디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
SDN-based Task Allocation for IoT-Fog Network
Dzaky Zakiyal Fawwaz, Sang-Hwa Chung
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.5.535
사물인터넷은 작업을 실행하기 위한 자원 할당을 요구한다. 우리는 클라우드에 비해 더 낮은 지연시간과 대역폭 등의 장점을 가지는 분산된 자원을 제공하는 포그 컴퓨팅을 활용할 수 있다. 다음으로, 다수의 포그 노드들 사이에서 어떻게 태스크를 할당할지 고려할 필요가 있다. 네트워크에서는 지속적으로 유입되는 IoT 태스크들 뿐 아니라 동적인 네트워크 상황이 있기 때문에, 소프트웨어 정의 네트워크를 활용하는 동적 태스크 할당 기법을 소개한다. 이는 네트워크와 포그 노드 통계를 고려하여 유입되는 각 태스크를 처리한다. 처리해야할 포그 노드와 가용 경로는 다양하기 때문에, 태스크 할당 기법은 포그 노드와 그 경로에 대한 최적의 쌍을 선택해야 한다. 우리는 이러한 문제를 네트워크 그래프에서 다수의 출발지와 단일 목적지 사이의 최단경로를 찾는 것으로 정의하고, 포그 노드와 링크의 결합에 대한 활용 비용으로 수식화하였으며, 문제를 해결하기 위한 다대일 최단경로 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 제안 기법이 기존에 비해 더욱 뛰어남을 보였다. 모든 실험 토폴로지에서 제안 기법은 평균적으로 더 높은 초당 태스크 수, 낮은 지연시간과 낮은 포그 노드/링크 활용도를 보였으며, 각 37 태스크, 676ms, 65%/24% 활용도로 측정되었다.
포그 컴퓨팅 구현을 위한 네트워크 엣지 영역 트래픽 기반 포그 서버 배치 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.6.598
클라우드 컴퓨팅은 현재 널리 사용되고 있다. 그러나, 사물인터넷(IoT)이라는 새로운 네트워크 환경에서는 클라우드 컴퓨팅만으로 여러 사물이 발생시키는 트래픽 패턴에 적절히 대응할 수 없다. 이런 문제점을 해결하는 방법 중에 포그 컴퓨팅이 있다. 포그 컴퓨팅에서는 서비스 제공을 위한 서버의 위치를 지정하는 데에 있어서 서버 배치 방식 및 위치를 정하는 메커니즘이 필요하다. 그러나, 대부분의 연구에서는 포그 디바이스의 컴퓨팅 리소스만 고려하고, 서비스를 요청하는 Client와 데이터가 발생되는 Data Source의 위치를 고려하지 않아 포그 서버 배치 후 네트워크 상황이 더 나빠질 수 있다. 본 논문에서는 서비스를 요청하는 Client 및 Data Source의 위치에 따른 트래픽 발생을 고려한 포그 서버 배치 기법을 제안한다. 실험에서는 Client와 Data Source와 같은 Host의 위치에 따른 네트워크 트래픽을 고려해 네트워크 토폴로지 형성에 있어서 Host의 위치를 집중시키거나 분산시켜 배치한다. 실험을 통해 전체 포그 디바이스에 포그 서버를 배치하는 것보다 제안한 방식(네트워크 트래픽 상황에 따라 포그 서버를 적절히 배치)이 코어 네트워크 트래픽 감소 및 메모리 사용량 측면에서 더 효율적이라는 것을 확인하였다.
IEEE 802.15.4e DSME 기반 산업용 무선 센서 네트워크에서의 전력소모 절감을 위한 분산 스케줄링 기법 연구
최근 IoT 기술의 확산으로 인해 산업 무선 센서 네트워크 분야에서도 IoT 기술이 적용되고 있다. 특히 스마트 팩토리는 유연한 공정 변화 및 맞춤형 제조를 위해 제조 설비에 무선 통신 및 네트워크 기술을 적용하는 것으로 무선 노드의 이동과 빈번한 네트워크 변동에도 적응적으로 네트워킹을 지원하는 것이 중요하다. 대표적인 산업 무선 센서 네트워크 기술인 IEEE 802.15.4e는 TSCH와 DSME의 2가지 MAC 모드를 사용하고 있으며, 그 중 DSME는 네트워크 변동에 강한 저 지연 실시간 전송을 위한 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 DSME에 기반한 분산 스케줄링 기법을 제안한 것으로 이동성이 높은 산업 무선 센서 네트워크에서 트래픽에 적응적으로 통신 슬롯을 할당하여 산업 무선 센서 네트워크의 시의성과 전송 신뢰성을 확보하고 있다. 제안 알고리즘은 Coordinator 노드의 Local queue의 길이와 Global queue의 길이를 비교하며, Slot stealing 기법에 기반한 Traffic-aware 분산 스케줄링을 수행한다. Slot stealing 기법을 통해 개별 통신 노드의 전송 기회를 효율적으로 보장하면서, Slot stealing을 통해 야기되는 충돌로 인한 성능 저하 및 재전송 문제를 극복하기 위해 GroupACK 기법 적용 및 CAP 구간에 재전송 예약 슬롯을 할당하였다. 이 논문에서는 제안 알고리즘을 TSCH, DSME, legacy IEEE 802.15.4 slotted CSMA/CA와 비교하였고, 다양한 이동성 실험에서 성능 우위를 확인하였다. 실험을 통해 30개 이상의 노드로 구성된 토폴로지에서는 전송 대역폭이 15% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한, slotted CSMA/CA에 비해서는 약 40%, TSCH 및 DSME 표준기법에 비해서는 제안 알고리즘을 탑재한 DSME가 15%의 전력 소모 절감이 나타나는 것을 실험적으로 확인하였다.
RPL 기반 IoT 네트워크에서 DIO Poisoning 오버헤드를 감소시키는 경로 복구 방법
저전력, 저품질의 네트워크 환경인 LLNs(Low power and Lossy Networks) IoT 네크워크 환경에서는 IETF에서 제안한 IPv6 라우팅 프로토콜인 RPL이 대표적으로 사용된다. RPL은 루프가 존재하지 않는 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 생성하는 것을 목표로 하며, 이를 위해 loop avoidance, loop detection 메커니즘과 문제 발생 시 복구를 위한 DIO Poisoning 메커니즘을 정의하고 있다. 하지만, 기존의 DIO Poisoning은 루프 발생 노드에서 일어난 poisoning이 해당 노드의 서브트리로 전파되어 복구 시간과 컨트롤 메시지가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RPL 기반 IoT 무선네트워크에서 루프 복구 과정 시 서브 트리의 라우팅 오버헤드가 추가로 발생할 수 있는 현상을 보완한 효율적인 경로 복구 기법을 제안한다. 개선된 RPL 루프 복구 과정에서는 기존 선호 부모로 선택될 수 없던 경로를 활용하여 빠르게 복구함으로써 새로운 경로설정을 위한 컨트롤 패킷 트래픽과 경로 복구 시간을 줄인다. 시뮬레이션을 사용하여 제안한 프로토콜이 기존 프로토콜에 비해 복구 시간 단축과 컨트롤 패킷의 감소를 통한 복구 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
RPL 기반 IoT 무선 네트워크에서 노드 병목 및 전송 경로 품질을 고려한 라우팅 기법
사물인터넷(IoT)에 연결된 다수의 장치를 관리하기 위해서 IETF는 IPv6를 지원하는 RPL 라우팅 프로토콜을 제안하였다. RPL은 사물인터넷이 구축되는 네트워크에서 요구되는 서비스에 맞는 OF(Objective Function)를 통해 경로가 생성된다. RPL에서는 단순하게 노드 간 링크 품질만을 고려하여 경로를 구축하므로, 다양한 목적의 QoS를 제공할 수 있는 OF에 대한 연구가 필요하다. 기존의 연구에서는 주로 에너지 소비 감소를 다루고 있고, 싱크 노드까지 형성된 경로의 링크 품질을 고려하지 않고 있어 종단 간 지연시간이 늘어 날 수 있다. 본 논문에서는 트래픽이 몰려 병목현상이 일어나는 노드의 예상 수명과 목적지까지 형성될 전체 경로의 품질을 고려하여 지연시간을 줄이는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안 기법의 가중치를 설정하였고, 종단 간 지연시간을 약 20.8%, 에너지 소비를 약 10.5% 개선하였음을 보였다.
OpenFlow가 적용된 무선랜 환경에서 AP 집단화 및 전송 파워 조절에 기반한 간섭 완화 기법
최근 무분별한 액세스 포인트 설치로 인해 무선랜 간섭이 많이 발생하고 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 기법이 제안되었다. 액세스 포인트 집단화 기법은 특정 액세스 포인트로 스테이션의 연결을 이동시켜 전송을 수행하는 액세스 포인트를 줄이는 방식이다. 이 방식은 스테이션의 연결을 강제로 이동시키므로 특정 스테이션의 전송 성능 저하가 발생할 수 있다. 액세스 포인트 전송 파워 조절 기법의 경우 연결이 끊어지는 스테이션이 발생하거나 특정 값 이하로 파워를 조절할 경우 전체적인 전송 성능 감소가 일어날 수 있다. 두 기법을 결합하면 집단화를 통해 전송을 수행하는 액세스 포인트가 줄어 간섭이 줄어들고 세부적인 전송 파워 조절을 통해 간섭 범위를 더 줄일 수 있다. 그러나 두 기법을 단순 결합하면 집단화 수행 후에 파워 조절이 가능한 경우의 수가 적어지거나 파워 조절 시 연결이 끊어지는 스테이션이 늘어나 성능 향상이 단일 기법보다 미미한 상황이 발생할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 OpenFlow 기반 무선랜 환경에서 액세스 포인트 집단화 기법, 파워 조절 기법을 결합하여 각 기법의 단점을 보완하고 집단화를 수행할 때 다음 단계 전송 파워 조절 수행 시 파워 조절 가능한 경우의 수가 많아지도록 고려하여 간섭을 효율적으로 완화하는 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 각 기법을 비교한 결과 제안 기법의 평균 전송 지연 시간은 집단화 기법에 비해 최대 12.8%, 파워 조절 기법에 비해 최대 18.1% 감소하고, 간섭에 의한 패킷 손실률은 제안 기법이 집단화 기법에 비해 최대 24.9%, 파워 조절 기법에 비해 최대 46.7% 감소하였다. 또한 집단화 기법과 파워 조절 기법은 특정 스테이션의 데이터 처리율이 감소하는 부작용이 발생하는 반면 제안 기법은 특정 스테이션의 처리율 감소 없이 전체 데이터 처리율을 증가시킴을 확인할 수 있었다.
산업 무선 센서 네트워크에서 종단 간 지연시간 감소를 위한 향상된 깊이 기반 TDMA 스케줄링 개선 기법
산업 무선 센서 네트워크는 뛰어난 성능과 신뢰성 있는 통신을 요구한다. 클러스터 구조는 네트워크를 형성하기 위해 소모되는 비용을 줄인다. 그리고 예약 기반 MAC 프로토콜은 네트워크 경쟁 기반 프로토콜에 비해 통신 성능 및 신뢰성이 더 뛰어나다. 이러한 구조를 갖춘 깊이 기반 TDMA 스케줄링 기법은 클러스터 네트워크상에서 깊이 정보에 따라 타임 슬롯을 분산적으로 각 센서 노드에 할당하는 방식이다. DB-TDMA가 깊이 기반 TDMA 스케줄링 기법 중 하나이고 확장성과 에너지 효율성을 보장한다. 하지만 분산 기법의 한계로 네트워크 전체 상황을 파악할 수 없어, 병렬 처리된 타임 슬롯 할당을 수행하기 어렵고, 충돌 문제를 완벽히 피할 수 없다. 이를 위해 본 논문은 DB-TDMA의 종단 간 지연시간을 감소시키기 위한 향상된 알고리즘을 제시한다. 그리고 제안 알고리즘을 DRAND와 DB-TDMA와 비교한다.
