센서 노드의 프로그램 변경을 통한 센서 네트워크 공격을 방지하는 것은 중요한 센서 네트워크 관련 보안요소들 중 하나이다. 이를 해결하기 위해 각 센서 노드 내에서 실행 중인 코드가 변경되지 않았음을 검증하는 소프트웨어 기반 검증(attestation) 기술이 사용되고 있다. 그러나 현재 제안되고 있는 소프트웨어 기반 검증 기법은 신뢰할 수 있는 검증자가 존재하지 않는 센서 네트워크 환경에 대한 고려가 부족할 뿐만 아니라, 망의 변화가 없는 정적인 환경에 중점을 두어 설계되었기 때문에 센서 네트워크 환경에 적합하지 않다. 본 논문에서는 SWATT(Software-based ATTestation) 기법을 이용하여 센서 네트워크 환경에 적합한 상호 검증 프로토콜을 제안한다. 제안 기법은 신뢰 노드가 존재하지 않는 센서 네트워크 환경에서 이웃한 센서 노드에게 자신의 존재를 주기적으로 알리되, SWATT 기법을 이용하여 이를 인지한 이웃 센서 노드와 상호 검증을 수행하도록 한다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 검증자가 없는 센서 네트워크 환경에서 악의적인 공격으로 인해 변경된 프로그램을 실행하는 센서 노드를 식별할 수 있으며, 결과적으로 검증된 센서 노드들만으로 이루어지는 네트워크 구성이 가능하도록 한다.
드론의 동작 검증을 위한 테스트는 최종적으로 드론이 운용될 환경에서 이루어진다. 그러나 테스트 비용이 크고 테스트 비행 중 파손의 위험이 있기 때문에 시뮬레이션을 통한 사전 검증을 수행하는 것이 중요하다. 시뮬레이션은 SIL 방식이나 HIL 방식으로 이루어지는데 추가적인 외부 센서를 활용하는 경우 검증하기가 어렵다. SIL에서는 검증을 위해 가상의 외부 센서 구현이 필요하다. HIL 에서는 실제 센서를 사용하므로 가상의 외부 센서 구현은 필요 없다. 그러나 테스트 환경이기 때문에 실제 환경과 비슷한 데이터나 동작 검증에 적합한 데이터를 얻기 어렵다. 이러한 HIL에서의 문제를 해결하기 위해 외부 센서를 실제 환경에서 사용한 로그나 테스트 환경에서 센서 검증에 사용한 로그를 이용할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 외부 센서의 로그를 활용한 HIL 시뮬레이션 기법 확장 내용은 외부 센서 데이터 입력기가 로그로부터 얻은 센서 데이터를 비행 컨트롤러로 보내 검증을 수행하기 때문에 데이터를 재사용할 수 있고 테스트 비용을 줄일 수 있다. 또 외부 센서 데이터 입력기는 로그 파서, 뷰어, 슬라이서, 데이터 전송기로 구성되어 로그로부터 검증에 적합한 데이터를 쉽게 얻어 활용할 수 있다.
기존 환경측정기기는 전자파 및 친환경 제품 인증, 내구성 시험 위주이며, 센서 신뢰성 검증 및 측정 데이터에 대한 검증은 형식 승인 및 등록, 인수시험, 초기교정, 주기시험 등을 통해 센서 성능평가 위주로 수행된다. 본 플랫폼은 각 타겟 센서별 성능평가 뿐만 아니라 센서의 데이터 신뢰성에 대한 검증체계 지원 ICT 기반 환경 모니터링 센서 신뢰성 검증 체계를 구축하였다. 환경 정보에 대한 센서 데이터를 수집할 센서보드를 제작하였고 센서 및 데이터 신뢰성 평가 및 검증 서비스 체계를 규격화 하였다. 또한, ICT 기반 센서 데이터 신뢰성 평가 및 검증을 위해 LoRa 통신을 이용한 센서 데이터 플랫폼 모니터링 프로토타입을 제작하였고 이를 스마트 시티 등에 실증 테스트하였다. 해당 시스템을 통해 받은 데이터 분석을 위해 머신러닝을 이용하여 최적화 알고리즘 개발하였다. 이를 통해 신뢰성 검증을 위한 센서 빅데이터 분석시스템을 구축하였고 통합 평가 및 검증 시스템의 기반을 마련하였다.
대부분의 센서네트워크는 물리적인 세계에 대규모로 설치되기 때문에 일단 현장에 설치되면 디버깅이나 검증이 어렵다. 따라서 센서네트워크가 현장에 설치되기 전에 테스트베드 형태로 충분한 테스트와 검증이 이루어져야 한다. 테스트베드에서 센서네트워크를 테스트하고 검증할 때, 센서네트워크의 특성상 물리적인 세계와 상호작용을 해야 하기 때문에 물리적인 세계를 제어하여 자원제약적인 센서노드 수준에서 센서네트워크를 검증하는 것은 굉장한 비용과 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 센서네트워크의 네트워크 측면의 동직뿐만 아니라 응용 측면의 동작(즉, 센싱 알고리즘)을 보다 효율적으로 검증하고 평가하기 위한 소프트웨어 프레임워크를 제안한다. 본 논문은 제안된 소프트웨어 프레임워크를 적용해 센서네트워크 기반의 지능형 주차장 응용을 위한 시뮬레이터를 구현하여 평가함으로써 제안된 소프트웨어 프레임워크의 가능성을 검증한다.
최근 몇 년간 국내 산업에서 센서 오작동과 환경 모니터링의 부재로 인한 유해가스 방출 등으로 인명피해가 발생하고 이러한 유해 물질이 감지할 수 있는 환경 센서의 평가는 내구성 시험 및 위해성 검사 위주이기 때문에 센서의 측정 데이터에 대한 신뢰성 검증에는 한계가 있다. 본 플랫폼은 환경센서의 신뢰성을 검증하고 수집한 데이터를 통해 환경 분석을 위해 주요한 10종의 물질에 대해 측정하는 센서 보드와 각 센서의 성능 검증 체계를 설계하였다. 데이터를 수집하기 위해 센서 보드로 수집된 데이터를 LoRa 통신을 이용하여 데이터 신뢰성 평가 및 검증을 위한 서버로 전달되고 전달된 데이터를 모니터링 하기 위한 센서 데이터 플랫폼의 프로토타입을 제작하였다. 그리고 수집한 데이터를 이용하여 machine learning 기법을 통해 대기 환경을 분석하고 예측한다.
시뮬레이션 기반 가상 검증은 자율주행 기능의 안전성 검증을 위한 주요 요구사항으로 간주되고 있다. 가상 검증 환경에서는 자율주행차량과 주행 환경은 모두 모델링되어야 하며 특히, 카메라 및 레이더 센서와 같은 환경 센서의 현실적인 모델링이 중요하다. 하지만 현실적인 인식 결과를 일관되게 제공하기 위한 모델링에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 MILS(Model in the Loop Simulation) 환경에서 현실적인 오브젝트 인식 결과를 제공하기 위한 센서 모델링 방법이 다루어진다. 먼저, 모델링을 위한 주요 파라미터가 정의되며 카메라 및 레이더 센서의 오브젝트 감지 특성이 분석된다. 분석 결과로부터 모델링된 가상 센서 모델의 감지 특성은 실물 센서와의 상관계수 분석을 통해 유효성이 검증된다.
지표면 온도는 토지피복의 상태, 식생의 분포 상태, 토양수분, 증발산 등의 영향으로 많은 차이를 가지게 되며, 지면-대기의 상호순환의 중요한 인자로써 기후모델 및 농업 등의 기본적인 데이터로 사용되고 있다. 이러한 지표면의 온도를 정확하게 파악하는 것은 수문학적 관점 및 기상적인 관점에서 매우 중요하다. 기존에 LST (Land Surface Temperature, 지표면온도), ET (EvapoTranspiration, 증발산), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, 정규식생지수) 등의 검증이 많이 이루어진 MODIS위성의 Terra/Aqua센서는 한반도를 스캔하고 지나갈 때의 순간적인 데이터를 산출된다. 공간적인 면에서는 많은 이점이 있으나 시간적인 면에서는 시간에 따른 인자들의 변동성을 파악 하는데는 많은 문제가 있다. 그렇기 때문에 시 공간적으로 변화양상을 측정 할 수 있는 정지궤도위성의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 2010년 6월 27일 발사된 정지궤도위성인 천리안의 데이터를 활용하였다. 천리안 위성은 기상 센서와 해양관측 센서 그리고 통신센서를 가진 위성이다. 천리안 위성의 기상 센서는 MTSAT-1 위성과 같은 적외선 센서를 탑재하고 있으며, 평시에는 15분 단위의 데이터를 산출하게 된다. 천리안에서 제공되는 많은 Product(강우강도, 해수면온도, 가강수량, 지구방출복사 등)는 수자원 및 기상에 관련된 데이터가 제공된다. 하지만 아직 검증이 많이 이루어지지 못하였다. 그래서 천리안 위성 데이터인 지표면 온도자료를 이용하여 천리안 위성의 효율성에 대해서 알아보고자 하며, 기존의 검증이 많이 이루어진 MODIS의 데이터와의 상관성을 분석하고 지상과의 관계를 검증 및 비교하여 천리안 위성의 활용성에 대해서 알아보려고 한다.
2020년 기준 금정터널 유지관리 계측센서의 정상 작동 실효성 검증 조사결과 정상작동 유효율은 14-2공구 6개 단면의 계측센서 41개중 7.3%, 14-3공구 10개 단면의 계측센서 83개중 24.1%로 편차가 큰 것으로 나타났으며, 전체 16개 단면의 계측센서 124개중 18.5%로 나타났다.
본 논문에서는 최근 많은 연구가 진행되고 있는 무선 센서 네트워크 분야에서 이동 센서 노드의 배치 알고리즘인 DSSA(Distributed Self Spreading Algorithm)와 TBDA(Tree Based Deployment Algorithm)을 모델링 하고, 이들 알고리즘의 안정성과 정확성을 널리 사용되고 있는 모델 검증 도구인 SPIN을 이용하여 검증한다. 그리고 두 알고리즘이 무선 센서 네트워크의 중요사항인 에너지 소비면에서 효율적으로 동작하는지 SPIN 검증 도구를 이용하여 비교분석하고, DSSA에서 발생하는 진동에 대한 보완점을 제시한다.
인공위성에 사용되는 센서들의 장착 방향은 보통 방향코사인행렬로 구현되어 있다. 이 방향코사인행렬의 극성검증을 위해서는 센서에 알고 있는 외부 자극을 인가하여 출력되는 응답을 확인하는 방법이 사용된다. 그러나 자이로 센서의 경우에는 인위적인 외부 자극 없이 지구 자전에 의한 회전각속도가 방향코사인행렬의 극성검증을 위한 입력으로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 인공위성의 조립 및 시험 단계에서 여러 번 수행되는 자이로 센서의 상태점검 시험결과를 이용하여 자이로 센서의 방향코사인행렬 극성검증을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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