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MIT 연구진 "효율적 네트워크 통신 모델, 개미 습성이 힌트"

2016.07.18 Tim Greene  |  Network World
개미들의 이주 패턴을 모방함으로써 우수한 네트워크 센서 데이터 폴링 모델을 만들 수 있다는 연구 결과가 등장했다. 


개미. 출처 : Flickr/Steven Depolo

분산된 센서 네트워크에서 정보를 효율적으로 수집하는 방안을 연구하는 컴퓨터 과학자들이라면 개미로부터 배울 여지가 있다. MIT 최근 연구에 따르면 개미들이 개미집을 어디로 옮길지 결정하는 방법이 도움이 될 수 있다. 

연구 결과, 새 보금자리를 찾는 과정에서 한 개미 집단이 다른 개미 집단과 마주치는 횟수가 의미 있는 지표인 것으로 드러났다. 얼마나 많은 다른 개미 집단이 같은 자리를 조사하고 있는지를 나타내는 지표인 것이다. 

MIT에서 전기공학 및 컴퓨터과학 석사를 밟고 있는 카메론 무스코는 기본적으로 일개미들은 한 장소에 어느 정도 모인 후 여왕개미를 들고 새로 선택한 장소로 이동한다고 설명했다. 그는 이런 행동이 인구밀도를 측정하는 데 왜 효율적인 방법이 될 수밖에 없는지 수학을 통해 밝혀내 공동 논문으로 발표했다.

무스코에 따르면 다른 개미 집단과 마주치는 이 과정을 통해, 서로 새로운 장소에 얼마나 관심이 있는지 파악해 나간다. MIT 연구진은 이 행동을 랜덤 워크(random walks )로 명명했다.

무스코를 비롯한 연구진은 개미의 행동을 본떠 랜덤 워크를 수학 모델로 만들었다. 이 모델은 한 구역을 다수의 노드로 구성된 그리드로 나누고, 각 노드를 다른 노드와 연결시킨 형태다. 랜덤 워크에서 개미들은 노드를 타고 현재 위치한 지점에서 다른 지점으로 이동할 수 있다. 이 노드는 직전에 출발한 지점과도 연결된다.

그는 연구진이 개발한 이 알고리즘을 통해 한 개미 무리가 다른 개미 무리와 마주치는 횟수를 파악할 수 있으며, 이 횟수가 곧 얼마나 많은 개미 집단이 해당 장소에 다녀가고 있는지 알려준다고 설명했다.

이 이론은 정보를 효과적으로 수집해야 하는 임시 네트워크 센서에도 적용될 수 있다. 예를 들면 습도 관련 정보를 수집하는 센서가 랜덤 워크와 같은 방식으로 토큰을 다른 센서로 전송한다. 이후 개별 센서는 습도 한계점을 넘어선 지점이 얼마나 많은지 기록한 후 데이터를 되돌려 보낸다. 이를 통해 해당 구역의 습도가 특정 단계에 도달했는지 여부를 확실하게 파악할 수 있다.

이 방법을 이용하면 모든 센서를 연결할 때 활용되는 중앙 허브가 필요하지 않다. 네트워크가 간단하고 커뮤니케이션이 단순하다는 장점이 있는 것이다.

그는 또 랜덤 워크의 경우 무작위 표집 방법만큼 정확한 측정이 가능하다고 설명했다. 무작위 표집 방법은 네트워크 노드를 무작위로 선정해 폴링하는 방식이다. 뒤집어 말하면, 전체적인 네트워크 구성 요소 리스트가 없는 탓에 무작위로 표본을 선정할 수 없는 상황에서는 활용이 불가능하다. 그러나 랜덤 워크는 이런 단점을 피해갈 수 있다.

예컨대 랜덤 워크 방식은 무작위 표집이 불가능한 상황에서 한 소셜 네트워크 사용자들의 정치적 경향성을 조사하고 싶을 때 사용될 수 있다. 가령 A라는 인물을 A의 연락처 속 B라는 인물과 접촉시키고, 다시 B의 연락처 속 C와 접촉시키는 과정에서, 민주당원 및 공화당원과 접촉하는 빈도를 확인하는 방식을 통해서다. 

무스코는 자신이 속한 연구진의 경우 컴퓨터과학과 생물학적 행동을 서로 접목하기 위해 노력하고 있다고 소개했다. 그에 따르면 이번 개미 행동 연구 사례는 컴퓨터 과학자들에게 특히 유용할 것으로 기대된다. 반대로 생물학자들도 탐색꾼 개미들이 새로운 보금자리를 찾아 돌아다닐 때 무엇에 의존하는지 가설을 세울 때 이 알고리즘을 활용할 수 있을 것이라고 그는 전했다. ciokr@idg.co.kr
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