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1 논문 13-38C 한국통신학회논문지 (J-KICS) '13-11 Vol.38C No.11 그룹이동성을가지는모바일사용자들간의효율적인데이터공유를위한클러스터기반그룹라우팅기법메커니즘 유진희, 한경아 *, 정다희 *, 이형준 Cluster-Based Routing Mechanism for Efficient Data Delivery to Group Mobile Users in Wireless Ad-Hoc Networks Jinhee Yoo, Kyeongah Han *, Dahee Jeong *, HyungJune Lee 요 약 본논문에서는무선애드혹네트워크상에서그룹이동성이있는모바일사용자들을 beacon 메시지수신상태정보만을이용하여분산적인방법으로온라인클러스터링하는기법과그룹내로데이터를효과적으로전달하기위한클러스터헤드노드를선정하는기법을제시하고, 선정한클러스터헤드노드를통해그룹내부로데이터를전달할수있는효율적인그룹라우팅기법을제안한다. ns-2를이용하여 518개의정적노드와 20개의동적노드로구성된네트워크에대해성능평가한결과, 평균적으로 96 % 의높은클러스터링정확도를보임을확인할수있었다. 또한그룹의개념없이개별적으로모바일노드들로일대일라우팅을한경우에비해제안한클러스터기반라우팅기법을사용했을경우, 총라우팅비용이 1/20 정도로감소하였으며, 그룹의개념은존재하지만임의의모바일노드를통해 intra-cluster 라우팅했을경우에비해, 제안한클러스터헤드노드를통해라우팅했을경우, 라우팅비용이평균적으로 1/2 정도로감소함을확인할수있었다. Key Words : Group Mobile Users, User Clustering, Data Delivery, Cluster-based Routing, Energy-Efficiency ABSTRACT In this paper, we present a cluster-based routing scheme for efficiently delivering data to group mobile users by extracting and clustering mobile user group simply from beacon message information in wireless ad-hoc networks. First, we propose an online-clustering mechanism that uses a local neighbor table on each node by recursively transmitting to neighbor nodes, and forms a group table where a set of listed nodes are classified as group members, without incurring much overhead. A node that appears the most frequently from neighbor tables throughout the network is selected as the cluster-head node, serving as a data gateway for the intra-cluster. Second, we design an inter-cluster routing that delivers data from stationary data sources to the selected cluster-head node, and a intra-cluster routing to deliver from the cluster-head node to users. Simulation results based on ns-2 in the ad-hoc networks consisting of 518 stationary nodes and 20 mobile nodes show that our 이논문은 2013 년도. 정부 ( 미래창조과학부 ) 의재원으로한국연구재단의기초연구사업지원을받아수행된것임 (2013R1A1A ). First Author: 이화여자대학교컴퓨터공학과지능형네트워크시스템연구실, jinhee@ewhain.net, 학생회원 Corresponding Author: 이화여자대학교컴퓨터공학과지능형네트워크시스템연구실, hyungjune.lee@ewha.ac.kr, 정회원 * 이화여자대학교컴퓨터공학과지능형네트워크시스템연구실논문번호 :KICS , 접수일자 :2013 년 8 월 28 일, 최종논문접수일자 :2013 년 10 월 30 일 1060

2 논문 / 그룹이동성을가지는모바일사용자들간의효율적인데이터공유를위한클러스터기반그룹라우팅기법메커니즘 proposed clustering mechanism achieves high clustering accuracy of 96 % on average. Regarding routing performance, our cluster-based routing scheme outperforms a naive one-to-one routing scheme without any clustering by reducing routing cost up to 1/20. Also, our intra-cluster routing utilizing a selected cluster-head node reduces routing cost in half as opposed to a counterpart of the intra-cluster routing through a randomly-selected internal group member. Ⅰ. 서론최근시스템온칩 (SoC) 기술발전으로인한저렴한단가의무선통신칩의공급으로스마트폰이급격하게보급됨에따라, 이동성을지원하는네트워크에대한관심이점점더늘어나고있다. 통신노드의이동성으로는노드들의이동시에특별하게공통되는특성이없이모두가별개로이동하는개별단위의이동성과, 공통의특성을공유하는그룹이멤버노드간의상호의존성이존재하면서그룹멤버끼리의유사한궤도를따라무리지어이동하는그룹단위의이동성이있다. 이처럼현실에서는각노드의이동성이개별단위의이동성뿐만아니라많은경우가그룹단위로움직이는경향을보이고있다. 특히박물관이나학교, 회사, 관광지등과같은곳에서모바일사용자들은주로그룹으로이동하는경우가많다. 또한이들은같은그룹내에서공통의특성을가진비슷한정보를필요로하게되는경우를많이볼수있다 [1]. 이런그룹이동성을가진노드들간또는노드들로데이터를전달하는경우에도개별단위의이동과마찬가지로각노드들의위치변화가전네트워크에걸쳐서나타나게된다. 그룹이동성을가진노드들로데이터라우팅이필요한경우라우팅비용증가, 데이터전달률감소와같은성능저하에직접적인영향을끼치게된다. 따라서그룹이동성을가지고네트워크상에서움직이는모바일사용자노드들로보다신뢰성있고, 에너지효율적으로데이터를전송하는방안에대해서보다깊게조명해볼필요가있다. 이에현재다양한이동성을가진사용자들에게보다효율적으로데이터를전달할수있는라우팅기법에대한연구가지속적으로진행되고있다. 기존의연구결과는모바일사용자들의위치정보가주어져있다고가정한상태에서각노드들의거리에따른노드들의연결상태를고려하여그룹내, 그룹간라우팅기법을제안하였다 [2]. 하지만모바일사용자의위치를알기위해 GPS 하드웨어의사용으로인한비용증가및배터리소모량증가등의오버헤드가존재할뿐만아니라, 실제통신링크상황은노드거 리뿐만아니라무선링크의불안정성에따라달라지기때문에, 노드거리정보를기반으로한라우팅기법은실제네트워크테스트베드에적용하기힘들다는한계점을갖고있다. 또한링크그룹멤버들의변화, 해체등과같이그룹이시간에따라변화함에따른그룹멤버의실시간온라인업데이트에대해서고려하지않았다. 모바일사용자의위치정보를사용하지않은기존연구 [3] 에서도다양한모바일사용자그룹의변화에따른실시간클러스터링과효율적인그룹내데이터전달을수행하는클러스터헤드노드선정에대해서는다루지않았다. 본논문에서는정적, 동적노드들로구성된무선애드혹네트워크에서그룹이동성을가지는모바일사용자들에게효율적으로데이터를전달하여공유할수있도록, 오직 beacon 메시지만을이용하여효율적으로모바일사용자그룹을찾아낼수있는온라인클러스터링기법과, 이클러스터를기반으로그룹모바일사용자들에게효율적으로데이터전달을할수있는클러스터기반라우팅기법을제안한다. 이는모바일사용자의위치정보를필요로하지않고주기적으로실시간 beacon 메시지의업데이트와이웃노드정보교환만을통해이루어지기때문에, 클러스터링오버헤드를경감시켜클러스터링효율을향상시키게된다. 또한그룹외부에서부터정해진모바일그룹내부의노드들에게데이터를전달하기위해, 클러스터내부에헤드노드를선정하여효율적으로그룹간, 그룹내전달을할수있는 inter-cluster 라우팅기법과 intra-cluster 라우팅기법에대해연구한다. 본논문의구성은다음과같다. Ⅱ장에서는관련연구를기술하고, Ⅲ장에서는그룹모바일사용자클러스터링기법과모바일클러스터헤드노드를이용한라우팅기법을제안한다. Ⅳ장에서는시뮬레이션실험을통해기존의라우팅기법들과의성능평가를수행하여, 본논문에서제안하는기법이라우팅비용의감소에효과적임을보인다. 마지막으로 Ⅴ장에서는본논문의결론과향후연구방향을제시하도록한다. Ⅱ. 관련논문 1061

3 한국통신학회논문지 (J-KICS) '13-11 Vol.38C No.11 본연구와의관련기존연구는 1) 클러스터링기반라우팅기법, 2) 클러스터헤더선정기법, 3) 하이브리드라우팅기법으로분류될수있다 클러스터기반라우팅기법연구클러스터기반라우팅기법은물리적으로혹은통신거리상으로근접한노드들을클러스터로분류하여클러스터외부로부터클러스터내부노드들로의데이터전달을보다확장성있게수행하고자하는라우팅기법의한분류로다양한연구기법들이제안되었다 [4-11]. 이중에서 MMWN (Multimedia support in Mobile Wireless Networks) 프로토콜 [4] 은셀룰러또는 PCS 시스템에서사용자노드들을한클러스터의 cellhead로서의 switch와클러스터내부멤버로서의 endpoint로각각분류하여, 다계층적클러스터를구성하여효율적인계층적라우팅을수행할수있는구조를제안하였다. 제안된클러스터링기법은 switch 와 endpoint 간한홉으로만떨어져있게설계하여, 일반적인애드혹네트워크에서여러홉에걸쳐구성되어있는노드들을하나의클러스터로분류하기에는적합하지않다. CGSR(Cluster-head Gatew ay Switch Routing) 프로토콜 [5] 은클러스터의계층을유지하지않는 MMWN 보다단순한구조의계층적라우팅기법이다. 클러스터내부에서는모든클러스터내부노드들을관리하는클러스터헤드, 다른클러스터와의통신을담당하는게이트웨이노드, 그리고일반노드들로구성한다. 각노드들은클러스터멤버테이블을주기적으로브로드캐스트하여업데이트해서클러스터를유지해야하는다소큰시그널링오버헤드를갖는다. 최근센서네트워크연구분야에서도클러스터기반계층적라우팅기법 [6] 이제안되었다. 이는이론적인제안을넘어서서실제임베디드시스템상에서 TinyOS 2.0에기반을둔라우팅알고리즘을구현하여, 로그스케일의라우팅스테이트를이용하더라도작은라우팅스트레치의성능을가질수있음을보였다. 기존의연구들은클러스터를유지하는오버헤드비용과클러스터헤드노드가내부의패킷전송제어와각클러스터멤버로데이터가전달될수있는전체라우팅경로를유지해야하는오버헤드비용이존재하는한계점이있다. 본논문에서는분산적이고적은오버헤드를갖는그룹테이블업데이트과정을통해서선정한클러스터링헤드노드와형성된클러스터를이용하여, 데이터전달을보다감소된라우팅비용으로확장성있게수행할수있도록설계하였다는점에 서차별성이있다고할수있다 클러스터헤더선정기법연구클러스터링을수행하는데있어서클러스터헤더를선정하는다양한방법들에대한연구도진행되었다. 대표적으로 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) [12] 클러스터헤더선정알고리즘을들수있다. 센서네트워크에서데이터수집을위해서다수의센서노드들을작은그룹 ( 클러스터 ) 로나누어서클러스터외부와의통신을담당하는게이트웨이역할을수행하는클러스터헤더를선정한다. 이때보통클러스터헤더는다른클러스터멤버들보다더많은에너지를소모하므로, 센서노드들이돌아가면서클러스터헤더의역할을수행하게하도록동적인클러스터헤더선정기법이제안되었다. 하지만 LEACH 알고리즘이지니고있는불균형적헤더선정및에너지효율성이다소떨어지는선정방법과새로운헤더선정시재클러스터링수행하고, 멤버들과의한홉을구성하는등의한계점을극복하기위해다양한클러스터헤더선정알고리즘들 [13]-[16] 이제안되었다. 하지만이연구들은노드들의기존의헤더선정히스토리 [13],[14], 각노드들의사용에너지및잔류에너지 [15],[16] 등을고려하여보다효율적으로관리할수있는헤더를동적으로선정을하는데초점이맞추어져있고, 본연구에서제안하는클러스터링내부로의데이터전달의에너지효율성및접근성측면에서의클러스터링수행과클러스터헤더선정에대해서는중요성있게고려되지않은측면이있다 하이브리드라우팅기법연구정적노드들과동적노드들이혼재되어있는하이브리드네트워크에서의라우팅기법과관련해서, proactive한라우팅기법과 reactive한라우팅기법을혼용한하이브리드라우팅기법연구 [17]-[19] 를관련연구로들수있다. 대표적으로 ZRP(Zone Routing Protocol) [17] 라우팅기법은지정된 zone 안에서는 proactive한라우팅기법을사용하고, zone 밖으로의라우팅을위해서는 on-demand한 reactive 라우팅기법을사용한다. 하이브리드라우팅기법은 zone 설정범위와관련되어 k 홉수내에있는노드들로한정하기때문에실제같이이동하고있는모바일사용자들을클러스터링하여효율적인데이터공유를하는목적과는다소차이가있으며, 궁극적으로네트워크사이즈에상대적인 k의값에따라순수한 proactive 라 1062

4 논문 / 그룹이동성을가지는모바일사용자들간의효율적인데이터공유를위한클러스터기반그룹라우팅기법메커니즘 우팅기법, 순수한 reactive 라우팅기법도될수있는단점이존재한다. 본연구에서는클러스터내멤버들간의특정홉수의제한없이클러스터링주기동안공통적으로이동한동적노드들을분산적인방법으로찾아내고, 그중각멤버들로의링크접근성이좋은노드를클러스터헤더로선정하여, 클러스터외부로부터데이터전달을 proactive한방법으로받아, 클러스터내부로효율적으로전달할수있는클러스터링기법및라우팅기법을제안한다. Ⅲ. 본론그룹이동성이있는모바일사용자들을 beacon 메시지수신상태정보만을이용하여분산적인방법으로온라인클러스터링하는기법과, 그룹내로데이터를효과적으로전달하기위해사용되는클러스터헤드노드를선정하는기법을제시한다. 또한제안한클러스터링기법을기반으로모바일사용자그룹에게데이터를전달하고자하는정적노드들로부터모바일클러스터헤드노드로의 inter-cluster 라우팅과, 선정된클러스터헤드노드로부터모바일클러스터멤버노드에게데이터를전달하는 intra-cluster 라우팅기법을제안한다. 이에대한전체적인개념도는그림 1 과같다 그룹모바일사용자클러스터링기법본논문에서는정적노드들로구성된무선애드혹네트워크에서정보를요구한한개의동적노드 ( ) 뿐만아니라그동적노드가속한이동성이있는그룹의모든모바일노드로데이터를전달하기위해필요한모바일사용자의그룹클러스터링기법과, 그룹외부에서데이터를전달받아클러스터내부의노드들로공유하게되는클러스터헤드노드를선정하는기법을제안한다. 모든노드들은각주어진시점부터주기적으로 beacon 메시지를브로드캐스트하며, 주위의노드들중 beacon 메시지를수신한노드들은응답메시지를전송한다. 제안된기법은 neighbor 노드들로부터의 beacon 메시지의응답정보만을분산적으로이용하여그룹모바일사용자클러스터링작업과모바일클러스터헤드노드선정을수행한다. (a) Neighbor table at node 535 (b) Data delivery procedure in ad-hoc networks (c) Group table creation (d)final group table (e)mobile cluster member and cluster-head selection 그림 1. 전체개념도 Fig. 1. Concept Diagram 그림 2. 그룹모바일사용자클러스터링절차 Fig. 2. Group mobile user clustering procedure 이를위해다음과같은세개의세부단계로나누어 1063

5 한국통신학회논문지 (J-KICS) '13-11 Vol.38C No.11 수행한다. 첫번째단계로는무선애드혹네트워크를구성하고있는노드들간의 beacon 메시지의응답정보를이용하여, 각노드에서 neighbor table을생성하고지속적으로업데이트한다. 두번째단계로는위에서주어진한개의동적노드에서부터시작하여 neighbor table에서수신상태가좋은노드들만을 group table에등록하고, 이를재귀적으로전달하면서, 공통적으로 group table에나타나는노드들에대해모바일클러스터그룹으로분류한다. 마지막단계로서는, 모바일클러스터노드들중가장공통적으로최종 group table에많이나타난노드를모바일클러스터헤드노드로선정하는작업을수행하게된다 Neighbor table 생성및업데이트각노드들은자신의노드 ID를담은 beacon 메시지를주기적으로브로드캐스트하고, beacon 메시지를수신한주위노드들은자신의노드 ID를포함한응답메시지를보낸다. 최신의수신상태값 (link quality) 을반영하여, 수신상태가좋은노드들을 neighbor 노드로지정하기위해, 아래와같이 EWMA(Exponentially Weighted Moving Average) 를적용하여 beacon 메시지에대해응답메시지를받을때마다각노드별로수신상태값 (link quality) 을업데이트한다. (1) 은시간 일때, 노드 m으로부터의수신상태값을의미하고, 는가중치파라미터, 은시간 일때, 노드 m으로부터 beacon 응답메시지수신여부 (1: 수신했을경우, 0: 수신하지못했을경우 ), 은시간 일때, 노드 m으로부터의수신상태값을의미한다. 따라서각노드는 beacon 메시지에대해응답메시지를받은적이있는노드들을각노드 ID 별로수신상태값을관리하여 neighbor table을구성하고 beacon 메시지주기 (1초) 마다 neighbor table을업데이트한다. 예를들면, 그림 2(a) 에서 neighbor table로 Self Node는현재의노드번호, Neighbor Node는현재노드에대해 beacon message의응답한노드번호, Recent Time은제일최근 beacon 메시지에대해응답한시간, Ratio는일정한시간동안 beacon message의응답률을위에서제안한 EWMA에기반하여수신상태값을계산하여나타낸것이다 Group table 생성및업데이트를통한클러스터링각노드별 neighbor table에서일정한그룹임계값 (Group Threshold) 이상의수신상태값을갖는노드들에대해 neighbor table을재구성하고, 노드 ID와카운터값 (counter) 으로구성된 group table 을생성한다. 주어진한개의동적노드 의 neighbor table을시작으로수신상태값이큰노드순서로 group table의멤버로등록을하고, 카운터값을증가시킨다. 이렇게각각의높은수신상태값을갖는노드를재귀적으로깊이우선검색 (depth-first search) 순서에따라 traverse 하며분산적으로 group table을모두업데이트한다. 최종업데이트된 group table에서각노드 ID에대한카운터값 (counter) 이평균값 Counter Threshold =(minimum counter + maximum counter)/2 보다큰노드들만을최종적으로모바일클러스터멤버로선정한다. ( 참고로이모바일클러스터링알고리즘은주기 마다수행되어그룹멤버들을업데이트하게된다.) 그림 2(b) 는애드혹네트워크상에서노드들이데이터를전달할때, 노드들간의절차의한예를설명한그립이다. 주어진한개의동적노드 535번을시작으로재귀적으로깊이우선검색순서에따라 traverse를한다. 그림 2(c) 는처음 group table 을생성한것으로, 시작노드인 535번의 Counter에 1이업데이트되어있다. 그림 2(d) 는재귀적으로 traverse하여해당카운터값 (counter) 을증가시킨결과, 최종업데이트된노드 ID와카운터값 (counter) 을가지는 group table을보여준다 모바일클러스터헤드노드선정이단계에서는모바일클러스터그룹외부에서데이터를전달받아그룹내로데이터를효율적으로전달 (intra-cluster routing) 할수있는데이터게이트웨이로서의역할을하는모바일클러스터헤드노드를선정한다. 위의그림 2(c),(d) 과정을거쳐최종업데이트된 group table에서카운터값은그룹을형성할때에각각의노드들이자신의 neighbor node로가장많이공통적으로포함하고있음을알려주는척도가된다. 이는카운터값이클수록현재생성된그룹의노드들에게보다적은홉수를거쳐데이터를보다효율적으로전달할수있음을의미한다. 따라서결정된모바일클러스터그룹멤버중에서가장큰카운터값 (counter) 을가지고있는노 1064

6 논문 / 그룹이동성을가지는모바일사용자들간의효율적인데이터공유를위한클러스터기반그룹라우팅기법메커니즘 드를모바일클러스터헤드노드로선정한다. 최종업데이트된 group table인그림 2(d) 에서 Counter Threshold =(1+10)/2=5.5 보다큰카운터값 (counter) 을가진노드들만이그림 2(e) 에서모바일클러스터멤버로결정됨을보여준다. 또한그룹노드로분류된노드 532가가장큰카운터값을가지기때문에모바일클러스터헤드노드로선정됨을알수있다 그룹모바일사용자라우팅기법본논문에서는정적노드들로구성된네트워크에서정보를요구한동적노드 ( ) 가속한이동성이있는그룹의모든노드로데이터를전달하기위해정적노드들로부터클러스터헤드노드로데이터를전달 (inter-cluster routing) 받는라우팅기법과클러스터헤드노드를이용해클러스터그룹내부의모든동적노드들에게데이터를전달 (intra-clus ter routing) 하는라우팅기법을제안한다. 본논문에서의정적노드로부터모바일노드로데이터전달방식은정적네트워크토폴로지에기반한 one-to-one 라우팅기법을인터클러스터라우팅기법으로활용하고, 정적노드로부터모바일노드와연결상태가좋은정적노드를거쳐서모바일노드로데이터를전달하는인트라클러스터라우팅기법방식으로세분화하여설계하였다 인터클러스터라우팅 (inter-cluster routing) 기법그룹외부에있는정적노드들로부터데이터를전달받기위해서두단계를거친다. 먼저그룹내선정된클러스터헤드노드에서 neighbor table을이용하여가장연결상태 (link quality) 가좋은한개의정적노드 ( ) 를찾고네트워크에정보를요구하는데이터요청메시지에이노드정보를포함시켜전달한다. 이모바일사용자그룹에게데이터를전달하고싶은정적노드들은전달받은정적노드 ( ) 에게 Dijkstra 알고리즘을이용해최적의경로를지나가며 를향해데이터를전송 ( 그림 3에빨간색실선으로루트표시 ) 한다. 인터클러스터라우팅기법으로는기존의정적네트워크토폴로지에기반한 Dijkstra 알고리즘기반 shortest-path 라우팅기법을사용한다. 각노드들은정적네트워크토폴로지링크정보를가지고있고, 소스노드로부터목적지노드로의최소의비용을갖는경로를찾아내어멀티홉라우팅을수행하게된 다. 이보다더욱효율적인정적네트워크애드혹라우팅기법들 [20]-[22] 도대신사용될수있다. 이렇게다른정적노드들로부터데이터를전달받은정적노드 ( ) 는모바일클러스터헤드노드에게데이터를한홉을거쳐전달 ( 그림 3에빨간색점선으로루트표시 ) 하여, 그룹외부로부터데이터를전달받게된다. 그림 3. 그룹으로의라우팅과그룹내라우팅 Fig. 3. Inter-cluster routing and intra-cluster routing 인트라클러스터라우팅 (intra-cluster routing) 기법 2.1 절차를통해정적노드 로부터데이터를전달받은모바일클러스터헤드노드는 group table 을이용하여수신상태값 (link quality) 이높은노드들순서로데이터를전달한다. 순서를가지고있는각노드들마다재귀적으로수신상태값 (link quality) 이높은순서로 traverse ( 깊이우선탐색, depth-first search) 하며데이터를클러스터그룹구성원들에게분산적으로전달한다. 데이터를이미전달받은노드에대해서는별도로체크를하여중복전송이없도록하였으며, 그룹구성원의모든노드들이데이터를전달받았을경우데이터전달을중단한다. 데이터를전달할때, 이미다른노드로부터데이터를전달받았거나클러스터링을통해선정된그룹구성원이아닐경우에는전달하지않는다. 그림 3에서파란색실선의루트를통해클러스터내부로데이터가전달되는과정을도식화하였다. Ⅳ. 성능평가 본논문에서제안한클러스터링기법과클러스터기반라우팅기법을검증하기위해 ns-2 시뮬레이터 1065

7 한국통신학회논문지 (J-KICS) '13-11 Vol.38C No.11 를이용하여그림 4에나타난바와같이 의공간에 518개의정적노드들과 20 개의동적노드들로구성된무선애드혹네트워크에대해서총 720초동안모의실험을수행하였다. 무선 propagation 모델로는 Two Ray Ground 모델을사용하였고, 40 m의근거리통신거리로설정하였다. 각노드들은 PHY/MAC 을사용하여매초마다 beacon 메시지를브로드캐스트하고, beacon 메시지를받은노드들은응답메시지를전송한다. 모바일노드들은평균 5m/s 의속력으로움직이고, 그룹이동성을시뮬레이션하기위해 random waypoint 모델에따라움직이는한개의모바일노드의움직임을기반으로 ns-2의 IMPORTANT mobility generator에서제공하는 RPGM 그룹이동성모델을사용하여나머지 19개의모바일노드들의움직임을시뮬레이션하였다. 실험을위해랜덤으로생성된 5개의다른그룹모바일트레이스를이용하여시뮬레이션테스트하였고, 평균치를이용하여모바일클러스터링정확도와라우팅비용에대한성능평가를수행하였다. 특별히따로표시되지않는한클러스터링업데이트주기 는 60초로설정해진행하였다. 제안한클러스터기반라우팅기법의평가를위해모든정적노드들이모든모바일노드들로데이터를전달하는시나리오를가정하여성능평가를수행하였다. 따라서제안한기법은모든정적노드들이클러스터헤드노드에게데이터를전달하는인터클러스터라우팅 (inter-cluster routing) 과클러스터헤드노드가클러스터내부의멤버들에게데이터를공유하는인트라클러스터라우팅 (intra-cluster routing) 으로구성이되며, 비교평가를위해그룹의개념이없을때의일반적인라우팅기법과그룹의개념은있지만임의의노드를통해인트라클러스터라우팅을수행하는라우팅기법과의성능비교를수행하였다. 실험에서각홉간의라우팅비용은링크의 ETX (Expected Number of Transmissions) 을사용하였고, 특정경로의라우팅비용은각홉간의라우팅비용의합으로계산되었다 모바일클러스터링정확도클러스터링성능의정확도를측정하기위해, 전체모바일노드들중에클러스터링절차를통해찾아낸모바일노드들수의비율로모바일클러스터링정확도를정의한다. EWMA 가중치파라미터 와그룹임계값 (Group Threshold) 에따른모바일클러스터 링정확도를평가한다. Counter Threshold 에따라클러스터링된노드들의수와그중실제모바일노드들수를확인한다. 또한시간대별, 클러스터링업데이트주기 에따른모바일클러스터링정확도의변화에대한성능평가를실시한다. Mobile node Stationary node 그림 4. 시뮬레이션실험을위해사용한애드혹네트워크 Fig. 4. Ad-hoc networks for simulation evaluation ( : 정적노드, : 동적노드 ) 가중치 와임계값 에따른모바일클러스 터링정확도위실험환경에서 EWMA 의가중치파라미터 와그룹임계값 (Group Threshold) 에따라서실제로하나의그룹을이루어이동한모바일사용자들에대해제안한클러스터링기법에따라성공적으로그룹멤버로인식하였는지를검증하였다. 또한찾아낸최적의 에기반하여시간대별 (60초간격 ) 로모바일클러스터링정확도의추이를살펴보았다. 표 1에나타난바와같이, 그룹임계값 가 0일때는가중치파라미터 에상관없이모바일클러스터링정확도가 % 의높은수치를보이면서모두같은값을가지는반면, 그룹임계값 가 0 이외의경우에는가중치파라미터 에따라모바일클러스터링정확도가달라짐을확인할수있다. 또한그룹임계값 가 0일때를제외하고는그룹임계값 가증가함에따라모바일클러스터링정확도가전체적으로증가하는경향을볼수있다. 모바일클러스터링정확도가 EWMA 의가중치파라미터 와그룹임계값 (Group Threshold) 에따른영향을받는다는것을확인할수있다. 1066

8 논문 / 그룹이동성을가지는모바일사용자들간의효율적인데이터공유를위한클러스터기반그룹라우팅기법메커니즘 표 1. EWMA 가중치, 그룹임계값 별평균모바일클러스터링정확도 Table 1. Average mobile clustering accuracy(%) as EWMA and group threshold change 을확인할수있었다. ( 성능평가시, =1/3로설정하여진행하였다 ) Counter Threshold에따른그룹클러스터링 표 2. EWMA 가중치, 그룹임계값 별그룹내평균멤버노드수 Table 2. The average number of group member nodes as EWMA and group threshold change 그림 5. Counter Threshold 에따른모바일노드및그룹멤버노드수 Fig. 5. The number of group mobile nodes and entire group member nodes as Counter Threshold changes (EWMA =1/3, Group Threshold =0) 최적의가중치 와그룹임계값 를선정하는데에는모바일클러스터링정확도외에도실제클러스터링된그룹내노드수또한고려하는것이필요하다. 추정된그룹내멤버노드수가많아지도록파라미터를설정한다면, 클러스터링정확도는높아지겠지만, 분류된멤버노드들중에상대적으로많은수의정적노드들도모바일클러스터로잘못분류될수있기때문에, 이두가지요소를모두고려하여최적의파라미터를결정하는것이필요하다. 모바일클러스터링정확도결과만을바탕으로한다면임계값이클수록그룹내모바일정확도가높아지지만표 2에서볼수있듯이, 클러스터링된그룹내노드수또한급격하게증가한다는점을고려해야한다. 따라서예측된그룹의노드수가 35.5 개 ( 표 2 참고 ) 로가장작고, 모바일클러스터링정확도또한 % ( 표 1 참고 ) 로가장높기때문에그룹임계값 =0을설정하였을때모바일노드들을성공적으로분류하게되는실질적인클러스터링정확도가최대가됨을확인할수있다. =0으로선정하였을때, EWMA 가중치 에따른모바일클러스터링정확도와그룹내노드수의변화가없음을확인하였고, 이는최근 beacon 메시지수신여부에특정한가중치를부여하는것이성능향상에큰도움이되지않음 그림 5는 group table 에서카운터값을기준으로최종그룹멤버를선정할때사용하는 Counter Threshold 에따른모바일노드및그룹멤버노드수에대한결과그래프이다. 전체적으로 Counter Threshold 가높아질수록그룹내의멤버노드수 (# of Group Member Nodes) 와모바일노드수 (# Of Mobile Nodes) 가작아지는것을볼수있다. 또한특정 Counter Threshold을선정하여클러스터링멤버를정할때, Counter Threshold가너무낮을경우그룹내의멤버수가크게증가 ( 정적노드들도포함되기시작 ) 하게되고, 반대로 Counter Threshold가너무높을경우그이상의기준을충족시키는그룹내모바일노드수가낮아져모바일클러스터링정확도가낮아짐을확인할수있다. 따라서모바일클러스터링멤버로선정을할때, 최종업데이트된 group table에서각노드들에대한카운터값이 Counter Threshold =(minimum counter + maximum counter)/2 보다큰노드들로선정을하였을때 ( 그림 5에서 Counter Threshold = 17.5), 모바일노드는총 20개중에 19개를성공적으로클러스터링하였으며, 전체그룹멤버수도 37개로상대적으로작게유지됨을알수있어, 제안한모바일클러스터링멤버선정방식이적정함을확인할수있었다 시간에따른클러스터링모바일정확도변화그림 6은위실험에서얻은최적의그룹임계값 ( ) 을이용하여 0-720초까지시간대별모바일 1067

9 한국통신학회논문지 (J-KICS) '13-11 Vol.38C No.11 클러스터링정확도를보여준다. 전체적으로 95 % 이상의높은모바일클러스터링정확도가유지되는것을확인해볼수있다. 그림 6. 시간대별평균모바일클러스터링정확도변화추이 Fig. 6. Average mobile clustering accuracy as time changes (EWMA =1/3, Group Threshold =0) 클러스터링업데이트주기 에따른클러스터링모바일정확도변화 클러스터링에소요된패킷비용분석마지막으로클러스터링작업을수행할때소모되는패킷비용을분석하였다. 업데이트주기를 60초로설정하여 초간의데이터를기반으로측정하였고, Group Threshold는 0으로설정하였다. 또한처음클러스터링을시작하는노드는임의로한노드를선정하여시행하였다. 그결과클러스터링작업에참여한총노드수는 538개였고, 클러스터링에소모된총패킷비용은 로측정되었다. 따라서평균한노드가클러스터링하는데소모한비용은 1.15(=622.31/538) 로계산된다. 이는우리가제안한클러스터링알고리즘의비용이노드당 1.15개의패킷만보내는것으로, 예상했던바대로비용적인측면에서매우효율적이라고할수있다. 이클러스터링에소요된패킷비용은네트워크에존재하는모든노드들이한번씩은자신의 neighbor table을 group table 에반영하여야하므로, 모바일노드들의속도변화에따른클러스터링비용변화는거의없음을확인할수있었다 라우팅비용 라우팅비교모델선정 표 3. 성능비교를위한라우팅기법들 Table 3. Routing schemes for performance comparison Routing A Routing B Proposed Routing Cluster X O O 그림 7. 클러스터링업데이트주기 에따른평균모바일클러스터링정확도 (%) Fig. 7. Average clustering accuracy as update period changes (EWMA =1/3, Group Threshold =0) 그림 7은가중치가 1/3이고그룹임계값이 0일때, 클러스터링업데이트주기 을 30, 60, 90, 120초로변경하면서클러스터링업데이트주기 에따른평균모바일클러스터링정확도를나타내었다. 클러스터링업데이트주기 (Clustering Update Period) 가길어질수록모바일클러스터링정확도 (Mobile Clustering Accuracy) 도증가함을알수있다. 이는더오랫동안 beacon 메시지수신정보를활용할수록꾸준히그룹지어이동하는노드들을더정확히분류할수있음을재확인하는결과라고할수있다. Cluster-head X X O 본논문에서제안한클러스터링기반라우팅기법과다른라우팅기법과의라우팅비용을비교해보고자한다. 표 3에나타난바와같이 라우팅기법 A 는이동성을가지는모바일노드들을클러스터링하지않고, 모든정적노드들이각각모바일노드로데이터를전달하는모델이다. 이라우팅기법 A로는클러스터링의개념없이라우팅테이블에기반해서소스노드로부터목적지노드로 proactive one-to-one 라우팅하는기법 [23]-[24] 이여기에분류될수있다. 제안한기법과는그룹개념의유무에따른라우팅비용의성능차이를알아본다. 또한 라우팅기법 B 는이동성을가지는모바일노드들을클러스터링하되, 클러스터링된노드들중하나의랜덤노드 1068

10 논문 / 그룹이동성을가지는모바일사용자들간의효율적인데이터공유를위한클러스터기반그룹라우팅기법메커니즘 를통해 intra-cluster 라우팅을수행하는모델이다. 라우팅기법 B와제안한기법과의비교를통해클러스터헤드노드의유무에따른인트라클러스터라우팅비용의성능차이를알아본다 그룹개념의유무에따른전체라우팅비용비교본논문에서제안한기법은그룹이동성을가지고있는노드들을클러스터링하여, 개별적으로모바일노드로데이터전달을하지않고, 전체그룹단위로보다효율적으로데이터를전달하는특징을가지고있다. 따라서그룹을형성하지않고개별단위로이동성을가진노드들에게각각데이터를전달할때소모되는비용과비교해보고자하였다. 그림 8은클러스터링을하지않은라우팅기법 A와제안라우팅기법간에전체라우팅비용을비교한그래프이다. 그결과제안한라우팅기법이라우팅기법 A에비해비용이약 1/20 수준인것을확인하였다. 라우팅기법 A의경우모든정적노드들이모바일노드 20 개로개별적으로데이터를전달하였을때에소모되는비용의총합을계산하는것에비해, 제안한라우팅기법은정적노드에서보내는데이터를그룹내의클러스터헤드가전달받아그룹으로분류된모든내부노드들에게전달하기때문에전체라우팅비용이현저하게감소하였음을확인할수있다. 또한객관적인비교를위해제안라우팅기법의전체라우팅비용에클러스터로분류된정적노드들에게로전달시소모되는라우팅비용도포함하였다. 따라서그룹이동성을가지는노드들에게데이터를전달할때에는각노드별로데이터를전달하는것보다, 그룹을찾아내어그룹단위로데이터를전달하는방법이보다효율적이고확장성이있음을알수있다. Routing A Proposed Routing 그림 8. 그룹유무에따른클러스터라우팅비용비교 Fig. 8. Routing cost without or with mobile group (Group Threshold =0) 룹멤버가아닌노드를제외한나머지그룹내의모바일노드들중에서임의의한노드를통해 intra-cluster 라우팅했을때의평균비용을나타낸값이다. 그결과제안라우팅기법이라우팅기법 B 에비해비용이약 1/2 수준임을확인하였다. 따라서제안한기법은그룹내에서데이터를보다효율적으로전달할수있는클러스터헤드를잘선정하였음을의미하며, 선별된클러스터헤드를통해그룹내부멤버로데이터를전달하는방법이효율적임을알수있다 클러스터헤드유무에따른그룹내클러스터라우팅비용본논문에서제안한기법은그룹내의모든멤버들과연결수신상태가좋은클러스터헤드를선정해라우팅을한다. 따라서그룹내의선별된클러스터헤드로부터데이터를전달할때와그렇지않을때소모되는라우팅비용 (intra-cluster routing cost) 을비교해보고자하였다. 그림 9는그룹내에서임의의멤버노드를사용하여라우팅을시도한라우팅기법 B와제안라우팅기법과의그룹내클러스터라우팅비용 (intra-cluster routing cost) 을비교한그래프이다. 라우팅기법 B에대해서는클러스터헤드노드와그 Routing B Proposed Routing 그림 9. 클러스터헤드유무에따른그룹내클러스터라우팅비용비교 Fig. 9. Intra-cluster routing cost without or with cluster head node (Group Threshold =0) 클러스터링업데이트주기 에따른라우팅비용 1069

11 한국통신학회논문지 (J-KICS) '13-11 Vol.38C No.11 표 4. 클러스터링업데이트주기 에따른라우팅비용 Table 4. Routing cost with respect to clustering update period Clustering Update Period (sec) Routing Cost # Of Group Member Nodes Routing Cost per Node 어질수록모바일클러스터링정확도가높아지지만 ( 그림 7 참고 ), 각통신링크의최신수신상태가상대적으로적게반영된링크비용을사용하게됨에따라, 그룹멤버노드당소모하는라우팅비용도증가하게됨을알수있다. 실험을통해클러스터링업데이트주기 를 60초로선정하였을때모바일클러스터링정확도와함께라우팅성능도함께보장됨을확인할수있었다 그룹이동속도에따른성능평가마지막으로그룹사용자들의평균이동속도변화에따른각라우팅기법의평균라우팅전달홉수와패킷전송효율 (Packet Delivery Ratio) 에대한성능평가를수행하였다. Routing A Proposed Routing 그림 10. 클러스터링업데이트주기 에따른멤버노드당라우팅비용 Fig. 10. Routing cost per member node with respect to clustering update period (Group Threshold =0) (a) Routing hops from stationary nodes to mobile nodes for Routing A vs. Proposed Routing Routing B Proposed Routing 표 4는본논문에서제안한기법을이용하여클러스터링업데이트주기 을변화시켰을때그룹내라우팅비용 (intra-cluster routing cost) 을비교하여나타내었다. 클러스터링업데이트주기 마다클러스터링된그룹멤버의노드의수가다르기때문에단순하게라우팅비용을비교하기에는무리가있다고생각되어단위멤버노드당라우팅비용을계산하였다. 그결과클러스터링업데이트주기 에따른멤버노드단위당라우팅비용을위의그림 10에나타내었다. 클러스터링업데이트주기 가클수록단위멤버노드당라우팅에소모되는비용이증가한다. 클러스터링업데이트주기 가 60초일때값이가장작았고, 그후클러스터링업데이트주기 가증가할수록그결과값도증가하는것을알수있다. 이를통해클러스터링업데이트주기 가길 (b) Intra-cluster routing hops for Routing B vs. Proposed Routing 그림 11. 그룹모바일사용자들의평균이동속도변화에따른라우팅경로홉수성능비교평가 Fig. 11. Average number of routing hops with respect to moving velocity of group mobile users 라우팅기법 A와제안기법에서의전체라우팅경로홉수를비교했을때 ( 그림 11(a) 참고 ), 라우팅기법 A는각정적노드로부터모바일노드로까지의 1070

12 논문 / 그룹이동성을가지는모바일사용자들간의효율적인데이터공유를위한클러스터기반그룹라우팅기법메커니즘 평균홉수가 11개에서 14.5개로분포하였으며, 제안기법은 12.5개에서 15개로분포하여, 다양한이동속도변화에따라제안기법이공통적으로 1 ~ 2홉정도더소모함을확인할수있었다. 이는제안한기법이각정적노드로부터직접모바일노드로전달하는경로 ( 라우팅기법 A) 를사용하지않고, 효율적인그룹내로의데이터전달을위해인터클러스터라우팅을통해클러스터헤드에서데이터를받은뒤클러스터내라우팅을수행하기때문에, 약간의우회경로가발생하여해당하는홉수만큼의패킷전달딜레이가더발생할수있음을알수있다. 하지만, 그림 8에서보듯이, 제안한기법은훨씬작은라우팅비용으로데이터전달성능을보임을알수있어, 상반관계가있음을확인할수있다. 그림 11(b) 에서의라우팅기법 B와제안기법비교에서는, 다양한이동속도변화에서도그룹내의모든멤버들과연결수신상태가좋은클러스터헤드를잘선정하였을때, 보다적은홉수를거쳐각멤버들로데이터를전달할수있음을확인하였다. Routing A Proposed Routing 마지막으로, 그룹모바일사용자의평균이동속도에따른패킷전달률을라우팅기법 A와라우팅기법 B와의성능비교를수행하였다. 그림 12(a) 에서는링크별, 세션별재전송을전혀수행하지않은상태에서라우팅기법 A와제안기법사이의패킷전달률을비교한결과이다. 그림 11(a) 에서알수있듯이제안기법이라우팅기법 A보다다양한평균속도범위에서모두평균전달홉수가컸기때문에, 패킷전달률도따라서상대적으로다소낮아짐을알수있다. 라우팅기법 A와제안기법모두패킷전달률이작게측정된이유는, 538개로이루어진다소큰네트워크로실험환경이구성되어있고, 모두평균전달홉수가 10 이상인데이터전달경로로이루어져있는상태에서, 링크별, 세션별재전송을전혀하지않은순수하게라우팅계층에서의패킷전달률을측정하였기때문이다. 실질적으로는각라우팅계층위에전달계층에서의다양한재전송프로토콜이사용될수있어이에대한현실적인보완이가능하다. 또한라우팅기법 B와제안기법의패킷전달률비교를나타낸그림 12(b) 에서는다양한이동속도범위에서전반적으로평균전달홉수가 1~2개이므로, 두기법모두그룹내패킷전달률은상대적으로높음을확인할수있었다. Ⅴ. 결론 (a) Overall packet delivery ratio from stationary nodes to mobile nodes Routing B Proposed Routing (b) Intra-cluster packet delivery ratio 그림 12. 그룹모바일사용자들의평균이동속도변화에따른패킷전달률비교평가 Fig. 12. Average packet delivery ratio with respect to moving velocity of group mobile users 본연구에서는무선애드혹네트워크상에서그룹이동성이있는모바일사용자들이 beacon 메시지수신상태정보만을이용하여분산적인방법으로클러스터링하는기법과, 그룹내로데이터를효과적으로전달하기위한클러스터헤드노드를선정하는기법을제안하였다. 또한제안된클러스터링기법을이용하여모바일그룹내의노드들로데이터를전달하기위해그룹외부에서클러스터헤드노드로데이터를전달하는 inter-cluster 라우팅기법과클러스터헤드노드에서그룹내의노드들에게데이터를전달하는 intra-cluster 라우팅기법을제안하였다. 성능및비교평가결과, 제안한클러스터링기법은최소한의오버헤드로 96 % 정도의높은클러스터링정확도를보임을확인하였고, 제안한클러스터링기반라우팅기법을통해모바일그룹내부로데이터를보다효율적으로전달할수있음을확인할수있었다. 본연구는일반무선네트워크상에서다양한형태의그룹으로이동하는사용자들에게데이터를보 1071

13 한국통신학회논문지 (J-KICS) '13-11 Vol.38C No.11 다적은비용으로효율적으로전달할수있는그룹라우팅프레임워크를제안함으로써, 현존하는다양한라우팅기법과결합되어적용가능하다는점에서다양한실용적인기여를할수있을것으로기대한다. 향후연구로는다양한관심사를가진복수의사용자그룹을위한데이터전달기법에대한연구와, 유사관심사를가지는사용자들의사회적연관관계등을고려하여데이터들을선별적으로추천하여, 관심사용자들에게효율적으로공유하는데이터마이닝기반네트워크연구를수행하고자한다. References [1] P.-Y. Chen, W.-T. Chen, Y.-C. Tseng, and C.-F. Huang, Providing group tour guide by RFIDs and wireless sensor networks, IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 8, no. 6, pp , June [2] H. Kang, S. Lim, H. Jeon, J. Lee, S. B. Park, and Y. B. You, Mobility-adaptive routing update scheme for wireless networks with group mobility, J. Korea Inst. Commun. Inform. Sci. (KICS), vol. 37B, mo. 1, pp , Jan [3] H. Dang and H. Wu, Clustering and cluster-based routing protocol for delay-tolerant mobile networks, IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 9, no. 6, pp , June [4] R. Ramanathan and M. Steenstrup, Hierarchically-organized, multihop mobile wireless networks for quality-of-service support, Mobile networks and applications, vol. 3, no. 1, pp , June [5] C.-C. Chiang, H.-K. Wu, W. Liu, and M. Gerla, Routing in clustered multihop, mobile wireless networks with fading channel, in Proc. IEEE Singapore Int. Conf. Networks (SICON), pp , Singapore, Apr [6] K. Iwanicki and M. van Steen, On hierarchical routing in wireless sensor networks, in Proc. Int. Conf. Inform. Process. Sensor Networks (IPSN), pp , San Francisco, U.S.A., Apr [7] A. Iwata, C.-C. Chiang, G. Pei, M. Gerla, and T.-W. Chen, Scalable routing strategies for ad hoc wireless networks, IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 17, no. 8, pp , Aug [8] L. F. Xie, P. H. Chong, and Y. L. Guan, Leader based group routing in disconnected mobile ad hoc networks with group mobility, Wireless Personal Commun., vol. 71, no. 3, pp , Nov [9] X. Hong, M. Gerla, G. Pei, and C.-C. Chiang, A group mobility model for ad hoc wireless networks, in Proc. 2nd ACM Int. Workshop Modeling, Simulation Wireless, Mobile Syst. (MSWiM 99), pp , Seattle, U.S.A., Aug [10] M. Zhang and P. H. J. Chong, Performance comparison of flat and cluster-based hierarchical ad hoc routing with entity and group mobility, in Proc. IEEE Wireless Commun. Networking Conf. (WCNC 2009), pp , Budapest, Hungary, Apr [11] C. Kim, W. Kim, and S. Jang, Improved cluster-based routing protocol using cluster header in mobile ad hoc network, J. Korea Multimedia Soc., vol. 16, no. 1, pp , Jan [12] W. Heinzelman, A. Chandrakasan, and H. Balakrishnan, Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks, in Proc. 33rd Annu. Hawaii Int. Conf. Syst. Sci., pp. 1-10, Island of Maui, U.S.A., Jan [13] C.-M. Liu, C.-H. Lee, and L.-C Wang, Distributed clustering algorithms for data-gathering in wireless mobile sensor networks, J. Parallel Distributed Comput., vol. 67, no. 11, pp , Nov [14] N. Kim, J. Heo, H. S. Kim, and W. H. Kwon, Reconfiguration of clusterheads for load balancing in wireless sensor networks, Comput. Commun., vol. 31, no. 1, pp , Jan [15] O. Younis and S. Fahmy, HEED: a hybrid, energy-efficient, distributed clustering 1072

14 논문 / 그룹이동성을가지는모바일사용자들간의효율적인데이터공유를위한클러스터기반그룹라우팅기법메커니즘 approach for ad hoc sensor networks, IEEE Trans. Mobile Comput., vol. 3, no. 4, pp , Oct.-Dec [16] L. Qing, Q. Zhu, and M. Wang, Design of a distributed energy-efficient clustering algorithm for heterogeneous wireless sensor networks, Comput. Commun., vol. 29, no. 12, pp , Aug [17] Z. Haas, M. R. Pearlman, and P. Samar, The zone routing protocol (ZRP) for ad hoc networks, Internet Draft, draft-ietf-manet-zrp-02.txt, work in progress, [18] M. Joa-Ng and I-T. Lu, A peer-to-peer zone-based two-level link state routing for mobile ad hoc networks, IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 17, no. 8, pp , Aug [19] S.-C. Woo and S. Singh, Scalable routing protocol for ad hoc networks, Wireless Networks, vol. 7, no. 5, pp , Sep [20] A. Neumann, C. Aichele, M. Lindner, S. Wun derlich, Better Approach To Mobile Ad-hoc Networking (B.A.T.M.A.N.), Internet Draft, draft-wunderlich-openmesh-manet-routing-00, Apr [21] T. Clausen and P. Jacquet, Optimized Link State Routing Protocol (OLSR), RFC 3626, Oct [22] J. Chroboczek, The Babel Routing Protocol, RFC 6126, Apr [23] C. E. Perkin and P. Bhagwat, Highly dynamic destination sequence distance-vector routing (DSDV) for mobile computers, ACM SIGCOMM Comput. Commun. Review, vol. 24, no. 4, pp , Oct [24] S. Murthy and J. J. Garcia-Luna-Aceves, A routing protocol for packet radio networks, in Proc. 1st Annu. Int. Conf. Mobile Comput. Networking (MobiCom 95), pp , Berkeley, U.S.A., Nov 유진희 (Jinhee Yoo) 2011년 3월~현재이화여자대학교컴퓨터공학과학사과정 < 관심분야 > 무선애드혹네트워크, 통신네트워크한경아 (Kyeongah Han) 2012년 3월~현재이화여자대학교컴퓨터공학과학사과정 < 관심분야 > 무선애드혹네트워크, 보안, 데이터베이스정다희 (Dahee Jeong) 2011년 3월~현재이화여자대학교컴퓨터공학과학사과정 < 관심분야 > 무선애드혹네트워크, 통신네트워크이형준 (HyungJune Lee) 2001년 8월서울대학교전기공학부학사 2006년 6월 Stanford 대학교전기공학과석사 2010년 8월 Stanford 대학교전기공학과박사 2012년 3월~현재이화여자대학교컴퓨터공학과조교수 < 관심분야 > 무선센서네트워크, 이동애드혹네트워크, 네트워크최적화, 임베디드시스템 1073