많은 센서 네트워크 응용분야에서 센서 노드는 개방된 환경에 놓이게 된다. 공격자는 개방된 환경에 놓인 센서 노드를 물리적으로 획득할 수 있으며, 포획한 노드를 이용하여 허위보고서를 센서네트워크에 삽입 시킬 수 있다. 삽입된 허위보고서는 제한된 센서노드 에너지를 고갈 시키며, 허위 경보를 일으켜 심각한 문제를 야기 시킬 수도 있다. 이러한 공격을 막기 위해 Ye 등은 통계적 여과 기법(Statistical En-route Filtering) 방법을 제안하였다. 통계적 여과기법은 CoS(Center of Stimulus)로부터 생성된 이벤트 보고서가 베이스 스테이션으로 전송되는 동안 중간의 모든 노드들이 검증을 하게 된다. 본 논문은 통계적 여과 기법에 확률 검증 기법을 적용하여 에너지 효율적인 정적 확률 통계적 여과 기법을 제안하고자 한다. 베이스 스테이션과 이벤트 발생 지역까지의 거리가 멀어질수록 에너지 절약 효과가 극대화 될 것으로 기대된다.
대부분의 태양 에너지 기반 센서 네트워크 응용에서 센서 노드들은 외부 네트워크와의 지속적인 연결이나 관리자에 의한 유지 보수가 불가능한 장소에 배치된다. 따라서 최대한 많은 양의 센싱 데이터들이 관리자에 의해 업로드 될 때까지 네트워크 내에 저장되어 있어야 한다. 이를 위하여 네트워크의 관점에서는 각 노드들 사이의 균형적인 데이터 분배가 이루어져야 하는데, 이를 효과적으로 수행하려면 각 노드의 사용가능한 에너지와 저장 공간에 대한 정보를 최대한 활용하여야 한다. 본 논문에서는 태양 에너지 기반의 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 각 노드가 수집하는 태양 에너지를 효율적으로 이용함과 동시에 각 노드들의 저장 공간을 최대로 활용할 수 있는 간단하지만 매우 효과적인 데이터 분배 알고리즘을 소개한다. 본 알고리즘은 각 노드의 수집 에너지 중에서 데이터 분배에 사용될 수 있는 에너지의 양을 결정하고, 자신과 이웃 노드의 저장 공간 정보에 따라 각 이웃 노드들로 보낼 최적의 데이터 전송 양을 결정한다.
최근 언제 어디서나 고품질의 인터넷 서비스 이용에 대한 필요성이 증가함에 따라, 인터넷 또는 셀룰러 망과 같은 기반 망과 연동된 하이브리드 애드 혹 네트워크에 대한 연구가 중요해지고 있다. 이러한 통합 네트워크는 홈 네트워크, 텔레매틱스, 센서 네트워크 분야 등에서 사용자 요구에 부합하는 다양한 종류의 서비스 제공이 가능해진다. 그러나 무선 이동 네트워크에서 불안정한 링크에 의한 전송 거리와 전송 대역폭 및 이동 노드의 배터리 제약은 대용량의 실시간 데이터 처리를 요구하는 서비스의 원활한 제공을 어렵게 만든다. 따라서 본 논문에서는 기반 망에서 제공하는 인프라를 활용하여 에너지 효율성을 고려한 클러스터 기반의 계층적 라우팅 기법을 제안한다. 인덱스 기반의 브로드캐스팅 기법을 적용한 경로 전달 모델을 통해 노드가 필요한 정보만을 선택적으로 청취함으로써 불필요한 에너지 손실을 줄인다. 또한, 경로 탐색 및 유지비용과 경로 설정에 필요한 지연시간을 줄였다.
센서 네트워크는 많은 수의 센서들로 구성되며 물질세계와 상호작용하여 실시간 감시를 할 수 있는 큰 규모의 네트워크이다. 현실 세계의 물리적 변화를 지속적으로 감시하기 위하여 센서 네트워크에 속해 있는 각 센서들은 주기적으로 측정값을 읽어서 기지국(base station)에 전달하는 기능을 수행한다. 이러한 경우, 각 센서들의 지속적인 통신에 따른 에너지 낭비가 발생하여 센서 네트워크 전체의 수명을 단축시키게 된다. 따라서 데이터 모니터링에 있어서 예측을 통한 근사 데이터 수집을 통해 센서 네트워크의 수명을 연장하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 현재의 예측을 통한 근사 데이터 수집은 측정값의 변화가 클수록 예측 모델의 갱신이 잦다. 따라서 본 논문에서는 지연 갱신을 이용한 효율적인 예측 모델 갱신 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 예측이 실패하였을 경우 즉시 예측 모델을 갱신하는 대신 문제가 되는 구간의 측정값들을 지연, 근사화하여 전송함으로써 예측 모델의 잦은 갱신을 방지할 수 있다.
본 논문에서는 센서 네트워크에서 ID 기반 인증서를 이용한 Sybil 공격 탐지 기법을 제안함으로 첫째, 효율적인 키 분배로 키 분배시 발생할 수 있는 Broadcast Storm 해결 방안을 제시하였다. 둘째, 키 체인 기법으로 센서 네트워크의 노드의 키를 생성하고, 주기적으로 변경하도록 설계함으로써 재전송 공격을 방지하였다. 셋째, 해시 함수를 사용하여 센서 노드의 신분을 인증함으로써, 센서 노드의 메모리 사용량을 극대화시켰으며, 통신 오버헤드를 줄였다. 끝으로, ID 기반 인증서를 통해 Sybil 공격을 탐지할 수 있도록 하였다. 따라서, 본 논문에서는 제안한 ID 기반 인증서를 이용한 Sybil 공격 탐지 기법은 센서 네트워크의 환경에서의 에너지 효율성과 안정성을 동시에 제공하였으며, 센서 네트워크를 통해 제공되는 정보를 신뢰할 수 있도록 하였다.
무선 센서 네트워크에 활용되는 센서 노드는 제한된 전력, 메모리 동의 한정된 자원을 지니기 때문에, 제한된 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 데이터 집계 기법의 연구가 활발히 진행되어 왔다. 한편, 센서 네트워크는 무선통신을 수행하기 때문에 공격자에게 쉽게 데이터 노출될 수 있다. 따라서, 센서 네트워크에서 데이터 집계를 위한 데이터 보호 기법에 관한 연구가 필수적이다. 그러나, 기존 데이터 집계를 위한 데이터 보호 기법은 네트워크 구성 및 데이터 집계 처리 시, 다수의 연산과 데이터 전송이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 데이터 집계를 위한 힐버트 커브(hilbert curve) 기반 데이터 보호 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 트리 기반의 라우팅을 구성하여 이웃노드와의 통신을 최소화한다. 또한 seed에 기반한 힐버트 커브 기법을 통해 데이터를 암호화함으로써, 센서 노드간의 통신 시 공격자로부터 데이터를 보호할 수 있다. 마지막으로, 제안하는 기법이 메시지 전송량 및 센서노드 평균 수명 측면에서 기존 연구보다 우수함을 보인다.
센서 네트워크를 사용하는 응용분야에 따라 보다 고차원적인 데이타 처리를 필요로 하는 경우 모든 센서 노드의 수집 데이타를 싱크 노드로 전송한다. 수집된 데이타는 일반적으로 센서 네트워크의 환경적인 특성상 시간적으로 혹은 공간적으로 연관성을 지닌다. 이러한 연관성은 싱크 노드가 일부의 데이터만 수집하고도 모든 데이타를 복원할 수 있는 기회를 제공한다. 센서 네트워크에서는 데이타 수집을 위한 기법으로 클러스터링 기법을 널리 사용한다. 하지만 기존의 클러스터링 기법의 경우 수집한 데이타의 연관성을 고려하지 않고, 센서 노드의 지역성(locality)만을 고려하여 클러스터를 생성하기 때문에 이러한 기회를 활용하기에 비효율적이다. 본 논문에서는 수집된 데이타를 중심으로 클러스터를 생성하고, 싱크 노드로 전송되는 데이타의 크기를 획기적으로 줄일 수 있는 클러스터링 기법을 제안한다 제안하는 클러스터링 기법의 우수함을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행하였으며, 그 결과 기존 기법들에 비해 네트워크 트래픽이 약 $4{\sim}40%$ 감소하고, 네트워크의 수명이 약 $20{\sim}30%$ 연장되었다.
디지털 선박에서는 선박 내의 각종 센서로부터 측정된 디지털 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 그러나, 센서 네트워크에서 대용량 스트림 데이터를 제한된 네트워크, 전력, 프로세서를 이용하여 모든 센서 데이터를 전송하고 분석하는 것은 어렵고 효율적이지 못하다. 그러므로, 연속적으로 입력되는 데이터를 사전에 분류하여 특성에 따라 선택적으로 데이터를 처리하는 데이터 분류 기법이 요구된다. 본 논문에서는 디지털 선박 내에 다수 개의 센서(온도, 습도, 조도, 음성 센서)를 배치하고 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 다중 Support Vector Machine(SVM) 알고리즘을 이용하여 사전 분류(pre-clustering)한 후 요약된 정보를 해쉬 테이블로 관리하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 해쉬테이블을 이용하여 다차원 스트림 데이터의 저장될 레코드 순서를 빠르게 찾아 저장 및 검색함으로서 처리 속도가 향상되고 메모리에 해쉬 테이블 만을 유지하면 되므로 메모리 사용량이 감소한다. 35,912개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 제안 기법의 정확도와 처리 성능이 향상되었다.
본 논문에서는 무선 센서 망을 위한 트래픽 적응적 수면시간 기반 매체 접근 제어 (Traffic Adaptive Sleep based Medium Access Control; TAS-MAC) 프로토콜을 제안한다. 제안 된 프로토콜은 클러스터를 구성하는 센서노드에 적용되며 TDMA를 기본 방식으로 사용한다. 기존에 제시된 LEACH와 BMA-MAC과 같은 전형적인 스케줄링 방식을 사용하지만 입력 데이터가 없거나 주변으로부터 발생되는 이벤트 발생이 없는 긴 침묵시간을 고려한다. 이를 위하여 간단한 트래픽 측정기법을 사용하며 기존 중앙집중식 MAC에서 수행하는 불필요한 스케줄링 시간을 줄임으로서 에너지 소모를 적게 한다. 제안된 프로토콜의 프레임은 조사(I), 전송(T), 그리고 수면기간(S)로 구성되며 I-기간 동안 필요한 정보를 수집하여 긴 침묵 시간에 대응한 적당한 수면시간을 동적으로 결정한다. 또한 한 노드에서 클러스터 헤드로 전송할 데이터가 하나 이상일 때, T-기간 동안 다중의 데이터 전송이 가능하도록 TAS-MAC 프로토콜을 개선하여 데이터의 평균 전송 지연을 줄인다. 시뮬레이션을 통하여 에너지 소비와 전송 지연을 분석하고 기존 방식에 비해 에너지 효율이 향상됨을 보인다. 제안된 방식은 에너지 효율이 증가되면서 지연이 상대적으로 증가하는데 에너지 감소 요구를 만족시키는 방안도 논의한다.
에너지 효율성 초점이 맞추어진 대부분의 클러스터링 기법에서 클러스터 내에서 단일의 클러스터를 채용함으로써 클러스터 헤드의 에너지 소비가 급격히 증가 할 수 있다. 최근, 이러한 단점을 개선하기 위해 데이터 병합 기능 헤드와 데이터 전송 기능 헤드로 구분하는 2-계층 클러스터 기법은 클러스터 내에서 클러스터 헤드의 에너지 소비를 분산시켰다. 그러나 이러한 구조는 한 클러스터 내에 존재하는 두 개 헤드 사이에 독립적인 영역구분이 없는 단지 논리적인 영역이므로 많은 메시지 충돌과 전송 지연이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 노드의 위치정보와 클러스터 반경을 이용해 한 클러스터에 속한 두 계층을 독립적으로 명확히 분할할 수 있는 분리된 2-계층 라우팅기법을 제시한다. 제안하는 스킴에서는 각 계층에 속하는 멤버노드 수에 대한 균등분포를 통해 부하의 분산을 보장한다. 제안한 기법은 기존의 DLS 기법보다 메시지 충돌문제를 50% 개선하였고, 네트워크의 수명도 DLS와 LEACH 등에 비해 약 10% 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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