무선 센서 네트워크는 자원 제약을 가지는 센서 노드들로 이루어진다. 센서 네트워크에서 충분한 보호를 받지 못하는 노드들은 공격자들에 의해 훼손될 수 있다. 이러한 훼손된 노드들은 허위 보고서 주입 공격이나 정상 보고서에 대한 허위 데이터 주입 공격과 같은 공격들에 취약하다. 허위 보고서 주입 공격에서, 공격자는 싱크의 기만이나 배터리로 동작하는 네트워크의 제한된 에너지를 고갈을 목적으로 허위 보고서들을 네트워크에 주입한다. 정상 보고서에 대한 허위 데이터 주입 공격에서, 공격자는 모든 정상 보고서에 거짓 데이터를 주입할 수도 있다. 이러한 공격들을 다루기 위하여, Li와 Wu는 확률적 투표-기반 여과기법(PVFS)을 제안하였다. 그러나 PVFS에서 각 클러스터 헤드는 추가적인 전송 장비를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 공격들의 위협을 완화시키기 위하여 퍼지 로직-기반 허위 보고서 탐지 기법(FRD)를 제안한다. FRD는 통계적 전달 중 여과 기법을 기반으로 채택하여 이를 개선한다. 시뮬레이션에서 FRD가 제공하는 보안 능력이 효율적이며, 보안과 에너지 소비간의 트레이오프가 있음을 보인다.
기존 무선 센서 네트워크에서의 클러스터 기반 라우팅 기법은 첫째, 임의의 헤더 선출로 인하여, 일부 클러스터에 노드가 편중되는 문제점이 발생한다. 둘째, 실제 환경에서의 통신 범위를 고려하지 않기 때문에, 라우팅 경로의 신뢰도가 저하된다. 마지막으로, 헤더 선정을 위해 모든 센서 노드 정보를 전송하기 때문에, 데이터 전송 오버헤드가 증가한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 메시지 수신 성공률을 이용한 클러스터 기반 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안하는 기법용 첫째, 노드 편중도를 해결하기 위하여 노드의 밀집도 및 연결성을 이용하여 클러스터 헤더를 선정하고, 분할 및 병합을 수행한다. 둘째, 라우팅 경로의 신뢰도 향상을 위하여, 실제 환경에 적용 가능한 메시지 수신 성공률을 기반으로 데이터 전송 경로를 설정한다. 마지막으로 데이터 전송 오버헤드의 감소를 위하여, 모든 센서 노드는 자신의 이웃 노드 정보만을 이용하여 헤더 선정 및 클러스터 구성 작업을 수행한다.
모바일 클라우드 컴퓨팅은 모바일 기기의 자원제약적인 한계를 극복하기 위해 클라우드 서비스를 활용하는 기술로 모바일 기기에서 실행해야 할 일부 작업을 클라우드에서 수행하게 하는 컴퓨테이션 오프로딩 기법이 사용된다. 오프로딩에 필요한 통신 비용보다 모바일 기기 내에서의 연산 비용이 클 경우 모바일 기기는 클라우드에게 작업 수행을 위탁한다. 모바일 기기에서 수행할 작업과 클라우드에서 수행할 작업을 분할하기 위한 기존의 비용 분석 모델은 함수 호출에 필요한 데이터 전송과 응답 시간만을 오프로딩 비용으로 산정하였다. 본 논문에서는 컴퓨테이션 오프로딩 비용 산출 시 함수의 호출 및 응용 프로그램의 동기화 빈도를 고려한 작업 분할 기법을 제안하였고 실험을 통해 기존의 기법들에 비해 에너지 효율성을 높일 수 있음을 확인하였다.
최근 무선 센서 네트워크를 활용한 다양한 모니터링 시스템 구축이 활발히 이루어지고 있다. 무선 센서네트워크 기반 모니터링 시스템 구축을 위해서, 세 가지 사항을 고려해야 한다. 첫째, 지속적인 모니터링을 위해서, 노드 실패 감지 기법이 요구된다. 둘째, 센서노드는 제한된 배터리 용량을 지니기 때문에, 에너지 소모량 감소를 위한 효율적인 데이터 필터링 기법이 요구된다. 마지막으로 데이터 필터링 수행 시, 계산오버헤드를 감소시키는 기법이 필요하다. 기존 칼만 데이터 필터링 기법은 우수한 필터링 성능을 나타내는 반면, 데이터 예측값 계산과정이 복잡하여 센서 노드에서의 계산 오버헤드가 증가하는 단점이 존재한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 데이터 통계 분석 기반 데이터 필터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 첫째, 노드 실패 감지를 지원하기 위해, 주기적으로 노드 생존 메시지를 수집한다. 둘째, 불필요한 전송 메시지 수 감소를 위하여 샘플 데이터를 노드 생존 메시지에 포함하여 전송하고, 수집된 샘플 데이터 집합을 바탕으로 데이터 필터링을 수행한다. 마지막으로, 서버에서 데이터 통계 분석을 이용한 데이터 필터링 범위를 계산하기 때문에, 센서에서는 단순 비교연산만을 수행함으로써 센서 노드에서의 계산 오버헤드를 감소시킨다. 아울러 성능 분석을 통해 제안하는 기법이 기존 칼만 필터링 기법보다 전송 메시지 수 측면에서 성능이 우수함을 보인다.
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 제한된 배터리 용량을 가지고 있으며 한번 배치되면 추가적인 에너지 공급이 어렵기 때문에 노드의 소비 전력을 최소화하기 위한 연구가 중요하다. 많은 연구 중 클러스터링 기법은 센서 네트워크에서 에너지 소비를 줄이기 위한 효과적인 기법중의 하나로 각광 받아왔다. 하지만, 클러스터링 기법은 클러스터의 수와 크기, 데이터전송에 참여하는 노드간의 거리등에 따라 에너지 절감 효과가 달라진다. 따라서 이러한 요인들을 최적화해야 클러스터링에 의한 에너지 절감 효과를 최대화할 수 있다. 본 연구에서는 확률적 최적해 탐색 기법인 유전자 알고리즘을 사용하여 센서 노드의 에너지 소비를 줄일 수 있는 최적의 클러스터를 찾는 것을 목적으로 한다. 유전자 알고리즘은 클러스터를 구성할 수 있는 수많은 경우의 수중에서 최적의 클러스터를 찾기 위해 진화의 과정을 거쳐 탐색을 수행한다. 따라서 진화 과정이 없는 LEACH와 같은 클러스터링 알고리즘보다 효과적일 수 있다. 본 연구에서 제안하는 2차원 염색체 유전자 알고리즘은 염색체내에 존재하는 각 노드에게 고유한 위치정보를 부여함으로써 기존 유전자 알고리즘보다 효율적인 유전자 진화를 수행할 수 있다. 그 결과, 센서 네트워크의 수명을 최대화 할 수 있는 최적의 클러스터를 빠르고 효과적으로 찾을 수 있다.
Wireless Sensor Networks, especially supporting for surveillance service, are one of the core properties of network-centric warfare(NCW) that is a key factor of victory in future battlefields. Such a tactical surveillance sensor network must be designed not just for energy efficiency but for real-time requirements of emergency data transmission towards a control center. This paper proposes efficient clustering-based methods for supporting mobile sinks so that the network lifetime can be extended while emergency data can be served as well. We analyze the performance of the proposed scheme and compare it with other existing schemes through simulation via Qualnet 5.0.
본 논문에서는 무선 센서네트워크에서 타이머에 기반한 신뢰적 브로드캐스팅 기법 (TRB)을 제안한다. 제안된 신뢰적 브로드캐스팅 기법은 (1) 비트맵에 기반을 둔 명시적 ACK을 이용하여 필요 없는 에러제어 메시지를 줄이는 방식과 (2) 랜덤한 타이머를 기반으로 ACK을 전송함으로써 충돌을 줄이는 방식으로 구성되어 있다. 무선 센서 네트워크에서는 일반적으로 노드들이 밀집되어 있다는 가정 하에 100% 신뢰성을 요구하지는 않는다고 알려져 있으나, 노드들의 이동성과 전력감쇠에 의한 토폴로지의 변화에 따라 항상 밀집되어있다고 가정할 수는 없다. 따라서 완전한 신뢰성이 필요한 경우 (예, 매우 중요한 작업이거나, 작업 할당에 관한 메시지, 혹은 소프트웨어 업데이트 등), 일반적인 브로드캐스팅에 의한 데이터 전송에서는 문제가 될 소지가 있다. 따라서 본 논문에서는 TRB 알고리즘에 기반한 신뢰적 데이터 전달 기법을 제안한다. 성능 평가를 통해 TRB 알고리즘이 기존의 브로드캐스팅 기법들에 비해 100% 신뢰성을 보장하고 상대적으로 에너지 효율성 역시 높일 수 있음을 보인다.
애드혹 네트워크에서 수명을 연장하기 위한 방법 중 하나인 경로 재설정 기법은 일정 노드로 라우팅 기능 부담의 편중을 막기 위해 일정량의 에너지 사용 후, 새로운 경로를 다시 찾는다. 경로 재설정 기법은 라우팅 기능 분담에 의한 네트워크 수명 연장 측면에서 뛰어난 성능을 보인다. 그러나 경로 재설정은 플러딩을 바탕으로 하는 경로 탐색 과정이 포함되기 때문에 그 시그널링 오버헤드는 상당하며, 경로 재설정 기법의 에너지 효율성을 감소시킬 위험이 있다. 즉, 잦은 경로 재설정이 발생할 경우 시그널링 오버헤드로 인해 그 성능 향상이 반감될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 경로 선택 알고리즘(Algorithm for Route Reacquisition with Overhead Weakener, ARROW)은 패킷 전송 비용과 함께 시그널링 오버헤드의 정도를 나타내는 경로 재설정 비용을 계산하여 경로 선택 과정에 활용한다. ARROW는 경로의 재설정 과정에서 발생하는 시그널링 오버헤드를 줄이는 새로운 알고리즘으로, 패킷 전송 비용만으로 경로 선택이 어려울 경우 경로 재설정 비용을 경로 선택 과정에서 고려하여 재설정 과정 발생 횟수를 줄임으로써 네트워크의 에너지를 효율적으로 사용할 수 있다. 재설정 비용이 고려된 ARROW와 고려되지 않은 알고리즘의 성능을 비교, 분석하기 위해 2차원 마코프 체인을 이용하여 애드혹 네트워크를 모델링 한다. 모델을 이용하여 분석한 결과 제안된 알고리즘은 시그널링 오버헤드와 네트워크 수명 측면에서 타 알고리즘 보다 뛰어남을 확인하였다.
현재 사용되고 있는 대표적인 무선 네트워크 접속 기술들로는 높은 이동성을 지원하는 휴대 전화망인 WWAN(Wireless Wide Area Networks), 높은 대역폭을 지원하는 WLAN(Wireless Local Area Networks), 그리고 방송 및 데이터를 수신할 수 있는 WDMB(Wireless Digital Multimedia Broadcasting) 등을 들 수 있다. 그러나 각각의 기술들은 각각 이동성 및 데이터 전송률, 그리고 데이터의 방향성 등의 한계를 내포하고 있다. 이러한 제약점을 극복하기 위해, 서로 다른 접속 기술을 상황에 따라 전환하여, 현재 서비스 받고 있는 데이터 접속을 끊김없이 연결해 주어야하는 수직적 핸드오프(Vertical Handoff) 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 WWAN 인터페이스를 기반으로, 단말에 장착되어 있는 다른 인터페이스들(WLAN과 WDMB)에 대한 에너지 소모를 최소화하여 전체 시스템의 생명시간(Life time)을 최대화하는 인터페이스 선택 알고리즘과 망구조를 제안한다. 또한 다양한 서비스에 대한 트래픽을 분석하여 망단에 존재하는 사용자 버퍼를 관리하고 이를 수직적 핸드오프의 기준으로 활용하여 기존 방식들에 비교하여 전체적 에너지 소모가 기존 기법 대비 각각 $75\%$(WDMB 우선), $34\%$(WLAN 우선) 절감됨을 보인다.
무선 개인화 네트워크 환경에서는 통신 장치의 경량화 정책으로 인하여 에너지 효율이 크게 요구되며, 이러한 시장 요구를 만족시키기 위하여 수많은 통신 프로토콜들이 연구되어 왔다. 특히 Bluetooth Low Energy 기술은 Duty Cycle 방식과 주파수 호핑 방식을 모두 채택하여 저전력 통신 기술의 대표 기술로 시장 선점을 주도하고 있다. 하지만 대부분의 저전력 통신 기술들은 Duty Cycle 채택 등의 이유로 Broadcast 통신 방식에서의 신뢰성 문제를 해결하기 힘들다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생될 수 있는 Broadcast 통신 요구를 Bluetooth Low Energy 환경에서 해결하기 위한 에너지 고효율의 MAC 프로토콜을 제안하고, Master 장치와 Slave 장치의 Broadcast 전송 효율에 대한 분석을 통하여 제안 방식의 객관적 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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