데이터 병합은 무선 센서 네트워크 상에서 정보 전송시 소요되는 에너지를 줄이기 위해 잘 알려진 기법 중에 하나이다. 무선 센서 네트워크가 신뢰할 수 없고, 심지어 위험 환경에 노출되고 있으나, 기존 데이터 병합 기법은 센서 노드와 베이스 스테이션 종단간 데이터 프라이버시(데이터 기밀성 및 무결성)를 제공하지 못하는 문제점을 갖고 있다. 최근 들어 연구되고 있는 데이터 동상 암호체계 기법이 상기 위험 환경에서 종단간 프라이버시를 제공하기 위한 한 방법이 될 수 있다. 본 논문에서는 데이터 병합시 데이터 기밀성과 무결성을 보장하기 위하여 기존 동상 암호체계 기법 및 타기법 분석을 통하여 가능한 조합을 제시하고 CPU 부하 및 통신비용 측면에서 그 성능을 평가한다.
무선 센서 네트워크에서 지역 감시는 데이터를 보호하는 효과적인 방법이지만 기존의 방법은 위조 데이터를 탐지하는데 많은 통신 부하를 요구하며, 이는 네트워크 수명을 단축시키는 결과를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 시큐어 데이터 병합에 소요되는 에너지 소모 저감을 목적으로 하는 새로운 감시 기반 시큐어 데이터 병합 및 허위 데이터 필터링 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 애그리게이터와 이의 감시 노드는 60o의 내각을 갖도록 분할된 육분원형 클러스터를 기반으로 데이터 병합을 수행한다. 그리고 데이터 병합 과정에서 메시지 인증 코드(MAC)의 비교를 통해 애그리게이터에 의해 병합된 데이터와 감시 노드에 의해 감지된 데이터가 불일치하는 것으로 판단되면 병합 데이터는 전달 애그리게이터에 의해 소거된다. 시뮬레이션에 의하면 제안된 방법은 평균 소모 에너지 측면에서 DAA 프로토콜에비해에너지 소모가 64% 감소되었음을확인하였다. 또한 이를통해제안된 프로토콜은DAA 프로토콜에 비해 네트워크 수명을 283% 연장 가능하며, 이 때 데이터 정확도 측면에서의 성능 저하는 없었다.
프락시 암호 기법은 안전한 그룹 통신에서 중간 노드 신뢰 문제를 해결하기 위한 좋은 방법을 제공한다. 기존의 연구에서 프락시 암호 기법을 이용한 방법들이 제안되었으나 이들은 멀티캐스트 데이터전송 측면에서 매우 비효율적이거나 1-affect-n 문제로 인해 확장성이 저하되는 단점을 가지고 있다. 이에 따라 이 논문에서는 그룹 가입/탈퇴 분석 모델에 기반하여 동적으로 그룹을 분할/병합함으로써 키 분배에서의 확장성과 데이터 전송에서 효율성을 같이 제공하는 새로운 프락시 암호 기반의 안전한 그룹 통신 기법을 제안한다. 제안한 방법은 인터넷이나 무선 네트워크와 같이 공개된 환경에서 가입/탈퇴가 빈번히 일어나는 대규모 가입자를 대상으로 하는 실시간 멀티미디어 방송 서비스에 적합하다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기법은 데이터 병합을 통해 통신 대역폭 사용을 용이하게 하며, 센서 노드들간의 송수신 전력 소비를 줄일 수 있고, 노드 증가에 따른 네트워크 확장성이 용이하므로 현재 많은 연구가 되고 있다. 클러스터링 기법은 클러스터 헤더를 선출하는 것으로부터 시작된다. 기존의 클러스터 헤더 선출 기법들은 에너지 잔여량, 센서 노드의 위치, 센서 노드들의 평균 에너지 등을 클러스터 헤더 선출값으로 하여 클러스터 헤더를 선정한다. 그러나 이 기법들은 악의 적인 노드가 다른 노드의 클러스터 헤더 선출값을 변경하고, 자신의 클러스터 헤더 선출값을 증가시켜 클러스터 헤더가 될 수 있는 보안 취약점을 가지고 있다. 이와 같은 보안 취약점을 개선하기 위해 클러스터 헤더 선출값에 대한 무결성과 클러스터 헤더 선출값을 전송하는 노드의 인증이 필요하다. 본 논문에서는 one-way key chain 기법을 사용하는 안전한 클러스터 헤더 선출 기법을 제안하고, 제안한 기법에 대한 안전성을 분석한다.
터널은 지중에 건설되는 구조물이므로 육안으로 터널 강지보재의 위치 등의 확인이 불가능하다. 이에, 터널 유지관리시에는, 일반적으로 GPR 이미지를 활용하여 강지보재 탐지를 수행한다. 인공신경망을 통한 GPR 이미지 분석에 대한 연구는, 주로 지하배관, 도로 손상 등의 탐지에 집중되어 있으며, 강지보재 등의 터널 GPR 데이터를 분석한 사례는 해외와 국내 모두 제한적이다. 본 연구에서는, 합성곱 신경망을 기반으로 하는 1단계 객체인식 알고리즘인 YOLO를 활용하여, GPR 데이터를 바탕으로 한 터널 강지보재의 위치 탐지를 자동화하고, 그 성능을 분석한다. 원본 이미지 데이터는 총 512개이며 원본 이미지 데이터로 이루어진 데이터 세트와 원본 이미지 데이터와 증식기법이 적용된 이미지 데이터를 병합한 2,048개의 데이터로 이루어진 데이터 세트를 해석에 활용하였다. 증식한 데이터를 사용한 모델의 강지보재 누락율(전체 강지보재와 탐지하지 못한 지보재 숫자의 비율)은 0.38%, 원본 데이터만을 활용한 모델의 강지보재 누락율은 7.18%로 나타났다. 따라서, 분석 자동화 측면에서는, 증식기법이 적용된 데이터 세트를 활용하는 것이 더 실용적일 것으로 판단된다.
요즘 모든 분야에서 실세계의 상황정보 인지를 통해 전자공간과 물리공간을 결합할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅의 기반 기술을 사용하여 센서와 무선 통신 기술을 결합한 무선 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 또한 선박에서도 유무선 기술을 융합하여 지능형 선박에 적합한 Ship Area Network(SAN) 연구가 진행되고 있으나, 다양한 유무선 네트워크 연동 SAN-브릿지 기술, 이종 센서, 제어기기를 자율적으로 구성관리하거나 상호연동, 원격제어 하는 자율 SAN 구성관리 기술 등의 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 선박에서의 모니터링 분야인 구조적 안전과 화물 관리를 위한 모니터링 외에도 선원을 포함한 모든 주변 환경을 안전하게 유지하는 것이다. 이에 본 논문에서는 기후 변화에 대한 감지나 여러 구조물에 대한 온도, 압력 등의 모니터링 시스템을 효율적으로 설계하기 위해 무선 센서 네트워크에서의 에너지 효율을 이용한 라우팅 및 데이터 병합을 위한 기술 동향을 파악하고 자기 구성 클러스터링 방법을 분석하여 선내의 무선 센서 네트워크 구성에 대해 연구하였다.
본 논문은 서울시에 존재하는 건물을 대상으로 화재 발생 시 재산 피해액, 화재 발생 여부를 예측하여 건물별 화재 위험도를 도출하였다. 본 연구는 건물의 특성뿐 아니라 해당 건물이 속한 행정동의 특성 및 소방 시설 접근성과 같은 변수를 활용하였다는 점에서 기존 선행연구와의 차이점을 지닌다. 앙상블 보팅(Ensemble Voting) 기법을 활용해 서로 다른 알고리즘을 병합했으며, 이를 통해 재산 피해액과 화재 발생 여부를 예측하고 변수 중요도를 추출하여 화재 위험도를 산출하는 방향으로 연구를 진행하였다. 구축된 모델을 사용하여 서울시에 존재하는 300개 건물을 대상으로 적용한 결과, 화재 위험도 1등급의 경우 건물 내 세대 수가 많으며, 관할 119안전센터가 가장 멀리 위치하는 등 화재 발생 시 그 규모를 키울 수 있는 요인들이 많은 것으로 나타났다. 반면 5등급의 경우, 주변 건물 수나 사업체 수는 많지만, 관할 119안전센터가 가장 가까이 위치해 있어 화재에 적절히 대응할 수 있는 건물들로 나타났다.
본 연구에서는 국내 연안 해역 환경에서의 해상교통관제 서비스에 기여할 수 있는 항적 간 거리 척도를 개발하였다. 새로운 항적간 거리 척도는 전통적으로 위치 시계열 간의 유사도를 측정하는 데 활용되는 하우스도르프 거리(hausdorff distance)와 두 항적 간의 대지속력(Speed Over Ground, SOG)의 평균 간의 차이, 그리고 대지침로(Course Over Ground)의 분산 간의 차이를 가중합하여 설계되었다. 새로운 척도의 유효성을 검증하기 위하여 실제 AIS 항적 데이터와 병합 군집화 알고리즘을 활용한 기존 항적 간 거리 척도와의 비교 분석이 수행되었으며, 새로운 거리 척도를 활용한 항적 군집화 결과가 하우스도르프 거리(hausdorff distance), 그리고 다이내믹 타임 워핑 거리(Dynamic Time Warping distance) 등 기존 척도에 비해 항적 간 지리적 거리나 대지속도 및 대지침로 등 선박 거동 특성의 분포를 비슷하거나 그 이상의 수준으로 정교하게 반영하고 있음을 데이터 시각화로써 확인하였다. 정량적으로는 Davies-Bouldin 지표를 기준으로, 군집화 결과가 더욱 우수하거나 약간 낮은 수준을 기록한 한편, 거리 계산 효율성에서는 특히 우수함을 실증하였다.
요즘 모든 분야에서 실세계의 상황정보 인지를 통해 전자공간과 물리공간을 결합할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅의 기반 기술을 사용하여 센서와 무선 통신 기술을 결합한 무선 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 또한 선박에서도 유무선 기술을 융합하여 지능형 선박에 적합한 Ship Area Network(SAN) 연구가 진행되고 있으나, 다양한 유무선 네트워크 연동 SAN-브릿지 기술, 이종 센서, 제어기기를 자율적으로 구성관리하거나 상호연동, 원격제어 하는 자율 SAN 구성관리 기술 등의 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 선박에서의 모니터링 분야인 구조적 안전과 화물 관리를 위한 모니터링 외에도 선원을 포함한 모든 주변 환경을 안전하게 유지하는 것이다. 이에 본 논문에서는 기후 변화에 대한 감지나 여러 구조물에 대한 온도, 압력 등의 모니터링 시스템을 효율적으로 설계하기 위해 무선 센서 네트워크에서의 에너지 효율을 이용한 라우팅 및 데이터 병합을 위한 기술 동향을 파악하고 자기 구성 클러스터링 방법을 분석하여 선내의 무선 센서 네트워크 구성에 대해 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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