• Title/Summary/Keyword: 무선 선서 네트워크

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Reliable packet scheduling using Q-learning (Q-learning을 이용한 신뢰성 있는 패킷 스케줄링)

  • Kim, Dong-Hyun;Yoo, Seung-Eon;Kim, Kyung-Tae;Youn, Hee-Yong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2018.01a
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    • pp.13-16
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    • 2018
  • 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 신뢰성 있는 데이터 패킷 전송을 위한 효율적인 스케줄링 기법을 제안한다. 무선 네트워크는 수천 개의 센서노드, 게이트웨이, 그리고 소프트웨어로 구성된다. 큐러닝(Q-learning)을 기반으로 한 스케줄링 기법은 동적인 무선센서 네트워크 환경의 실시간 및 비실시간적인 데이터에 대한 사전 지식을 필요로 하지 않는다. 따라서 최종 결과 값을 도출하기 전에 스케줄링 정책을 구할 수 있다. 제안하는 기법은 데이터 패킷의 종류, 처리시간, 그리고 대기시간을 고려한 기법으로 신뢰성 있는 데이터 패킷의 전송을 보장하고, 전체 데이터 패킷에 공정성을 부여한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 기존의 FIFO 알고리즘과 비교하여 제안하는 스케줄링 기법이 전체 데이터 패킷에 대한 공정성 및 신뢰성 측면에서 우수함을 증명하였다.

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A study of node displacement mechanism to migrate congestion region in WSN (WSN에서의 혼잡구간(Congestion Region) 회피를 위한 노드 배치 기법 연구)

  • Cha, Hyun-Soo;Kim, Young-Jun;Kim, Ki-Hyung;Yoo, Seung-Hwa
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2011.04a
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    • pp.703-706
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    • 2011
  • 무선 센서 네트워크의 효율성을 극대화 하고 네트워크 구축비용의 최소화를 위해서 에너지 소비, 보안, 선서 노드 배치 등에 대한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 센서 노드 배치는 네트워크의 구축비용과 해당 네트워크가 제공하는 서비스의 성능에 직접적인 영향을 미치는 연구 분양이다. 본 논문에서는 이러한 센서 노드 배치기법을 활용하여 네트워크내에서 발생하는 혼잡구간을 회피하는 배치 기법을 제안한다. 제안된 기법은 초기 배치된 노드들이 자신의 주변을 가상의 격자 구조에 대응시켜 해당 격자당 포함되어 있는 주변 노드를 검색한다. 이를 통해서 주변 격자들중 노드가 가장 적게 배치되어 있는 격자를 혼잡 후보 구역으로 선택하고 실제 혼잡이 발생하는 지 확인한 이후해당 혼잡구역 구역을 지나가는 트래픽을 우회 시킨다.

Security Improvement of User Authentication Protocol for Heterogeneous Wireless Sensor Networks for the Internet of Things Environment (Heterogeneous Wireless Sensor Networks 환경에서의 안전한 사용자 인증 프로토콜)

  • Lee, Young sook
    • Convergence Security Journal
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    • v.21 no.1
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    • pp.55-62
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    • 2021
  • Recently, the use of sensor devices is gradually increasing. As various sensor device emerge and the related technologies advance, there has been a dramatic increase in the interest in heterogeneous wireless sensor networks (WSNs). While sensor device provide us many valuable benefits, automatically and remotely supported services offered and accessed remotely through WSNs also exposes us to many different types of security threats. Most security threats were just related to information leakage and the loss of authentication among the involved parties: users, sensors and gateways. An user authentication protocol for wireless sensor networks is designed to restrict access to the sensor data only to user. In 2019, Chen et al. proposed an efficient user authentication protocol. However, Ryu et al. show that it's scheme still unstable and inefficient. It cannot resist offline password guessing attack and session key attack. In this paper, we propose an improved protocol to overcome these security weaknesses by storing secret data in device. In addition, security properties like session-key security, perfect forward secrecy, known-key security and resistance against offline password attacks are implied by our protocol.

Symptom Pattern Classification using Neural Networks in the Ubiquitous Healthcare Environment with Missing Values (손실 값을 갖는 유비쿼터스 헬스케어 환경에서 신경망을 이용한 에이전트 기반 증상 패턴 분류)

  • Salvo, Michael Angelo G.;Lee, Jae-Wan;Lee, Mal-Rey
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.11 no.2
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    • pp.129-142
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    • 2010
  • The ubiquitous healthcare environment is one of the systems that benefit from wireless sensor network. But one of the challenges with wireless sensor network is its high loss rates when transmitting data. Data from the biosensors may not reach the base stations which can result in missing values. This paper proposes the Health Monitor Agent (HMA) to gather data from the base stations, predict missing values, classify symptom patterns into medical conditions, and take appropriate action in case of emergency. This agent is applied in the Ubiquitous Healthcare Environment and uses data from the biosensors and from the patient’s medical history as symptom patterns to recognize medical conditions. In the event of missing data, the HMA uses a predictive algorithm to fill missing values in the symptom patterns before classification. Simulation results show that the predictive algorithm using the HMA makes classification of the symptom patterns more accurate than other methods.