무선 센서 네트워크는 관심 지역에 많은 에너지 자율적인 마이크로 센서들로 분포되어 구성된다. 각각의 노드들은 에너지 공급에 제한을 가지며 싱크 노드와 통신하는데 필요한 정보들을 발생 시킨다. 이러한 네트워크에서의 기본 동작은 기지국(base station)으로 데이터를 취합하고 전송하는 것이다. 무선 센서 네트워크의 응용분야 중에서 환경 감시를 위한 센서 노드의 유선 설비는 기반 시설이 수반 되어야 하므로 설치가 어렵고 번거로우며 많은 비용이 들기에 설치 측면과 비용 측면에서 장점이 있는 무선 센서 네트워크의 도입이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 무선 센서 네트워크를 이용하여 환경 모니터링 시스템을 구현해 보았으며, 네트워크 구성에 사용된 센서 노드는 저비용, 저전력에 근거해 자체 제작한 로온도, 습도, 조도의 데이터를 수집할 수 있도록 설계 하였으며, 베이스 노드와 호스트간은 시리얼 통신 및 USB 통신을 통하여 데이터를 전송할 수 있도록 하였다.
컴퓨터 네트워크를 통하여 구현되고 있는 SNS의 발달 과정을 살펴보면 타인과의 대화를 중점적으로 구현한 초창기 시절을 지나, 자신의 사상과 생각을 전파, 공유하는 시대로 발전되었다. 이러한 소셜 네트워크는 나름의 효율성을 지니고 있으나, 사람의 본질인 아날로그적 감성을 표현하기에는 모자라는 점이 있었다. 본 연구는 현재의 소셜 네트워크에 감성적인 요소를 삽입하여 조금 더 친밀한 소셜 네트워크를 구현하고자 하였다. 인간의 감성적 요소를 이루는 만남, 추억이 주가 되는 소셜 네트워크는 디지털 시대에서 놓칠 수 있는 아날로그적 감성과 따뜻한 인간미를 느낄 수 있다는 장점이 있다. 소셜 네트워크의 편리함과 모바일 기술력을 이용해 오프라인에서 느낄 수 있는 따뜻함을 배가 한다.
무선 센서네트워크는 환경 모니터링과 같은 다양한 어플리케이션을 갖고 있는 향상된 기술이다. 이를 구성하는 각각의 노드들은 특정지역에 분산되어 네트워크를 구성해서 해당 지역의 이벤트나 정보를 주기적으로 사용자에게 전달한다. 이때 토폴로지 제어는 네트워크의 수명과 통신에 중요한 영향을 미치는 요인이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 클러스터 기반의 분산형 토폴로지 제어기법을 제안한다. 이 기법은 먼저 네트워크를 클러스터 기반의 계층적인 구조로 구성한 후, 각각의 클러스터 내에서 최소 신장트리 (Minimum Spanning Tree)를 이용하여 토폴로지 제어를 수행한다. 이를 통해 무선센서 네트워크는 에너지 효율적이며 분산된 토폴로지 제어를 수행할 수 있고, 결과적으로 네트워크의 수명을 연장할 수 있다.
센서 네트워크는 주변 데이터를 수집하기 위해 널리 퍼뜨려진 작고 저렴한 센서 노드를로 구성된 무선 네트워크 환경이다. 이러한 센서 네트워크는 배치의 편리성과 ad-hoc 적인 연결성, 저렴한 비용의 이 유로 다양한 목적의 응용프로그램에서 사용되고 있다. 그러나 센서 노드의 크기가 제한되기 때문에 센 서 노드의 유용한 전체적인 파워나 전력량의 크기에 제약을 가져온다. 그러므로, 센서 네트워크의 일반 적인 목적은 에너지 효율성을 고려하여 전체 네트워크의 성능을 저하시키지 않고 데이터를 수집하는 것이다. 본 논문에서는 에너지 효율성 증대 및 전체 네트워크의 유지 시간을 증가시키기 위해 각 센서가 가지는 RF 전송 레벨을 이용하여 노드 간의 거리를 통한 계층적 클러스터링 방법을 제안하고 비교 실험을 통해 전체 네트워크에 대한 에너지 효율성을 측정하고자 한다.
IT 산업의 발달로 조직의 자동화된 업무 흐름인 워크플로우에 대한 관심과 연구가 활발해지고 있다. 본 논문에서는 워크플로우 설계시 자주 사용되는 기본 구조를 개념적 설계와 수학적 해석이 가능한 EMFG(Extended Mark Flow Graph)로 표현하고 이를 이용하여 워크플로우를 모델링한다. 모델링된 EMFG로 도달가능트리를 구현하여 워크플로우의 수행완료 가능성과 논리적 오류의 존재 여부를 검증한다. 또한 논리적 오류가 발생할 경우에 이를 제거하는 방법을 제안하고 이를 통해 워크플로우의 정형적 설계와 동적 분석을 가능하게 한다.
단백질 상호작용 네트워크의 데이터의 양이 증가함에 따라 이를 보다 쉽게 분석하기 위해 고속으로 시각화 방법이 요구되고 있다. 본 논문은 방대한 단백질 상호작용 네트워크에서 물리적 관계도가 높은 단백질을 중심으로 다단계에 걸쳐 스프링-포스(spring force)레이아웃 기법을 적용하여 그래프를 시각화하는 방법을 제안한다. 본 논문에 따른 단백질 상호작용 네트워크에서 시각화하는 방법은 물리적 관계도가 높은 단백질을 선정하는 단계, 선정된 단백질을 기반으로 네트워크를 합병하는 단계 및 합병된 노드들을 확장하는 단계를 거쳐 시각화하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 단백질 상호작용 네트워크를 균형 상태의 그래프로 표현하고 고속으로 시각화할 수 있다는 장점이 있다.
최근 새롭게 등장한 무선 센서 네트워크는 기존의 네트워크와는 다르게 통신 인프라가 없는 환경에서도 동작이 가능한 저전력 소출력의 무선 센서간의 네트워크를 형성하고 이들간의 정보 유통이 이루어진다. 무선 센서 네트워크는 열린 환경에서 배치되기 때문에 물리적 공격에 취약하다. 공격자는 손쉽게 노드들을 포획할 수 있으며 포획된 노드를 통해 허위 보고서를 네트워크에 주입할 수 있다. 허위 보고서 삽입 공격은 허위 경보를 유발할 뿐만 아니라 네트워크의 제한된 에너지를 고갈시킨다. 이러한 허위 보고서를 조기에 탐지 및 폐기하기 위하여 Yu와 Guan은 동적 여과 프로토골(dynamic on-route filtering scheme)를 제안하였다. 그러나 무선 센서 노드는 오직 제한된 진력자원으로 이루어져 있기 때문에 전력보존과 전력관리가 중요시 여겨진다. 본 논문에서는 동적 여과 프로토콜에서 허위 보고서 주입 공격에 대한 충분한 보안 강도 제공과 에너지 효율성을 위한 기법을 제안한다.
유비쿼터스홈 적응형 미들웨어란 디바이스/서비스의 상태 변화 혹은 장애에 의한 홈 네트워크의 Crash 및 성능저하 등을 자율적으로 감지, 억제, 복구, 치유할 수 있도록 지원해주는 유비쿼터스홈 유지 보수 프레임워크이다. 본 논문에서는 현재의 홈 네트워크 산업현황을 통하여 홈 에트워크 활성화 저해요소로 폐쇄적인 자사위주의 홈 네트워크 구조와 장애처리 및 유지보수의 부재를 지적하고, 디바이스의 지능화 서비스의 다양화, 사용자 요구사항의 다변화를 포함하는 유비쿼터스 홈네트워크 진화방향을 분석한다. 이를 지원하기 위해 본 논문에서는 적응형 홈네트워크 기술을 홈네트워크 상호운용성 제공기술, 홈네트위크 장애진단 및 복구 기술, 유비쿼터스홈 적응형 구성관리 기술로 기술하였다.
전전자교환기에서 가장 많이 이용되고 있는 T-S-T three-stage 스위치 네트워크의 blocking 확률에 대한 대표적인 세가지 모형에 대해 살펴보고 스위치 네트워크의 구조 또는 통화로 탐색수에 따라 그 적용이 제한된 blocking 확률식에 대해 일반적으로 적용할 수 있는 확장된 표현식으로 유도하여 보았으며 각각에 대한 비교분석을 수행하였다. 또한 blocking 확률에 따른 three-stage 스위치 네트워크의 통화처리용량을 산출하는 방법을 설명하고 수리적인 예로서 위에서 제안된 blocking 확률모형들을 이용하여 TDX-1B 스위치 네트워크의 통화처리용량을 산출하여 보았다.
끝으로 T-S-T three-stage 스위치 네트워크에서의 blocking 확률모형들에 대한 전반적인 검토와 함께 blocking 확률을 줄일 수 있는 방법을 제안하였다.
최근 들어 무인기와 무선통신기술의 비약적인 발전은 무인기들을 국가 공역에 진입시켜 운행할 필요성과 택배, 긴급 통신영역 확장, 재해 감시 및 대처, 위험지역 정찰, 항공촬영과 같은 다양한 분야로의 활용에 대한 요구를 크게 증가시켰다. 다수의 무인기를 안전하게 운행 및 조종하기 위해서는 고신뢰성 및 고보안성을 제공하는 무인기 제어 전용 네트워크가 요구되며, 이러한 네트워크를 무인기 제어용 통합 네트워크라고 한다. 본고는 무인기 제어용 통합 네트워크의 보안 적용 구간을 분류하고, 구간별로 보안 요구사항과 요구사항을 달성할 수 있는 보안기술들을 차례로 제시한다. 또한, 향후에 무인기 제어용 통합 네트워크의 보안성을 강화하기 위해 개선되어야 하는 부분들을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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