센서들은 제한된 자원으로 구동되므로 오류가 나기 쉽다. 특히 구조적 라우팅의 경우 클러스터 헤드의 오류시 많은 수의 센서가 네트워크에서 분리되어 네트워크 성능에 악영향을 미친다. 따라서 오류 처리에 관한 연구들이 이루어져 왔으나 기존의 연구들은 망을 최적으로 유지하기 위해 재구성시 전체 네트워크를 재구성 하며 고정된 주기를 사용하여 전체적인 망이 최적의 상태임에도 불구하고 재구성 되거나, 클러스터에 오류가 생겨도 재구성되기까지 기다려야 한다는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 지역적인 재클러스터링을 통하여 네트워크를 최적으로 유지하며 클러스터들의 부하를 고려하여 망을 동적으로 재구성 하는 방법을 제안하였다. NS-2를 이용한 시뮬레이션을 통하여 기존의 방법에 비하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 네트워크 유지시간을 연장시켜 더 많은 양의 데이터가 수집됨을 확인 할 수 있었다.
유비쿼터스 환경의 확산에 따른 다양한 보안문제의 발생은 센서의 정보를 이용한 상황인식 보안 서비스의 필요성을 증대시키고 있다. 본 논문에서는 FCM (Fuzzy C-Means) 클러스터링과 다변량 퍼지 결정트리 (Multivariate Fuzzy Decision Tree)를 이용하여 센서의 정보를 분류함으로써 사용자의 상황을 인식하고, 사용자가 처한 상황에 따라 다양한 수준의 보안기술을 유연하게 적용할 수 있는 상황인식 보안 서비스를 제안한다. 제안 모델은 기존에 많이 연구되어 오던 고정된 규칙을 기반으로 하는 RBAC(Role-Based Access Control)계열의 모델보다 더욱 유연하고 적합한 결과를 보여주고 있다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)에서 라우팅 방식은 에너지 효율 측면에서 데이터의 전송량을 줄일 수 있는 클러스터링 방식이 사용된다. 하지만 클러스터링 방식은 클러스터 헤드 노드의 에너지 소모가 많은 문제점이 있다. 클러스터 헤드 노드의 에너지 소모가 많은 문제를 보완하기 위한 방식으로 클러스터 헤드 노드의 재 선출을 통해 에너지 소모를 분산하는 동적 클러스터링(dynamic clustering) 방식이 사용되고 있다. 그러나 동적 클러스터링 방식의 경우 클러스터 헤드 노드를 재선출할 때마다 클러스터 구조가 바뀌게 되며, 이로 인한 에너지 소모가 발생한다. 즉 지금까지 연구된 동적 클러스터링 방식은 많은 에너지를 소모하는 클러스터 헤드 노드 선출 및 클러스터 형성의 셋업(set-up) 과정이 반복적으로 일어나는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 반복적인 셋업의 에너지 소모 문제를 해결하기 위해 클러스터는 고정하고, 클러스터 내의 클러스터 헤드 노드를 Round-Robin으로 선출하는 RRCH(Round-Robin Cluster Header)방식을 제안하였다. RRCH방식은 한번 구성된 클러스터 내에서 각 센서 노드(sensor node)의 지속적이고 균형적인 에너지 소모를 이루어, LEACH방식처럼 셋업 과정이 반복적으로 일어나지 않게 하는 에너지 효율적인 방식이다. 이 제안의 타당성을 모의실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 모바일 무선 센서네트워크에서 전송효율을 증가시키기 위해 OFDM을 사용한 클러스터링 기반의 협력도움 라우팅 방법을 제안한다. 제안된 방법의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 안정적인 전송 서비스를 효과적으로 지원하기 위하여 하부 구조로서 모바일 노드들의 위치 정보를 이용한 클러스터링 방법을 사용한다. 둘째, 데이터 전송 및 신뢰성 효율을 향상시키기 위해 하부구조로 사용된 클러스터링 정보를 이용한 협력전송 방법이 제안 사용된다. 셋째, 채널 효율을 통한 전송효율 향상을 위해서 OFDM 기반의 전송방법이 사용된다. 넷째, 기존의 센서네트워크는 주로 고정된 센서 노드들로 구성된 환경에서 많은 연구가 되어 왔지만, 본 연구에서는 노드들의 이동성을 고려한 모바일 무선 센서네트워크에서 연구가 이루어진다. 제안된 방법의 성능평가는 OPNET(Optimized Network Engineering Tool)을 사용한 시뮬레이션과 이론적 분석을 통하여 이루어진다. 성능평가를 통하여 제안된 방법은 데이터 전송효율을 효과적으로 증가 시킬 수 있음을 알 수 있다.
비정상행위 탐지를 위해서는 사용자의 정상적인 행위 모델링이 중요한 이슈가 된다. 이러한 정상적인 행위를 간략한 프로파일로 생성하기 위해서 기존의 데이터 마이닝 기법들은 주로 고정된 데이터 집합을 이용하였다. 하지만 이러한 접근 방법들은 단순히 사용자 행위의 정적인 면만을 모델링 할 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 사용자의 행위를 연속된 데이터 스트림으로 처리해야 한다. 본 논문에서는 데이터 스트림을 모델링하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 이를 위해서, 사용자의 행위의 특성을 표현하는 다양한 특징들로 분류한다. 따라서 각 특징에 대해, 제안된 클러스터링 알고리즘을 이용하여 지금까지 관찰된 특징 값들을 기반으로 클러스터 탐색하게 된다. 결과적으로 사용자의 과거 행위들을 유지할 필요 없이 사용자의 새로운 행위를 클러스터링 결과에 연속적으로 반영될 수 있다.
모바일 에드혹 네트워크는 고정된 인프라의 도움 없이 이동 노드만으로 구성되므로 네트워크의 독립성과 융통성을 높일 수 있으나, 노드의 참여와 이탈의 자유로움 때문에 네트워크를 운영할 때, 망의 형태를 안정적으로 관리하는 것은 무엇보다도 중요하고 어려운 문제이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위하여. 관리와 안전성에 중점을 둔 분산가중치 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 초기클러스터 형성시에는 기존의 분산가중치 알고리즘을 사용하고 클러스터 형성 후 이동 노드들로 인해 발생되는 재클러스터링을 최소한으로 줄이기 위해 부 클러스터 헤드와 분산게이트웨이라는 개념을 사용한다. 성능 검증을 위해 초기의 오버헤드, 재 가입률, 클러스터의 수를 기준으로 기존의 DCA과 WCA 알고리즘과 제안된 알고리즘을 비교, 평가한다.
본 논문에서는 레일리페이딩 환경의 모바일 Ad-hoc 무선 센서네트워크에서 신뢰성 및 전송 효율 서비스를 지원하기 위한 ARQ를 사용하는 클러스터링 기반의 협력도움 라우팅 프로토콜 (CCRA)을 제안한다. 제안된 CCRA의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 신뢰성 및 전송효율을 효과적으로 지원하기 위한 하부구조로서 모바일 노드들의 위치 정보를 이용한 클러스터링 방법을 사용한다. 둘째, 데이터 전송 효율을 향상시키기 위해서 하부구조로서 사용된 클러스터링 정보를 이용하는 협력전송 방법이 제안 사용된다. 셋째, 신뢰성 향상을 위해서 ARQ 기반 전송방법이 제안 사용된다. 넷째, 기존의 센서 네트워크는 주로 고정된 센서 노드들로 구성된 환경에서 많은 연구가 되어 왔지만, 본 연구에서는 노드들의 이동성을 고려한 클러스터링 기반 레일리페이딩 환경의 모바일 Ad-hoc 센서네트워크에서 연구가 이루어진다. 제안된 CCRA의 성능평가는 OPNET(Optimizd Network Engineering Tool)을 사용한 시뮬레이션과 이론적 분석을 통하여 이루어진다. 성능평가를 통하여 제안된 프로토콜은 클러스터링 기반의 안정된 경로 설정 및 신뢰성 있는 전송을 통한 데이터 전송효율을 효과적으로 증가 시킬 수 있음을 알 수 있다.
유비쿼터스 기술의 보편화에 따라 유비쿼터스 환경의 보안 취약성을 해결하기 위한 보안기술의 연구가 주목받고 있다. 그러나 현재의 대다수 보안 시스템은 고정된 규칙을 기반으로 하는 것으로서, 유비쿼터스 기반 사용자의 다양한 상황에 제대로 대응하지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 상황인식 보안 연구는 ACL (Access Control List) 혹은 RBAC (Role-Based Access Control) 계열의 연구가 많이 수행되고 있으나 보안정책의 관리에 대한 오버헤드가 크고, 또한 예상하지 못한 상황에 대한 대응이 어렵다는 문제점을 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 FCM (Fuzzy C-Means) 클러스터링 알고리즘과 퍼지 결정트리를 이용하여 다양한 상황을 인식하고 적절한 보안기능을 제공하는 상황인식 보안 서비스를 제안한다. 제안 모델은 기존의 RBAC 계열의 시스템이 가진 고정 규칙에 따른 문제나 충돌 문제, 관리상의 오버헤드를 개선할 수 있음을 확인할 수 있다. 제안 모델은 헬쓰케어 시스템이나 응급구호 시스템 등 상황 인식을 통하여 사용자의 상황에 적합한 서비스를 제공하는 다양한 애플리케이션에 응용 가능할 것으로 기대된다.
센서 네트워크에서 사용되는 동적 클러스터링 방식은 주기적으로 클러스터 구조가 바뀌는 셋업과정으로 인한 에너지 소모가 크다. 셋업과정은 보안적용을 해야 할 경우 보안 키가 주기적으로 재 생성되는 등 클러스터 구성 이외에 추가적인 에너지 낭비가 발생한다. 본 논문은 최초에 구성된 클러스터 알고리즘과 이후 반복적으로 발생되는 클러스터 재셋업 알고리즘을 달리하는 하이브리드 방식을 제안한다. 재 셋업에서는 고정된 클러스터 내에서 순환적으로 클러스터 헤드노드를 선출하는 순환적 클러스터 헤드선정(RRCH: Round-Robin Cluster Header)방식을 이용하여 에너지 소모를 줄인다. 보안키 생성 및 적용으로 추가되는 에너지 소모는 클러스터가 지속적으로 고정되기 때문에 최초 클러스터 형성 때 사전 배포하는 방식으로 해결된다. 본 논문에서 제안한 방식의 타당성을 확인하기 위해 모의실험을 실시하였다. 라운드 구간을 100번 반복하여 클러스터 구성과 데이터 전송을 포함한 전체 에너지 소모량을 측정하였다. 결과는 제안한 방식이 LEACH방식보다 평균 26.5%, HEED방식보다 평균 20% 적게 소모되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 이동 에드-혹 네트워크에서 조합가중치 클러스터링 알고리즘을 적용하여 강건하고 신뢰성 있는 클러스터 기반의 그룹 멀티캐스트 방식을 제안한다. 에드-혹 네트워크는 고정된 통신 하부 구조의 도움 없이 이동 단말기로만 구성된 무선 네트워크이다. 제한된 대역폭과 높은 이동성으로 인하여 에드-혹 네트워크에서의 라우팅 프로토콜은 강건하고, 간단하면서 에너지 소비를 최소화하여야 한다. WCGM(Weighted Cluster Group Multicast)방식은 조합 가중치 다중 클러스터 기반 구조를 이용하고 기존의 FGMP(Forwarding Group Multicast Protocol)방식의 장점인 제한적인 플러딩에 의한 데이터 전달방식은 유지하면서 클러스터 헤드 선출 시 조합가중치를 적용한다. 이것은 안정적이며 강건한 데이터 전달 구조를 가지기 때문에 데이터 전달 구조를 유지하기 위한 오버헤드(Overhead)와 데이터 전달을 위한 오버헤드를 모두 줄이는 효과를 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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