KR101102350B1 - 생태계 기반의 라우팅 장치와 이를 이용한 전송 경로 설정 방법 - Google Patents

생태계 기반의 라우팅 장치와 이를 이용한 전송 경로 설정 방법 Download PDF

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KR101102350B1
KR101102350B1 KR1020100051803A KR20100051803A KR101102350B1 KR 101102350 B1 KR101102350 B1 KR 101102350B1 KR 1020100051803 A KR1020100051803 A KR 1020100051803A KR 20100051803 A KR20100051803 A KR 20100051803A KR 101102350 B1 KR101102350 B1 KR 101102350B1
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Abstract

본 발명은 생태계 기반의 라우팅 장치 및 이를 이용한 전송 경로 설정 방법에 관한 것으로, 이를 위하여 도착 가능한 노드들을 목적지로 하여 목적지별 로컬 데이터 구조로 이루어지되, 로컬 데이터 구조 각각에는 네트워크 상에 인가되는 인공 개미들에 의해 수집된 정보를 토대로 산출된 QoS별 통계 정보 값이 저장되어 있는 로컬 모델과, 도착 가능한 노드들을 목적지로 하여 목적지별 페로몬 데이터 구조로 이루어지되, 페로몬 데이터 구조 각각에는 네트워크 상에 인가되는 인공 개미들에 의해 수집된 정보를 기반으로 QoS별 페로몬 정보가 저장되어 있으며, 각 QoS 콜로니에는 자신의 이웃 노드들의 페로몬 정보가 저장되어 있는 페르몬 테이블과, 외부로부터 패킷이 도착함에 따라 패킷의 분석을 통해 서비스 요구 지연 품질값을 검사한 후 서비스 요구 지연 품질값과 페르몬 테이블 내 페르몬 값을 기반으로 패킷의 전송 경로를 결정하며, 결정된 전송 경로를 토대로 패킷을 전송하는 패킷 처리부를 포함한다.

Description

생태계 기반의 라우팅 장치와 이를 이용한 전송 경로 설정 방법{ROUTING APPARATUS BASED ON BIO-INSPIRED SELF-ORGANIC AND METHOD FOR SETTING UP TRANSMISSION ROUTE USING THE SAME}
본 발명은 생태계 기반의 라우팅에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 서비스가 요구하는 지연 품질을 효율적으로 만족할 수 있을 뿐만 아니라 네트워크 측면에서 확장성과 견고성을 향상시킬 수 있는 생태계 기반의 라우팅 장치와 이를 이용한 전송 경로 설정 방법에 관한 것이다.
인터넷의 급속한 발전과 함께 고품질을 요구하는 서비스들이 대거 등장함에 따라 트래픽 특성 및 네트워크의 상태 등의 예측이 어려워지고 있다. 향후 미래 네트워크에서 등장하게 될 멀티미디어 기반의 서비스들은 이러한 네트워크 불확실성을 더욱더 가속화할 것이며, 이에 따라 네트워크 인프라를 효율적으로 구축하여 사용자들이 요구하는 서비스 품질을 끊김없이 안전하게 제공할 수 있는 QoS 라우팅 기법에 대한 연구가 심도 있게 이루어져야 한다.
향후 등장하게 될 QoS 라우팅은 네트워크의 상태를 예측하기 어려운 환경에서도, 서비스들이 요구하는 다양한 품질을 효율적으로 만족시킬 수 있어야 한다. 더 나아가 품질 만족은 물론, 인위적인 제어 없이 자율로 네트워크를 관리할 수 있는, 즉 네트워크의 확장성 및 견고성 등을 보장할 수 있는 형태의 QoS 라우팅 기법으로 발전되어 갈 것이다.
최근, 자연의 생태계를 답습하여 당면한 문제들을 해결하고자 하는 생태계 기반 기술들이 새롭게 대거 등장하고 있다. AntNet는 개미들의 일상사 관찰을 통해 얻은 지식을 네트워크에 접목시킨 대표적인 생태계 기반 기술로, NP-hard 문제로 여겨지고 있는 최단거리 라우팅 문제를 해결할 수 있다. AntNet는 페르몬을 축적할 수 있는 인위적인 개미를 네트워크에 인가하며, 개미가 겪은 지연을 바탕으로라우팅 테이블을 구성한다.
이때, 개미가 지나간 패스가 최단거리 패스에 가까울수록, 개미는 많은 양의 페로몬을 축적시키게 된다. 따라서, 페르몬이 많이 축적된 패스일수록 최단 거리에 근접한 패스로 인식하여 라우팅하게 된다.
AntNet는 실제 개미들의 최단 거리 먹이 획득 방법에서 영감을 받았다는 점에서 다음과 같은 장점을 갖는다. 첫째, 실시간으로 전송되는 개미를 통해 급변하는 네트워크 상태를 적기에 파악하여 능동적으로 대처할 수 있다.
둘째, 예기치 못한 망의 오동작 및 고장으로 인한 망 불안정 상태에서도 끊김없이 라우팅 기능을 수행할 수 있다. 그리고, 이러한 모든 관리 기능은 관리자 등의 중앙 제어 없이 개미에 의해 자연스럽게 이루어진다는 장점이 있다. 이러한 장점들은 향후 등장하게 될 QoS 라우팅 기법에 반드시 필요한 특징들로서, 최근 이러한 장점들을 취하면서 QoS 라우팅까지 가능한 개미 기반의 QoS 라우팅은 다음과 같이 구성된다.
AntNet 라우팅에서 페로몬 정보를 관리하기 위해 필요한 라우터는, 크게 개미들이 겪은 지연 품질의 통계 정보, 예컨대 평균, 표준편차, 개미를 통해 측정되어진 지연 중 최소값 등 세 가지 변수를 갖음)를 관리하는 로컬 모델과 개미들에 의해 업데이트된 각 경로별 페로몬 정보를 관리하는 페로몬 테이블로 구성되어진다.
종래의 논문들에 의해 제안된 QoS 라우팅이 가능한 확장된 AntNet-CoS 라우팅에서의 라우팅는 제공하고자 하는 QoS별로 별도의 AntNet을 각각 운영하는 형태로 이루어진다.
그러나, 이러한 종래 QoS 제공 방법은 아래와 같은 문제점이 있다.
첫째, 네트워크의 부하가 상당하다는 특징이 있다. AntNet의 경우 개미의 전송 주기가 1초인 반면, 종래의 제안된 방법은 QoS별로 개미를 전송해야하기 때문에 1/QoS개수 초가 되어 QoS 배수의 개미가 망에 인가됨으로 네트워크의 부하가 급격히 증가하게 되며, 또한 각 노드는 QoS별로 로컬 모델과 페로몬 테이블을 유지해야 하기 때문에 자원 낭비를 초래한다는 단점이 있다.
둘째, 다양한 물질을 요구하는 서비스 수용에 한계가 있다. 현존하는 서비스는 물론 향후 등장하게 될 미래 서비스들은 그 요구 사항이 천차만별로 다양할 것이다. 따라서, 이러한 다양한 품질을 제공하기 위해서는 QoS별로 각각의 AntNet을 형성하여 운영해야 한다는 큰 단점이 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 페로몬을 축적시킬 수 있는 인공 개미를 네트워크에 인가하여 각 출발지-목적지-지연별로 QoS 콜로니를 생성하고, 생성된 QoS 콜로니별로 페로몬 양을 획득한 후 획득된 페로몬 정보를 바탕으로 서비스 패킷의 전송 경로를 설정할 수 있는 생태계 기반의 라우팅 장치와 이를 이용한 전송 경로 설정 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치는 도착 가능한 노드들을 목적지로 하여 목적지별 로컬 데이터 구조로 이루어지되, 상기 로컬 데이터 구조 각각에는 네트워크 상에 인가되는 인공 개미들에 의해 수집된 정보를 토대로 산출된 QoS별 통계 정보 값이 저장되어 있는 로컬 모델과, 도착 가능한 노드들을 목적지로 하여 목적지별 페로몬 데이터 구조로 이루어지되, 상기 페로몬 데이터 구조 각각에는 상기 네트워크 상에 인가되는 인공 개미들에 의해 수집된 정보를 기반으로 생성된 상기 QoS별 페로몬 정보가 저장되어 있으며, 상기 QoS별 페로몬 정보 내 각각의 QoS 콜로니에는 자신의 이웃 노드들의 페로몬 정보가 저장되어 있는 페르몬 테이블과, 외부로부터 패킷이 도착함에 따라 상기 패킷의 분석을 통해 서비스 요구 지연 품질값을 검사한 후 상기 서비스 요구 지연 품질값과 상기 페르몬 테이블 내 페르몬 값을 기반으로 상기 패킷의 전송 경로를 결정하며, 상기 결정된 전송 경로를 토대로 상기 패킷을 전송하는 패킷 처리부를 포함한다.
본 발명의 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치는 상기 네트워크의 상태를 수집하기 위한 포워드 인공 개미를 생성하여 상기 네트워크 상에 인가시키며, 외부의 노드로부터 백워드 인공 개미가 도착함에 따라 상기 백워드 인공 개미 내의 정보를 추출하는 개미 처리부를 포함한다.
본 발명의 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치에서 상기 개미 처리부는, 상기 포워드 인공 개미를 기 설정된 시간 간격으로 생성하여 상기 네트워크 상에 인가할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치에서 상기 개미 처리부는, 상기 네트워크를 통해 상기 라우팅 장치가 도착 노드인 포워드 인공 개미가 수신됨에 따라 상기 수신된 포워드 인공 개미에서 수집한 정보를 추출한 후 소멸시키고, 상기 소멸된 포워드 인공 개미에 대응되는 백워드 인공 개미를 생성하여 상기 추출한 정보를 상기 백워드 인공 개미에 포함시켜 상기 소멸된 포워드 인공 개미의 전송 경로와 반대 경로로 하여 상기 네트워크 상에 인가할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치는 상기 백워드 인공 개미에 포함된 정보를 이용하여 상기 로컬 모델과 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 업데이트부를 포함한다.
본 발명의 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치에서 상기 업데이트부는, 상기 백워드 인공 개미가 도착함에 따라 상기 백워드 인공 개미에 포함된 정보를 이용하여 상기 라우팅 장치의 지연 값과 도착 예정 노드의 지연 값 간의 차이 값을 계산하여 상기 로컬 모델 내 로컬 데이터 구조에서 상기 도착 예정 노드에 대응되는 목적지를 갖는 로컬 데이터 구조를 선택한 후 상기 차이 값을 토대로 상기 선택한 로컬 데이터 구조를 업데이트 하는 로컬 모델 업데이트부를 포함한다.
본 발명의 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치에서 상기 업데이트부는, 상기 선택한한 데이터 구조의 QoS 콜로니 리스트에서 상기 차이 값과 기 설정된 범위에서 근접한 어느 하나의 QoS 콜로니를 선택하여 업데이트하거나 상기 선택한 데이터 구조에 상기 차이 값을 이용하여 QoS 콜로니를 추가할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치에서 상기 업데이트부는, 상기 목적지별 페로몬 데이터 구조에서 상기 도착 예정 노드에 대응되는 목적지를 갖는 페로몬 데이터 구조를 선택하고, 상기 차이 값을 상기 선택한 페로몬 데이터 구조에 반영하여 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 페로몬 업데이트부를 포함한다.
본 발명의 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치에서 상기 페로몬 업데이트부는, 상기 차이 값을 기반으로 상기 선택한 페로몬 데이터 구조의 QoS 콜로니리스트에서 어느 하나의 QoS 콜로니를 선택한 후 상기 로컬 데이터 구조에서 선택한 QoS 콜로니의 지연 통계 값과 상기 차이 값 사이의 관계성 정도를 이용하여 상기 선택한 QoS 콜로니 내 이웃 노드에 대한 페로몬 값을 계산하며, 상기 계산된 이웃 노드의 페로몬 몬 값을 이용하여 상기 페로몬 테이블을 업데이트할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치에서 상기 페로몬 업데이트부는, 수학식(
Figure 112010035360002-pat00001
(
Figure 112010035360002-pat00002
은 선택된 QoS 콜로니의 이웃 노드 j에 대한 페로몬 값,
Figure 112010035360002-pat00003
는 선택된 QoS 콜로니의 지연 통계 값과 차이 값(ti→j) 사이의 관계성 정도를 나타내는 척도))에 의해 상기 페로몬 테이블 내 페로몬 값을 업데이트할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치에서 상기 페로몬 업데이트부는, 기 설정된 주기로 상기 목적지별 페로몬 데이터 구조 내 페로몬 값에 증발 상수를 반영하여 업데이트할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치에서 상기 패킷 처리부는, 상기 패킷이 도착함에 따라 상기 패킷의 다음 도착 노드에 대응되는 목적지를 갖는 페로몬 데이터 구조를 상기 페로몬 테이블에서 선택하고, 상기 선택된 페로몬 데이터 구조에 존재하는 각 QoS 콜로니에 대한 관계성 정도를 나타내는 척도를 계산하는 관계성 계산부와, 상기 척도가 가장 큰 QoS 콜로니를 선택한 후 상기 선택된 QoS 콜로니 내 이웃 노드들에 대한 페로몬 값과 각 이웃 노드의 혼잡성 척도를 기반으로 상기 각 이웃 노드로의 라우팅 확률을 계산하는 확률 계산부와, 상기 각 이웃 노드에 대한 라우팅 확률을 기반으로 상기 이웃 노드들 중 어느 하나를 상기 패킷의 전송 경로로 설정하는 전송 경로 설정부를 포함한다.
본 발명의 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치에서 상기 관계성 계산부는, 상기 선택된 로컬 데이터 구조의 각 QoS 콜로니에 저장된 지연 통계 값을 이용하여 상기 각 QoS 콜로니에 대한 관계성 정도를 나타내는 척도를 계산할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법은 도착 가능한 노드들을 목적지로 하여 목적지별 로컬 데이터 구조로 이루어지되, 상기 로컬 데이터 구조 각각에는 QoS별 통계 정보 값이 저장되어 있는 로컬 모델과, 도착 가능한 노드들을 목적지로 하여 목적지별 페로몬 데이터 구조로 이루어지되, 상기 페로몬 데이터 구조 각각에는 상기 QoS별 상기 페로몬 정보가 저장되어 있으며, 상기 QoS별 페로몬 정보 내 각 QoS 콜로니에는 자신의 이웃 노드들의 페로몬 정보가 저장되어 있는 페르몬 테이블을 구비하는 생태계 기반의 QoS 라우팅 장치의 패킷 경로 설정 방법으로서, 패킷이 도착함에 따라 상기 패킷의 다음 도착 노드에 대응되는 목적지를 갖는 페로몬 데이터 구조 및 로컬 데이터 구조를 상기 페로몬 테이블에서 선택하는 단계와, 상기 선택된 로컬 데이터 구조에 존재하는 각 QoS 콜로니에 대한 관계성 정도를 나타내는 척도를 계산하는 단계와, 상기 척도가 가장 큰 QoS 콜로니를 선택한 후 상기 선택된 QoS 콜로니 내 이웃 노드들에 대한 페로몬 값과 각 이웃 노드의 혼잡성 척도를 기반으로 상기 각 이웃 노드로의 라우팅 확률을 계산하는 단계와, 상기 각 이웃 노드에 대한 라우팅 확률을 기반으로 상기 이웃 노드들 중 어느 하나를 상기 패킷의 전송 경로로 설정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법에서 상기 척도를 계산하는 단계는, 수학식(
Figure 112010035360002-pat00004
(
Figure 112010035360002-pat00005
는 패킷의 서비스 지연 요구 값,
Figure 112010035360002-pat00006
는 k번째 QoS 콜로니의 평균 지연 값,
Figure 112010035360002-pat00007
는 k번째 QoS 콜로니의 지연 값 표준편차,
Figure 112010035360002-pat00008
와
Figure 112010035360002-pat00009
는 각각 k번째 QoS 콜로니의 지연 통계값을 이용하여 계산된 최대 지원 가능 지연 값, 최소 지원 가능 지연 값,
Figure 112010035360002-pat00010
,
Figure 112010035360002-pat00011
는 가중치 상수로써 그 합이 1이며, 신뢰 구간 설정 상수 v와 샘플 윈도우 사이즈 w의 설정을 통해
Figure 112010035360002-pat00012
와
Figure 112010035360002-pat00013
을 구할 수 있음))을 통해 상기 각 QoS 콜로니에 대한 관계성 정도를 나타내는 척도를 계산할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법에서 상기 확률을 계산하는 단계는, 수학식(
Figure 112010035360002-pat00014
(
Figure 112010035360002-pat00015
는 선택된 QoS(Xsel)에서 이웃 노드 j로 페로몬 값,
Figure 112010035360002-pat00016
는 j의 혼잡성을 나타내는 척도,
Figure 112010035360002-pat00017
는
Figure 112010035360002-pat00018
의 가중치 상수))을 통해 계산할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법은 상기 네트워크의 상태 정보를 수집하기 위한 포워드 인공 개미를 생성하여 상기 네트워크 상에 인가시키며, 외부의 노드로부터 백워드 인공 개미가 도착함에 따라 상기 백워드 인공 개미 내 상태 정보를 추출하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법은 상기 포워드 인공 개미를 기 설정된 시간 간격으로 생성하여 상기 네트워크 상에 인가하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법은 상기 네트워크를 통해 상기 라우팅 장치가 도착 노드인 포워드 인공 개미가 수신하는 단계와, 상기 수신한 포워드 인공 개미에서 수집한 상태 정보를 추출한 후 소멸시키고, 상기 소멸된 포워드 인공 개미에 대응되는 백워드 인공 개미를 생성하는 단계와, 상기 추출한 상태 정보를 상기 백워드 인공 개미에 포함시켜 상기 소멸된 포워드 인공 개미의 전송 경로와 반대 경로로 하여 상기 네트워크 상에 인가하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법은 상기 백워드 인공 개미에 포함된 상태 정보를 이용하여 상기 로컬 모델과 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법에서 상기 업데이트하는 단계는, 상기 백워드 인공 개미에 포함된 상태 정보를 이용하여 상기 라우팅 장치의 지연 값과 도착 예정 노드의 지연 값 간의 차이 값을 계산하는 단계와, 상기 로컬 모델 내 로컬 데이터 구조에서 상기 도착 예정 노드에 대응되는 목적지를 갖는 로컬 데이터 구조를 선택하는 단계와, 상기 차이 값을 이용하여 상기 선택한 로컬 데이터 구조를 업데이트 하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법에서 상기 선택한 로컬 데이터 구조를 업데이트 하는 단계는, 상기 선택한 데이터 구조의 QoS 콜로니 리스트에서 상기 차이 값과 기 설정된 범위에서 근접한 QoS 콜로니가 존재하는지를 판단하는 단계와, 상기 QoS 콜로니가 존재하면, 상기 기 설정된 범위에 근접한 QoS 콜로니를 선택한 후 상기 선택한 QoS 콜로니를 상기 차이 값을 이용하여 업데이트하는 단계와, 상기 QoS 콜로니가 존재하지 않으면, 상기 선택한 데이터 구조에 상기 차이 값을 이용하여 QoS 콜로니를 추가하여 상기 로컬 모델을 업데이트하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법은 상기 목적지별 페로몬 데이터 구조에서 상기 도착 예정 노드에 대응되는 목적지를 갖는 페로몬 데이터 구조를 선택하는 단계와, 상기 차이 값을 상기 선택한 페로몬 데이터 구조에 반영하여 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법에서 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계는, 상기 차이 값을 기반으로 상기 선택한 페로몬 데이터 구조의 QoS 콜로니 리스트에서 어느 하나의 QoS 콜로니를 선택하는 단계와, 상기 로컬 데이터 구조에서 선택한 QoS 콜로니의 지연 통계 값과 상기 차이 값 사이의 관계성 정도를 이용하여 상기 선택한 QoS 콜로니 내 이웃 노드에 대한 페로몬 값을 계산하는 단계와, 상기 계산된 이웃 노드의 페로몬 몬 값을 이용하여 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법에서 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계는, 수학식(
Figure 112010035360002-pat00019
(
Figure 112010035360002-pat00020
은 선택된 QoS 콜로니의 이웃 노드 j에 대한 페로몬 값,
Figure 112010035360002-pat00021
는 선택된 QoS 콜로니의 지연 통계 값과 차이 값(ti→j) 사이의 관계성 정도를 나타내는 척도))에 의해 상기 페로몬 테이블 내 페로몬 값을 업데이트할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법은 기 설정된 주기로 상기 목적지별 페로몬 데이터 구조 내 페로몬 값에 증발 상수를 반영하여 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계를 포함한다.
본 발명은 페로몬을 축적시킬 수 있는 인공 개미를 네트워크에 인가하여 각 출발지-목적지-지연별로 QoS 콜로니를 생성하고, 생성된 QoS 콜로니별로 페로몬 양을 획득한 후 획득된 페로몬 정보를 바탕으로 서비스 패킷의 전송 경로를 설정함으로써, 서비스가 요구하는 지연 품질을 효율적으로 만족할 수 있을 뿐만 아니라 네트워크 측면에서 확장성과 견고성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치 내부 구성을 도시한 블록도이며,
도 2a는 본 발명의 실시 예에 따른 로컬 모델의 데이터 구조를 도시한 도면이며,
도 2b는 본 발명의 실시 예에 따른 페로몬 테이블의 데이터 구조를 도시한 도면이며,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따라 인공개미들에 의해 망 상태 정보를 수집하여 로컬 모델과 페로몬 테이블을 업데이트하는 과정을 도시한 흐름도이며,
도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 AntQoS의 망 상태 정보 수집 및 데이터 구조의 갱신 방법 중 백워드 인공 개미를 통한 로컬 서치 적용 및 페로몬 테이블 업데이트 하는 과정을 구체적으로 도시한 흐름도이며,
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치가 페로몬 정보를 기반으로 서비스 패킷을 전송하기 위한 전송 경로를 설정하는 과정을 도시한 흐름도이다.
본 발명의 목적 및 효과, 그리고 그것들을 달성하기 위한 기술적 구성들은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다.
그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 생태계 기반의 라우팅 장치 내부 구성을 도시한 블록도로서, 크게 로컬 모델(100), 페로몬 테이블(102), 개미 처리부(120), 업데이트부(110) 및 패킷 처리부(130) 등을 포함할 수 있다.
로컬 모델(100)은 인공 개미들이 겪은 지연의 통계 정보를 관리하는데, 인공 개미들이 수집한 정보를 기반으로 생성된 자신의 노드를 출발지로 하고 자신의 노드가 도착 가능한 노드(목적지)별 로컬 데이터 구조로 구성된다. 각 로컬 데이터 구조에는 QoS별, 즉 지연별 통계 값 정보가 저장되어 있다. 다시 말해서, 로컬 모델(100)에는 출발지-목적지별 데이터 구조에 QoS별 통계 값 정보가 저장되어 있는데, 이에 대한 설명은 도 2a를 참조하여 설명한다.
도 2a에 도시된 바와 같이, 각 데이터 구조는 출발지(자신의 노드)가 I인 노드에서 도착 가능한 노드(목적지 노드)별로 Mi0, Mi(i-1), Mi(i+1), ....., Mid로 이루어지며, 각 데이터 구조에는 QoS별 통계값 정보가 저장되어 있다. 예를 들어 출발지가 I인 노드에서 도착 가능한 노드(목적지 노드) I-1의 로컬 데이터 구조(Mi(i-1))에는 QoS별(QoSk) 지연의 통계 값 정보가 저장되어 있으며, QoS는 자신의 노드에서 도착 가능한 노드까지의 지연 값들을 의미한다. 여기에서, 인공 개미들이 겪은 지연의 통계 값 정보는 평균, 표준 편차, 개미를 통해 측정되어진 지연 중 최소 값 등을 들 수 있다.
페로몬 테이블(102)은 인공 개미들에 의해 업데이트된 각 경로별 페로몬 정보를 관리하는 곳으로서, 출발지i의 노드에서 도착 가능한 노드(목적지 노드)(0, .....,I-1, ......,i+1, ......., id)별 페로몬 데이터 구조로 구성된다. 각 페로몬 데이터 구조에는 QoS별 페로몬 정보가 저장되어 있다. 다시 말해서, 페로몬 테이블(102)에는 출발지-목적지별 페로몬 데이터 구조에 QoS별 페로몬 정보가 저장되어 있는데, 이에 대한 설명은 도 2b를 참조하여 설명한다.
도 2b에 도시된 바와 같이, 출발지i의 노드와 도착 가능한 목적지 노드별 페로몬 테이블(102)의 각 페로몬 데이터 구조는 Ti0, Ti(i-1), Ti(i+1), ....., Tid로 이루어지며, 각 페로몬 데이터 구조에는 QoS(QoSk)별 페로몬 정보가 저장되어 있다. 또한, QoS(QoSk)별 각각의 페로몬 정보에는 이웃 노드(N0, N1)에 대한 페르몬 값이 저장되어 있다.
개미 처리부(120)는 임의의 시간 간격으로 로컬 모델(100) 및 페로몬 테이블(102)에 저장된 정보를 업데이트하기 위해 인공 개미(포워드 인공 개미)를 생성하고, 포워드 인공 개미가 도착됨에 따라 포워드 인공 개미에 의해 수집된 정보를 추출한 후 추출한 정보를 이용하여 백워드 인공 개미를 생성함과 더불어 포워드 인공 개미를 제거한다. 이렇게 생성된 백워드 인공 개미는 네트워크에 인가되어 포워드 인공 개미가 지나온 경로의 반대 경로로 이동하게 된다.
백워드 인공 개미에 저장된 정보는 업데이트부(110)에 제공되며, 업데이트부(110)는 백워드 인공 개미에 포함된 정보를 이용하여 로컬 모델(100)과 페로몬 테이블(102)을 업데이트시키는데, 이를 위하여 백워드 인공 개미에 포함된 정보를 기반으로 로컬 모델(100) 내 로컬 데이터 구조를 업데이트시키는 로컬 업데이트부(112)와, 백워드 인공 개미에 포함된 정보를 기반으로 페로몬 테이블(102) 내 페로몬 데이터 구조를 업데이트시키는 페로몬 업데이트부(114)를 포함한다.
상기와 같은 구성을 갖는 업데이트부(110)가 로컬 모델(100)과 페로몬 테이블(102)을 업데이트하는 과정에 대해 도 3을 참조하여 설명하면 아래와 같다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따라 인공개미들에 의해 망 상태 정보를 수집하여 로컬 모델과 페로몬 테이블을 업데이트하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 임의의 노드인 라우터의 개미 처리부(120)는 인공개미, 즉 포워드 인공 개미를 생성한다(S300). 이때, 생성되는 포워드 인공 개미는 네트워크에 인가되며, 전송되는 경로에 있는 중간 라우터(노드)의 지연 값을 제공받아 망 상태 정보를 수집하면서 이동한다(S302).
이후, 포워드 인공 개미가 도착한 도착 노드의 개미 처리부(120)에서는 포워드 인공 개미를 소멸시킨 후 새로운 인공 개미, 즉 백워드 인공 개미를 생성하는데(S304), 이때 포워드 인공 개미의 정보는 백워드 인공 개미로 옮겨진다. 여기에서, 백워드 인공 개미는 포워드 인공 개미가 지나왔던 경로의 반대 경로로 이동하며, 백워드 인공 개미가 전송되는 경로에 있는 매 중간 라우터는 백워드 인공 개미 내의 정보를 기반으로 로컬 모델(100)에 저장된 통계 값과 페로몬 테이블(102)의 페로몬 정보를 업데이트한다(S306).
도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 AntQoS의 망 상태 정보 수집 및 데이터 구조의 갱신 방법 중 백워드 인공 개미를 통한 로컬 서치 적용 및 페로몬 테이블 업데이트 하는 과정을 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 먼저 개미 처리부(120)는 백워드 인공 개미가 도착한 I노드의 라우팅 장치에 도착함에 따라 백워드 인공 개미에 저장된 정보를 업데이트부(110)에 제공하며, 업데이트부(110)는 목적지 노드에서 자신의 노드까지의 지연 값(di)을 계산한다(S400). 그런 다음, 도착 예정 노드 j를 I보다 하나 큰 값으로 설정한다(S402).
그런 다음, 도착 예정 노드인 j와 네트워크 상의 총 노드 수(n)를 비교하며(S404), 단계 S404의 비교 결과 도착 예정 노드 j가 총 노드의 개수 n보다 클 경우 현재 노드에서 백워드 인공 개미를 통한 로컬 서치 적용 및 페로몬 테이블 업데이트를 종료하고, 그렇지 않을 경우, i의 지연 값(=di)과 도착 예정 노드 j의 지연 값(=dj)간의 차이 값인 ti→j를 계산한다(S406).
이후, 업데이트부(110)는 로컬 모델(100) 내 목적지별 로컬 데이터 구조에서 도착 예정 노드 j에 대응되는 로컬 데이터 구조(Mij)를 선택하며(S408), 계산한 차이 값(ti→j)값을 토대로 선택된 로컬 데이터 구조(Mij)의 QoS 리스트에서 QoS(Xsel)를 선택하는데, 즉 QoS 리스트에 차이 값(ti→j)과 차이가 기 설정된 범위 만큼 작은 QoS가 존재하는지를 판단한다(S410).
S410의 판단 결과, 차이 값(ti→j)에 상응하는 QoS가 존재하지 않을 경우 지연 값(ti→j)을 갖는 새로운 QoS(Xsel)를 데이터 구조(Mij)에 추가하는 과정을 거친다(S412). 차이 값(ti→j)에 상응하는 QoS가 존재할 경우에는 데이터 구조(Mij)의 선택된 QoS(Xsel)에 ti→j값을 반영하여 지연 통계 값을 아래의 수학식 1을 통해 로컬 모델(100)의 지연 통계 값을 업데이트한다(S414).
Figure 112010035360002-pat00022
상기의 수학식 1에서,
Figure 112010035360002-pat00023
는 선택된 QoS 콜로니의 평균 지연 값,
Figure 112010035360002-pat00024
는 선택된 QoS 콜로니의 지연 값 편차,
Figure 112010035360002-pat00025
는 가중치 상수로써 움직임 평균(Moving average) 사용 시 현재 샘플 값 개수의 가중치를 의미한다.
다음으로, 페로몬 테이블(102)의 정보를 업데이트하기 위하여, 페로몬 테이블(102)에서 도착 예정 노드가 j에 대응되는 목적지를 갖는 페로몬 데이터 구조(Tij)를 선택한다(S416). 이후, 선택된 데이터 구조(Tij)의 선택한 QoS(Xsel)에서 ti→j값을 반영하여 아래의 수학식 2를 통해 페로몬 테이블(102)을 갱신한다(S420).
Figure 112010035360002-pat00026
상기의 수학식 2에서,
Figure 112010035360002-pat00027
은 선택된 QoS 콜로니의 페로몬 테이블(102)에서 이웃 노드 j에 대한 페로몬 값,
Figure 112010035360002-pat00028
는 선택된 QoS 콜로니의 지연 통계 값과 차이 값(ti→j) 사이의 관계성 정도를 나타내는 척도를 의미한다.
페로몬 값을 업데이트함에 있어서, 차이 값(ti→j)과 선택된 QoS 콜로니의 지연 통계 값 사이의 관계성 정도를 나타내는 척도인
Figure 112010035360002-pat00029
는 0에서 1사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 관계성이 큼을 의미한다. 따라서, 관계성 정도를 구하기 위하여 아래의 수학식 3을 이용한다.
Figure 112010035360002-pat00030
상기의 수학식 3에서,
Figure 112010035360002-pat00031
는 서비스 지연 요구 값,
Figure 112010035360002-pat00032
는 k번째 QoS 콜로니의 평균 지연 값,
Figure 112010035360002-pat00033
는 k번째 QoS 콜로니의 지연 값 표준편차,
Figure 112010035360002-pat00034
와
Figure 112010035360002-pat00035
는 각각 k번째 QoS 콜로니의 지연 통계값을 이용하여 계산된 최대 지원 가능 지연 값, 최소 지원 가능 지연 값을 의미한다.
Figure 112010035360002-pat00036
,
Figure 112010035360002-pat00037
는 가중치 상수로써 그 합이 1이며, 신뢰 구간 설정 상수 v와 샘플 윈도우 사이즈 w의 설정을 통해
Figure 112010035360002-pat00038
와
Figure 112010035360002-pat00039
을 구할 수 있다.
한편, 페로몬 테이블(102)에 저장된 페로몬 값은 매 일정 주기마다 증발하는 특성을 가지며, 이를 반영하기 위하여 본 발명의 실시 예에 따른 페로몬 업데이트부(114)는 아래의 수학식 4를 통해 페로몬 값을 주기적으로 업데이트한다
Figure 112010035360002-pat00040
상기의 수학식 4에서,
Figure 112010035360002-pat00041
는 증발 상수를 나타내며 0과 1사이의 값을 가진다.
패킷 처리부(130)는 패킷이 라우팅 장치에 도착함에 따라 패킷의 IP 헤더에 있는 ToS(Type of Service) 필드를 통해 서비스 요구 지연 품질 값을 검사하고, 검사한 서비스 요구 지연 품질 값과 페로몬 테이블(102)에 저장된 페로몬 값을 기반으로 서비스 패킷의 전송 경로를 결정한 후 결정된 전송 경로에 의거하여 이웃 노드에 서비스 패킷을 전송한다. 이를 위하여 패킷 처리부(130)는 패킷이 도착함에 따라 상기 패킷의 다음 도착 노드에 대응되는 목적지를 갖는 페로몬 데이터 구조를 페로몬 테이블(102)에서 선택하고, 선택된 페로몬 데이터 구조에 존재하는 각 QoS 콜로니에 대한 관계성 정도를 계산하는 관계성 계산부(132)와, 관계성 정도가 가장 큰 QoS 콜로니를 선택한 후 선택된 QoS 콜로니 내 이웃 노드들에 대한 페로몬 값과 각 이웃 노드의 혼잡성 척도를 기반으로 각 이웃 노드로의 라우팅 확률을 계산하는 확률 계산부(134)와, 각 이웃 노드에 대한 라우팅 확률을 기반으로 이웃 노드들 중 어느 하나를 패킷의 전송 경로로 설정하는 전송 경로 설정부(136) 등을 포함할 수 있다.
이러한 패킷 처리부(130)가 페로몬 정보를 기반으로 서비스 패킷을 전송하는 과정에 대해 도 5를 참조하여 설명한다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치가 페로몬 정보를 기반으로 서비스 패킷을 전송하기 위한 전송 경로를 설정하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 페로몬 정보 기반의 서비스 패킷 전송경로를 결정하기 위하여, 먼저 패킷 처리부(130)는 페로몬 테이블(102)에서 도착 노드가 j인 페로몬 데이터 구조(=Tij)를 선택한다(S500).
그런 다음, 선택된 페로몬 데이터 구조(Tij)에 존재하는 모든 QoS 콜로니에서 관계성 정도를 나타내는 척도
Figure 112010035360002-pat00042
을 상기 수학식 3을 이용하여 계산하며(S502), 그 중 척도인
Figure 112010035360002-pat00043
값이 가장 큰 QoS(Xsel)를 선택한다(S504). 다음으로, 선택된 QoS(Xsel)에서 이웃 노드 j로의 페로몬 값(=
Figure 112010035360002-pat00044
)과 j의 혼잡성을 나타내는 척도 (=
Figure 112010035360002-pat00045
)를 바탕으로 j로의 라우팅 확률 (=Pij)을 아래의 수학식 5를 통해 계산한다(S506).
Figure 112010035360002-pat00046
여기서,
Figure 112010035360002-pat00047
는
Figure 112010035360002-pat00048
의 가중치 상수를 의미한다.
이로써, j로의 라우팅 확률이 계산되어 이 값 중 가장 큰 값을 가지는 j를 패킷 전송 경로로 설정함으로써, AntQoS를 통한 서비스 패킷의 전송 경로를 결정한다(S508).
이상 본 발명의 구체적 실시 형태를 참조하여 본 발명을 설명하였으나, 이는 예시에 불과하며 본 발명의 범위를 제한하는 것이 아니다. 당업자는 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 설명된 실시형태들을 변경 또는 변형할 수 있다. 본 명세서에서 설명된 각 기능 블록들 또는 수단들은 프로그램 형식으로 구현될 수 있으며, 각각 별개로 구현되거나 2 이상이 하나로 통합되어 구현될 수 있다. 본 명세서 및 청구범위에서 별개인 것으로 설명된 모듈 등의 구성요소는 단순히 기능상 구별된 것으로 물리적으로는 하나의 수단으로 구현될 수 있으며, 단일한 것으로 설명된 수단 등의 구성요소도 수개의 구성요소의 결합으로 이루어질 수 있다. 또한 본 명세서에서 설명된 각 방법 단계들은 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 그 순서가 변경될 수 있고, 다른 단계가 부가될 수 있다. 뿐만 아니라, 본 명세서에서 설명된 다양한 실시형태들은 각각 독립하여서뿐만 아니라 적절하게 결합되어 구현될 수도 있다. 따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시형태가 아니라 첨부된 청구범위 및 그 균등물에 의해 정해져야 한다.
100 : 로컬 모델
102 : 페로몬 테이블
110 : 업데이트부
120 : 개미 처리부
130 : 패킷 처리부

Claims (26)

  1. 도착 가능한 노드들을 목적지로 하여 목적지별 로컬 데이터 구조로 이루어지되, 상기 로컬 데이터 구조 각각에는 네트워크 상에 인가되는 인공 개미들에 의해 수집된 정보를 토대로 산출된 QoS별 통계 정보 값이 저장되어 있는 로컬 모델과,
    도착 가능한 노드들을 목적지로 하여 목적지별 페로몬 데이터 구조로 이루어지되, 상기 페로몬 데이터 구조 각각에는 상기 네트워크 상에 인가되는 인공 개미들에 의해 수집된 정보를 기반으로 생성된 상기 QoS별 페로몬 정보가 저장되어 있으며, 상기 QoS별 페로몬 정보 내 각각의 QoS 콜로니에는 자신의 이웃 노드들의 페로몬 정보가 저장되어 있는 페르몬 테이블과,
    외부로부터 패킷이 도착함에 따라 상기 패킷의 분석을 통해 서비스 요구 지연 품질값을 검사한 후 상기 서비스 요구 지연 품질값과 상기 페르몬 테이블 내 페르몬 값을 기반으로 상기 패킷의 전송 경로를 결정하며, 상기 결정된 전송 경로를 토대로 상기 패킷을 전송하는 패킷 처리부를 포함하는
    생태계 기반의 라우팅 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 네트워크의 상태를 수집하기 위한 포워드 인공 개미를 생성하여 상기 네트워크 상에 인가시키며, 외부의 노드로부터 백워드 인공 개미가 도착함에 따라 상기 백워드 인공 개미 내의 정보를 추출하는 개미 처리부를 포함하는
    생태계 기반의 라우팅 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 개미 처리부는,
    상기 포워드 인공 개미를 기 설정된 시간 간격으로 생성하여 상기 네트워크 상에 인가하는
    생태계 기반의 라우팅 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 개미 처리부는,
    상기 네트워크를 통해 상기 라우팅 장치가 도착 노드인 포워드 인공 개미가 수신됨에 따라 상기 수신된 포워드 인공 개미에서 수집한 정보를 추출한 후 소멸시키고, 상기 소멸된 포워드 인공 개미에 대응되는 백워드 인공 개미를 생성하여 상기 추출한 정보를 상기 백워드 인공 개미에 포함시켜 상기 소멸된 포워드 인공 개미의 전송 경로와 반대 경로로 하여 상기 네트워크 상에 인가하는
    생태계 기반의 라우팅 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 백워드 인공 개미에 포함된 정보를 이용하여 상기 로컬 모델과 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 업데이트부를 포함하는
    생태계 기반의 라우팅 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 업데이트부는,
    상기 백워드 인공 개미가 도착함에 따라 상기 백워드 인공 개미에 포함된 정보를 이용하여 상기 라우팅 장치의 지연 값과 도착 예정 노드의 지연 값 간의 차이 값을 계산하여 상기 로컬 모델 내 로컬 데이터 구조에서 상기 도착 예정 노드에 대응되는 목적지를 갖는 로컬 데이터 구조를 선택한 후 상기 차이 값을 토대로 상기 선택한 로컬 데이터 구조를 업데이트 하는 로컬 모델 업데이트부를 포함하는
    생태계 기반의 라우팅 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 업데이트부는, 상기 선택한 데이터 구조의 QoS 콜로니 리스트에서 상기 차이 값과 기 설정된 범위에서 근접한 어느 하나의 QoS 콜로니를 선택하여 업데이트하거나 상기 선택한 데이터 구조에 상기 차이 값을 이용하여 QoS 콜로니를 추가하는
    생태계 기반의 라우팅 장치.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 업데이트부는,
    상기 목적지별 페로몬 데이터 구조에서 상기 도착 예정 노드에 대응되는 목적지를 갖는 페로몬 데이터 구조를 선택하고, 상기 차이 값을 상기 선택한 페로몬 데이터 구조에 반영하여 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 페로몬 업데이트부를 포함하는
    생태계 기반의 라우팅 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 페로몬 업데이트부는,
    상기 차이 값을 기반으로 상기 선택한 페로몬 데이터 구조의 QoS 콜로니 리스트에서 어느 하나의 QoS 콜로니를 선택한 후 상기 로컬 데이터 구조에서 선택한 QoS 콜로니의 지연 통계 값과 상기 차이 값 사이의 관계성 정도를 이용하여 상기 선택한 QoS 콜로니 내 이웃 노드에 대한 페로몬 값을 계산하며, 상기 계산된 이웃 노드의 페로몬 몬 값을 이용하여 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는
    생태계 기반의 라우팅 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 페로몬 업데이트부는, 아래의 수학식에 의해 상기 페로몬 테이블 내 페로몬 값을 업데이트하는
    Figure 112010035360002-pat00049
    (
    Figure 112010035360002-pat00050
    은 선택된 QoS 콜로니의 이웃 노드 j에 대한 페로몬 값,
    Figure 112010035360002-pat00051
    는 선택된 QoS 콜로니의 지연 통계 값과 차이 값(ti→j) 사이의 관계성 정도를 나타내는 척도)
    생태계 기반의 라우팅 장치.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 페로몬 업데이트부는, 기 설정된 주기로 상기 목적지별 페로몬 데이터 구조 내 페로몬 값에 증발 상수를 반영하여 업데이트하는
    생태계 기반의 라우팅 장치.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 패킷 처리부는,
    상기 패킷이 도착함에 따라 상기 패킷의 다음 도착 노드에 대응되는 목적지를 갖는 페로몬 데이터 구조를 상기 페로몬 테이블에서 선택하고, 상기 선택된 페로몬 데이터 구조에 존재하는 각 QoS 콜로니에 대한 관계성 정도를 나타내는 척도를 계산하는 관계성 계산부와,
    상기 척도가 가장 큰 QoS 콜로니를 선택한 후 상기 선택된 QoS 콜로니 내 이웃 노드들에 대한 페로몬 값과 각 이웃 노드의 혼잡성 척도를 기반으로 상기 각 이웃 노드로의 라우팅 확률을 계산하는 확률 계산부와,
    상기 각 이웃 노드에 대한 라우팅 확률을 기반으로 상기 이웃 노드들 중 어느 하나를 상기 패킷의 전송 경로로 설정하는 전송 경로 설정부를 포함하는
    생태계 기반의 라우팅 장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 관계성 계산부는, 상기 선택된 로컬 데이터 구조의 각 QoS 콜로니에 저장된 지연 통계 값을 이용하여 상기 각 QoS 콜로니에 대한 관계성 정도를 나타내는 척도를 계산하는
    생태계 기반의 라우팅 장치.
  14. 도착 가능한 노드들을 목적지로 하여 목적지별 로컬 데이터 구조로 이루어지되, 상기 로컬 데이터 구조 각각에는 QoS별 통계 정보 값이 저장되어 있는 로컬 모델과, 도착 가능한 노드들을 목적지로 하여 목적지별 페로몬 데이터 구조로 이루어지되, 상기 페로몬 데이터 구조 각각에는 상기 QoS별 페로몬 정보가 저장되어 있으며, 상기 QoS별 페로몬 정보 내 각 QoS 콜로니에는 자신의 이웃 노드들의 페로몬 정보가 저장되어 있는 페르몬 테이블을 구비하는 생태계 기반의 QoS 라우팅 장치의 패킷 경로 설정 방법으로서,
    패킷이 도착함에 따라 상기 패킷의 다음 도착 노드에 대응되는 목적지를 갖는 페로몬 데이터 구조 및 로컬 데이터 구조를 상기 페로몬 테이블에서 선택하는 단계와,
    상기 선택된 로컬 데이터 구조에 존재하는 각 QoS 콜로니에 대한 관계성 정도를 나타내는 척도를 계산하는 단계와,
    상기 척도가 가장 큰 QoS 콜로니를 선택한 후 상기 선택된 QoS 콜로니 내 이웃 노드들에 대한 페로몬 값과 각 이웃 노드의 혼잡성 척도를 기반으로 상기 각 이웃 노드로의 라우팅 확률을 계산하는 단계와,
    상기 각 이웃 노드에 대한 라우팅 확률을 기반으로 상기 이웃 노드들 중 어느 하나를 상기 패킷의 전송 경로로 설정하는 단계를 포함하는
    생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 척도를 계산하는 단계는, 아래의 수학식을 통해 상기 각 QoS 콜로니에 대한 관계성 정도를 나타내는 척도를 계산하는
    Figure 112010035360002-pat00052
    (
    Figure 112010035360002-pat00053
    는 패킷의 서비스 지연 요구 값,
    Figure 112010035360002-pat00054
    는 k번째 QoS 콜로니의 평균 지연 값,
    Figure 112010035360002-pat00055
    는 k번째 QoS 콜로니의 지연 값 표준편차,
    Figure 112010035360002-pat00056
    와
    Figure 112010035360002-pat00057
    는 각각 k번째 QoS 콜로니의 지연 통계값을 이용하여 계산된 최대 지원 가능 지연 값, 최소 지원 가능 지연 값,
    Figure 112010035360002-pat00058
    ,
    Figure 112010035360002-pat00059
    는 가중치 상수로써 그 합이 1이며, 신뢰 구간 설정 상수 v와 샘플 윈도우 사이즈 w의 설정을 통해
    Figure 112010035360002-pat00060
    와
    Figure 112010035360002-pat00061
    을 구할 수 있음)
    생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 확률을 계산하는 단계는, 아래의 수학식을 통해 계산하는
    Figure 112010035360002-pat00062
    (
    Figure 112010035360002-pat00063
    는 선택된 QoS(Xsel)에서 이웃 노드 j로 페로몬 값,
    Figure 112010035360002-pat00064
    는 j의 혼잡성을 나타내는 척도,
    Figure 112010035360002-pat00065
    는
    Figure 112010035360002-pat00066
    의 가중치 상수)
    생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법.
  17. 제 14 항에 있어서,
    상기 네트워크의 상태 정보를 수집하기 위한 포워드 인공 개미를 생성하여 상기 네트워크 상에 인가시키며, 외부의 노드로부터 백워드 인공 개미가 도착함에 따라 상기 백워드 인공 개미 내 상태 정보를 추출하는 단계를 포함하는
    생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 포워드 인공 개미를 기 설정된 시간 간격으로 생성하여 상기 네트워크 상에 인가하는 단계를 포함하는
    생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법.
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 네트워크를 통해 상기 라우팅 장치가 도착 노드인 포워드 인공 개미가 수신하는 단계와,
    상기 수신한 포워드 인공 개미에서 수집한 상태 정보를 추출한 후 소멸시키고, 상기 소멸된 포워드 인공 개미에 대응되는 백워드 인공 개미를 생성하는 단계와,
    상기 추출한 상태 정보를 상기 백워드 인공 개미에 포함시켜 상기 소멸된 포워드 인공 개미의 전송 경로와 반대 경로로 하여 상기 네트워크 상에 인가하는 단계를 포함하는
    생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 백워드 인공 개미에 포함된 상태 정보를 이용하여 상기 로컬 모델과 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계를 포함하는
    생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 업데이트하는 단계는,
    상기 백워드 인공 개미에 포함된 상태 정보를 이용하여 상기 라우팅 장치의 지연 값과 도착 예정 노드의 지연 값 간의 차이 값을 계산하는 단계와,
    상기 로컬 모델 내 로컬 데이터 구조에서 상기 도착 예정 노드에 대응되는 목적지를 갖는 로컬 데이터 구조를 선택하는 단계와,
    상기 차이 값을 이용하여 상기 선택한 로컬 데이터 구조를 업데이트 하는 단계를 포함하는
    생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 선택한 로컬 데이터 구조를 업데이트 하는 단계는,
    상기 선택한 데이터 구조의 QoS 콜로니 리스트에서 상기 차이 값과 기 설정된 범위에서 근접한 QoS 콜로니가 존재하는지를 판단하는 단계와,
    상기 QoS 콜로니가 존재하면, 상기 기 설정된 범위에 근접한 QoS 콜로니를 선택한 후 상기 선택한 QoS 콜로니를 상기 차이 값을 이용하여 업데이트하는 단계와,
    상기 QoS 콜로니가 존재하지 않으면, 상기 선택한 데이터 구조에 상기 차이 값을 이용하여 QoS 콜로니를 추가하여 상기 로컬 모델을 업데이트하는 단계를 포함하는
    생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법.
  23. 제 21 항에 있어서,
    상기 목적지별 페로몬 데이터 구조에서 상기 도착 예정 노드에 대응되는 목적지를 갖는 페로몬 데이터 구조를 선택하는 단계와,
    상기 차이 값을 상기 선택한 페로몬 데이터 구조에 반영하여 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계를 포함하는
    생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법.
  24. 제 23 항에 있어서,
    상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계는,
    상기 차이 값을 기반으로 상기 선택한 페로몬 데이터 구조의 QoS 콜로니 리스트에서 어느 하나의 QoS 콜로니를 선택하는 단계와,
    상기 로컬 데이터 구조에서 선택한 QoS 콜로니의 지연 통계 값과 상기 차이 값 사이의 관계성 정도를 이용하여 상기 선택한 QoS 콜로니 내 이웃 노드에 대한 페로몬 값을 계산하는 단계와,
    상기 계산된 이웃 노드의 페로몬 몬 값을 이용하여 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계를 포함하는
    생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법.
  25. 제 24 항에 있어서,
    상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계는, 아래의 수학식에 의해 상기 페로몬 테이블 내 페로몬 값을 업데이트하는
    Figure 112010035360002-pat00067
    (
    Figure 112010035360002-pat00068
    은 선택된 QoS 콜로니의 이웃 노드 j에 대한 페로몬 값,
    Figure 112010035360002-pat00069
    는 선택된 QoS 콜로니의 지연 통계 값과 차이 값(ti→j) 사이의 관계성 정도를 나타내는 척도)
    생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법.
  26. 제 24 항에 있어서,
    기 설정된 주기로 상기 목적지별 페로몬 데이터 구조 내 페로몬 값에 증발 상수를 반영하여 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계를 포함하는
    생태계 기반의 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법.
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