센서 네트워크는 모든 센서노드들이 한정된 에너지를 가지고 사용되기 때문에 센서 네트워크의 생명주기를 연장하기 위해서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이동성을 갖는 싱크노드와 고정된 센서노드들을 가지는 이동 센서 네트워크에서 전체적인 생명주기를 연장하는 동적 지역 업데이트 기반의 라우팅 프로토콜(D-LURP)를 제안한다. D-LURP는 싱크노드가 브로드캐스팅 영역을 벗어나는 경우 LURP와 같이 새롭게 라우팅 구축과정을 수행하는 대신에 이동한 싱크노드를 중심으로 생성된 브로드캐스팅 영역과 이전의 영역을 포함하는 새로운 동적 업데이트 지역을 구축한다. 동적 브로드캐스팅 지역의 설정을 통해 기존의 전체 네트워크에 싱크노드의 위치정보를 브로드캐스팅하는 과정을 생략하도록 한다. 이러한 망 전체에 대한 브로드캐스팅의 생략을 통해서 본 논문에서 제안하는 싱크노드의 이동에 의한 동적 라우팅 구축은 기존의 LURP에 비하여 적은 에너지 소비를 필요로 한다. 시뮬레이션을 통해 기존의 프로토콜과 제안한 방법의 성능평가를 한다.
무선 애드혹 망에서 connected dominating set(CDS)를 활용한 라우팅 방식의 핵심은 dominating 노드로 동작할 최소 개수의 노드들을 선택하고, 이 노드들로 이루어진 백본 망을 구성하는 것이다. CDS 에서 장애 노드가 발생할 확률은 무시할 수 있는 수준은 아니다. 고장 감내가 중요한 비중을 차지하는 응용에서는 기존 CDS 기반 라우팅이 바람직하지 않을 수 있다. 따라서 메시지 플러딩에 따른 오버헤드로 인해 CDS 전체 재구성 시도를 최소화하는 것이 필요하다. 이를 위해 CDS 전체 재구성을 시도하는 대신, 장애가 발생한 노드를 중심으로 제한된 범위에 놓인 노드들에 대해서만 CDS를 부분 재구성할 수 있도록 대체 노드를 찾는 방안을 제안한다. 이러한 방식을 적용할 경우., CDS 부분 재구성시에도 dominating 노드 수가 전체 재구성을 시도했을 때와 같게 유지될 뿐만 아니라 전체 재구성 때보다 20~40% CDS 구성 시간을 단축시킬 수 있다. 고 이동성을 갖는 상황에서 기존 전체 재구성 알고리즘에 비해 패킷 수신율 및 에너지 소비 측면에서 유리한 결과를 얻었다.
고려 공민왕에서부터 조선이 건국되는 과정을 다양한 시각에서 기록된 네 가지 다른 역사서로부터 등장인물을 추출하여 서로 다른 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 구축한 모든 네트워크는 일반적인 사회네트워크와 마찬가지로 척도 없는 네트워크의 특성을 보여주었다. 다른 역사서와는 달리 태조 총서는 이성계와 그 가문 중심으로 주관적으로 기록된 역사임을 네트워크 기반으로 확인할 수 있었다. 이는 이미 잘 알려져 있는 사실이지만 네트워크 연구를 통해서 확인할 수 있다는 것에 의의가 있다. 또 다른 사실은 정도전이 조선건국의 설계자로 알려져 있으나 네트워크 연구에서는 조선건국에 있어서 실제 그의 역할이 두드려지지 않았는데, 이 사실은 다양한 역사적 기록에서도 확인할 수 있었다. 따라서 네트워크를 기반으로 하는 본 연구는 고려말과 조선건국 사이의 역사적 사실을 좀 더 객관적으로 바라볼 수 있는 정보를 제공할 수 있는데 의의가 있다. 네트워크 연구에서 중심인물 또는 허브 노드를 결정하는 구조인자는 연결계수다. 응집 중심성은 네트워크상에서 위치의 중요성을 나타내는 척도다. 본 연구에서는 연결계수 값에 응집 중심성 값을 추가하여 상호 비교함으로써 중심인물을 결정하는데 보완할 수 있는 방법론을 도입하였으며, 역사네트워크에서 주관성과 편향성을 반영하는 척도로 활용할 수 있음을 제시하였다. 향후 네트워크 연구에서 연결계수와 응집 중심성을 동시에 고려하는 알고리즘을 개발한다면 허브 노드를 결정하는 새로운 방법으로 활용할 수 있을 것이다.
무선 센서 네트워크는 특정지역에서 데이터를 수집하여 처리는 작은 센서 노드들로 구성된다. 이러한 센서들은 최초로 설치된 이후에는 배터리로 동작되며, 동작기간이 수개월에서 수년까지 지속되어야 함으로 제한된 자원을 효율적으로 활용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 데이터 중심개념을 적용한 Directed Diffusion의 기본동작구조에 RHC(rounting history cache)를 적용하여, 데이터 전송경로 설정에 신뢰성과 효율성을 높인다. 제안하는 RHC 알고리즘은 각 센서 노드가 자신의 RHC를 주기적으로 업데이트 하여 최적화경로를 저장하고 있기 때문에, 이벤트 발생시마다 경로를 재설정하여 에너지가 낭비되는 것을 최소화하였고, 중복메시지의 최소화로 신뢰성을 향상시켰다.
무선 센서 네트워크에서는 직접 접근이 어려운 환경에 대량으로 센서 노드들이 배치된다. 배터리 교체나 재충전 등 전력 공급이 어렵다. 에너지를 센서 노드와 같이 사용하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 네트워크의 수명을 늘리기 위해 중요한 고려 사항은 각 센서 노드의 에너지 소비를 최소화하는 것이다. 무선 센서 노드의 에너지가 에너지를 다하여 방전되면 센서 노드의 제 역할을 할 수 없으며, 네트워크 내 노드의 일정량(50% 또는 80%) 이상이 소진되면 네트워크가 제 역할을 하지 못한다. 따라서 노드의 에너지 소비를 최소화하고 네트워크를 장기간 유지하기 위해 다양한 프로토콜에서 제안된 방법이다. 우리는 클러스터의 중심점과 잔류 에너지를 고려하고 플롯 포인트와 K-평균을 고려한다(WSN은 최적의 클러스터링 클러스터링을 제안한다). KOCED 프로토콜에 대한 성능 평가를 하고자한다. 최근 머신러닝 방법 중 하나인 K-평균 알고리즘을 적용한 프로토콜을 비교하고 성능 평가 요소를 제시하고자 한다.
많은 수의 노드들로 구성되어 있는 센서 네트워크에서 가장 우선적으로 고려되어야 할 사항은 에너지 효율성(energy-efficiency)이다. 현재 센서 네트워크의 수명을 연장시키고, 트래픽을 줄이기 위해서 데이터 중심의 라우팅 프로토콜들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 무선 애드 혹(ad hoc) 네트워크에서 연구되어진 많은 라우팅 알고리즘들이 센서 네트워크에 적용되었을 때 발생하는 문제점에 대해 살펴보고, 네트워크에서 전달되어지는 메시지의 수를 줄임과 동시에 노드가 소모하는 에너지 량을 최소화하는데 역점을 둔다. 본 논문은 네트워크 내에 플러딩 수행 시, 많은 오버헤드가 발생하는 것을 해결하기 위해 다중경로 플러딩(Restricted Multi-path flooding) 기법을 제안한다. 다중경로 플러딩 기법은 기존의 라우팅 기법과 달리 노드의 제한된 에너지를 효율적으로 활용하며, 여러 경로를 통해 수신된 정보를 이용하여 최적의 경로를 선택한 후 원격지 노드와 정보를 교환할 수 있다.
최근 원하는 정보를 수집하기 위한 무선 센서 네트워크(WSN) 사용이 증가하고 있으며, 이때 여러개의 작은 센서들이 배터리의 용량에 한정되어 있기 때문에 가장 우선적으로 고려해야 할 부분은 에너지 효율성이다. Directed Diffusion(DD)은 데이터 중심 기반 라우팅 알고리즘으로 싱크는 모든 센서 노드에게 인터레스트(Interest)를 전송(Flooding)하면 Interest를 받은 노드들은 경사(Gradient)를 만들어서 그 경로들 중 최적화 경로를 강화(Reinforce)한다. 이 경로는 센서 네트워크 전체적으로 볼 때는 에너지를 최소화 하지만, 매 Flooding시 에너지 고갈과 시간 낭비의 문제점이 나타난다. 본 논문에서는 DD의 문제점을 개선하여 싱크가 Interest를 Flooding할 때 마다 여러 번의 Flooding으로 노드의 에너지 고갈과 시간 낭비가 심각해지는 것을 방지하기 위해 중간노드가 Interest를 기억하도록 Middle-Interest Node(MIN)를 두어 데이터를 전달하는 새로운 기법을 제안한다. 본 기법의 성능은 DD와 제안기법인 MIN에 대한 수학적 분석에 기반 하여 측정하였다.
본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크의 코어-기반 멀티캐스트 트리 라우팅 알고리즘에 가중치 클러스터링을 이용하여 효율적으로 코어-기반 멀티캐스트 트리를 유지하는 기법을 제안한다. 코어-기반 멀티캐스트 트리 라우팅에서 가장 큰 문제점은 코어 노드의 위치를 결정하는 문제이다. 코어 노드의 위치에 따라서 데이터의 전송 거리가 달라진다. 코어노드의 이동으로 인하여 멀티캐스트 트리의 재구성으로 인한 오버헤드가 전체 네트워크에 미치는 영향이 크므로 가중치 클러스터링을 이용한다. 클러스터의 헤드와 게이트웨이 노드, 클러스터 헤드의 연결 경로를 멀티캐스트 트리로 구성하여 데이터 전달과 제어 메시지의 전달 경로로 사용한다. 코어 노드의 선택은 코어 영역내의 클러스터 헤드 노드들 중에서 가중치가 가장 작은 값을 갖는 노드를 코어 노드로 선정한다. 성능평가에서 코어영역을 단계별로 증가시켰을 때 코어영역이 전송지연에 미치는 영향을 기존의 코어 기반 트리방식과 비교한 결과 전송지연과 오버헤드가 감소하였다. 이와 같이 가중치 클러스터링에 의하여 멀티캐스트 트리를 구성하고 유지함으로써 제안한 방식이 코어 노드의 위치와 이동성에 따라서 전송거리와 제어 오버헤드가 고정 CBT 방식보다 향상됨을 알 수 있었으며, 코어 노드를 선택할 때 이동성이 적고, 네트워크의 중심에 가까울수록 멀티캐스트 트리가 안정되며 전송거리도 짧아짐을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.
보안 제품의 개발이 많아지면서 각 제품에 대한 통합의 필요성이 대두되고 있다. 예를 들어, 침입탐지 시스템에서 침입을 시도하는 노드를 판별한 경우, 실제 그 노드로부터의 접속을 차단할 수 있는 기능을 방화벽 시스템에서 제공하고 있기 때문에, 방화벽 시스템으로 접속 차단 명령을 보낼 수 있는 기능이 제공된다면 보다 자연스럽게 통합 관리가 이루어 질 수 있을 것이다. 그러나, 현재 보안 시장은 많은 종류의 보안 제품이 존재하기 때문에 이러한 통합이 쉽게 이루어지지는 않고 있다. 정보보호에 대한 관심이 높아지면서 많은 기업이 각종 보안시스템을 도입하고 있지만, 각 보안 시스템의 개별 관리에 중점을 두고 있어 이기종 보안 시스템간의 연동에 기반한 통합 관리 차원의 필요성이 증가된다. 따라서, 국내외의 많은 보안 업체들이 이기종 보안 제품의 연동을 위한 방안들을 제시하고 있으며, IETF(Internet Engineering Task Force)를 중심으로 표준화 작업이 진행되고 있다. 본 논문에서는 국내외 각 보안 업체 혹은 보안 업체간 컨소시엄 형태로 제안된 이기종 보안 솔루션 연동 방식 및 공개 API(Application Programming Interface) 형식들을 분석하고, 표준화 동향에 대해 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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