차량은 빠르게 변하는 속도와 도로의 상황에 따라 속도가 변하는 특성을 가지고 있기 때문에 이들 간의 통신을 위한 네트워크 구성도 빠르게 변한다. 이러한 특성 때문에 차량 네트워크 (Vehicular Ad-hoc Network: VANET)에서 신뢰성 있는 라우팅을 적용하는 것이 쉽지 않다. VANET 환경에서 신뢰성 있는 라우팅을 적용하기 위한 방법에 하나로 클러스터링 기법이 있다. 클러스터링이란 클러스터 헤드(Cluster Head : CH)를 중심으로 차량들을 그룹으로 묶어 통신 및 관리하는 것이다. 따라서 클러스터 내의 어떤 노드(차량)를 클러스터 헤드로 선택하는가에 따라 해당 클러스터링의 오버헤드 감소와 네트워크의 안정성 및 효율성이 좌우된다. 본 논문은 기존의 클러스터링 알고리즘들과 달리 도로 기반 시설인 RSU(Road Side Unit)를 활용하는 클러스터 헤드 선택 알고리즘을 소개한다. RSU를 통한 노드들의 속도와 거리 계산 값으로 클러스터 헤드 우선순위를 결정함으로써 기존의 알고리즘들 보다 안정적이고 효율적인 클러스터링 알고리즘을 제안한다.
유비쿼터스 헬스케어에서 지능형 의사결정지원 및 빠른 진단결과를 제공하기 위한 자동진단은 일반적으로 에이전트 시스템에 의해 수행된다. 본 연구에서는 이동에이전트기술을 사용하여 저 부하 노드에 효율적으로 프로세스를 이주시켜 부하를 분산시키도록 유비쿼터스 헬스케어시스템을 설계하였다. 또한 실시간 자동진단시스템을 지원하는 이동에이전트 중심의 유비쿼터스 헬스케어 기술을 위한 프레임워크를 제시하며, 효율적인 자원활용을 고려하여, 노드들 내에 있는 프로세스의 부하분산을 위한 균형화된 클러스터링을 제안한다. 제안한 알고리즘은 시스템의 부하분산이 최소화될 때까지 과부하된 노드를 선택하여 프로세스를 가까운 노드에 이주시킨다. 제안한 균형화 클러스터링은, 가까운 노드에 이주시킴으로써 메시지오버헤드를 감안할 때, 효율적으로 프로세스를 모든 노드에 분산시킨다.
IoT 디바이스는 사용자의 주변에 설치되어 네트워크를 통해 다양한 정보를 수집하고, 디바이스간 협업으로 교통 정보를 제공하거나 날씨 정보를 제공하는 등 삶의 질을 향상시키는데 목적이 있다. 현재 여러 연구소나 기업체에서 다양한 IoT 디바이스들이 개발중에 있어 디바이스의 수가 급격하게 증가하고 있다. 그런데, 이러한 경향에도 불구하고 IoT 디바이스들을 관리하고 연결하는 IoT 컴퓨팅과 관련된 연구는 아직 초기 단계에 있다. IoT 컴퓨팅 환경 내에 대량의 IoT 디바이스가 동시에 존재하게 되는데, 이때 이들 디바이스들을 모니터링 하거나 제어를 위한 관리 노드로서 서버가 필요하다. 그렇지만, 어떤 관리 서버를 어디에 몇 대를 배치해야 하는지 알기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 대량의 디바이스들을 논리적으로 근접한 디바이스들은 하나의 클러스터로 관리하는 기법을 제안한다. 제안된 동적 클러스터링 기법을 IoT 컴퓨팅 환경에 적용하게 되면 대량의 IoT 디바이스들을 최적의 상태로 클러스터링 함으로써, 디바이스 관리에 대한 오버헤드를 줄이면서 효율적으로 품질 관리를 할 수 있게 된다.
모바일 에드혹 네트워크는 고정된 인프라의 도움 없이 이동 노드만으로 구성되므로 네트워크의 독립성과 융통성을 높일 수 있으나, 노드의 참여와 이탈의 자유로움 때문에 네트워크를 운영할 때, 망의 형태를 안정적으로 관리하는 것은 무엇보다도 중요하고 어려운 문제이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위하여. 관리와 안전성에 중점을 둔 분산가중치 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 초기클러스터 형성시에는 기존의 분산가중치 알고리즘을 사용하고 클러스터 형성 후 이동 노드들로 인해 발생되는 재클러스터링을 최소한으로 줄이기 위해 부 클러스터 헤드와 분산게이트웨이라는 개념을 사용한다. 성능 검증을 위해 초기의 오버헤드, 재 가입률, 클러스터의 수를 기준으로 기존의 DCA과 WCA 알고리즘과 제안된 알고리즘을 비교, 평가한다.
유비쿼터스 기술의 보편화에 따라 유비쿼터스 환경의 보안 취약성을 해결하기 위한 보안기술의 연구가 주목받고 있다. 그러나 현재의 대다수 보안 시스템은 고정된 규칙을 기반으로 하는 것으로서, 유비쿼터스 기반 사용자의 다양한 상황에 제대로 대응하지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 상황인식 보안 연구는 ACL (Access Control List) 혹은 RBAC (Role-Based Access Control) 계열의 연구가 많이 수행되고 있으나 보안정책의 관리에 대한 오버헤드가 크고, 또한 예상하지 못한 상황에 대한 대응이 어렵다는 문제점을 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 FCM (Fuzzy C-Means) 클러스터링 알고리즘과 퍼지 결정트리를 이용하여 다양한 상황을 인식하고 적절한 보안기능을 제공하는 상황인식 보안 서비스를 제안한다. 제안 모델은 기존의 RBAC 계열의 시스템이 가진 고정 규칙에 따른 문제나 충돌 문제, 관리상의 오버헤드를 개선할 수 있음을 확인할 수 있다. 제안 모델은 헬쓰케어 시스템이나 응급구호 시스템 등 상황 인식을 통하여 사용자의 상황에 적합한 서비스를 제공하는 다양한 애플리케이션에 응용 가능할 것으로 기대된다.
기존 서버 기반의 클라우드 시스템에서의 높은 설치 및 유지비용 문제를 해결하기 위해 최근 P2P 클라우드 스토리지에 대한 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 비디오 전송을 위한 P2P 클라우드 스토리지 시스템에서 재생 품질을 향상시키는 계층적인 오버레이 구조를 제안한다. 이 구조에서는 현재 접속 중인 피어들의 유사성을 기반으로 피어들을 클러스터링해서 하나의 그룹을 생성한 후 각 그룹 내에서 물리적인 인접성을 고려해서 피어들을 지역별로 서브그룹으로 다시 구성한다. 따라서 특정 비디오에 대한 재생이 요청되면 지역성을 고려해서 소스 피어들을 선택하여 전송 지연 시간을 최소화할 수 있다. 마지막으로 실험을 통해서 본 논문에서 제안하는 지역성을 고려한 계층적 오버레이 구조가 임의로 소스 피어를 선택하는 구조에 비해 성능이 우수한다는 것을 보인다.
현재, Zigbee환경에서 센서 노드는 자원 제약적인 특성 때문에 효율성을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다.[1] 계층적 구조를 가지는 클러스터링 기법은 정보의 중복 전달 방지와 네트워크 확장 용이성을 제공한다.[2] 그러나 클러스터 헤더 선출 시 오버헤드 발생하며 잘못된 클러스터 헤더 선출은 자원을 효율적으로 사용할 수 없다는 한계가 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 기법에서 노드의 위치나 에너지 정보를 싱크노드에서 알고 있는 중앙 처리식을 활용하여 거리와 노드의 밀도를 기반으로 하는 클러스터 헤더의 선출기법을 제안하고자 한다.
모바일 에드 혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network)는 이동성을 가진 노드로 구성된 네트워크로서, 통신기반 시설의 지원이 없어도 스스로 통신망을 구축하여 통신한다. 하지만 노드의 이동성으로 인한 토폴로지의 변화가 빈번하여, 라우팅 경로 재설정으로 인한 오버헤드가 생성된다. 오버헤드 생성을 줄이기 위하여 클러스터링을 이용한 연구가 진행되어 왔다. 클러스터가 형성된 MANET에서 클러스터 헤드 노드가 이동함에 따라 클러스터 영역을 벗어나게 되었을 경우, 클러스터 그룹에 속하는 멤버 노드들은 패킷을 보내지 못하며, 클러스터 헤드노드를 선출하지 못하여 사용할 수 없는 노드가 된다. 본 논문에서는 클러스터 헤드 노드가 클러스터 영역을 벗어날 경우, 클러스터 멤버노드의 상황인자 속성 벡터 정보가 유사한 클러스터 헤드노드를 이웃한 주변 클러스터 헤드로부터 검색 및 선택하여, 우회경로를 제공하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 각 노드는 상황정보 매트릭스를 가지고 있어, 전송 커버리지 영역이 2홉 이내 반경에 있는 노드의 벡터 정보를 저장하게 된다. 클러스터 헤드 노드와의 연결이 끊어 졌을 경우, 클러스터 멤버 노드는 상황정보 매트릭스를 이용하여, 벡터정보가 유사한 클러스터 헤드 노드를 선택하여, 노드 간의 연결성 및 패킷의 전달성이 향상 된다.
본 논문에서는 클러스터링 무선 센서 네트워크 환경에서 효율적으로 TDMA 스케줄링을 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 기존의 연구에서는 유휴(idle) 구간과 스케줄(schedule) 구간을 매 프레임 수행해야하는 오버헤드가 발생하는데 이러한 오버헤드로 인하여 불필요한 에너지 소모가 일어나고, 전송 지연이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하며 클러스터를 구성하고 있는 멤버 노드들의 수와 멤버 노드들이 가지고 있는 트래픽 부하(Traffic Load)를 사용하여 프레임을 동적으로 스케줄링 하는 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서 제안된 DS-MAC(Dyamic Sceheduling MAC) 프로토콜은 에너지 효율적이고, 전송 지연을 줄일 수 있는 장점을 가진다. 수학적 분석 방법을 사용하여 기존의 연구들과의 성능을 비교가 이루어졌다.
현재 MANET에서는 DOS나 DDOS 공격이 증가하고 있지만, MANET은 제한된 대역폭, 계산 자원 및 배터리 전원을 가진 노드들로 구성된 네트워크이기 때문에 기존의 역추적 메커니즘을 적용할 수가 없다. 따라서 MANET에서 역추적 기법을 적용 시킬 시에는 각 노드가 가지는 자원을 효율적으로 사용해야한다. 그러나 기존의 애드혹 네트워크에 적용한 역추적 기법은 클러스터링 영역에서 각 노드를 대표하는 Cluster head가 역추적 정보를 관리하기 때문에 Cluster head의 과부하로 노드의 수명을 단축시키는 문제점을 가지게 된다. 게다가, 다중홉 클러스터링일 경우, 하나의 Cluster head가 더 많은 노드를 관리하기 때문에 문제는 더욱 심각해진다. 본 논문에서는 이러한 Cluster head의 오버헤드를 줄이기 위한, 역추적 정보를 관리하기 위하여 트리구조의 깊이를 이용한 TNA(Traceback against Network Attacks)를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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