본 논문에서는, GPS와 무선랜, 블루투스 등이 탑재된 이동 단말의 비율이 높아지게 됨에 따라, 이동 단말이 갖는 다중 무선 네트워크 기술을 활용하는 모바일 P2P 메시지 플랫폼을 제시한다. 자신과 타 단말의 GPS 정보에 근거하여 메시지 전달 방법을 '직접', '간접', '원거리'로 전달 방식을 구분한다. 근거리 무선 네트워크 접속 기술(radio access technology, RAT)를 사용하는 '직접' 방식보다 수신 단말과의 도달 거리를 늘이기 위해 릴레이 노드를 선정하여 '간접'으로 수신 단말에게 메시지를 전달한다. '직접'이나 '간접' 등의 근거리 RAT를 활용하여 메시지 전달이 불가능한 경우에는 무선 WAN(wide area network) 기술을 사용하는 '원거리' 방식으로 메시지를 전달한다. 적용할 RAT 기술을 선택하는데 있어 GPS 정보를 기반으로 함으로써 네트워크 간 핸드오버를 결정하는데 전력 소모가 적다. 네트워크 시뮬레이터를 이용하여, 메시지 전달 성능과 단말의 이동 속도와 RAT의 도달 거리에 따른 핸드오버 감지 오차에 대한 평가를 시행하였고, 제안하는 기법의 우수한 성능을 확인하였다. 제안하는 메시지 전달 기법을 포함하는 메시지 플랫폼을 스마트 폰에 실제 구현하였다. 실제 에너지 소모량 관찰과 수식적 모델링을 통해, 제안한 플랫폼을 탐재한 경우와 탑재하지 않은 경우에 대해 전력 소모를 비교하였으며, 본 플랫폼을 탑재한 경우가 그렇지 않은 경우들에 비해 전력 소모가 크게 낮음을 확인하였다.
무선 메쉬 네트워크는 쉬운 설치와 향상된 커버리지로 인해 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 예를 들면 메쉬 네트워크에서 throughput을 향상시키는 라우팅 프로토콜에 관한 연구나, 메쉬 링크의 품질을 측정하는 방법 등 다양하다. 하지만 이러한 연구들 중 대부분은 메쉬 라우터의 위치가 고정되어 있다고 가정한다. 하지만 실내 메쉬 네트워크의 경우 관리자가 메쉬 네트워크를 독점적으로 관리하기 때문에 설치 시에 메쉬 라우터를 설치할 위치를 마음대로 결정할 수 있다. 따라서 처음부터 메쉬 네트워크의 성능을 고려하여 메쉬 라우터를 설치하는 것은 성능향상에 필수적이다. 이 논문에서는 유전자 기반 최적화 알고리즘을 바탕으로 메쉬 네트워크의 특성 (간섭, 패킷 전달 토폴로지 등)을 고려한 메쉬 라우터 위치선정 기법을 제시한다. 기존에 메쉬 네트워크는 아니지만 다양한 무선 내트워크에서 기지국이나 AP등을 설치하는 문제가 연구되었고, 메쉬 네트워크의 고정된 메쉬 라우터 집합에서 게이트웨이를 선택하는 문제등이 연구되었지만, 메쉬 라우터의 위치를 선택하는데 있어서, 메쉬 라우터들의 위치나 메쉬 라우터 상에서의 패킷 전송 토폴로지에 의한 간섭을 고려한 연구는 없었다. 다양한 시뮬레이션을 통해 이 논문에서 제시된 기법이 랜덤 선택 기법에 비해 30-40%의 향상을 달성하였음을 보였다.
본 논문에서는 무선 센서네트워크상에서 Lightweight Individual Encryption Multicast 방식으로 그룹키의 사용대신에 Forward Error Correction을 이용한 개인별 인크립션을 사용하여 안전한 데이터 전송을 제안한다. 무선 센서네트워크에서 센서노드 프로그램을 위한 업데이트 방법으로 싱크 노드는 데이터를 다수의 센서노드에게 멀티캐스트 방식으로 전송이 가능하며, 그룹키 인크립션 방식이 가장 보편적인 안전한 데이터 전송을 위한 방식이라 할 수 있다. 이러한 그룹키 방식은 더 강력하고 안전한 데이터 전송을 위하여 멤버의 가입 및 탈퇴시 키를 재 생성하는 re-key 방식이 필요하다. 그러나 이러한 그룹키 방식을 센서네트워크에서 구현하기에는 제한된 컴퓨팅 자원, 저장 공간, 통신 등으로 인한 많은 제약이 존재한다. 또한 개인별 인크립션을 사용하면 각 노드에 대한 개별적 컨트롤은 가능하지만, 데이터 전송을 위한 개인별 인크립션 비용이 많이 발생하는 문제점이 있다. 멀티캐스트 전송시 개인별 인크립션 방식이 많이 고려되지 않았지만, 보내고자 하는 전체 데이터의 0.16 %만 개인키를 사용하여 각 노드에게 유니캐스트로 안전하게 전송하고, 나머지 99.84%의 데이터는 멀티캐스트를 이용하여 전송함으로써 무선 센서네트워크 성능을 향상시킨다.
인덱싱 기법은 무선 환경에서 클라이언트의 선별적인 청취를 지원하기 위하여 사용된다. 즉, 서버는 브로드캐스트 채널을 통해 데이타와 인덱스를 함께 전달함으로써 클라이언트의 선택적인 청취를 지원할 수 있다. 그러나 부가적인 인덱스 정보는 브로드캐스트 주기를 증가시키는 단점이 있다. 위치기반 서비스에서의 질의에 대한 응답지연은 잘못된 결과의 전달이라는 문제점을 가져올 수 있다. 본 논문에서 우리는 무선 브로드캐스트 환경에서 k-인접질의 서비스를 지원하기 위한 BBS(Broadcast Based LDIS Scheme) 기법을 제안한다. BBS 기법에서 서버는 전달하고자 하는 데이타를 위치에 기반을 두어 정렬하며 이를 인덱스 정보와 함께 클라이언트들에게 전달한다. 또한 클라이언트의 질의 처리 수행시간을 단축시키기 위하여 프리패칭과 OBC(Object Boundary Circle)기법을 새로이 제안한다. 제안 논문에 대한 성능평가는 데이타의 분포, 클라이언트의 이동 속도 그리고 서비스 영역의 크기 등 다양한 환경에서 이루어 졌다.
무선 센서 네트워크에서 이동하는 싱크를 활용하여 데이터를 수집하는 방법을 통해 데이터 수집의 효율성과 네트워크의 수명을 향상시키는 연구들이 진행되었다. 드론을 모바일 싱크로 활용할 경우 장애물이나 지형 등의 영향을 최소화 할 수 있기 때문에 기존의 지상에서 운용되는 모바일 싱크들에 비해 효과적인 데이터 수집이 가능하다. 본 논문에서는 드론과 지상 센서 네트워크의 연동 시 드론의 이동 경로가 정해지지 않은 상황에서 안정적인 데이터 수집을 위해 드론의 비행경로를 예측하고 센서 네트워크의 데이터 수집 지연 시간을 반영하여 최적의 랑데부 노드를 선정하는 방법을 제안한다. 선정된 지상 랑데부 노드는 네트워크 내의 모든 데이터를 수집하고 드론과 직접 통신을 통해 데이터를 전송한다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안기법이 드론의 비행경로와 데이터 수집의 지연시간을 반영하지 않는 기법들에 비해 안정적인 데이터 수집이 가능하다는 것을 검증하였다.
최근 센서 네트워크를 이용하여 이동 객체의 정보를 모니터링 하는 응용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 네트워크 전체 영역에서 대상 객체가 원하는 밀도로 분포하는 영역을 찾아내는 밀도 질의는 객체 모니터링 응용의 한 분야이다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 질의 처리를 위한 동종 센서 기반의 인-네트워크 밀도 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 밀도 질의 처리의 정확도를 높이고, 에너지 소비를 최소화하기 위한 가능성 기반 예상 지역 선정 기법과 센싱 영역 면적 기반 결과 보정 기법을 수행한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 밀도 질의 처리 기법과의 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 질의 처리를 위한 에너지 소모는 약 92% 감소하였고, 그에 따른 네트워크 생존 시간이 증가하였다. 덧붙여, 기존 기법보다 제안하는 기법의 질의 결과가 더 높은 정확도를 보장한다.
무선 네트워크의 급속한 확산과 이동 컴퓨팅 응용은 네트워크 보안에 대한 전망을 변화시켰다. 비정상 행위 탐지는 시스템으로 모니터 되는 알 수 없는 행위나 이상한 행위에 대한 패턴 인식 작업이다. 본 논문에서는 셀룰러 이동 망에서 유해한 내부 공격 위장자를 효율적으로 식별할 수 있는 효율적인 러프 집합 기반 비정상 행위 탐지 방법을 제안한다. 제안하는 비정상 행위 탐지 방법에서는 특징 값으로 사용자의 무선 응용 계층의 추적 데이터를 사용한다. 특징 값을 기초로, 이동 사용자의 사용 패턴이 러프 집합에 의해 얻어지고, 그리고 모바일의 비정상 행위는 가중 특징 값을 고려한 러프 소속 함수에 적용하여 효과적으로 탐지될 수 있다. 제안하는 방법의 성능은 모의실험으로 평가하였다. 모의실험 결과, 중요도에 따라 특징 속성에 다른 가중치를 부여하는 방법이 비정상 행위를 더 잘 탐지한다는 것을 확인하였다.
본 논문은 무선 센서 네트워크의 환경에서 연속적인 스카이라인 질의를 효율적으로 처리하는 새로운 필터링 기법을 제안한다. 기존 필터링기법은 라우터 경로를 기반으로 필터를 생성하고 적용하는 기법이다. 그러나 이러한 기법은 필터의 적용범위가 부분적이기 때문에 센서노드들이 싱크노드에게 전송해야 할 데이터를 대부분 싱크노드로 전송하고 에너지의 효율성 측면에서 좋지 않다. 그래서 본 논문은 적은 비용으로 효율적인 필터를 생성하고 그 필터의 적용범위를 전체 센서노드로 적용하여 싱크노드에 전송해야 할 데이터를 획기적으로 감소시키는 기법을 제안한다. 그 효율적인 필터는 센서데이터의 지역적 특성과 클러스터링을 이용하여 생성한다. 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 다양한 환경에서 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 핵심 기반 기술로서 무선 센서 네트워크 통신 기술에 대한 연구가 점차 확산되고 있다. 특히 센서 노드는 에너지 자원이 한정되어 있기 때문에, 에너지 효율적인 라우팅 기법을 통해 통신 에너지를 감소시키는 것이 가장 중요하다. 기존의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜은 헤더를 임의로 선정함으로써 효율적으로 클러스터 헤더를 선정하지 못하는 문제점을 지닌다. 또한 기존의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜은 대규모 크기의 네트워크를 지원하지 못하기 때문에 다양한 응용에서 활용될 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 기존 클러스터 기반 라우팅 기법의 문제점을 해결하기 위하여, 대표경로를 이용한 새로운 클러스터 기반 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안하는 기법은 홉 수 기반의 대표경로를 생성함으로써 분산된 클러스터 헤더를 지닌 효율적인 클러스터를 구성한다. 또한, 클러스터 멤버 노드와 클러스터 헤더간의 데이터 통신 및 클러스터 헤더간의 통신을 위하여 멀티 홉 통신을 지원한다. 마지막으로 LEACH와 Mutihop-LEACH와의 성능 비교를 통해 제안하는 기법이 신뢰성 및 확장성 측면에서 성능이 우수함을 제시한다.
센서 네트워크 미들웨어는 센서 하드웨어와의 연관을 최소화하고, 어플리케이션 개발을 용이하게 하며, 추상적인 데이터 접근 방법을 제공 하기 위한 연구들로 많은 연구자들에게 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 미들웨어는 실행코드를 해석하기 위한 해석기가 모든 노드에 설치되어야 하며, 이는 추가적인 컴퓨팅 및 통신 오버헤드를 야기하였다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 게이트웨이에서 센서 오버레이 네트워크를 이용하여 운용되는 TinyONet-Lite를 제안하였다. TinyONet-Lite에서 가상 센서는 물리적 센서의 가상 대응체로 동작하고, 동적으로 연합하여 오버레이 네트워크인 슬라이스(Slice)를 만들어 미들웨어 서비스를 제공한다. 플랫폼의 효율을 보여주기 위해서 이 논문은 TinyOS를 가진 하드웨어 모트(mote)위에 TinyONet-Lite를 구현했고, 여러 실험을 수행하였다. 실험에 의하면, 기존의 연구와 비교했을 때 TinyONet-Lite는 확장성, 동적서비스 구성이 우수하며, 오버헤드를 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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