센서 네트워크는 주변의 환경 정보를 수집하여 사용자에게 제공함으로써 지능적인 처리를 가능하게 하는 시스템이다. 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 메모리, 연산 능력, 에너지 등 자원 측면에서 제약을 갖고 있으며 무선 통신을 사용하므로 센서 네트워크 환경에서는 각종 보안 위협이 발생할 수 있다. 선택적 전달 공격에서 네트워크 내의 훼손 노드는 자신을 지나는 이벤트 보고서 중 전체 또는 일부를 제거함으로써 중요한 이벤트 정보가 싱크 노드까지 도달하지 못하도록 한다. 선택적 전달 공격을 방어하기 위한 기존 라우팅 기법은 많은 에너지 소비를 유발한다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 지형 기반의 라우팅 프로토콜인 Greedy Perimeter Stateless Routing (GPSR) 프로토콜을 기반으로 선택적 전달 공격 발생 지점을 우회할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 기법은 선택적 전달 공격이 발생하는 환경에서 에너지 효율적으로 소스 노드에서 기지 노드까지 이벤트 보고서를 신뢰성 있게 전달하는데 활용될 수 있다.
로봇 에이전트는 변화하는 환경에서 센서정보를 바탕으로 적절한 행동을 선택하며 동작하는 것이 중요하다. 행동 선택 네트워크는 이러한 환경에서 변화하는 센서정보에 따라 실시간으로 행동을 선택할 수 있다는 점에서, 장시간에 걸친 최적화보다 단시간 내 개선된 효율성에 초점을 맞추어 사용되어 왔다. 하지만 행동 선택 네트워크는 초기 문제에 의존적으로 설계되어 변화하는 환경에 유연하게 대처하지 못한다는 맹점을 가지고 있다. 본 논문에서는 행동 선택 네트워크의 연결을 LCS를 기반으로 진화 학습시켰다. LCS는 유전자 알고리즘을 통해 만들어진 규칙들을 강화학습을 통해 평가하며, 이를 통해 변화하는 환경에 적합한 규칙을 생성한다. 제안하는 모델에서는 LCS의 규칙이 센서정보를 포함한다. 진화가 진행되는 도중 이 규칙들이 모든 센서 정보를 포함하지 못하기 때문에 현재의 센서 정보를 반영하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 센서정보 별로 개체를 따로 유지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 검증을 위해 Webots 시뮬레이터에서 케페라 로봇을 이용해 실험을 하여, 변화하는 환경에서 로봇 에이전트가 학습을 통해 올바른 행동을 선택함을 보였고, 일반LCS를 사용한 것보다 조건별 개체 유지를 통해 더 나은 결과를 보이는 것 또한 확인하였다.
곡면 배열 센서는 빔의 지향 방위에 따라 부 배열이 구성된다. 여기서 부 배열의 센서 선택 방법에 따라 곡면 배열 센서의 성능이 달라질 수 있다. 또한, 곡면 배열 센 서는 형상의 특성으로 인해 빔 지향 방위에 따라 부 배열의 형상이 달라진다. 따라서 빔 지향 방위에 따라 지향지수, 빔 폭 등의 성능이 달라진다. 그러므로 센서 선택 방법을 선택할 때, 빔 지향 방위에 따라 달라지는 지향지수, 빔폭 등의 성능을 고려해야 한다. 본 논문에서는 각 단일 센서의 위치 벡터가 기준인 부 배열을 선택하는 방법과 센서 빔의 지향 벡터가 기준인 부 배열을 선택하는 방법을 사용하였다. 두 가지 방법에 대해 빔 지향 방위별 지향지수와 수평 및 수직 빔 폭의 평균과 분산을 비교 분석하였다. 또한, 두 방법에서 사용되는 센서 수를 고정 하여 비교 분석하였다. 센서 수를 고정하지 않았을 때는 센서 빔의 지향 벡터 기준 방법의 성능이 대부분 높았으나 수직 빔 폭의 성능은 낮거나 비슷하였다. 하지만 센서 수를 고정하였을 경우, 두 방법 모두 성능은 비슷하나 지향 방위별 성능 분산은 줄어들었다.
본 논문에서는 다중 센서를 선택하는 냄새 인식 시스템에서 최적의 센서 조합을 선택하기 위하여 통계적 분석 기반의 센서 사이의 상관계수를 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 센서 결정 방법은 금속 산화물 반도체(Metal Oxide Semiconductor : MOS) 센서 어레이를 사용하여 냄새 데이터를 획득한 후 획득한 냄새의 상관도를 기반으로 적합한 센서를 결정한다. 우선 측정 대상이 유사한 MOS 가스센서 중 응답의 크기가 작고 변화가 낮은 센서를 제외하여 총 16개의 센서를 선별한다. 입력되는 냄새로부터 16개의 센서를 사용하여 냄새 DB를 구축하고 각 센서별 상관계수를 계산한 후 상관도가 낮은 센서를 선택한다. 선택된 센서는 유사한 응답 특성을 갖는 센서를 제거한 것이며 제안한 방법으로 최적의 센서를 결정 할 수 있다. 제안된 센서 결정 방법의 성능 평가를 위해 꽃 냄새 인식 시스템에 적용하였다. 상관계수를 이용한 꽃 냄새 인식 시스템에 제안한 방법을 적용한 결과로 16개의 센서를 사용할 경우 95.67%의 인식률을 보이는 반면 제안한 센서 결정 방법을 적용한 꽃 냄새 인식 시스템은 6개를 사용한 경우 94.67%, 8개의 센서를 사용한 경우 96%의 인식률을 도출하는 것을 확인하였다.
센서 네트워크에서 평균 추정성능을 높이기 위한 저 복잡도를 갖는 센서 노드 선택 알고리즘에 대해 연구한다. 복잡도를 줄이기 위해 직접적인 비용함수인 평균 추정오차를 최소화 하는 대신, 평균 추정오차 공분산 역행렬의 로그행렬식을 비용함수로 채택하고 이를 최대화하는 센서 노드 집합을 선택하기 위한 탐욕적 반복 알고리즘을 제안한다. 비용함수에 있는 관측행렬에 QR분해를 적용하여 단계마다 한 개의 노드를 선택하기 위한 저 복잡도를 갖는 수학적관계식을 유도한다. 다양한 실험을 통해, 추정성능 및 복잡도면에서 기존의 센서 노드 선택기술 대비 제안 알고리즘이 경쟁력있는 성능을 보임을 입증하고 실용적 센서 노드 선택기술로써 다양한 네트워크시스템에 적용할 수 있는 대안을 제시한다.
에너지 하베스팅 무선 센서 네트워크 환경에서 센서는 에너지 하베스팅 모듈을 통하여 배터리를 충전하고 충전된 배터리를 이용하여 동작을 한다. 센서는 컨트롤러에게 고정적인 주기로 데이터와 Reclaim 메시지를 전송하고 컨트롤러는 그에 대한 응답으로 ACK 메시지를 전송한다. 본 논문에서는 센서가 컨트롤러에게 데이터와 Reclaim 메시지를 전송하는데 있어 고정적인 주기를 센서 주변의 온도 정보를 이용하여 데이터의 전송주기 및 Reclaim 메시지를 동적으로 제어하여 ACK 메시지를 선택적으로 수신하도록 하였다. 제안하는 선택적 ACK 프로토콜은 기존의 ACK 프로토콜을 저 전력화하는 방법으로써 센서의 한정된 배터리 전력을 보다 효율적으로 사용하여 에너지 하베스팅 무선 센서 네트워크의 Life Time을 연장하였다.
센서 네트워크는 배터리 교체가 어려운 저가의 소형, 저전력 센서 노드들로 구성되며 멀티 홉 방식으로 통신하기 때문에 센서 네트워크 수명을 연장하기 위한 라우트 선정 방법은 중요하다. 그러나 다수의 라우팅 기법은 노드의 정적인 상태 정보만 이용하여 라우트를 선택하기 때문에 링크 상태에 따른 데이터 손실이나 특정 노드의 에너지 부족에 의해 발생하는 패스 손실과 같은 동적인 상황은 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이웃 노드들의 상황을 인지하여 가장 데이터를 전달 받기 좋은 상황에 있는 노드를 라우트로 선택하는 기법을 제안하며, 제안하는 기법을 SARS(Situation Aware Route Selection)라 부르겠다. 제안하는 SARS는 이웃 노드들의 상황을 고려하여 라우트를 선택하기 때문에 데이터 손실이나 패스 손실에 의한 재전송 노드의 수를 최소화 할 수 있고, 이를 통해 센서 네트워크 수명이 연장되는 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
많은 센서 네트워크 응용 분야에서 센서 노드들은 무인 환경에서 배치되므로, 물리적인 공격들과 노드가 가진 암호 키들이 손상되기 쉬운 취약성을 가진다. 위조 보고서는 훼손된 노드를 통해서 잠입할 수 있고 이 위조보고서는 거짓 경보를 유발할 수 있을 뿐만 아니라, 네트워크의 제한된 에너지의 고갈을 야기한다. 이러한 문제점을 보안하기 위해 Ye 등은 통계적 여과 기법을 통해서 위조 보고서를 탐지하고 도중에 여과시키는 방안을 제시한다. 이 제안된 방안에서 각 노드는 검증을 위한 일정한 양의 정보를 가지며. 탐지 능력은 라우팅 경로의 선택에 의해 영향을 받는다. 본 논문에서는, 통계적 여과 기법의 위조 보고서 탐지 능력을 향상시키기 위한 경로선택 방법을 제안한다. 각 노드는 베이스 스테이션으로부터 정해지는 각 경로들의 위조 보고서 탐지 능력을 평가하고 위조 보고서 침투 공격에 대해 가장 안전한 경로를 선택한다.
본 연구는 다중 사용자가 존재하는 환경에서 각 사용자의 요구를 만족시킬 수 있는 서비스를 탐색하고, 선택된 서비스를 또 다른 사용자에게 제공되는 서비스와의 충돌 없이 제공하기 위한 서비스 선택 모델을 제안한다. 이 모델은 개별 사용자의 프로파일을 관리하는 사용자 에이전트(User Agent), 환경 정보를 인지하는 센서 매니저(Sensor Manager), 현 환경에 존재하는 기기들의 상태를 관리하는 장치 매니저(Device Manager), 그리고 개별 서비스들 사이의 충돌을 회피하고 서비스를 선택하는 서비스 브로커 (Service Broker) 의 4 가지 타입의 에이전트로 구성되어있다. 사용자 에이전트는 사용자의 과거 행동 정보로부터 사용자의 선호 패턴 및 프로파일을 추출해 낸다. 센서 매니저는 현재 환경에 존재하는 센서들로부터 전달받은 환경 정보를 조합함으로써, 현재 상황을 특징 짓는다. 사용자 에이전트와 센서 매니저로부터 현재 사용자의 특성과 현재 상황 정보를 전달 받은 서비스 브로커는 그 사용자가 현재 상황에서 어떠한 서비스를 필요로 하고 있는지 판단한다. 서비스 선택은 인지된 현재 상황에서 수행 가능한 서비스 목록 중에서, 사용자의 선호도 및 프로파일에 의해 적절한 서비스가 선택 된다. 이렇게 선택된 서비스는 그 서비스를 제공하기 위한 장치들의 작동을 제어함으로써 사용자에게 제공된다. 서비스를 위한 장치를 선택하고, 작업을 할당하기 위해 서비스 브로커는 장치 매니저를 통해 현재 사용 가능한 장치들의 상태와 제공하려는 서비스와 충돌을 일으킬 수 있는 장치들의 상태 정보를 받아와 서비스를 위한 최적의 장치들을 선택하고 동작에 대한 제어 정보를 작성한다. 이렇게 만들어진 서비스 제공 계획은 장치 매니저에게 전달되고, 장치 매니저는 계획에 따라 실제 장치들을 제어한다. 이상의 다중 에이전트 모델을 통해, 특정 상황에 존재하는 사용자 개개인에게 특성화된 서비스를 충돌 없이 제공할 수 있다.
바이오센서는 특정 물질과 선택적으로 결합하여 전기 신호를 발생시킬 수 있는 소자로 구성되어 있다. 감응 물질에 따라 효소 센서, 미생물 센서, 항원/항체 반응을 이용한 센서들이 있으며, 분석 대상 물질에 대해서 선택적으로 감응한다. 따라서, 바이오센서는 특정 물질의 정량에는 우수한 성능을 발휘하고 있으며, 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 향기, 주류, 음료 등의 다양한 성분이 혼합되어 있는 시료들은 각 성분의 복합적인 영향에 의해서 품질이 표현되기 때문에, 바이오센서의 적용은 한계를 가지고 있다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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