In this paper, we present an advanced scalable semantic routing scheme, using Multi-level Bloom Filters(MBF) for a Mobile Ad-hoc Network environment. The main features are as follows: 1) Scalable Service Advertisement which advertise the service MBF in a scalable way by decaying the bits as hop count increases from the origin with the different probability for each level of MBF, 2) Scalable Semantic Query Routing that allows the selective query forwarding with our proposed semantic similarity equation comparing two different MBFs. Our research is distinct since we analyze the changes of the performance of the semantic query routing with different sets of conditions with varying the parameter values according to our simulation. Our experimental result shows that our scheme supports the better quality of services on the semantic query routing with minimum overhead. At the same time, its performance is not significantly decreased in spite of larger number of nodes and the services in the network so that the scalability issue can be fixed.
본 논문은 대규모의 MANET환경에서 의미기반의 서비스 검색을 지원하기 위해 발전된 블룸필터(Bloom-filter) 기술인, 멀티레벨 블룸필터(Multi-level Bloom Filter)를 활용한 서비스 검색 기법을 제안한다. 즉, Ad-hoc 환경이 가지는 자원적인 제약점을 해결하고자 의미기반의 서비스 정보를 compact한 자료 구조인 멀티레벨 블룸필터에 해싱(hashing)하여 서비스 광고 시에 네트워크 대역폭 활용을 최소화할 수 있는 방안을 채택하였다. 본 논문이 제안한 서비스 검색 기법은 크게 2가지로 구분된다. 먼저 MBF 기술로 변환된 의미기반 서비스 정보를 기존에 연구된 쇠퇴기반의 방식을 활용해 광고하여, 처음 시작된 광고지점에서 멀어질수록, 그에 대한 비트 변질 차이를 주어, 라우팅 시 처음 광고된 지점으로 경로를 탐색할 수 있는 라우팅 테이블의 역할을 하게 한다. 그 후, 본 논문이 제시한 개선된 질의 라우팅 방식을 통하여 다수의 노드들과 서비스로 형성되는 대규모의 네트워크 환경 상에서도 사용자의 요구에 최대한 부합하는 서비스를 검색해주며, 라우팅 수행시 불필요한 노드 방문이 이뤄지지 않게 하여 검색에 대한 효율성을 높여준다. 질의 라우팅 수행시에 MBF로 변환된 질의 정보와 서비스 정보와의 유사성을 측정하기 위하여, 본 논문은 속성 기반으로 정의된 서비스에 대한 유사도 측정 연구들 중에서 최적의 정확도를 보여주는 공식을 활용하여 새로운 서비스 유사 측정 함수를 정의함에 따라, 보다 연관성 높은 서비스를 가지는 노드로 질의가 전달될 수 있도록 한다.
본 연구가 수행한 실험결과를 통해, 본 서비스 검색 제안 기법은 일정 이상의 큰 규모의 네트워크 환경에서도 높은 확률로 사용자의 요구에 부합되는 연관성(relevant) 서비스를 제공하는 것으로 드러났다. 이 외에도, 검색 성능에 영향을 주는 여러 관련 환경 정보(서비스 구조, 블룸필터, 서비스 광고) 에 대해 서로 다른 값을 대입하여 실험을 수행함에 따라, 각기 다른 네트워크 규모에서 최적의 검색 성능을 보여주는 환경 변수 설정에 대한 값을 파악할 수 있었다.
향후 우리는 본 제안 기법을 더 큰 스케일(도시, 공원)의 환경에 접목시켜 검색 성능이 유지되는 가운데 시스템의 부하가 발생하는지 여부를 파악하도록 한다. 그 와 별도로, 현재 제안한 기법이 네트워크에 퍼져있는 각각의 노드가 자유롭게 이동할 수 있다는 가정 하에서도 일정 이상의 관련성 높은 서비스를 제공하며, 그에 따른 성능 저하가 발생하는지에 대한 검증이 필요할 것이다.
