KR101282611B1 - 라우팅 장치 및 이를 이용한 전송 경로 설정 방법과 라우팅 장치의 테이블 관리 방법 - Google Patents

라우팅 장치 및 이를 이용한 전송 경로 설정 방법과 라우팅 장치의 테이블 관리 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 라우팅 장치 및 이를 이용한 전송 경로 설정 방법에 관한 것이다.
이를 위하여 본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치는 도착 가능한 노드들을 목적지로 하여 이웃 노드-목적지별 페로몬 값이 저장된 페로몬 테이블, 망에 인가되는 인공 개미들에 의해 수집된 정보를 기반으로 지연 품질의 통계 값을 저장하기 위한 지연 통계 모델, 트래픽 집중도 모델은 이웃 링크 별로 트래픽 량을 저장하기 위한 트래픽 집중도 모델을 구성하며, 외부로부터 패킷이 도착할 경우 트래픽 집중도 값과 페로몬 테이블 내 페로몬 값을 기반으로 패킷의 전송 경로를 결정하며, 결정된 전송 경로를 토대로 패킷을 전송한다.

Description

라우팅 장치 및 이를 이용한 전송 경로 설정 방법과 라우팅 장치의 테이블 관리 방법{ROUTING APPARATUS AND METHOD FOR SETTING UP TRANSMISSION ROUTE USING THE SAME AND TABLE MANAGING METHOD OF ROUTING APPARATUS}
본 발명은 미래 그린 망 구성을 위한 에너지 절감형 라우팅 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 트래픽 집중도(Traffic Centrality)를 이용하여 IP 망에서 소비되는 에너지를 효과적으로 절감할 수 있을 뿐만 아니라, 네트워크 측면에서 확장성과 견고성을 향상시킬 수 있는 라우팅 장치 및 이를 이용한 전송 경로 설정 방법과 라우팅 장치의 테이블 관리 방법 기술에 관한 것이다.
현재 인터넷이 급속하게 성장함에 따라 에너지 절감 기술이 핵심 기술로 떠오르고 있다. 이산화탄소 배출을 줄이자는 움직임이 전 세계적으로 급증함에 따라 네트워크 분야에서도 에너지를 절감하여 이산화탄소 배출을 줄이는 노력이 시급히 필요하다.
한편, 네트워크에서 이산화탄소 배출을 줄이기 위한 방안은 에너지를 절감하는 것이지만 현재 인터넷의 급속한 발전은 높은 대역과 낮은 지연을 요구하는 멀티미디어 서비스의 활성화를 도모하였고, 이는 트래픽 량의 급증과 망에서 심각한 에너지 낭비를 초래하였다. 따라서 네트워크에서 에너지 낭비를 줄이고 에너지 절감을 달성하기 위해서는 에너지의 소비 상태를 망에서 인지하고, 이를 절감할 수 있는 새로운 라우팅 기법에 대한 연구가 심도 있게 이루어져야 한다.
이러한 요구사항을 만족하기 위하여 에너지 절감을 위한 새로운 라우팅 장치는 첫째 망에 속한 장비의 에너지 소비량을 직접 또는 간접적으로 측정할 수 있어야 한다. 더 나아가 에너지 소비량을 최소화 시킬 수 있어야 한다. 따라서 차후 에너지 절감을 위한 라우팅 장치는 망에서 소비되는 에너지의 소비상태를 인지하고, 이를 토대로 에너지 소비가 최소화되는 경로를 선택할 수 있는 기법으로 발전되어 갈 것이다.
하지만, 현재 망에 널리 쓰이는 OSPF (Open Shortest Path Protocol) 프로토콜의 경우 링크의 가중치와 망 토폴로지 정보만을 이용하여 경로를 설정하기 때문에 에너지의 소비상태에 대해 전혀 고려되지 않아 망 장비의 에너지 소비에 대한 인지능력이 부족하다. 더욱이, 동작 알고리즘이 단대단 기반의 최단거리를 찾아 경로를 설정하는 방식이기 때문에 망에 가해진 트래픽의 양이 많을 경우 서비스의 요구하는 품질을 만족시키지 못한다는 한계를 가지며, 결국 에너지를 낭비하는 결과를 초래한다.
최근, 이러한 한계를 극복하기 위해 제시된 에너지 절감을 위한 라우팅 기법으로 Green-OSPF 프로토콜과 망의 에너지 소비 최소화를 위한 휴리스틱한 방안들이 제시되었다. Green-OSPF 프로토콜은 활성화된 링크의 개수를 최소화하는 것을 목표로, 기존의 OSPF 프로토콜을 조금 수정하여 손쉽게 망에 구현할 수 있는 장점이 있다. 이 알고리즘은 대표 노드 (Exporter router)를 선출하고 그 노드에 의해 계산된 SPT (Shortest Path Tree)를 이웃 노드들이 함께 공유하여 OSPF 프로토콜 기반으로 라우팅을 설정하는 방법을 사용한다.
하지만, Green-OSPF 프로토콜을 이용하는 알고리즘의 경우 SPT 계산에 이용되는 대표 노드 선정 시 망의 트래픽 정보나 QoS 정보 등을 고려하지 않고 단지 degree가 가장 많은 노드를 대표 노드로 선출함으로써, 최적화된 대표 노드를 선출하지 못하여 에너지 소비의 최소화를 달성하기 어렵다는 한계를 지닌다.
또한, 이웃 노드들이 대표 노드와 동일한 SPT를 공유한다 하더라도 모든 노드들의 입장에서 이 알고리즘을 도입하면 에너지 절감효과가 미비하다. 즉, 각 노드에서 SPT를 합해보면 링크의 최대 10%가 비 활성화된다.
더불어, Green-OSPF 프로토콜의 경우 OSPF 프로토콜의 수정 버전이므로 SPT의 재계산은 링크 상태 업데이트 메시지에 의해서만 이루어진다. 이 메시지는 최소 5분 간격으로 보내지기 때문에 그 시간동안 변화된 트래픽 로드 변화 및 QoS 상태 변화를 수용하지 못할 뿐만 아니라 에너지 낭비 또한 초래한다.
한편, 에너지 소비 최소화를 위한 휴리스틱한 방안들의 경우 망 토폴로지 정보와 인가될 트래픽 정보를 사전에 모두 안다는 가정을 하고, 집중형 기반의 정적인 방식으로 계산하여 활성화될 링크와 비 활성화될 링크를 결정한다. 따라서 이 알고리즘의 경우 계산을 위해 모든 정보를 알아야하므로 실제 망에서의 구현성이 떨어지며, 수집된 정보가 정확해야 하므로 에너지 소비의 최소화를 위해 최적화된 알고리즘이라 보기 어렵다. 더불어, 집중 형으로 동작되기 때문에 링크의 활성화 여부를 결정하므로 시간이 많이 소모되며, 정적인 방식으로 인해 실제 망 상태 변화에 대한 수용이 어려워 에너지 소비 절감 측면에서 최적화된 방안이라 보기 어렵다.
따라서 종래의 논문들에 의해 제안된 에너지 절감을 위한 라우팅 기법은 아래와 같은 문제점이 있다.
첫째, 집중형기반의 정적인 방식으로 인한 망 상태 변화에 대처하기 어렵다. 상기 Green-OSPF와 휴리스틱 방안들 역시 정적인 방식 계산을 사용하고 있기 때문에 라우팅 경로 및 링크 활성화 여부의 재계산이 완료되기 전에는 기존의 설정된 라우팅 테이블을 이용함으로 망 상태 변화 수용이 어려워, 에너지 낭비를 초래한다는 단점이 있다.
둘째, 에너지 소비의 최소화를 달성하기 어렵다. 종래의 방안들은 핵심 알고리즘 계산에 있어서 사용되는 정보 및 알고리즘에 있어서 복잡성 측면, 구현성 측면, 에너지 절감성 측면에서 에너지 소비의 최적화를 위한 알고리즘이라 보기 어렵다.
따라서 에너지 소비의 최소화를 달성하기 위해서 라우터는 현재 망의 에너지 소비상태를 감지 할 수 있는 능력이 있어야하며, 이를 토대로 에너지 소비의 최소화를 달성할 수 있는 경로로 라우팅 테이블을 구성해야한다.
상기와 같은 필요성에 의해 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 분산형 방식인 라우팅을 통해 망의 에너지 소비 상태를 인지하고, 망의 에너지 소비를 최소화하기 위한 라우팅 장치를 제공하는데 있다.
또한, 본 발명은 페로몬을 축적시킬 수 있는 인공 개미를 네트워크에 인가하여 네트워크 상태정보인 지연 품질을 측정하고, 측정된 값을 토대로 각 노드에 페로몬을 축적시켜 라우팅 장치의 테이블을 업데이트할 수 있는 라우팅 장치의 테이블 관리 방법을 제공하는데 있다.
본 발명은 페로몬 테이블의 각 이웃 노드-목적지별 페로몬 값 및 트래픽 집중도 (Traffic Centraility) 값을 기반으로 서비스 패킷의 전송 경로를 설정할 수 있는 라우팅 장치를 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 일 측면에 따르면, 본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치는 네트워크상에 인가되는 인공 개미들에 의해 수집된 정보를 토대로 산출된 지연 품질의 통계 값이 저장되어 있는 지연 통계 모델, 자신의 노드에서 이웃 노드에 연결된 링크별로 트래픽 량이 저장되어 있는 트래픽 집중도 모델 및 상기 네트워크상에 인가되는 인공 개미들에 의해 수집된 정보를 기반으로 자신의 이웃 노드들에 대한 페로몬 값이 저장되어 있는 페르몬 테이블을 관리하는 A-ESR 로직부와, 상기 네트워크 상에 인가된 인공 개미에 포함된 정보를 이용하여 상기 지연 통계 모델과 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 A-ESR 업데이트부를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치는 상기 네트워크 상에 포워드 인공 개미를 인가하고, 상기 네트워크를 통해 자신의 목적지 노드인 임의의 포워드 인공 개미가 도착함에 따라 상기 임의의 포워드 인공 개미에 의해 수집된 정보를 이용하여 백워드 인공 개미를 생성한 후 이를 상기 네트워크 상에 인가하는 개미 처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치에서 상기 A-ESR 업데이트부는, 상기 자신의 노드에서 이웃 노드에 연결된 링크별 트래픽 량을 측정하여 상기 트래픽 집중도 모델을 업데이트하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치에서 상기 A-ESR 업데이트부는, 상기 인공 개미 중 목적지 노드가 "n"인 백워드 인공 개미가 도착함에 따라 상기 목적지 노드에서 상기 자신의 노드(i)까지의 홉수를 계산하고, 상기 백워드 인공 개미의 도착 예정 노드를 상기 자신의 노드와 기 설정된 지난 홉수의 합으로 설정하며, 상기 자신의 노드에서 상기 설정된 도착 예정 노드까지의 지연 품질의 차이값을 계산한 후 이를 기반으로 상기 지연 통계 모델에서 상기 도착 예정 노드인 지연 품질 통계값을 업데이트하는 지연 통계 모델 업데이트부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치에서 상기 A-ESR 업데이트부는, 상기 자신의 노드에서 임의의 이웃 노드를 통해 상기 도착 예정 노드인 페로몬 값을 상기 페로몬 테이블에서 선택하고, 상기 선택된 페로몬 값을 상기 계산된 지연 품질의 차이값과 상기 지연 통계 모델에서 업데이트된 상기 도착 예정 노드의 지연 품질 통계값을 이용하여 계산한 최대 지원 가능 지연 품질 값을 이용하여 업데이트하는 페로몬 테이블 업데이트부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치에서 상기 최대 지원 가능 지연 품질 값은, 기 설정된 신뢰 구간 설정 상수와 샘플 윈도우 사이즈, 상기 도착 예정 노드에 해당되는 지연 품질의 평균값 및 표준 편차 값을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치에서 상기 페로몬 테이블 업데이트부는, 기 설정된 증발 상수를 반영하여 상기 페로몬 테이블을 기 설정된 주기로 업데이트하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치는 외부로부터 패킷이 도착함에 따라 상기 트래픽 집중도 모델을 기반으로 계산한 트래픽 집중도 값과 상기 페르몬 테이블에 저장된 이웃 노드들에 대한 페르몬 값을 기반으로 상기 패킷의 전송 경로를 설정한 후 상기 설정된 전송 경로를 토대로 상기 패킷을 전송하는 A-ESR 경로 설정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치에서 상기 A-ESR 경로 설정부는 상기 페로몬 테이블에서 상기 패킷의 도착 노드를 갖는 데이터 구조를 추출한 후 상기 추출한 데이터 구조에서 상기 자신의 노드에 연결된 모든 이웃 링크의 페로몬 값과 상기 자신의 노드에 연결된 모든 이웃 노드들에 대한 트래픽 량을 기반으로 이웃 노드별 라우팅 확률을 계산한 후 이를 이용하여 상기 패킷의 전송 경로를 설정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치의 테이블 관리 방법은 지연 품질의 통계 값이 저장되어 있는 지연 통계 모델, 자신의 노드에서 이웃 노드에 연결된 링크별로 트래픽 량이 저장되어 있는 트래픽 집중도 모델 및 자신의 이웃 노드들에 대한 페로몬 값이 저장되어 있는 페르몬 테이블을 구비하는 라우팅 장치의 테이블 관리 방법으로서, 상기 네트워크를 통해 백워드 인공 개미가 도착함에 따라 상기 백워드 인공 개미의 도착 예정 노드를 계산하는 단계와, 상기 자신의 노드에서 도착 예정 노드까지의 지연 품질의 차이값을 계산하는 단계와, 상기 지연 통계 모델에서 상기 도착 예정 노드의 통계 값을 선택하는 단계와, 상기 선택된 통계 값에 상기 계산한 지연 품질의 차이값을 반영하여 상기 지연 통계 모델을 업데이트하는 단계와, 상기 계산한 지연 품질의 차이값을 이용하여 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치의 테이블 관리 방법에서 상기 도착 예정 노드를 계산하는 단계는, 상기 네트워크를 통해 백워드 인공 개미가 도착함에 따라 상기 백워드 인공 개미의 목적지 노드에서 자신의 노드까지의 홉수를 계산하는 단계와, 상기 자신의 노드와 상기 기 설정된 지난 홉수의 합으로 상기 도착 예정 노드를 계산하는 단계를 포함하며, 상기 도착 예정 노드가 상기 네트워크 상의 총 노드 수보다 작거나 같을 경우 상기 지연 품질의 차이값을 계산하는 단계로 진행하여 상기 지연 통계 모델과 페로몬 테이블을 업데이트한 후 상기 지난 홉수의 값을 증가시키며, 상기 백워드 인공 개미의 도착 예정 노드를 계산하는 단계로 진행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치의 테이블 관리 방법에서 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계는, 수학식 (
Figure 112012068824296-pat00001
,
Figure 112012068824296-pat00002
는 페로몬 테이블에서 자신의 노드 i에서 이웃 노드 k를 통해 도착 예정 노드 j에 대한 페로몬 값,
Figure 112012068824296-pat00003
는 지연 통계 모델의 도착 예정 노드 j에서의 지연 품질 통계 값을 이용하여 계산된 최대 지원 가능 지연 품질 값)을 통해 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치의 테이블 관리 방법에서 상기 최대 지원 가능 지연 품질 값은, 수학식(
Figure 112012068824296-pat00004
,
Figure 112012068824296-pat00005
는 현재 노드 i에서 도착 예정 노드가 j인 지연 통계 모델의 지연 품질의 평균 값,
Figure 112012068824296-pat00006
는 현재 노드 i에서 도착 예정 노드가 j인 지연 통계 모델의 지연 품질의 표준 편차 값, 신뢰 구간 설정 상수 v와 샘플 윈도우 사이즈 w)을 산출되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치의 테이블 관리 방법은 기 설정된 증발 상수를 이용하여 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치의 테이블 관리 방법은 상기 자신의 노드에 연결된 모든 이웃 링크의 트래픽 량을 측정하는 단계와, 상기 측정한 트래픽 량에 의거하여 상기 트래픽 집중도 모델을 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법은 지연 품질의 통계 값이 저장되어 있는 지연 통계 모델, 자신의 노드에서 이웃 노드에 연결된 링크별로 트래픽 량이 저장되어 있는 트래픽 집중도 모델 및 자신의 이웃 노드들에 대한 페로몬 값이 저장되어 있는 페르몬 테이블을 이용하여 전송 경로를 설정하는 방법으로서, 패킷이 도착함에 따라 트래픽 집중도의 가중치를 임의로 설정하는 단계와, 상기 페로몬 테이블에서 상기 패킷의 도착 노드에 대응되는 목적지를 갖는 페로몬 데이터 구조를 선택하는 단계와, 상기 선택된 데이터 구조 내의 속한 이웃 노드들에 대한 트래픽 량을 상기 트래픽 집중도 모델에서 추출한 후 이를 기반으로 트래픽 집중도에 관련된 확률을 계산하는 단계와, 상기 선택된 데이터 구조 내의 속한 이웃 노드들에 대한 페로몬 값을 상기 페로몬 테이블에서 추출한 후 이를 기반으로 페로몬 값에 관련된 확률을 계산하는 단계와, 상기 계산된 트래픽 집중도에 관련된 확률과 상기 페로몬 값에 관련된 확률을 이용하여 상기 이웃 노드 각각에 대한 라우팅 확률을 계산하는 단계와, 상기 산출된 확률 값 중 가장 큰 값을 가지는 이웃 노드를 상기 패킷의 전송 경로로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법에서 상기 트래픽 집중도에 관련된 확률을 계산하는 단계는, 상기 자신의 노드에 연결된 모든 이웃 링크들에 대한 트래픽 량을 상기 트래픽 집중도 모델에서 추출하는 단계와, 상기 추출한 트래픽 량을 합산한 값과 상기 트래픽 집중도 가중치를 이용하여 상기 트래픽 집중도에 관련된 확률을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법에서 상기 페로몬 값에 관련된 확률을 계산하는 단계와, 상기 선택된 데이터 구조에서 상기 자신의 노드에 연결된 모든 이웃 링크들에 대한 페로몬 값을 상기 페로몬 테이블에서 추출하는 단계와, 상기 추출한 페로몬 값을 합산한 값과 상기 트래픽 가중치를 이용하여 상기 페로몬 값에 관련된 확률을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법에서 상기 라우팅 확률을 계산하는 단계는, 상기 트래픽 집중도와 관련된 확률 값과 상기 페로몬 값에 관련된 확률 값을 연산하여 상기 라우팅 확률을 계산하는 것을 특징으로 한다.,
본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치를 이용한 전송 경로 설정 방법에서 상기 라우팅 확률을 계산하는 단계는, 수학식(
Figure 112012068824296-pat00007
,
Figure 112012068824296-pat00008
는 트래픽 집중도의 가중치,
Figure 112012068824296-pat00009
는 현재 노드 i에 연결된 이웃 링크 k의 트래픽 량,
Figure 112012068824296-pat00010
는 현재 노드 i에 연결된 모든 이웃 링크의 트래픽 량의 합,
Figure 112012068824296-pat00011
는 페로몬 테이블에서 현재 노드 i에서 이웃 노드 k를 통해 도착 예정 노드 j에 대한 페로몬 값,
Figure 112012068824296-pat00012
는 페로몬 테이블에서 도착 노드가 j인 데이터 구조(
Figure 112012068824296-pat00013
)에서 현재 노드 i에 연결된 모든 이웃 링크의 페로몬 양의 합)을 통해 상기 라우팅 확률을 계산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 페로몬을 축적시킬 수 있는 인공 개미를 네트워크에 인가하여 각 이웃 노드-목적지별로 페로몬 양을 획득한 후 획득된 정보를 바탕으로 서비스 패킷의 전송 경로를 설정함으로써, 망의 에너지 소비를 최소화하여 에너지 절감을 달성할 뿐만 아니라 서비스가 요구하는 대역 품질을 효율적으로 만족할 수 있으며, 더불어 네트워크 측면에서 확장성과 견고성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 미래 그린 망 구성을 위한 ACO 기반의 에너지 절감형 라우팅 장치를 도시한 블록도,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 A-ESR 로직부의 내부를 도시한 도면,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따라 인공 개미들에 의해 망 상태 정보를 수집하여 A-ESR 로직부의 데이터 구조인 지연 통계 모델 및 페로몬 테이블을 업데이트하는 과정을 도시한 흐름도,
도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 A-ESR의 망 상태 정보 수집 및 데이터 구조의 업데이트 과정 중 백워드 인공 개미를 통한 로컬 서치 적용 및 페로몬 테이블 업데이트 하는 과정을 구체적으로 도시한 흐름도,
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치가 페로몬 정보와 트래픽 집중도 값을 기반으로 서비스 패킷을 전송하기 위한 전송 경로를 설정하는 과정을 도시한 흐름도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 실시 예들을 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 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 미래 그린 망 구성을 위한 ACO (Ant Colony Optimization) 기반의 에너지 절감형 라우팅 장치를 도시한 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 에너지 절감형 라우팅 장치는 A-ESR 로직부(100), A-ESR 업데이트부(110), 개미 처리부(120), A-ESR 기반 경로 설정부(130) 등을 포함할 수 있다.
A-ESR 로직부(100)는 지연 통계 모델(102), 트래픽 집중 모델(104) 및 페로몬 테이블(106) 등을 포함할 수 있다.
지연 통계 모델(102)는 인공 개미들이 측정한 지연 품질의 통계 정보를 관리할 수 있다. 즉 지연 품질 통계 정보는, 도 2에 도시된 바와 같이, 인공 개미들이 측정한 지연 품질의 통계 정보를 기반으로 생성될 수 있는데, 그 예로서 평균, 표준 편차 등을 들 수 있다.
트래픽 집중도 모델(104)는 현재 노드에서 이웃 노드에 연결된 링크별 트래픽량에 대한 정보를 관리할 수 있는데, 즉 도 2에 도시된 바와 같이 현재 노드에서 각 이웃 노드에 연결된 링크별 트래픽 량에 대한 정보를 저장하고 있다.
페로몬 테이블(106)은 인공 개미들에 의해 업데이트된 각 경로별 페로몬 정보를 관리할 수 있는데, 즉 도 2에 도시된 바와 같이 이웃 노드-목적지별 페로몬 값을 저장 및 관리할 수 있다.
이와 같이 A-ESR 로직부(100)에 저장된 정보는 인공 개미에 의해 업데이트될 수 있다. 여기에서, 인공 개미는 개미 처리부(120)에 의해서 생성될 수 있다.
개미 처리부(120)는 임의의 시간 간격으로 지연 통계 모델(102) 및 페로몬 테이블(106)에 저장된 정보를 업데이트하기 위해 인공 개미(포워드 인공 개미)를 생성하고, 다른 노드로부터 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 A-ESR 업데이트부(110)에 제공되며, A-ESR 업데이트부(110)는 백워드 인공 개미에 포함된 정보를 이용하여 지연 통계 모델(102)과 페로몬 테이블(106)을 업데이트시키는데, 이를 위하여 백워드 인공 개미에 포함된 정보를 기반으로 지연 통계 모델(102) 내 지연 품질 통계 값을 업데이트시키는 지연 통계 모델 업데이트부(112)와, 현재 노드에서 이웃 노드에 연결된 링크 별로 트래픽 량을 측정하여 트래픽 집중도 모델(104) 내 트래픽 량을 업데이트시키는 트래픽 집중도 모델 업데이트부(114), 백워드 인공 개미에 포함된 정보를 기반으로 페로몬 테이블(106) 내 페로몬 값을 업데이트시키는 페로몬 테이블 업데이트부(116)를 포함할 수 있다.
상기와 같은 구성을 갖는 A-ESR 업데이트부(110)가 지연 통계 모델(102)과 페로몬 테이블(106)을 업데이트하는 과정에 대해 도 3을 참조하여 설명하면 아래와 같다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따라 인공개미들에 의해 망 상태 정보를 수집하여 A-ESR 로직부의 데이터 구조인 지연 통계 모델 및 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 품질 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 지연 통계 모델(102)에 저장된 통계 값과 페로몬 테이블(106)의 페로몬 값을 업데이트한다(S306).
도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 A-ESR의 망 상태 정보 수집 및 데이터 구조의 업데이트 과정 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 자신의 노드, 예컨대 i 노드의 라우팅 장치에 도착함에 따라 백워드 인공 개미에 저장된 정보를 A-ESR 업데이트부(110)에 제공하며, A-ESR 업데이트부(110)는 목적지 노드(n)에서 현재 자신의 노드(i)까지의 홉수(
Figure 112011017076186-pat00014
)를 계산한다(S400). 그 후 지난 홉수(h)를 기 설정된 값, 예컨대 1로 설정한 후(S402), 도착 예정 노드인 j를 현재 노드(i)와 지난 홉수(h)의 합으로 설정한다(S404). 즉, 도착 예정 노드 j는 현재 노드(i)와 지난 홉수(h)의 합에 의해 설정될 수 있다.
그런 다음, 도착 예정 노드인 j와 네트워크상의 총 노드 개수(n)를 비교하며(S406), 단계 S406의 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, 현재 노드 i에서 도착 예정 노드 j까지의 지연 품질의 차이 값인
Figure 112011017076186-pat00015
를 계산한다(S408). 이때, 지연 품질 차이 값은 아래의 수학식 1을 통해 계산한다.
Figure 112011017076186-pat00016
상기의 수학식 1에서,
Figure 112011017076186-pat00017
는 출발 노드 i까지의 지연 품질 값,
Figure 112011017076186-pat00018
는 출발 노드에서 도착 예정 노드 j까지의 지연 품질 값을 의미한다.
이후, A-ESR 업데이트부(110)는 계산한 차이 값(
Figure 112011017076186-pat00019
)을 토대로 지연 통계 모델(102)에서 도착 예정 노드가 j인 통계 값을 선택하며, 선택된 통계 값에 지연 품질의 차이 값(
Figure 112011017076186-pat00020
)값을 반영하여 도착 예정 노드가 j인 지연 품질 통계 값을 아래의 수학식 2를 통해 업데이트한다(S410).
Figure 112011017076186-pat00021
상기의 수학식 2에서,
Figure 112011017076186-pat00022
는 현재 노드 i에서 도착 예정 노드가 j인 지연 통계 모델의 지연 품질의 평균 값,
Figure 112011017076186-pat00023
는 현재 노드 i에서 도착 예정 노드가 j인 지연 통계 모델의 지연 품질의 분산 값,
Figure 112011017076186-pat00024
는 가중치 상수로써 움직임 평균(Moving average) 사용 시 현재 샘플 값 개수의 가중치를 의미한다.
다음으로, 페로몬 테이블(106)의 정보를 업데이트하기 위하여, 페로몬 테이블(106)에서
Figure 112011017076186-pat00025
값을 반영하여 아래의 수학식 3을 통해 페로몬 테이블(106)을 업데이트할 수 있다(S412).
Figure 112011017076186-pat00026
상기의 수학식 3에서,
Figure 112011017076186-pat00027
는 페로몬 테이블(106)에서 현재 노드 i에서 이웃 노드 k를 통해 도착 예정 노드 j에 대한 페로몬 값,
Figure 112011017076186-pat00028
는 지연 통계 모델(102)의 도착 예정 노드 j에서의 지연 품질 통계 값을 이용하여 계산된 최대 지원 가능 지연 품질 값을 의미한다. 이때, 신뢰 구간 설정 상수 v와 샘플 윈도우 사이즈 w의 설정을 통해 아래의 수학식 4를 통해
Figure 112011017076186-pat00029
을 구할 수 있다.
Figure 112011017076186-pat00030
상기의 수학식 4에서,
Figure 112011017076186-pat00031
는 현재 노드 i에서 도착 예정 노드가 j인 지연 통계 모델의 지연 품질의 평균 값,
Figure 112011017076186-pat00032
는 현재 노드 i에서 도착 예정 노드가 j인 지연 통계 모델의 지연 품질의 표준 편차 값을 의미한다.
한편, 페로몬 테이블(106)에 저장된 페로몬 값은 매 일정 주기마다 증발하는 특성을 가지며, 이를 반영하기 위하여 본 발명의 실시 예에 따른 페로몬 테이블 업데이트부(116)는 아래의 수학식 5를 통해 페로몬 값을 주기적으로 업데이트한다.
Figure 112011017076186-pat00033
상기의 수학식 5에서,
Figure 112011017076186-pat00034
는 증발 상수를 나타내며 0과 1사이의 값을 가진다.
그 후, 현재 노드 i에 연결된 모든 이웃 링크 k의 트래픽 량(
Figure 112011017076186-pat00035
)을 측정하고(S414), 측정된 값을 통해 트래픽 집중도 모델(104)의 현재 노드 i에 연결된 이웃 링크 k의 트래픽 량을
Figure 112011017076186-pat00036
값으로 저장한다(S416). 마지막으로, 지난 홉수(h)의 값을 하나 증가시키고 난 후(S416), 도착 예상 노드 j를 계산하는 단계 S404부터 재 수행한다.
A-ESR 기반 경로 설정부(130)는 패킷이 라우팅 장치에 도착함에 따라 페로몬 테이블(106)에 저장된 페로몬 값과 트래픽 집중도 모델(104)에 저장된 트래픽 량을 기반으로 서비스 패킷의 전송 경로를 결정한 후 결정된 전송 경로에 의거하여 이웃 노드에 서비스 패킷을 전송한다. 다시말해서, A-ESR 기반 경로 설정부(130)는 패킷이 도착함에 따라 이웃 노드들에 대한 페로몬 값과 트래픽 집중도 값을 토대로 이웃 노드들 중 어느 하나를 패킷의 전송 경로로 설정한 후 설정된 전송 경로로 패킷을 전송할 수 있다.
이러한 A-ESR 기반 경로 설정부(130)가 페로몬 값과 트래픽 집중도 값을 기반으로 서비스 패킷을 전송하는 과정에 대해 도 5를 참조하여 설명한다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 라우팅 장치가 페로몬 정보와 트래픽 집중도 값을 기반으로 서비스 패킷을 전송하기 위한 전송 경로를 설정하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 페로몬 정보와 트래픽 집중도 기반의 서비스 패킷 전송경로를 결정하기 위하여, 먼저 A-ESR 기반 경로 설정부(130)는 트래픽 집중도의 가중치인
Figure 112011017076186-pat00037
의 값을 임의로 설정한다(S500). 이때,
Figure 112011017076186-pat00038
값은 트래픽 집중도의 가중치로써 얼마나 에너지를 절감할지에 대한 가중치를 나타내며, 0에서 1사이의 값을 갖는다. 특히,
Figure 112011017076186-pat00039
값이 0.5 보다 작을 경우 에너지 절감이 많이 되지만 서비스 품질 보장이 어려우며,
Figure 112011017076186-pat00040
값이 0.5 보다 클 경우 에너지 절감은 조금 줄어들어도 서비스 품질 보장이 가능해진다. 따라서,
Figure 112011017076186-pat00041
값에 따라서 에너지 절감 정도와 서비스 품질 보장 사이에 양자간의 관계가 성립되므로 효과적인
Figure 112011017076186-pat00042
값을 설정하는 것이 중요하다.
그런 다음, A-ESR 기반 경로 설정부(130)는 패킷의 도착 노드(j)를 이용하여 페로몬 테이블(106)에서 도착 노드가 j인 데이터 구조(
Figure 112011017076186-pat00043
)를 선택하고(S502), 도착 노드 j에서 임의의 이웃 노드 k를 선택한다(S504).
그 후, A-ESR 기반 경로 설정부(130)는 임의의 이웃 노드 k가 현재 노드 i의 이웃 노드 집합
Figure 112011017076186-pat00044
에 속하는지 여부를 판단한다(S506).
S506의 판단 결과 속하지 않는 경우, A-ESR 기반 경로 설정부(130)는 지금까지 산출된 이웃 노드별 라우팅 확률 값 중 가장 큰 값을 가지는 이웃 노드 k를 패킷의 전송 경로로 설정하고(S518), 서비스 패킷을 전송하기 위한 전송 경로를 설정한 후 설정된 전송 경로를 통해 패킷을 전송하게 된다. 즉, A-ESR 기반 경로 설정부(130)는 설정된 이웃 노드 k를 통해 패킷을 전송하게 된다.
S506의 판단 결과 속하는 경우, A-ESR 기반 경로 설정부(130)는 현재 노드 i에 연결된 모든 이웃 링크의 트래픽 량을 트래픽 집중도 모델(104)에서 추출한 후 추출된 트래픽 량을 합치고 (=
Figure 112011017076186-pat00045
)(S508), 이웃 노드 k에서의 트래픽 집중도에 관련된 확률
Figure 112011017076186-pat00046
을 아래 수학식 6을 통해 계산한다(S510).
Figure 112011017076186-pat00047
상기의 수학식 6에서,
Figure 112011017076186-pat00048
는 트래픽 집중도의 가중치,
Figure 112011017076186-pat00049
는 현재 노드 i에 연결된 이웃 링크 k의 트래픽 량,
Figure 112011017076186-pat00050
는 현재 노드 i에 연결된 모든 이웃 링크의 트래픽 량의 합을 의미한다.
이후, A-ESR 기반 경로 설정부(130)는 페로몬 테이블(106)에서 도착 노드가 j인 데이터 구조(
Figure 112011017076186-pat00051
)에서 현재 노드 i에 연결된 모든 이웃 링크의 페로몬 양을 합치고 (=
Figure 112011017076186-pat00052
)(S512), 이웃 노드 k에서의 페로몬 양에 관련된 확률
Figure 112011017076186-pat00053
를 아래 수학식 7을 통해 계산한다(S514).
Figure 112011017076186-pat00054
상기의 수학식 7에서,
Figure 112011017076186-pat00055
는 트래픽 집중도의 가중치,
Figure 112011017076186-pat00056
는 페로몬 테이블(106)에서 현재 노드 i에서 이웃 노드 k를 통해 도착 예정 노드 j에 대한 페로몬 값을 의미한다.
다음으로, 이웃 노드 k에서의 라우팅 확률
Figure 112011017076186-pat00057
을 아래 수학식 8을 통해 계산한다(S516).
Figure 112011017076186-pat00058
그 후, 도착 노드 j에서 임의의 이웃 노드 k를 선택하는 S504로 진행하여 이후 단계를 수행한다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 페로몬을 축적시킬 수 있는 인공 개미를 네트워크에 인가하여 각 이웃 노드-목적지별로 페로몬 양을 획득한 후 획득된 정보를 바탕으로 서비스 패킷의 전송 경로를 설정함으로써, 망의 에너지 소비를 최소화하여 에너지 절감을 달성할 뿐만 아니라 서비스가 요구하는 대역 품질을 효율적으로 만족할 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어 당업자는 각 구성요소의 재질, 크기 등을 적용 분야에 따라 변경하거나, 개시된 실시형태들을 조합 또는 치환하여 본 발명의 실시예에 명확하게 개시되지 않은 형태로 실시할 수 있으나, 이 역시 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것으로 한정적인 것으로 이해해서는 안 되며, 이러한 변형된 실시예들은 본 발명의 특허청구범위에 기재된 기술사상에 포함된다고 하여야 할 것이다.
100 : A-ESR 로직부
110 : A-ESR 업데이트부
120 : 개미 처리부
130 : A-ESR 기반 경로 설정부

Claims (20)

  1. 네트워크상에 인가되는 인공 개미들에 의해 수집된 정보를 토대로 산출된 지연 품질의 통계 값이 저장되어 있는 지연 통계 모델, 자신의 노드에서 이웃 노드에 연결된 링크별로 트래픽 량이 저장되어 있는 트래픽 집중도 모델 및 상기 네트워크상에 인가되는 인공 개미들에 의해 수집된 정보를 기반으로 자신의 이웃 노드들에 대한 페로몬 값이 저장되어 있는 페르몬 테이블을 관리하는 A-ESR 로직부와,
    상기 네트워크 상에 인가된 인공 개미에 포함된 정보를 이용하여 상기 지연 통계 모델과 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 A-ESR 업데이트부를 포함하는
    라우팅 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 네트워크 상에 포워드 인공 개미를 인가하고, 상기 네트워크를 통해 자신의 목적지 노드인 임의의 포워드 인공 개미가 도착함에 따라 상기 임의의 포워드 인공 개미에 의해 수집된 정보를 이용하여 백워드 인공 개미를 생성한 후 이를 상기 네트워크 상에 인가하는 개미 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 A-ESR 업데이트부는,
    상기 자신의 노드에서 이웃 노드에 연결된 링크별 트래픽 량을 측정하여 상기 트래픽 집중도 모델을 업데이트하는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 A-ESR 업데이트부는,
    상기 인공 개미 중 목적지 노드가 "n"인 백워드 인공 개미가 도착함에 따라 상기 목적지 노드에서 상기 자신의 노드(I)까지의 홉수를 계산하고, 상기 백워드 인공 개미의 도착 예정 노드를 상기 자신의 노드와 기 설정된 지난 홉수의 합으로 설정하며, 상기 자신의 노드에서 상기 설정된 도착 예정 노드까지의 지연 품질의 차이값을 계산한 후 이를 기반으로 상기 지연 통계 모델에서 상기 도착 예정 노드인 지연 품질 통계값을 업데이트하는 지연 통계 모델 업데이트부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 A-ESR 업데이트부는,
    상기 자신의 노드에서 임의의 이웃 노드를 통해 상기 도착 예정 노드인 페로몬 값을 상기 페로몬 테이블에서 선택하고, 상기 선택된 페로몬 값을 상기 계산된 지연 품질의 차이값과 상기 지연 통계 모델에서 업데이트된 상기 도착 예정 노드의 지연 품질 통계값을 이용하여 계산한 최대 지원 가능 지연 품질 값을 이용하여 업데이트하는 페로몬 테이블 업데이트부를 포함하는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 최대 지원 가능 지연 품질 값은, 기 설정된 신뢰 구간 설정 상수와 샘플 윈도우 사이즈, 상기 도착 예정 노드에 해당되는 지연 품질의 평균값 및 표준 편차 값을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 페로몬 테이블 업데이트부는,
    기 설정된 증발 상수를 반영하여 상기 페로몬 테이블을 기 설정된 주기로 업데이트하는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    외부로부터 패킷이 도착함에 따라 상기 트래픽 집중도 모델을 기반으로 계산한 트래픽 집중도 값과 상기 페르몬 테이블에 저장된 이웃 노드들에 대한 페르몬 값을 기반으로 상기 패킷의 전송 경로를 설정한 후 상기 설정된 전송 경로를 토대로 상기 패킷을 전송하는 A-ESR 경로 설정부를 포함하는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 A-ESR 경로 설정부는
    상기 페로몬 테이블에서 상기 패킷의 도착 노드를 갖는 데이터 구조를 추출한 후 상기 추출한 데이터 구조에서 상기 자신의 노드에 연결된 모든 이웃 링크의 페로몬 값과 상기 자신의 노드에 연결된 모든 이웃 노드들에 대한 트래픽 량을 기반으로 이웃 노드별 라우팅 확률을 계산한 후 이를 이용하여 상기 패킷의 전송 경로를 설정하는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치.
  10. 지연 품질의 통계 값이 저장되어 있는 지연 통계 모델, 자신의 노드에서 이웃 노드에 연결된 링크별로 트래픽 량이 저장되어 있는 트래픽 집중도 모델 및 자신의 이웃 노드들에 대한 페로몬 값이 저장되어 있는 페르몬 테이블을 구비하는 라우팅 장치의 테이블 관리 방법으로서,
    네트워크를 통해 백워드 인공 개미가 도착함에 따라 상기 백워드 인공 개미의 도착 예정 노드를 계산하는 단계와,
    상기 자신의 노드에서 도착 예정 노드까지의 지연 품질의 차이값을 계산하는 단계와,
    상기 지연 통계 모델에서 상기 도착 예정 노드의 통계 값을 선택하는 단계와,
    상기 선택된 통계 값에 상기 계산한 지연 품질의 차이값을 반영하여 상기 지연 통계 모델을 업데이트하는 단계와,
    상기 계산한 지연 품질의 차이값을 이용하여 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치의 테이블 관리 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 도착 예정 노드를 계산하는 단계는,
    상기 네트워크를 통해 백워드 인공 개미가 도착함에 따라 상기 백워드 인공 개미의 목적지 노드에서 자신의 노드까지의 홉수를 계산하는 단계와,
    상기 자신의 노드와 상기 기 설정된 지난 홉수의 합으로 상기 도착 예정 노드를 계산하는 단계를 포함하며,
    상기 도착 예정 노드가 상기 네트워크 상의 총 노드 수보다 작거나 같을 경우 상기 지연 품질의 차이값을 계산하는 단계로 진행하여 상기 지연 통계 모델과 페로몬 테이블을 업데이트한 후 상기 지난 홉수의 값을 증가시키며, 상기 백워드 인공 개미의 도착 예정 노드를 계산하는 단계로 진행하는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치의 테이블 관리 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계는, 아래의 수학식을 통해 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치의 테이블 관리 방법.
    Figure 112012068824296-pat00059

    (
    Figure 112012068824296-pat00060
    는 페로몬 테이블에서 자신의 노드 i에서 이웃 노드 k를 통해 도착 예정 노드 j에 대한 페로몬 값,
    Figure 112012068824296-pat00061
    는 지연 통계 모델의 도착 예정 노드 j에서의 지연 품질 통계 값을 이용하여 계산된 최대 지원 가능 지연 품질 값)
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 최대 지원 가능 지연 품질 값은, 아래의 수학식에 의해서 산출되는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치의 테이블 관리 방법.
    Figure 112012068824296-pat00062

    (
    Figure 112012068824296-pat00063
    는 현재 노드 i에서 도착 예정 노드가 j인 지연 통계 모델의 지연 품질의 평균 값,
    Figure 112012068824296-pat00064
    는 현재 노드 i에서 도착 예정 노드가 j인 지연 통계 모델의 지연 품질의 표준 편차 값, 신뢰 구간 설정 상수 v와 샘플 윈도우 사이즈 w)
  14. 제 10 항에 있어서,
    기 설정된 증발 상수를 이용하여 상기 페로몬 테이블을 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치의 테이블 관리 방법.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 자신의 노드에 연결된 모든 이웃 링크의 트래픽 량을 측정하는 단계와,
    상기 측정한 트래픽 량에 의거하여 상기 트래픽 집중도 모델을 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치의 테이블 관리 방법.
  16. 지연 품질의 통계 값이 저장되어 있는 지연 통계 모델, 자신의 노드에서 이웃 노드에 연결된 링크별로 트래픽 량이 저장되어 있는 트래픽 집중도 모델 및 자신의 이웃 노드들에 대한 페로몬 값이 저장되어 있는 페르몬 테이블을 이용하여 전송 경로를 설정하는 방법으로서,
    패킷이 도착함에 따라 트래픽 집중도의 가중치를 임의로 설정하는 단계와,
    상기 페로몬 테이블에서 상기 패킷의 도착 노드에 대응되는 목적지를 갖는 페로몬 데이터 구조를 선택하는 단계와,
    상기 선택된 데이터 구조 내의 속한 이웃 노드들에 대한 트래픽 량을 상기 트래픽 집중도 모델에서 추출한 후 이를 기반으로 트래픽 집중도에 관련된 확률을 계산하는 단계와,
    상기 선택된 데이터 구조 내에 속한 이웃 노드들에 대한 페로몬 값을 상기 페로몬 테이블에서 추출한 후 이를 기반으로 페로몬 값에 관련된 확률을 계산하는 단계와,
    상기 계산된 트래픽 집중도에 관련된 확률과 상기 페로몬 값에 관련된 확률을 이용하여 상기 이웃 노드 각각에 대한 라우팅 확률을 계산하는 단계와,
    상기 계산된 라우팅 확률 중 가장 큰 값을 가지는 이웃 노드를 상기 패킷의 전송 경로로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치의 전송 경로 설정 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 트래픽 집중도에 관련된 확률을 계산하는 단계는,
    상기 자신의 노드에 연결된 모든 이웃 링크들에 대한 트래픽 량을 상기 트래픽 집중도 모델에서 추출하는 단계와,
    상기 추출한 트래픽 량을 합산한 값과 상기 트래픽 집중도 가중치를 이용하여 상기 트래픽 집중도에 관련된 확률을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치의 전송 경로 설정 방법.
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 페로몬 값에 관련된 확률을 계산하는 단계와,
    상기 선택된 데이터 구조에서 상기 자신의 노드에 연결된 모든 이웃 링크들에 대한 페로몬 값을 상기 페로몬 테이블에서 추출하는 단계와,
    상기 추출한 페로몬 값을 합산한 값과 상기 트래픽 가중치를 이용하여 상기 페로몬 값에 관련된 확률을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치의 전송 경로 설정 방법.
  19. 제 16 항에 있어서,
    상기 라우팅 확률을 계산하는 단계는,
    상기 트래픽 집중도와 관련된 확률 값과 상기 페로몬 값에 관련된 확률 값을 연산하여 상기 라우팅 확률을 계산하는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치의 전송 경로 설정 방법.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 라우팅 확률을 계산하는 단계는, 아래의 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는
    라우팅 장치의 전송 경로 설정 방법.
    Figure 112012068824296-pat00065
    (
    Figure 112012068824296-pat00066
    는 트래픽 집중도의 가중치,
    Figure 112012068824296-pat00067
    는 현재 노드 i에 연결된 이웃 링크 k의 트래픽 량,
    Figure 112012068824296-pat00068
    는 현재 노드 i에 연결된 모든 이웃 링크의 트래픽 량의 합,
    Figure 112012068824296-pat00069
    는 페로몬 테이블에서 현재 노드 i에서 이웃 노드 k를 통해 도착 예정 노드 j에 대한 페로몬 값,
    Figure 112012068824296-pat00070
    는 페로몬 테이블에서 도착 노드가 j인 데이터 구조(
    Figure 112012068824296-pat00071
    )에서 현재 노드 i에 연결된 모든 이웃 링크의 페로몬 양의 합)
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