무선 센서 노드는 한정된 자원을 가지기 때문에 에너지 효율성을 높이는 것이 필수적이다. 이를 위해서 통신 메시지를 감소시킬 수 있는 클러스터 기반 라우팅 기법이 연구되었다. 하지만 기존 연구들은 클러스터 헤더가 임의로 선정되기 때문에 헤더 노드의 위치가 편중될 수 있어 비효율적이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 홉(hop) 수 기반의 대표 경로를 생성하여, 분산된 클러스터 헤더를 선정하여 클러스터를 구성하고, 클러스터 헤더간 멀티 홉(multihop)을 구성하는 라우팅 프로토콜을 설계한다. 대표 경로를 통해 클러스터 헤더의 위치 및 영역이 균일하게 분포되도록 선출하고, 싱크 노드의 방향을 인식함으로써 우회하지 않는 효율적인 경로를 구성한다.
본 논문에서는 무선 애드혹 네트워크상에서 그룹 이동성이 있는 모바일 사용자들을 beacon 메시지 수신 상태 정보만을 이용하여 분산적인 방법으로 온라인 클러스터링 하는 기법과 그룹 내로 데이터를 효과적으로 전달하기 위한 클러스터 헤드 노드를 선정하는 기법을 제시하고, 선정한 클러스터 헤드 노드를 통해 그룹 내부로 데이터를 전달할 수 있는 효율적인 그룹 라우팅 기법을 제안한다. ns-2를 이용하여 518개의 정적 노드와 20개의 동적 노드로 구성된 네트워크에 대해 성능 평가한 결과, 평균적으로 96 %의 높은 클러스터링 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 또한 그룹의 개념 없이 개별적으로 모바일 노드들로 일대일 라우팅을 한 경우에 비해 제안한 클러스터 기반 라우팅 기법을 사용했을 경우, 총 라우팅 비용이 1/20 정도로 감소하였으며, 그룹의 개념은 존재하지만 임의의 모바일 노드를 통해 intra-cluster 라우팅 했을 경우에 비해, 제안한 클러스터 헤드 노드를 통해 라우팅 했을 경우, 라우팅 비용이 평균적으로 1/2 정도로 감소함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 계층적 클러스터 구조에서 속도, 방향 등의 속성정보를 예측하여 연결성을 분석하는 EPCM(Efficient Prediction-based Context-awareness Matrix) 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서는 제한 없는 중계노드 선정으로 인한 지연시간이 증가하고, 제한적인 저장용량 및 처리능력의 한계로 패킷손실 및 오버헤드가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 클러스터의 속성정보를 주어진 매트릭으로부터 정의하고 예측하여 베이스스테이션과의 연결성에 따라 중계노드를 선정하는 EPCM 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터의 속성정보를 상황정보 매트릭스에 저장 및 분석하고, 적응적 보정가중치의 오차보정으로 클러스터의 속성정보를 예측한다. 또한 예측된 속성정보에 따른 연결성으로 베이스스테이션을 향하여 이동하는 중계노드를 선정하게 된다. 주어진 환경에 따른 모의실험에서 예측된 노드의 속성정보를 통한 연결성으로 중계노드를 선정함으로써 전송능력을 비교 분석한 결과 높은 패킷 전송률을 보여주었다.
모바일 디바이스의 무선 네트워크 통신 기술과 온라인 소셜 네트워크 발전으로 모바일 소셜 네트워크는 모바일 기기 사이에 마케팅 전략의 기회를 제공한다. 이에 따라 모바일 소셜 네트워크 상에서 정보 유포는 중요한 문제가 되었으며 여러 기법을 제안해왔다. 정보 유포 연구 정의는 메시지와 같은 정보를 가진 초기 노드로부터 최소한의 시간에 최대한 많은 유저에게 정보를 전달하는 기법이다. 본 논문에서 우리는 새로운 정보 유포 기법인 기계학습과 소셜 위치정보 기반의 Hotspot DBC를 제안한다. 위치기반 정보 유포 기법으로써 핫스팟 지역을 사용한다. 웜업 기간에 움직임 패턴을 활용하여 초기 영향력 있는 노드를 찾는다. 이후 전체 네트워크 지역을 고려하는 것이 아닌 특정 핫스팟 지역에서만 패턴을 추출하여 찾는다. 웜업 기간 끝나는 시점에서 각 노드는 움직임 패턴을 추출한다. 마지막으로 각 패턴에서 소셜 관계를 분석함으로써 영향력 있는 노드 k개가 선정된다. 우리는 기회적 네트워크 환경에서 GPS 위치 기록의 실제 모바일 노드의 움직임 데이터를 ONE 시뮬레이터 환경에서 실험하였다. 추가적으로 통신범위와 초기 정보 유포 k 노드 수를 다양하게 실험하여 기존 기법보다 더 나은 결과를 확인할 수 있다.
이동성을 가진 다수의 노드들로 구성된 MANET (Mobile Ad-hoc Networks)에서는 네트워크 토폴로지의 빈번한 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 요구기반 (On Demand) 방식의 라우팅 프로토콜이 주로 사용된다. 대표적인 요구기반 라우팅 프로토콜인 AODV (Ad-hoc On demand Distance Vector)는 데이터 전송을 위하여 경로의 다음노드 (Next Hop)가 기록된 각 노드의 경로테이블을 기반으로 운영되며 선정된 경로는 유효기간이 만료되거나 경로단절이 발생되지 않을 경우에 그대로 유지된다. 본 연구에서는 AODV를 기반으로 설정된 경로의 2홉 범위 내에서 동적 경로변경을 제공하는 부분적응형 경로유지 기법 (AODV PA)을 제안한다. 제안된 기법은 경로탐색 과정에서 경로의 다음노드 뿐 아니라 다음노드의 다음노드 (즉, 2홉 다음노드) 정보를 취득하여 상황에 따라 보다 효율적인 경로를 선택할 수 있도록 하며 이러한 경로변경으로 인한 예기치 못한 경로단절 발생을 막기 위하여 HELLO 메시지를 통한 부가적인 경로테이블 관리를 수행한다. NS 2를 이용한 시뮬레이션 결과는 제안된 기법이 기존의 AODV 보다 패킷 전달비율, 지연시간, 라우팅부하 측면에서 향상된 성능을 제공함을 보여준다.
Ad Hoc 네트워크는 이동 노드만으로 구성된 자율/수평적 네트워크로서, 이동 노드는 중재자의 도움 없이 능동적인 연결 선정을 통해 무선 네트워크 환경을 제공한다. 이와 같은 Ad Hoc 네트워크에서도 일반적인 유선 기반 네트워크와 동일하게 서비스 거부 공격(DoS)이 가능하다. DDoS은 해킹 공격자가 공격 근원지 IP 주소를 스누핑하여 공격목표로 하는 시스템의 가용자원을 고갈시키거나 과도한 부하를 유발시켜 서비스를 중단시킨다. 이에 대한 대응 기술로 제시된 IP 역추적 기술은 DDoS 공격의 근원지를 판별하고 공격 패킷이 네트워크 상에서 전달된 경로를 재구성하는 기법이다 본 연구에서는 기존의 역추적 기술인 패킷 마킹 기법에서 DDoS 공격에 대한 판별 과정 없이 임의의 패킷에 대해 역추적 정보를 생성 즉 DDoS 공격에 능동적으로 대응하고 있지 못하는 단점에 착안하여 DDoS 공격 패킷에 대해 개선된 패킷 마킹 기법을 제시하고, 또한 TTL을 통하석 스누핑된 IP 근원지를 효율적으로 역추적하는 방안을 제시하였으며. 실험 결과 네트워크 부하를 줄이면서도 역추적 성능을 향상시킬 수 있었다.
본 연구의 목적은 이미지 랜드마크 선정 기법을 기반으로, 인공신경망 안면 영상분석 시스템의 성능을 향상하기 위한 내용이다. 랜드마크 선정을 위하여 안면 이미지 연령을 분류를 위한 CNN 기반의 다층 ResNet 모델의 구성이 필요하며, ResNet 모델에서 입력 노드의 변화에 따른 출력 노드의 변화를 감지하는 히트 맵을 추출한다. 추출된 다수의 히트 맵을 결합하여 연령 구분 예측과 관계된 안면 랜드마크를 구성한다. 이를 통하여, 안면 랜드마크를 통하여 픽셀의 위치별 중요도를 분석할 수 있으며, 가중치가 낮은 픽셀의 제거함으로서 상당량의 입력 데이터 감소가 가능해졌다. 이러한 기법은 인공신경망 시스템의 연산 성능 향상에 기여하게 된다.
멀티미디어 데이터를 위한 내용기반 검색 서비스의 속도를 증진하기 위해 다차원 색인 기법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 다차원 색인 기법의 하나인 M-트리는 노드의 중심점과 객체간의 상대적 거리를 이용하여 색인을 구성하고, 검색 공간에 포함되는 객체를 액세스하는 기법으로서 노드들은 페이지 단위로 구성되며 하위 엔트리들을 포함할 수 있는 반경, 즉 유사도 거리에 의해 노드의 영역이 표현되어진다. 그러나 이와 같은 노드의 영역 표현에 있어서 노드 색인 공간의 중첩으로 인해 질의 시 검색해야 하는 노드수가 증가하고 이는 거리계산과 디스크 입출력의 횟수를 증가시킨다. 본 논문에서는 M-트리에서 문제가 되고 있는 노드 색인 공간 중첩을 최소화하는 노드 분할 정책을 제안한다. M-트리의 기존 분할 정책들과는 다르게 노드의 가상 중심점을 계산하여 라우팅 객체로 이용하여 노드 색인 공간의 중첩을 최소화하고 노드 안의 엔트리 재분배를 통해 노드의 색인 공간의 크기를 작게 유지하며 밀도 높은 노드를 구성하도록 한다. 실험으로부터 제안된 노드 분한 알고리즘이 라우팅 노드의 색인 공간의 반경을 작게 유지하며 결과적으로는 사용자 질의에 대해 개선된 응답 시간을 제공하는 것으로 판명되었다.
본 논문은 감시정찰 센서네트워크에서 센서노드의 주요 기능인 표적의 탐지 및 식별을 위한 알고리즘을 제안한다. 감시정찰 센서네트워크에서 각 센서노드는 노드의 크기 및 센서, 프로세서, 네트워크, 전원 등의 자원의 제약이 있기 때문에 침입하는 적의 탐지 및 종류 식별을 위해서는 효율적인 알고리즘의 선정과 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 음향, 진동, PIR, 자기 센서 등을 이용하여 사람, 차량 및 궤도 차량의 침입을 탐지하기 위한 적응 임계값 알고리즘과 그 종류를 식별하기 위한 최대우도추정 기법, k-최근접 이웃 추정 기법에 기반한 표적의 탐지 및 식별 알고리즘을 제안한다. 실험결과 음향 및 진동 센서에 의한 차량의 탐지, PIR 센서에 의한 사람의 탐지가 가능함을 확인할 수 있었으며 주파수 특징점을 이용하여 차량과 궤도차량의 종류식별이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 Delay Tolerant Network(DTN)에서 Markov chain으로 노드의 속성 정보를 분석하여 노드의 이동경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서의 예측기반 라우팅 기법은 노드가 미리 정해진 스케줄에 따라 이동하게 된다. 이러한 네트워크에서는 스케줄을 예측할 수 없는 환경에서 노드의 신뢰성이 낮아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 노드의 속성 정보를 Markov chain을 적용하고 일정 구간에서 시간에 따른 노드의 이동 경로를 예측하는 CMCP(Context-awareness Markov-Chain Prediction)알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속력과 방향성을 근사한 후 Markov chain을 이용하여 제한된 주기와 버퍼의 범위에서 확률전이 매트릭스를 생성하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 메시지 전송 지연 시간이 감소하고 전송률이 증가함 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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