• 제목/요약/키워드: 무선 선서 네트워크

검색결과 4건 처리시간 0.021초

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

  • 김동현;유승언;김경태;윤희용
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
    • /
    • pp.13-16
    • /
    • 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.

  • PDF

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

  • 차현수;김영준;김기형;유승화
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
    • /
    • pp.703-706
    • /
    • 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.

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

  • 이영숙
    • 융합보안논문지
    • /
    • 제21권1호
    • /
    • pp.55-62
    • /
    • 2021
  • 최근 센서를 이용한 장치들의 사용은 증가추세이다. 이런 센서 장치들은 이종무선 센서네트워크 환경에서 최신 기술들과 연관 지어 폭발적으로 증가하고 있다. 이런 환경에서 센서디바이스의 사용은 우리에게 편리함을 제공하기는 하나 여러 형태의 보안위협이 도사리고 있는 실정이다. 무선선서네트워크를 이용하여 원격으로 접속하여 제공받는 서비스에 존재하는 보안위협 중 대부분은 전송되는 정보의 유출과 사용자, 센서, 게이트웨이 사이의 인증에 대한 손실이 대부분이다. 2019년 Chen 등이 이종무선 센서 네트워크에 안전한 사용자 인증 프로토콜을 제안하였다. 그러나 Ryu 등이 제안한 논문에서 그들이 제안 프로토콜은 password guessing attack과 session key attack에 취약하다는 것을 주장하였다. 본 논문은 이전에 제안된 논문의 취약점을 개선하여 더욱 안전하고 효율적인 사용자 인증 프로토콜을 제안하였다.

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

  • 마이클 안젤로 살보;이재완;이말례
    • 인터넷정보학회논문지
    • /
    • 제11권2호
    • /
    • pp.129-142
    • /
    • 2010
  • 무선선서네트워크의 주요 응용분야 중 하나가 유비쿼터스 헬스케어 시스템이다. 하지만 무선센서네트워크가 가지고 있는 과제중의 하나는 데이터 중에 나타나는 높은 손실 율이다. 바이오 센서로부터 들어오는 데이터는 기지국에 도착되지 않을 수 있으며, 이 값은 손실 값(missing value)이 된다. 본 논문은 기지국에서 데이터를 수집하고, 손실 값을 처리한 후, 증상 패턴에 따라 건강상태를 분류하여, 비상시에 적절한 행동을 취할 수 있도록 하는 헬스케어 모니터 에이전트(HMA)를 제안한다. 이 에이전트는 유비쿼터스 헬스케어 환경에 적용되며, 건강상태를 인지하기 위한 증상패턴으로 바이오 센서 및 환자의 가족력으로 부터 생성된 데이터를 사용한다. 손실 값이 나타나면 HMA는 분류하기 전에 증상패턴의 손실 값을 채우기 위한 예측 알고리즘을 수행한다. 시뮬레이션 결과 HMA를 사용한 예측알고리즘이 다른 방법들에 비해 더 정확하게 증상패턴을 분류함을 보여주었다.