본 논문에서는 MANET(Mobile Ad hoc Network)에서 가상 위치 기반 라우팅을 위한 GDHT(Geographic Distributed Hash Table)를 적용하는 방법을 제안한다. 기존의 GDHT는 저장하고자할 데이터를 가상 2차원 직교좌표계에 균일하게 매핑 하였다. 그러나, 위치 기반 라우팅을 사용하는 네트워크에서 노드의 분포는 기존 GDHT의 가상 공간과 다르게 분포한다. 따라서, 기존의 GDHT를 바로 적용할 경우, 많은 데이터들이 네트워크의 외곽 또는 특정 노드에 위치하게 된다. 이는 데이터 또는 서비스 검색 거리 및 시간을 늘리는 문제를 발생시킨다. 또한, BVR(Beacon Vector Routing)이나 LCR(Logical Coordinate Routing) 좌표 요소 사이에는 서로 연관관계가 있기 때문에 일반적인 해쉬 함수를 적용할 경우, 존재할 수 없는 좌표에 매핑 될 가능성이 높아진다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 데이터들의 분포를 제어할 수 있도록 하고 좌표 요소 사이의 연관관계가 반영될 수 있는 "Geographic 해쉬 함수"를 제안한다. 분석과 시뮬레이션을 통하여 제안하는 방법이 데이터 분포를 제어할 수 있고, 데이터 검색 성능을 향상시킴을 보인다.
This paper presents a new geographic distributed hash table (GDHT) for MANETs or Mesh networks, where virtual geographic protocol is used. In previous wort GDHT is applied to a network scenario based on two dimensional Cartesian coordinate system. Further, logical data space is supposed to be uniformly distributed. However, mobile node distribution in a network using virtual geographic routing is not matched to data distribution in GDHT. Therefore, if we apply previous GDHT to a virtual geographic routing network, lots of DHT data are probably located at boundary nodes of the network or specific nodes, resulting in long average-delay to discover resource (or service). Additionally, in BVR(Beacon Vector Routing) or LCR(Logical Coordinate Routing), because there is correlation between coordinate elements, we cannot use normal hash function. For this reason, we propose to use "geographic hash function" for GDHT that matches data distribution to node distribution and considers correlation between coordinate elements. We also show that the proposed scheme improves resource discovery efficiently.
