대규모 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 개방된 무인 환경에서 동작한다. 악의적인 공격자는 일부 센서 노드를 탈취 하여 허위 보고서를 주입할 수 있다. 통계적 여과 기법은 이러한 허위 보고서 주입 공격에 대응하기 위한 기법으로 보고서 전달 과정 중에 허위 보고서를 검출하고 여과할 수 있는 방법을 제안하였다. 통계적 여과 기법에서는 적절한 전달 경로 설정을 통하여 허위 보고서 검출 성능 향상뿐만 아니라 에너지 효율 또한 높일 수 있다. 하지만 네트워크의 위상 변화와 노드의 에너지고갈 등의 다양한 환경 변화로 인하여 전달 경로를 재설정해야 하는 경우가 빈번히 발생한다. 빈번한 경로 재설정은 과도한 에너지 소모를 유발하므로 적절한 경로 재설정 주기를 결정하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 제안된 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 영역별 경로 재설정 주기 결정 기법을 제안한다. 제안 기법은 퍼지 시스템을 이용해 각 영역의 경로 재설정 주기를 동적으로 결정한다. 또한 주기가 결정된 영역에 대해 적절한 보안 수준을 결정하고 해당 영역은 이를 적용하여 경로를 재설정한다. 시뮬레이션을 통하여 제안 기법이 경로 재설정에 사용되는 에너지 소모량을 최대 50% 이상 감소시켰음을 확인하였다.
언제 어디서나 컴퓨터 통신을 제공하는 유비쿼터스 통신이 대두되면서 차량은 자체 센서 및 제어 기기를 통신 네트워크로 연결할 뿐 아니라 승객에게도 통신 연결을 제공하는 새로운 통신 플랫폼으로서 주목받고 있다. 모든 통신 네트워크를 IP로 연결하는 4세대 이동 통신으로의 전이를 위하여 차량 내 네트워크 또한 IP 연결이 요구된다. 네트워크 이동성은 이동 IPv6 기반의 개념으로서, 이동의 단위를 호스트가 아닌 네트워크로 하여, 차량과 같이 다수의 이동 통신 노드를 포함하는 경우에 동시에 다수의 이동성 관리를 처리하는 부담을 해결하기 위하여 등장하였다. 네트워크 이동성을 이용하면 이동 라우터가 인터넷과 차량 내 이동 노드들 사이에서 이동성 관리를 일괄하여 처리한다 트래픽의 단일 통과 지점인 이동 라우터의 신뢰성은 전체 차량 내 IPv6 네트워크의 성능을 좌우하는 중요한 요소이며 단일 고장 지점이 된다. 본 논문에서는 차량 내 IPvS 네트워크의 신뢰성 향상과 충분한 데이터 전송률 제공을 위하여, 멀티호밍 기법에 의한 적응형 다중 이동 라우터 구조를 제안한다. 제안하는 다중 이동 라우타 구조는 차량의 종류에 따라 달라지는 이동성 특징을 이용하여 동적으로 무선 연결 상태가 변화하는 환경에 적응한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 다중 이동 라우터 관리 구조가 기존의 단순 라우터 중복 구조에 비하여 세션 연결성을 증가시킴으로써 패킷 손실을 감소시키고 신뢰성을 높임을 보여준다. 또한 유효 도달 범위와 데이터 전송률이 서로 다른 액세스 기술이 혼재하는 통신 환경에서 세션 연결성을 보장하는 동시에 데이터 전송률 향상을 도모하는 적응성을 보인다.
웹 2.0 기술이 소개된 이후 소셜 네트워크 서비스는 미래 정보기술의 기초로서 중요하게 인식되고 있다. 이에, 웹2.0 환경에서 소셜 네트워크를 구축하기 위하여 온톨로지 기반의 사용자 프로필 기술 도구인 FOAF를 활용하기 위한 다양한 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 FOAF를 이용하여 소셜 네트워크를 생성 및 관리하는 대부분의 방법은 시간의 흐름에 따라 변화하는 사용자의 소셜 네트워크를 자동적으로 반영하기 어려운 단점이 있으며 다양한 소셜 미디어 서비스가 제공되는 환경에서는 FOAF를 동적으로 관리하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 FOAF를 이용한 소셜 네트워크 추출방법의 한계를 극복하기 위하여 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF와 웹 저작물 출판 매커니즘인 RSS를 OLAP 시스템에 적용시켜 동적으로 FOAF를 갱신하고 관리하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 수집한 FOAF와 RSS 파일들을 스타스키마로 설계된 데이터베이스에 넣어 OLAP 큐브를 생성한다. 그리고 OLAP 연산을 이용하여 사용자의 연결관계를 분석하고 FOAF에 그 결과를 반영한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 이기종 분산처리 환경 하에서 데이터의 상호호환성을 보장할 뿐만 아니라 시간의 흐름에 따른 사용자의 관심 및 이슈 등의 변화를 효과적으로 반영한다.
최근 컴퓨터 기술과 네트워크 기술의 급속한 발전과 보급으로 유선환경에서뿐만 아니라 무선 환경에서도 이동단말기를 이용하여 네트워크에 접속하여 다양한 작업을 수행할 수 있게 되었다. 사용자들이 네트워크를 통해 이용하는 다양한 어플리케이션들 중에 스트리밍 미디어를 이용하는 어플리케이션의 비중이 높아지고 있으며 이는 유선환경뿐만 아니라 무선 환경에서도 마찬가지이다. 스트리밍 미디어는 다른 데이타들에 비해 크기가 매우 크고 높은 네트워크 대역폭과 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 스트리밍 미디어 서비스를 낮은 대역폭과 적은 컴퓨팅 자원을 가지는 이동단말기를 통해 이용할 경우 사용자 환경에 맞게 특화된 서비스가 아니라면 안정적인 서비스를 제공받지 못할 것이다. 특히 이동단말기에서는 배터리를 통한 제한된 에너지 환경을 가지고 있으므로 스트리밍 미디어의 재생을 끝까지 보장하기 위해서는 실시간으로 변화되는 에너지에 대하여 적응적으로 스트리밍을 조절하여야 한다. 본 논문에서는 스트리밍 미디어 서비스 시에 배터리 특성을 반영하는 배터리 모델을 이용하여 이동 단말기의 잔류시간을 예측하고 이를 바탕으로 완전한 상영시간을 보장할 수 있도록 전송되는 프레임의 수를 동적으로 조절하는 프레임별 전송 우선순위 정책을 연구하였다. 제안하는 기법은 적은 컴퓨팅 자원을 사용하면서 배터리 상태에 따라 동적으로 스트리밍을 조절하므로 사용자들에게 완전한 상영시간을 보장한다.
센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 구현을 위한 기반 네트워크 중의 하나로 그 중요성이 점차 부각되고 있으며, 네트워크 특성상 보안 기술 또한 기반 기술과 함께 중요하게 인식되고 있다. 현재까지 진행된 센서 네트워크 보안 기술은 암호화에 의존하는 인증 구조나 키 관리 구조에 대한 연구가 주를 이루었다. 그러나 센서 노드는 쉽게 포획이 가능하고 암호화 기술을 사용하는 환경에서도 키가 외부에 노출되기 쉽다. 공격자는 이를 이용하여 합법적인 노드로 가장하여 내부에서 네트워크를 공격할 수 있다. 따라서 네트워크의 보안을 보장하기 위해서는 한정된 자원의 많은 센서로 구성된 센서 네트워크 특성에 맞는 효율적인 침입탐지 구조가 개발되어야 한다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 에너지 효율성과 침입탐지 기능의 효율성을 함께 고려하여 침입탐지 기능을 분산적이고 동적으로 변화시킬 수 있는 분산 침입탐지 구조를 제안한다. 클러스터링 알고리즘인 HEED 알고리즘을 수정 (modified HEED, mHEED라 칭함)하여 각 라운드에서 노드의 에너지 잔량과 이웃 노드 수에 따라 분산 침입탐지노드가 선택되고, 침입탐지를 위한 코드와 이전 감시 결과가 이동 에이전트를 통해 전달이 되어 연속적인 감시 기능을 수행한다. 감시된 결과는 일반 센싱 정보에 첨부되어 전달되거나 긴급한 데이터의 경우 높은 우선순위 전달을 통해 중앙 침입탐지 시스템에 전달이된다. 시뮬레이션을 통해 기존 연구인 적응적 침입탐지 구조와 성능 비교를 수행하였고, 그 결과 에너지 효율성 및 오버헤드, 탐지가능성과 그 성능 측면에서 뛰어난 성능 향상을 입증할 수 있었다.
사물인터넷 환경에서 사용자가 자신의 태스크를 수행하기 위해서는, 태스크 수행에 사용되는 서비스들을 제공하는 사물인터넷 기기를 검색하는 과정이 필요하다. 사용자가 필요로 하는 태스크는 기술이 발전함에 따라 더 많은 서비스들이 복합적으로 결합된 형태로 변하는 중이다. 이 때 태스크를 구성하는 많은 수의 서비스들이 사용자 태스크를 효과적으로 수행하기 위해서는 검색된 사물인터넷 기기들이 지리적으로 서로 인접하여 위치해야 한다. 또한 동적으로 변화하는 사물인터넷 환경의 특징을 고려하여 안정적으로 서비스 검색이 이루어져야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 동적 모바일 애드혹 네트워크 환경에서 지리적 응집력을 갖는 두 가지의 서비스 검색 방법을 제안하고, 지리적 응집도를 바탕으로 기존의 서비스 검색 방법과 비교, 평가하였다.
0.8㎛ 단일 폴리 CMOS 집적회로로 구현된 혼돈 뉴런의 동적 응답 특성을 분석하였다. 구현된 CMOS 혼돈 뉴런의 시그모이드 출력함수와 혼돈 발생회로 블록에 대한 일련의 수식 모델을 구하여 혼돈 뉴런의 동적 응답특성, 즉 뉴런 내부상태의 분기도 및 초기값 의존성을 보여주는 리아프노프 지수와 평균 발화율, 시간 및 주파수 응답 등 다양한 특성들을 수치해석적으로 분석하였다. 뿐만 아니라 4개의 시냅스를 지닌 2개의 혼돈 뉴런으로 이루어진 카오스 신경 회로망을 구성하여 시냅스 가중치에 따른 분기도 변화를 구하고 뉴럴 네트워크에서의 응용 가능성을 확인하였다. 한편 CMOS 집적회로로 구현된 혼돈 뉴런을 ±2.5V 전원, 10㎑의 클럭으로 구동시켜 단일 혼돈 뉴런 및 2개의 뉴런으로 이루어진 카오스 신경망에 대한 여러 동적 응답 특성을 측정하여 수치해석 결과와 비교, 분석하였다.
본 연구에서는 인간의 사고과정을 근거로 개발된 동적 인공신경망을 이용하여 이암풍화토의 전단거동을 예측하였다. 흙의 비선형거동을 예측함에 있어 피드백 과정에 의해 시간경과에 따른 패턴의 특성변화를 연속적으로 예측할 수 있는 동적신경망의 종류인 SNN모델과 RNN모델을 이용하였다. 인공신경망의 학습능력과 예측능력에 영향을 미치는 여러 변수등을 분석후 SNN모델에서는 학습율, 모멘텀 상수, 신경망구조가 0.5, 0.7, 8$\times$18$\times$2, RNN모델인 경우는 각각 0.3,0.9,8$\times$24$\times$2의 구조가 적합한 것으로 나타났다 예측결과는 두 네트워크 모두 정규압밀 상태의 전단거동을 잘 예측하였지만, 과압밀 상태의 전단거동 예측에서는 불규칙적인 입력패턴에 효과적인 RNN모델의 예측능력이 더욱 우수하였다.
IEEE 802.11 무선 랜과 같이 단일 매체를 사용하는 무선망의 단말들은 경쟁을 통하여 매체를 점유하게 되며, 매체의 충돌이 발생하게 될 때 백오프 알고리즘을 사용하게 된다. 백오프 알고리즘은 매체의 충돌 확률을 줄임으로써 매체의 이용률을 높이고 효율적인 매체의 운영을 가능하게 하는 매체 접속 제어 방법의 중요한 요소이다. 본 논문에서는 QoS를 제공하기 위한 표준인 IEEE 802.11e를 기본으로 하여 네트워크의 매체 부하 및 혼잡 상태에 따라 능동적으로 경쟁 윈도우의 크기를 변화시키는 새로운 방법인 로드 기반 동적 매체 접속 제어 백오프 알고리즘을 제안한다. 제안된 부하 및 혼잡 상태의 예측과 우선순위에 따른 가중치의 차별화를 통한 동적 경쟁 윈도우 변경 방법이 기존의 IEEE 802.11e에서 사용하는 BEB 방법보다 매체의 이용률을 높이고 효율적으로 데이터의 충돌을 줄일 수 있음을 보인다.
본 논문은 여러 개의 무인체계 그룹이 하나의 그룹으로 통합되거나 하나의 무인체계 그룹이 여러 개의 그룹으로 분리될 수 있는 동적인 군집 무인체계 환경에서의 그룹키 할당 기법을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 그룹키 생성 단계와 그룹키 공유단계로 구성된다. 그룹키 생성에는 그룹의 대표 노드만이 참여하며, 그룹 대표 노드는 비밀분산기법을 이용하여 그룹키를 여러 조각으로 분할하여 전달한다. 이를 수신한 노드들은 자신이 생성한 그룹키의 비밀 조각과 대표노드로 부터 수신한 조각들을 통해 새로운 그룹키를 개별적으로 추출하고 해시함수를 이용하여 추출된 그룹키의 무결성을 검증하다. 제안하는 기법의 성능을 보안성 및 통신효율성 측면에서 분석하여 네트워크 그룹이 매우 동적으로 변화하는 미래 군집 무인체계 운용에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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