본 논문은 센서 네트워크에서 효율적인 에너지 분산을 위한 동적인 다중 라우팅 기법을 제안한다. 센서 노드는 수집된 데이터의 처리에 사용되는 에너지에 비해서 데이터를 전송하는데 대부분의 에너지를 소비한다. 또한, 환경적인 영향 및 에너지의 고갈로 인한 센서 노드의 고장이 전체 네트워크의 통신에 영향을 주지 않아야 한다. 따라서 본 논문은 일정 노드에 수집된 데이터의 전송이 가중되어 센서 네트워크 노드의 활용성이 떨어지는 것을 지양하기 위해서 이웃 노드의 잔존 에너지량을 고려하고 데이터의 이동을 위해 싱크까지의 방향성 벡터 정보를 사용한 에너지 분산 라우팅 기법을 제안한다.
유무선 네트워크의 발달로 온라인 환경에서 다양한 정보 교환 및 데이터 공유를 보다 쉽게 사용할 수 있다. 이러한 네트워크의 신뢰성을 보장하고 악의적인 사용자의 공격에 저항하기 위해 가장 중요한 필요조건은 구성원 상호 신뢰 관계를 확립하는 것이다. 다른 사람의 신뢰도를 정확하게 평가하고 신뢰도가 전체적인 신뢰도에 반영된다면 많은 위험을 회피할 수 있다. 본 논문에서는 악의적인 피어가 제공하는 신뢰할 수 없는 자원의 확산을 감소시키기 위해 네트워크에 참여하는 노드에 대한 신뢰도를 측정한다. 신뢰도는 노드들이 선택하는 다른 노드의 선호도를 이용하여 노드들의 신뢰도에 가중한다. 실험결과는 계산된 신뢰도를 이용하여 신뢰할 수 있는 노드에게 유효한 파일을 수신할 수 있어 네트워크의 신뢰성을 보장하고 데이터에 대한 정확성을 높일 수 있다.
차대사람 사고는 인적 요인, 차량 요인, 도로 환경적 요인 등 다양한 요인이 복합적으로 작용하여 발생한다. 도로 환경적 요인은 차대사람 사고 발생에 상당한 영향을 미치는 것으로 알려져 있으며 인적 요인과 차량 요인에 비해 대책 수립이 용이하여 분석 결과의 활용성이 높다. 도로 환경적 요인 중 도로 네트워크 특성은 운전자와 보행자의 행태에 영향을 미치며 두 이동체 간 상충 특성에 관여하여 사고를 발생시킨다. 서울시와 같은 대도시는 지역별 도로 네트워크 형태가 상이하여 사고 모형 구축 시 지역별 특성을 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 도로 네트워크 특성을 반영하기 위해 도로의 위계, 교차로 밀도, 교차로 특성을 변수로 반영하였다. 또한, 공간가중 포아송회귀모형을 사용하여 지역별 차대사람 사고에 대한 도로 네트워크의 영향을 분석하였다. 분석 결과, 도로 네트워크 특성에 따른 사고발생 영향이 유사한 행정동 집단을 선별할 수 있었다. 결과를 바탕으로 지역별 도로 네트워크 특성에 따른 운전자와 보행자의 상충 특성을 검토하고 지역별 개선점을 제시할 수 있었다.
본 논문에서는 부분방전 패턴인식을 위한 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network를 설계한다. 퍼지뉴럴네트워크의 구조에서 규칙의 전반부는 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 최적으로 동조한다. 제안된 네트워크는 부분방전 패턴인식을 위해 다중 출력을 가지며, 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 256개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류하며, 패턴인식률로서 결과를 분석한다.
Ad Hoc 네트워크는 단말간 채널 경쟁을 통해 데이터 패킷을 전송하는 DCF(Distributed Coordination Function)에 기반을 둔다. DCF는 단말의 수가 많아질수록 충돌 확률이 증가하여 성능이 급격하게 감소한다. 성능 향상을 위해 DPCF(Distributed Point Coordination Function) 방법이 제안되었다. 이 방법에서 단말은 기본적으로 DCF로 동작하고 채널 접근 권한을 얻었을 때 이웃 단말들에게 PCF(Point Coordination Function)를 이용하여 채널 경쟁 없이 데이터 패킷을 전송하도록 한다. 그러나 이 방법은 히든 노드 문제를 더 가중시키고 데이터 패킷이 없는 단말도 폴링을 하기 때문에 채널 낭비를 초래한다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 PCF로 동작할 때 전송 범위 내 모든 단말이 아닌 제한된 영역에 있는 단말을 대상으로만 동작한다. 또한 데이터 패킷이 있는 단말에 대해서만 폴링을 수행한다. 이를 통해 제안된 방법은 Ad Hoc 네트워크에서 충돌 확률을 낮추고 성능을 향상시킨다.
애드 혹 네트워크는 고정된 인프라 없이 동적으로 구성되는 이동 노드들의 집합으로 독립성을 높일 수 있다. 현재 애드 혹 라우팅 프로토콜과 관련해 단일 경로를 제공하는 라우팅 프로토콜이 제안되어 있으나 노드의 잦은 이동으로 인한 경로 재설정이 발생하는 애드 혹 네트워크의 특성으로 인하여 오버헤드와 지연시간이 증가하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 라우팅 프로토콜이 제안되었다. 그 중에서도 ADOV(Ad-hoc On-demand Distance Vector)는 On-demand 방식의 프로토콜로서 데이터를 전송하는데 필요할 때만 경로를 설정한다. 그러나 최소비용 기반의 경로 산출이 아닌 링크연결 기반의 경로산출로 인한 불필요한 처리 및 지연이 가중된다. 본 논문에서는 최소 비용 기반의 경로 산출 방안인 SPAODV(Shortest Path AODV)를 제안하고 기존의 AODV 경로산출과 비교분석하여 보다 효율적인 경로산출 방안을 제시한다.
현장에서 수집되는 교통원시자료는 수집장비의 결함 및 주변환경 등에 의해 다양한 이상치가 발생한다. 원시자료의 품질은 추가 가공을 통해 생성되는 교통정보의 신뢰도에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요인이다. 실시간으로 수집되는 교통원시자료를 1차 가공하는데 있어서 핵심은 이상치(Outlier)를 검지하고 보정하는 것이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 GPS장비를 이용해 얻은 개별차량의 주행속도에서 발생하는 이상치를 제거하고 보정하는 기법을 제안하였다. GPS는 광범위한 교통네트워크상의 차량추적에 용이하게 사용될 수 있는 장점이 있다. 수집된 개별차량의 주행속도에서 이상치를 검지하고 보정하기 위해 국소가중다항회귀분석(LWR: Locally Weighted Regression)을 적용하였다. 또한 국소가중다항회귀분석을 수행하기 위한 파라미터 결정 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 개발된 필터링 기법의 성능 평가를 위해 Synthetic Outlier를 생성 및 주입하여 개발된 필터링 기법을 통해 보정시키고 원시자료와 비교 분석 하였고, LWR을 이용한 기법의 상대적 성능 평가를 위해 지수평활화를 이용한 기법과 비교하였다. 평가 결과 LWR기법이 지수평활화를 이용한 기법보다 낮은 오차율을 보여 상대적으로 우수함을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 교통정보공학 분야의 자료처리 및 정보가공을 위한 도구로서 활용도가 클 것으로 기대된다.
네트워크 데이터 분석에 있어서 추정모델이 얼마나 모집단을 대표하느냐는 반드시 연구되어야 한다. 본 논문에서는 네트워크 데이터의 각 추출 가능한 표준 정보를 이용하여 현재 공개되어 사용하고 있는 MIT Lincoln Lab의 네트워크 데이터와 모델링 된 KDD CUP 99 데이터를 비교 분석한다. 비교, 분석에 있어서 두 데이터에 공통으로 포함되고 표준 정보인 프로토콜 정보를 이용하여 분석한다. 분석은 통계적 분석 방법인 대응 분석 방법을 이용하여 분석하고, SVD를 이용해 2차원 공간에 표현하며, 가중 유클리드 거리를 이용해 네트워크 데이터를 수량화하였다.
본 연구는 공동발의 네트워크에서 국회의원의 자아 네트워크 구조가 입법 성과에 미치는 영향을 탐색적으로 살펴보았다. 네트워크 결속 이론과 구조적 공백 이론을 바탕으로 이론적 근거를 마련하였고, 19대 국회의 공동발의 네트워크를 실증적으로 분석하였다. 의안정보시스템을 이용하여 공동발의에 관한 데이터를 수집하였으며, 공동발의자가 대표발의자를 지지하는 방향성이 있고 가중 값을 갖는 네트워크를 구성하였다. 입법 활동의 성과는 발의건수와 반영비율로 측정하였으며, 네트워크 구조의 특성은 크기, 밀도, 계층성, 제약성으로 측정하였다. 상관분석, 회귀분석, 평균비교의 결과에 의하면, 자아 네트워크가 중개 구조를 갖는 의원은 다양한 집단의 다수 의원들과 정치적 또는 사회적 관계를 맺으면서 결속 구조를 갖는 의원들보다 많은 법안을 발의한다. 그리고 자아 네트워크가 결속(계층) 구조를 갖는 의원은 소속 집단의 의원들과 지속적이고 강한 지지를 교환하면서 법안의 반영비율을 높일 수 있다. 마지막으로, 야당 의원들은 여당 의원들보다 제약성이 낮고 다수의 법안을 발의하는 반면, 여당 의원들은 야당 의원들보다 계층성이 높고 법안의 반영비율이 높은 것으로 나타났다.
무선 센서 네트워크에서 센서노드의 지리적인 위치를 요구하는 응용들이 현저하게 증가하고 있다. 최근 다양한 위치 측위 알고리즘들이 제안 되었지만, 대부분의 알고리즘은 특정한 하드웨어로 얻은 RSSI와 LQI 측정치를 기반으로 위치를 추정하고 있다. 본 논문에서는 이러한 추가적인 정보를 이용하지 않아도 기존 연구와 근사한 측정 결과를 얻을 수 있는 '가중 다중 링을 이용한 측위' 알고리즘 WMRL(Weighted Multiple Rings Localization)을 제안한다. 고정노드(anchor nodes)들이 배치되어 있으며, 각 고정노드는 주기적으로 서로 다른 신호 세기의 비콘(beacon) 신호를 송출한다고 가정한다. 그러면, 비콘 신호는 공간상에 링을 형성하게 되며, 파워 레벨의 세기에 따라 다수의 동심원을 형성하는 동시에 링 간에 교차영역을 생성한다. 본 논문에서는 효율적인 측위 계산을 위해 각 링의 거리 비율에 따른 가중치 모텔을 제안한다. 또한, 센서노드는 수신이 가능한 고정노드로부터 가장 가까운 링을 발견할 수 있으며, 이를 활용하여 센서노드는 자신의 위치를 고정노드 좌표의 가중 합으로 구한다. 제안된 알고리즘은 분산적으로 위치를 계산할 수 있으며, 추가적인 하드웨어를 요구하지 않는다. 추가적으로, 비 신뢰적인 RSSI 및 LQI에 의존하지 않고, 각 링 간의 거리 비율로 측위가 가능한 것이 특정이다. 그럼에도 불구하고, WMRL은 시뮬레이션 결과 2개의 링, 즉 2개의 파워 레벨로 구성하였을 경우에는 기존의 centroid 방식보다 평균 측위 에러가 2배 감소하였고, 3개의 링을 구성하였을 경우에는 WCL(Weighted Centroid Localization)과 대등한 측위 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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