하여 노드의 이동 경로를 예측하여 중계 노드를 선정하는 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속도와 방향성을 상태로 맵핑하여 저장하고, Markov chain를 이용하여 각 속성 정보에 대한 전이확률 매트릭스를 생성하여 각 속성 정보를 예측하였다.

가설 설정

  • 실험을 위해 목적 노드는 고정 노드로 네트워크 중앙에 있다는 가정을 하였고, 전체 네트워크의 노드의 수는 50개로 설정하였다.
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