일상적인 상황이 주로 시간을 고려한 일정에 따라서만 발생한다고 가정하면 각 상황별 확률분포함수에 기반한 데이터 생성법은 효과적이다. 하지만, 사람들은 상황을 인식하거나 판단할 때, 이전 상황을 고려하여 현재 상황을 미루어 짐작하거나 결정하는 경우도 흔하다. 본 논문에서 제안한 상황 전파 네트워크는 상황 인식 및 결정에서 이전 상황이 현재 상황에 미치는 영향을 고려하는 것과 유사하게 상황발생 확률분포함수를 보상해 줌으로써 상황의 전개가 연속적이면서 자연스러운 흐름을 갖도록 해준다. 본 논문에서는 평범한 직장인이 집이라는 공간에서 발생시키는 상황 데이터를 생성하는 모델을 제안하였고, 모의실험을 통해 상황 전파 네트워크가 상황의 자연스러운 흐름에 얼마나 영향을 기여하는지 확인하였으며, 특히, 순차적 상황 모호성과 충돌성 지표를 새롭게 정의하여 제안한 상황 데이터 생성 모델을 평가했다. 결론적으로 상황 전파 네트워크를 결합시켰을 경우, 확률 모델만을 사용했을 때보다 순차적 상황 모호성은 6.45% 상황 충돌성은 4.60% 감소함을 확인했다.
본 논문에서는 센서네트워크에서 Link Quality를 이용하여 코드와 같은 대용량의 데이터를 적을 에너지로 다르게 전파하는 LQNP 기법을 제안한다. 센서 네트워크에서 코드의 전파 방법에 대한 기존 연구들은 Link Quality를 고려하지 않고 코드를 전파하는 정책을 쓰고 있다. 패킷 손실이 많은 센서네트워크에서 이 방법은 적합하지 않기 때문에 본 논문에서는 패킷 손실이 많은 상황에서도 효율적인 코드 전파를 수행할 수 있도록 Link Quality를 이용하는 방법을 살펴본다.
재난상황에 활용 가능한 소셜 네트워크 서비스를 제시하고, 소셜 네트워크 서비스를 정보 전달 목적으로만 활용하고 있는 단점을 개선하기 위해 클라우드 소싱 방식을 도입했다. 최종적으로는 소셜네트워크 서비스에 등록되는 가장 신속한 재난 정보를 활용하여 전파하는 것이 목표이며, 이 매시업의 설계는 기존에 활용되고 있던 전용 어플리케이션을 이용하여 재해정보를 제보하는 방식과 차별화되며, 결국 소셜 네트워크 서비스를 재난 및 재해 상황 전파 도구로 사용하는 것이 아니라 자료 수집 목적으로 활용하기 위한 연구이다.
비디오 데이터를 실시간으로 스트리밍 할 때, 전송되는 데이터의 손실을 최소화 하고, 안정적인 전송을 가능하도록 하는 것은 매우 중요하다. 무선으로 동작하는 사용자 디바이스가 위치한 환경이 통신을 하기에 적합하지 않은 상황에 놓인 경우에도 위급한 상황을 탈출하기 위한 끊어짐 없는 비디오 스트리밍이 필요할 수 있다. 이를 위해 네트워크의 상태에 따라서 실시간성을 보장하기 위한 적응적 스트리밍 기법이 필요하다. 이 논문에서는 다가올 U-City 환경에서 다양한 형태의 사용자 디바이스를 지원하고 비디오 데이터를 통한 통합형 관리 체계를 위한 네트워크 적응적인 실시간 미디어 데이터 전송 기법을 제시한다.
본 논문은 차량이 사고가 발생하였을 때, 사고 차량이 가까이에 있는 주위 차량에 긴급메시지를 전파하여, 다른 차량의 운전자들이 사고지점을 인지하고 회피할 수 있도록 효과적이고 빠른 브로드캐스트 기법에 관하여 기술하였다. 본 논문에서는 GPS(Global Position System)가 장착된 도심환경의 차량 네트워크에서 긴급 메시지를 빠르게 전파하는 방법을 제안한다. 전송 차량은 연속적이고 효과적인 메시지 전파를 위해 가장 멀리 있는 차량을 다음 릴레이 차량으로 미리 선정하고 전파를 하는 기법을 제안한다. 그리고 RSU(Road Side Unit)의 도움 없이 교차로를 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하며, 끊어진 네트워크 상황에 대처하기 위해 헬로 메시지를 이용한 SCF(Store-Carry-Forward) 기법을 제안한다.
본 논문에서는 차량 네트워크를 위한 긴급메시지 브로드캐스트 방안으로 긴급이벤트가 발생되는 즉시 긴급메시지를 최대한 신속하고 정확하게 전파하기 위하여 필요한 브로드캐스트 기법에 대해서 연구하였다. 제안하는 프로토콜은 차량간 그룹을 형성하여 일정거리에 위치한 모든 차량들에게 긴급메시지를 전달하는 브로드캐스트 형태의 프로토콜로써 차량 안전관련 상황이 발생하였을 때, 이 사실을 일정거리 안에 있는 후위 차량들에게 효과적으로 전달하기 위한 긴급메시지 전달 방법이다. 이는 차량간 그룹을 이용하여 긴급 메시지를 후위로 전파하는 방식으로써 형성된 그룹 안에서 선정된 대표차량에 의해서만 재전송을 수행하기 때문에 불필요한 전송을 최소화할 수 있으며 긴급메시지의 충돌 가능성 또한 낮출 수 있게 된다. 시뮬레이션 결과 제안한 방식을 이용하여 긴급메시지를 전파했을 경우 기존의 차량간 프로토콜에 비해 비교적 훨씬 적은 양의 패킷으로 빠른 시간 안에 효과적으로 긴급메시지를 전파할 수 있었다.
상황인식 처리기술은 사용자의 컨텍스트에 근거하여 사용자와 장치간의 상호 운용성을 지원해 줌으로써, 사용자로 하여금 정보 획득 및 실행을 보다 용이하게 하도록 해주는 기술이다. 여러 상황변화가 발생할 경우 이에 따라 서비스 전달 방식을 동적으로 적응시키기 위하여 상황에 대한 명시적인 요구사항을 정의하고 이 정의 된 상황을 각 노드에 전파하고 노드에 포함된 미들웨어는 전파된 상황에 적합한 센싱된 정보를 분석하여 특정한 상황의 발생과 이에 따른 액션을 수행하며 또한 센서에서 취득한 컨텍스트로 부터 통합된, 추론된 컨텍스트를 생성한다. 본 논문에서는 센서로부터 다양한 타입의 컨텍스트를 처리 할 수 있는 미들웨어를 제안한다. 이 미들웨어는 변화하는 주변 환경에서 센서로부터 센싱된 컨텍스트 뿐 아니라 통합된, 추론된 컨텍스트를 생성할 수 있도록 설계 되었다. 제안한 상황인식 미들웨어를 기반으로 사용자 질의 요청과 이벤트 상황 질의를 설계하였으며, 이벤트 상황 질의의 추론 DB를 명시하기 위하여 Clips 언어를 사용하였다.
본 논문은 기존의 수동적 위치 추적 응용을 사용자가 시스템과 상호작용이 가능하도록 확장함으로 계속적으로 이 동하는 센서노드에게 사용자가 원하는 명령을 전달할 때 메시지의 양이 많아지는 문제점을 해결하기 위한 기법을 제시한다. 이 기법은 상황에 따라 전체 센서 필드에 데이터를 전파하는 full-scale flooding 과 지역적으로 데이터를 전파하는 constrained flooding을 상황에 따라서 선택 사용하는 방식으로 서로의 약점을 보완함으로 최대의 효과를 얻는다. 시뮬레이션을 바탕으로 full-scale flooding만을 사용했을 때와 비교했을 때 이동 노드의 수가 늘어 나는 과정에서 $10\%-90\%$까지 메시지의 양을 줄일 수 있었고, 최악의 상황에서도 full-scale flooding보다 그 결과가 나쁘지 않다.
최근 이루어지는 사이버 공격들의 형태가 점점 더 다양해지고 공격의 전파 속도가 빨라짐에 따라 기존의 침임 탐지 기법으로는 이러한 공격을 신속하게 탐지하고 차단하기에는 한계가 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 최근에 네트워크 보안 이벤트 시각화 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 네트워크 보안 이벤트 시각화 기술은 네트워크 상에서 발생되는 방대한 양의 이벤트를 실시간으로 시각화함으로써 네트워크 공격의 탐지, 알려지지 않은 공격 패턴 분류, 네트워크 이상 상태의 발견 등 네트워크 보안 상황을 관리자가 직관적으로 인지할 수 있도록 하는 기술이다. 본 고에서는 보안 이벤트 시각화 기술을 유선 네트워크와 무선 네트워크로 구분하여, 각각의 네트워크 환경에서 현재 개발되고 있는 기술의 동향과 앞으로의 발전 방향에 대해서 다루도록 한다.
VANET 환경에서 차량의 안전을 위한 긴급 메시지 전달 기법의 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 차량이 긴급 상황에 대처하기 위해서는 긴급메시지가 신속하게 주변 전파되어야 한다. 많은 노드들에게 빠른 시간에 전파하기 위해 이용되는 Flooding 방식은 빈번한 브로드캐스트로 인하여 네트워크 전체의 트래픽이 증가하게 된다. 이로 인하여 데이터의 전송 지연상황이 발생한다. 이러한 문제점을 막기 위해 Selective Flooding 방식이 도입되었으나 메시지의 중복으로 인한 Flooding은 고려되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링을 활용하여 기존의 Selective Flooding 방식에서의 overhead를 줄여 빠른 메시지 전달을 할 수 있는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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