Ad Hoc 네트워크에서 테이블 기반 라우팅 프로토콜의 확장성 분석 = Analysis on Scalability of Proactive Routing Protocols in Mobile Ad Hoc Networks

국문 초록 (Abstract)

이동 Ad Hoc 네트워크에서는 노드들의 자유로운 이동성, 노드 수의 무제한으로 인하여 네트워크 토폴로지가 계속 변화한다. 따라서, 라우팅 프로토콜들의 확장성이 대단히 중요하다. DSDV와 같은 테이블 기반 프로토콜들은 노드 수가 비교적 적고 노드 이동속도가 낮은 경우에 적합한 것으로 알려져 있어 확장성에 대한 문제가 제기되어 왔다. 이러한 확장성의 문제를 해결하기 위하여 FSR, OLSR, PCDV같은 여러 가지 프로토콜들이 제안되었으나 확장성에 대한 충분한 비교 검토가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 전개 시나리오를 사용하여 이 프로토콜들의 확장성을 비교 분석한다. 고정 노드 밀도에서 네트워크 디멘젼을 증가시키는 경우, 고정 디멘젼에서 노드 밀도를 증가시키는 경우, 그리고 고정 밀도 및 디멘젼에서 세션 수를 증가시키는 경우와 같이 세 가지 네트워크 전개모델을 사용하여??. 시뮬레이션 결과, DSDV의 경우에 낮은 오버헤드에도 불구하고 토폴로지 변화에 대한 수렴속도가 느려서 확장성이 낮게 나타났으며, FSR의 경우에는 노드 수가 증가함에 따라 오버헤드가 지속적으로 증가하기 때문에 성능이 저하되었다. 토폴로지 변화에 대한 수렴속도가 가장 빠른 OLSR은 비교적 우수한 성능을 나타내지만, 오버헤드가 상대적으로 높기 때문에 DSDV보다 최대 3배의 수렴속도를 갖는 PCDV에 비해 낮은 확장성을 보였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Network topology in ad hoc networks keeps changing because of node mobility and no limitation in number of nodes. Therefore, the scalability of routing protocol is of great importance, However, table driven protocols such as DSDV have been known to be suitable for relatively small number of nodes and low node mobility, Various protocols like FSR, OLSR, and PCDV have been proposed to resolve scalability problem but vet remain to be proven for their comparative superiority for scalability, In this paper, we compare and amine them by employing various network deployment scenarios as follows: network dimension increase's while keeping node density constant node density increases while keeping network dimension fixed, and the number of sessions increase with the network dimension and the number of nodes fixed. the DSDV protocol showed a low scalability despite that it imposes a low overhead because its convergence speed against topology change is slow, The FSR's performance decreased according to the increase of overhead corresponding to increasing number of nodes, The OLSR with the shortest convergence time among them shows a good scalability, but turned out to be less scalable than the PCDV that uses a clustering because of its relatively high overhead.

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