본 논문은 군집 드론, 무인기 편대 운용 시 자율적인 통신망 구축을 위해 활용 가능한 FANET(Flying Ad-Hoc Network)에 적용할 비밀분산 기반의 신속한 노드 인증 기법을 제안한다. FANET 환경에서 운용되는 각 노드는 필드에 전개되기 이전에 지수 분산비밀(share), 지수 원본비밀(secret) 및 PUF CRP(Challenge-Response Pair) 테이블 중 일부분을 저장한다. 필드에 배치된 이후 네트워크 형성 초기 단계에서 각 노드는 ID, 지수 분산비밀과 자신의 PUF Response 및 의사난수가 결합되어 해시 된 값을 네트워크로 브로드캐스트한다. 개별 노드는 이웃 노드들로부터 전송받은 지수 분산비밀을 이용, 지수 원본비밀의 복원 연산을 수행한다. 지수 원본비밀이 복원되면 연산에 사용된 지수 분산비밀을 전송한 모든 노드에 대한 동시 인증이 완료된다. 잘못된 지수 분산비밀을 전송하여 인증과정에서 원본비밀 복원을 방해하는 노드는 원본비밀 복원 연산을 수행하기 이전에 PUF 값을 검증하여 탐지하고, 복원 연산에서 배제한다.
자기조직화지도는 고차원의 원자료를 노드들로 이루어진 저차원의 공간으로 투영하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 고차원의 자료를 노드들을 사용하여 2 또는 3차원의 공간에서 시각화할 수 있고, 이를 통해 자료의 특성을 탐색하는데 유용하다. 자료의 구조를 파악하기 위해 종종 노드들에 대한 군집분석을 시도하는데, 군집분석의 중요한 문제중 하나는 군집의 개수를 결정하는 것이다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 군집타당성지수들이 지금까지 개발되어 왔고, 이러한 지수들은 자기조직화지도의 노드들의 군집분석에 직접적으로 적용될 수 있다. 그러나, 자기조직화 지도가 원자료의 위상적 특성을 저차원 공간에 반영할 수 있다는 특징을 갖는데 반해, 이러한 일반적인 지수들은 이를 고려하지 않는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 원자료의 위상적 특성을 고려한 노드들 사이의 연결강도를 기반으로 하는 군집타당성지수를 제안한다. 이 새로운 군집타당성지수의 성능은 모의실험을 통해 기존의 군집타당성지수들과의 비교되고 검증된다.
미혼여성과 기혼여성을 대상으로 인체계측을 실시하여 직접 계측치와 지수치를 이용하여 주축요인분석을 한 결과 도출된 인자를 독립변수로 군집분석을 한 하반신 체형변인과 직물에 의한 플레어 스커트의 외관형상을 분석하기 위하여 영상처리를 이용하여 착용실험을 한 결괴는 다음과 같다. 1. 플레어 스커트의 헴라인 단면형상 분석 결과 체형변인에 의한 플레어 스커트의 드레이프 면적과 드레이프 계수는 드레이프의 면적이 크면 드레이프 계수도 큰 값을 나타내었다. 직물의 노드수는 드레이프성이 좋을수록 많이 형성되고 노드수가 많으면 노드지수 값은 작은 값을 가진다. 노드지수 값이 크면 노드의 고저가 균일하게 나타나고 작으면 노드의 고저가 불균일하게 나타난다. 또한 인체 측정치수의 허리둘레와 엉덩이둘레의 차이, 허리너비와 엉덩이너비의 차이 값이 큰 마름모형 체형변인에서 노드수는 많이 나타나고 노드지수 값은 작게 나타났다. 통형에 가까운 체형변인은 노드지수가 큰 값을 나타내므로 노드의 고저가 균일하게 나타났다. 직물의 노드수가 많으면 노드산 평균은 낮고, 노드지수 값이 큰 반면 노드수가 작으면 노드산펑균이 높으므로 노드산과 곡의 고저가 심하게 나타났다. 그러므로 직물의 드레이프성이 우수하다 할지라도 적정의 중량을 가지지 않으면 노드가 불균일하게 형성되어 의복 외관의 좋은 외관형상을 형성하지 못하는 결점이 나타나는 것으로 해석되었다. 2. 플레어 스커트의 헴라인 단면의 최대횡경은 인체측정값의 너비항목과 최대종경은 두께항목과 관련성이 높은 것으로 나타났다. 단면비의 값이 크면 최대횡경의 값이 크고 최대종경의 값이 작은 타원형에 가까운 단면형상이 나타나고, 단면비의 값이 작으면 최대횡경 값이 작고 최대총경 값이 큰 원형에 가까운 단변형상으로 나타났다. 3. 플레어 스커트의 외관형상 분석 결과 정면처짐분은 둘레항목, 너비항목 시아항목의 차이 값이 작을수록, 직물의 드레이프성이 좋을수록 크게 나타났다. 미혼여성과 기혼여성을 비교해 보면 기혼여성의 체형이 너비, 둘레항목사이의 치어 값이 적기 때문에 처짐분이 크게 나타났다. 측면처짐분은 인체측정값의 두께항목과 상관이 깊어 앞부분은 배두께가 클수록, 뒷부분은 엉덩이두께가 클수록 처짐분량이 크게 나타났다. 후면처짐분은 정면과 같이 S시료에서 드레이프성이 좋을수록 처짐분이 크고, 엉덩이너비는 크고, 엉덩이두께가 작올수록 처짐분이 크게 나타났다. 4. 플레어 스커트의 3차원 입체형상은 외관형상의 굴곡이 낮아 평평할 수록 이미지의 평균값은 높고 편차는 낮게 나타났다. 체형변인에 의한 플레어 스커트의 주름 형상을 정면, 측면, 후면에서 이미지 값 분포로 비교해 보면 정면, 후면보다 측면의 외관이 평활하여 이미지 분포폭이 좁게 나타나고 최빈값을 중심으로 회색에 가까운 쪽으로 치우쳐 있는 것을 불 수 있다. 5. 체형변인에 따른 플레어 스커트의 주름특성을 평가하기 위하여 영상처리법으로 얻은 결과를 3차원 업체형상으로 분석하기 위하여 6개의 영역을 측정한 결과 플레어 스커트는 체형유형에 따라 곡면을 형성하는 주름의 수와 주름강도가 다르게 나타나 위 아랫부분의 주름폭은 차이가 있었다. 위부분에서 아랫부분으로 내려올수록 주름높이 폭은 커졌다. 그러므로 주름의 높이와 플레어 스커트의 헴라인 단연형상의 노드각도와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 즉, 주름의 높이가 높으면 노드 각도는 작은 값을 보이고, 주름의 높이가 낮으면 노드각도는 큰 값을 나타내었다.
본 연구에서는 도로 네트워크에서 노드의 연계성 평가 모형을 제시하였다. 우선 두 노드 간의 경로 수, 경로의 굴곡도, 설계속도 및 용량을 고려하여 노드 간 연계성 지수를 정의하였다. 노드의 연계성은 그 노드와 타 대상 노드들 간의 연계성 지수의 가중 평균으로 산출되는데, 여기서 대상 노드들과의 연결 가중치는 통행수요와 거리에 의해 결정된다. 본 연구에서 개발한 연계성 평가 모형을 가상 가로망에 적용한 결과 모형이 적용 가능하고 적정한 결과를 산출하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 연계성 평가 모형은 통행 단위를 통일시키고 철도 링크의 용량 산정 문제를 해결하면 철도 네트워크를 포함하는 통합 교통 네트워크의 연계성 분석에도 활용될 수 있다.
무선 센서 네트워크(WSN)에서 센서 노드의 위치 추정 기술 중 거리 기반의 위치 추정 기술은 거리 측정에 따라 센서 노드의 위치 추정의 정확성이 달라진다. 거리 기반의 위치 추정 기술에서 거리를 측정하는 많은 기술 중에 추가적인 장비 없이 쉽게 구현이 가능한 기술 중 하나는 수신 신호 세기이다. 그러나 수신신호세기 기반의 위치 추정 기법은 몇 가지 문제점을 고려해야 한다. 하나는 수신된 신호는 채널 환경에서 페이딩, 쉐도잉 그리고 장애물 등으로 인해서 거리 추정의 오차가 생긴다. 이로 인해서 센서 노드의 위치 추정의 정확성은 낮게 된다. 또 다른 하나는 거리 기반의 위치 추정 기술은 대부분 센서 노드에 의해서 자신의 위치를 추정한다는 것이다. 하지만 센서 노드의 한정된 배터리 용량 때문에 무선 센서 네트워크의 동작 시간이 감소하게 된다. 반면에 비콘 노드는 센서 노드보다 처리 능력과 배터리 용량이 더 높기 때문에 비콘 노드 기반 위치 추정 기법은 무선 센서 네트워크의 동작 시간을 연장 할 수 있다. 본 논문에서는 비콘 노드에서 수신 신호 세기와 전력손실지수 추정을 활용하여 센서 노드의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안함으로써 위의 문제점을 극복한다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 기법을 검증한다.
MANET은 유선 기반망이 구축되어 있지 않은 곳에서 운용되기 때문에 노출된 매체와 동적인 토폴로지, 중앙의 감시와 관리 결여 등으로 보안 측면에서 취약하다. 특히, 중앙에서 네트워크를 제어해 주는 중재자가 없기 때문에 악의적인 노드가 발생해도 그에 대한 탐지나 조치가 어렵다. 이와 같은 악의적인 노드는 Ad-hoc 관련 보안 연구 분야중 라우팅에 밀접하게 연관되어 있다. 따라서, 본 논문에서는 안전하고 효율적인 라우팅을 위해 악의적으로 행동하는 노드를 효과적으로 탐지하여 보안성을 더욱 높일 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해 일정기간 악의적인 행위를 수행하는 노드를 개개의 노드 및 이웃간의 협업을 통해 이중화하여 탐지하고, 각 노드에 대한 신뢰지수를 부여하여 관리함으로써 악의적인 노드 행위에 효과적으로 대응 할 수 있는 기법인 MBC(Identification technition of Malicious Behavior node based on Collaboration in MANET)을 제안한다. 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 우리는 네트워크 시뮬레이션을 수행하였다. 이 시뮬레이션 수행결과는 제안한 방법이 기존 방법보다 악의적인 노드를 더 정확하고 신속하게 식별 가능함으로써 보다 효율적인 라우팅이 이루어짐을 보였다.
Faloutsos et al.[1,2]은 파워-로(power-law)를 이용해 노드 차수와 같은 Autonomous System (AS) 레벨 인터넷 토폴로지 특성의 중꼬리(heavy-tailed) 분포를 성공적으로 나타내었다. 이러한 결과는 파워-로 지수(exponents)를 이용해 이들 인터넷 토폴로지 특성을 간단 명료하게 나타낼 수 있게 한다. 본 논문에서는 BGP 밸리-프리 라우팅 정책에 기반한 국내 AS 레벨 인터넷 토폴로지 속성 - 노드 차수, 홉 수에 따른 노드 쌍의 수, 그리고 그래프의 고유치 - 의 파워-로 지수를 조사하였다. UCLA IRL 연구실이 제공하는 실제 AS 레벨 데이터 셋을 이용하였으며 이들 파워-로 근사는 상관계수(correlation coefficient)가 각각 90.7%, 96.5%, 그리고 97%로 조사되었다. 특히, 실질적인 AS 레벨 토폴로지 직경이 3홉 이내에 존재하는 AS 노드 쌍이 전체 91% 이상이며, 따라서 국내 AS 레벨 토폴로지가 비교적 잘 정리된 것으로 판단된다.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 가진 센서 노드들로 구성되며, 센서 노드의 에너지를 효율적으로 활용하기 위해 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 균형 있는 클러스터 구성을 위해서는 클러스터 헤드의 선정이 중요하다. 기존의 연구는 확률, 노드의 잔여 에너지, 이웃 노드의 수, 이웃 노드와의 거리 등의 정보를 활용하여 클러스터 헤드를 선정하였다. 그러나 확률은 클러스터 헤드의 밀집으로 인한 에너지 소비의 불균형이 있을 수 있으며, 이웃 노드와의 정보 비교는 필요한 정보 수집을 위해 많은 에너지가 필요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문은 센서 노드를 베이스 스테이션과의 거리에 따라 2-레벨로 나누고 각 상위 레벨에 속한 동일한 하위 레벨을 순차적으로 변경해가며 클러스터를 구성하는 기법을 제안한다.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 한정된 에너지를 가진다. 이에 센서 노드의 전송 에너지의 효율을 높여 네트워크의 수명을 연장하는 것이 중요하다. 무선 센서 네트워크에서 LEACH는 클러스터 헤드가 난수를 이용한 확률값으로 선출하여 주변 노드들과 함께 클러스터를 구성한다. 그러나 노드들이 베이스 스테이션과 클러스터 헤드 사이에 존재할 경우 클러스터 헤드로 데이터를 전송하게 되므로, 베이스 스테이션의 역방향으로 전송하게 된다. 이는 역방향 전송을 받은 클러스터 헤드가 다시 베이스 스테이션에 데이터를 전송하게 되어 불필요한 에너지를 소비한다. 본 논문에서는 LEACH의 불필요한 전송 에너지의 소비를 줄이기 위하여 D-LEACH를 제안한다. D-LEACH는 센서 노드와 베이스 스테이션 그리고 클러스터 헤드 사이의 거리를 계산하여 직접 전송하거나 멀티 홉 전송으로 데이터의 전송방향을 베이스 스테이션이 위치한 방향으로만 전송하게 함으로 전송 에너지 효율을 높인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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