XP-SWMM은 유한차분방법에 의한 천수방정식을 기반으로 하는 TUFLOW 엔진을 탑재하여 1차원 솔루션 엔진과 동적으로 연결하여 범람원에서의 흐름거동을 2차원으로 해석할 수 있다. 유역에서 발생한 모든 유출량은 해당 소유역의 노드(맨홀)로 유입되며 2차원 침수양상은 관로상태에 따라 노드를 통해 역류한 유출수에 의해서 폰딩(Ponding)되는 조건으로 모의한다. XP-SWMM의 침수범람 모의는 침수범람 상황을 가시적으로 보여주는데 상당한 강점을 가지고 있으나 실제 지형여건에 따른 자연현상을 엄밀하게 모델링하는데 일정부분 한계가 있다. 모형의 한계는 담수된 노드의 수위로 인한 에너지 영향(오리피스 흐름)으로 인접관로의 침수가 부가적으로 유발할 수 있다는 점이며 실제 대부분의 경사지에서의 침수상황은 노드에 유출수가 담수되지 않고 하류로 지면을 따라서 확산(Diffusion)되어 담수영향으로 인한 인접관로 침수가 추가적으로 유발되지 않을 가능성이 매우 높다. 즉, XP-SWMM의 담수허용조건, 지반고 2D연결 옵션은 유역에서의 침수발생량을 과대평가 할수 있으며 특정 유역에서는 실제 침수발생 상황과 차이가 발생 할 수 있는 것이다. 본 연구에서는 서울시 광화문 일대의 효자배수분구 우수관로를 SWMM으로 구성하고 강우조건 95mm/hr에서 노드조건을 담수허용, 2D연결, 담수없음 조건으로 모형을 수행하여 침수모의 결과를 비교, 검토하였다. 전체관로 노드조건을 담수허용, 2D연결로 설정하게 되면 담수없음 조건과 비교하여 1.2-2.8배의 침수발생량이 추가로 발생하는 것으로 검토되었다. 즉, 담수없음 조건의 경우 침수발생시 노면 수위상승 인한 동수경사 영향이 반영된 압력관로 영향이 반영되지 않아 노드간 침수발생량이 중복되지 않는다. 반면, 담수허용이나 2D연결로 모형을 수행할 경우 지면의 경사가 충분히 있는 지역에 침수가 발생하더라도 일정 수심이상의 수두(동수경사선)가 형성되어 침수를 추가로 유발하는 것으로 보인다.
협력통신용 MAC 프로토콜은 주파수 자원이 한정된 무선통신망에서 프레임 전송속도를 증가시키는데 매우 중요한 역할을 담당한다. 본 논문에서는 협력통신용 MAC 프로토콜 기법에서 매우 중요한 협력노드를 선정하는 방법에 대하여 연구를 수행하였으며, 선행연구로서 기존에 제안된 도움노드 선정기법들을 컴퓨터 모의실험을 통해 성능평가를 직접 수행하여 성능결과를 서로 비교하였고, 각 기법의 장단점을 분석하였다. 성능평가 척도로는 시스템 처리량을 사용하였으며, 각 통신노드는 IEEE 802.11b 무선 랜 프로토콜을 사용하여 주어진 통신영역 내에서 자유롭게 이동하는 random way point 이동성 모델을 사용하였다.
센서 네트워크에서 발생하는 데이터를 저장하고, 효율적으로 질의를 처리하는 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로 데이터 중심 저장 기법이 있다. 데이터 중심 저장 기법의 경우 질의를 효과적으로 처리하기 위해 수집한 데이터 값에 따라 저장 될 센서 노드를 지정하고, 질의 처리를 위해 질의에 해당하는 데이터를 저장하는 노드에서만 데이터를 수집한다. 하지만 노드의 결함이 발생하면 결함 노드에 저장 되어 있는 전체 데이터가 소실 됨에 따라 질의 결과 정확도가 저하 되는 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 데이터 중심 저장 기법에서 노드 결함에 따른 데이터 소실이 발생하여도 높은 정확도를 보이는 인-네트워크 질의 처리 기법을 제안한다. 데이터 소실이 발생 하였을 경우 선형 회귀 분석 기법을 이용하여 소실 된 영역에 해당하는 보정 모델을 생성하고, 이를 통해 가상의 데이터를 포함한 질의 결과를 반환한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 데이터 중심 저장 기법과 성능을 비교하였으며, 그 결과 평균 98% 이상의 질의 결과 정확도를 보였고, 질의 처리 시 기존 기법에 비교하여 약 80% 이상의 에너지 소모를 감소 시켰다.
본 논문에서는 임의로 분포되어 있는 레일리 페이딩(Rayleigh fading) 채널 하에서 소스노드와 목적지 노드 사이의 직접 경로가 존재하고 복호 후 전송(decode-and-forward) 방식을 사용하여 중계하는 시스템을 고려한다. 이때, 다수의 릴레이 가운데 베스트 릴레이를 선택하여 이중 홉을 사용하여 통신하는 경우와 다중 홉을 사용하여 통신하는 경우의 아웃티지 확률을 구하고, 이를 통해 그 성능을 비교한다. 여기서 소스 노드와 릴레이들로부터 목적지 노드가 받은 모든 신호는 maximum ratio combining (MRC) 기법을 사용하여 결합하였고, 모든 경우에 대하여 목적지 노드에서 받은 수신 신호의 SNR이 갖는 확률 밀도 함수(probability density function, PDF)와 누적 확률 변수(cumulative density function, CDF)를 유도하였다. 이와 같이 구한 아웃티지 확률을 통해 릴레이의 개수가 2개일 때를 가정하고 실험한 결과, 채널 상태가 나쁠수록 다중 홉을 사용하여 통신하는 기법이 베스트 릴레이 선택 기법보다 좋은 성능을 보였다.
고정된 인프라스트럭쳐 없이 무선 노드로만 구성된 MANET은 높은 유연성을 제공하지만, 다양한 공격에 취약한 단점을 가지고 있다. 특히 모든 노드들이 패킷 포워딩을 수행해야 하기 때문에 DDoS 공격에 큰 취약점을 가지고 있다. 본 논문에서는 MANET에서 DDoS 공격의 피해를 완화시키고, DDoS 공격 발생시 공격자의 위치를 찾기 위한 패킷 전송 정보 관리 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 DDoS 공격 대상을 보호하기 위하여 게이트웨이 노드를 이용하는 계층구조를 채택하였다. 소스 노드가 목적지 노드까지 경로 설정시 목적지 노드와 같은 클러스터내의 게이트웨이 노드가 반드시 포함되어야 하며, 이 게이트웨이 노드는 목적지 노드를 보호하는 기능을 수행한다. 본 논문에서 제안한 기법은 CUSUM 기법과 비교 실험하여 효율성을 확인하였고, 위치 추적에 사용할 정보 관리의 효율성을 평가하기 위해 클러스터 헤드의 메모리 사용량을 측정하였다.
항공기, 보트, 열차 그리고 자동차와 같이 이동성 있는 네트워크들 안에서의 이동노드들은 함께 움직이며 같은 이동성을 공유한다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 모빌리티 안의 이동노드들 공동의 이동성을 토대로 한 효율적인 위치관리기법을 제안한다. 또한 이동노드가 바인딩 갱신 메시지를 이동노드와 통신 중인 노드들 (correspondent nodes)에게 전송할 때 멀티캐스트 기법을 적용하여 이동노드나 이동노드와 통신 중인 노드들의 증가에도 일정한 바인딩 갱신 메시지만을 발생시킴으로써 효율적인 위치관리를 할 수 있다. 제안한 기법에 대한 분석모델을 기존의 연구들인 HMIPv6 (Hierarchical Mobile IPv6)와 NEMO (Network Mobility)와 비교 분석함으로써 효율성을 검증한다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술인 센서 네트워크 기술이 각광을 받으면서 다양한 종류의 센서 노드로 구성된 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 네트워크 어플리케이션들의 주요 트래픽 패턴은 몇몇의 센서 노드들로부터 싱크 노드로 패킷을 전송하는 타입의 단일 방향성 데이터 수집형태로 구성되어있으며 소스 노드, 중간 노드, 싱크 노드에 이르기 까지 각각 자신의 상위 노드를 곧 바로 깨움으로써 지연의 감소와 에너지 효율성을 이끌어냈다. 본 논문에서는 센서 노드의 지연 감소를 위해 2계층 클러스터 구조를 제시하고 이에 기존에 사용한 라우팅 프로토콜을 네트워크 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다.
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.
기존 센서네트워크 환경의 노드들이 모바일 환경으로 바뀌면서 클러스터를 구축하고 클러스터 헤더를 선정함에 있어 기존 방법은 정적 노드를 대상으로 구축되어 있기 때문에 이를 동적 노드에 적합한 방법으로 구축하기 위해 기존 연속적인 스카이라인 질의방법을 이용하여 클러스터를 구축하고 클러스터헤더를 선정함으로 센서네트워크의 효율적인 환경을 구축하고자 한다. 기존은 클러스터 헤드 선정을 클러스터를 구축하고 구축된 클러스터 내에서 에너지 잔여량을 비교 하여 가장 에너지가 많은 노드를 헤드로 선정하여 라우팅을 고려하는 기법을 사용하였다. 그러나 센서 노드가 모바일 노드일 경우 위치도 함께 고려되어야 할 속성 중 하나일 것이다. 따라서 이 논문에서는 클러스터 헤더 선정기법에서 기존 방식과 달리 클러스터 헤더를 선정하고 클러스터 헤더를 선정하고 클러스터 헤더를 기준으로 R hop 까지를 하나의 클러스터로 설정하는 효율적인 영역 결정 기법을 제안하였다.
많은 무선 센서 네트워크의 연구가 진행되고 있지만, 해양 환경에서의 무선 센서 네트워크에 대한 연구는 이제 막 초기 단계에 접어들었다. 따라서 아직 모든 것이 해결해야할 과제이며. 최상의 네트워크 구조 및 네트워크를 구성하는 노드들이 정해져 있지 않다. 본 논문에서는 기존에 제안된 해양 무선 네트워크의 구조를 비교 분석하고, 문제점 및 개선사항을 포함한 새로운 센서 네트워크 구조를 제안한다. 그리고 열악한 해양 환경에서의 네트워크를 구성하는데 필요한 센서, 센서 노드, 싱크 노드, 릴레이 노드, 게이트웨이 노드들의 특징을 기술한다. 특히 기존의 연구와 차별화된 릴레이 노드를 두어서 좀 더 유연하고, 연결성이 높은 네트워크를 형성하는 구조를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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