본 논문은 디지털 홈에서 가동될 다양한 홈 네트워크 장비의 분류와 발전 전망, 그리고 이들 장비가 홈 네트워크에서 서로 연결되어 동작할 때 필요한 소비전력을 최소화하기 위하여 구축하는 에너지 인지 홈 플랫폼의 기술에 대하여 기술한다. 에너지 인지 홈 플랫폼 기술은 홈 네트워크에서 동작하는 각 시스템 수준의 소비 전력 절감 기술과 홈 네트워크 차원의 소비전력 절감 기술을 기본으로 구성된다. 시스템 수준의 소비 전력 제어 기술은 시스템과 이에 연결된 디바이스에 장착되는 소자가 제공하는 소비 전력 제어 기술을 모아서 시스템 수준에서 낭비되는 소비 전력을 줄이는 기술이다. 홈 네트워크차원의 소비 전력 제어 기술은 홈 네트워크에서 연동되는 시스템간에 소비 전력 정보를 공유하여 홈 네트워크 전체에서 소비되는 전력을 제어하는 기술을 말하며, 이를 위한 소비 전력제어 프로토콜을 제안한다.
본 논문은 사회네트워크(social network system, SNS)에 대한 사용자의 추가적 사용의도를 개인정보보호의 관점에서 고찰하였다. SNS에서 사용자는 SNS의 운영 시스템과 사용자간 정보의 교류가 이루어지는 SNS사이트라는 서로 다른 두 주체와의 상호작용을 통하여 개인정보의 보호 정도를 인지하게 되고, 이러한 인지정도는 사회네트워크시스템과 SNS사이트에 대한 신뢰에 각각 영향을 미치고, 이 신뢰는 사용자의 사용의도를 증가시킨다는 연구모델을 설정하고 가설을 검정하였다. 주요 연구 결과는 SNS 시스템과 SNS 사이트에 대해 사용자가 인지하는 개인정보보호의 수준은 SNS시스템과 SNS사이트에 대한 신뢰 수준에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 반면, 사용자의 추가적 사용의도는 단지 SNS 시스템의 신뢰에 의해서만 영향을 받는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 스마트 센서 네트워크에서 컨텍스트 인지 서비스를 제공하는 미들웨어를 제안한다. 미들웨어는 UPnP를 이 용하여 어플리케이션과 스마트 센서 네트워크가 플러그 앤 플레이로 서비스의 상호운용을 제공하며, 컨텍스트 인지 서비스 에이전트를 통해 XML 기반의 서비스 명세가 개별 센서 네트워크에서 자동으로 실행 될 수 있는 코드를 생성한다. 이상의 미들웨어를 이용하여 개발자는 UPnP나 스마트 센서 네트워크에 대한 고려 없이 XML을 이용한 간단한 서비스 명세만으로 손쉽게 컨텍스트 인지 서비스를 지원하는 어플리케이션을 개발 할 수 있다.
Radio Frequency Identification(RFID)시스템은 객체에 부착된 RFID 태그를 리더로 읽어 들여 정확하게 객체를 인식할 수 있어 상황 인지를 위한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 그러나 태그와 리더간의 통신이 단일 홉으로 구성되어 있기 때문에 대상 지역의 전체를 인식하지 못하여, 상황인지를 위한 총체적 정보를 제공할 수 없는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 최근 제안되고 있는 무선 센서 네트워크와 RFID 시스템의 결함을 통하여 RFID시스템이 대상 지역 전체를 인식할 수 있게 하고, 이 정보를 센서 네트워크의 센싱 정보와 함께 활용하여 지능적인 상황 인지가 가능한 RFID 기반 우선 센서네트워크의 지능적 상황 인지 지원 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 RFID 시스템의 객체 인지 능력을 활용할 수 있을 뿐만 아니라, RFID 시스템에 네트워킹 기능을 제공하여 지능적 상황인지를 가능하게 한다.
무선 센서 네트워크는 센서 테크놀로지의 발전으로 인하여 급속히 개발되고 있으며, 여러 분야에서 다양하게 응용될 것으로 예측된다. 무선 센서 네트워크에서 가장 중요한 요소는 네트워크를 에너지 효율적으로 운용하는 것이다. 이러한 목적을 충족시키기 위해 여러 라우팅 프로토콜이 제시되었다. 그러나 기존의 연구들은 모든 센서 노드들이 센싱 데이터를 갖고 있다는 이상적인 상황을 가정하고 있다. 본 논문에서는 일부 센서 노드들만이 데이터를 갖고 있는 센서 네트워크 상에서 클러스터 헤드를 선정하는 센싱 인지 클러스터 선정 알고리즘을 LEACH-C 기반으로 설계 및 구현하였다. 또한 제안된 알고리즘을 여러 네트워크 상황에서 시뮬레이션하여 센싱 인지 기법이 가장 효율적인 네트워크 상황을 분석하였다. 시뮬레이션 결과에서 데이터를 센싱한 노드군(群)을 중심으로 클러스터 헤드를 선정하는 것이 가장 효율적임을 알 수 있었으며, 일부 센서들만이 데이터를 갖고 있는 경우에는 센싱 인지 개념을 클러스터 헤드 선정에 적용하는 것이 중요하다는 점을 보여주었다.
인지 무선 기술은 보조 사용자가 (SUs) 주 사용자 (PUs)에 간섭을 주지 않고 기회주의적 방식으로 라이선스 스펙트럼을 사용할 수 있는 기술이다. 인지 라디오의 핵심 기술은 스펙트럼 센싱이다. 그러나 인지 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 스펙트럼 센싱 기법에 대한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 인지 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 효율적인 협력 스펙트럼 센싱 노드 선택 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서, 허위 경보 확률 및 에너지 소비를 최적화하기 위하여 클러스터 내 스펙트럼 센싱 노드들의 수를 최소화하게 된다. 시뮬레이션 결과를 통하여 본 논문에서 제안한 최적의 스펙트럼 센싱 노드 수를 적용하므로 스펙트럼 센싱 효율성이 향상되었고, 또한 네트워크의 에너지 효율성도 보장된 것을 검증하였다.
최근 들어 기학급수적으로 증가하는 방송 및 통신 시스템으로 인해 무선 주파수 자원의 고갈 문제가 심각하게 대두되고 있다. 이와 같은 주파수 고갈과 비효율적인 주파수 사용 문제를 해결하기 위해 유휴 주파수를 합리적으로 이용하기 위한 인지무선(Cognitive radio) 기술이 많은 관심을 받고 있다. 본 고에서는 TV 주파수 대역 내 유휴자원(White space)을 대상으로 주파수 공유 기술인 인지무선 기술을 적용하기 위해 현재 표준화가 진행 중인 IEEE 802.22 WRAN을 중심으로 인지 무선네트워크를 위한 보안 표준화 현황을 살펴본다.
최근 무선 에너지 하비스팅 기술이 센서와 같은 소형 IoT 디바이스들의 크기 제한으로 인한 배터리 부족 문제의 해결방법으로 각광을 받고 있다. 이 기술이 기존의 인지무선 네트워크에 적용된다면 인지 유저들의 운용시간 증가로 인한 네트워크 처리량의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 인지 유저(Cognitive User)가 근처에서 동작 중인 우선 유저(Primary User)의 특정 거리 안에 존재할 때 우선 유저가 전송한 통신 신호로부터 무선 에너지 하비스팅을 하고 특정 거리 밖에 존재할 때 비어있는 채널을 골라 통신을 하도록 한다. 이 때 우선 유저와 인지 유저는 Homogeneous Poisson Pont Process 형태로 분포되어 있고 통신을 하고 있는 수신자들과 일정한 거리로 떨어져있다. 위와 같은 네트워크 모델에서 주어진 여러 가지 조건하에 인지 유저 네트워크 처리량을 최대화할 수 있는 전송파워, 인지 유저 밀도 제안하고 앞으로의 연구방향을 제시한다.
네트워크 보안 상황인지 기술이란 현재 네트워크에서 보안과 관련하여 무슨 일이 발생하고 있는 지를 관리자에게 인지시켜 주는 기술이다. 이는 침입탐지시스템이나 방화벽에서 수행하는 잠재적인 공격자의 패킷을 필터링하거나 보고하는 것과는 달리 현재 네트워크에서 발생하고 있는 상황(침입 또는 공격 등)을 알려주는 것에 초점을 맞춘다. 네트워크 보안 상황인지 기술에는 데이터 선정 및 수집, 특성 인자 추출, 연관성 분석, 데이터마이닝, 패턴분석, 이벤트시각화 등과 같이 매우 다양한 세부 기술들이 있지만, 본 고에서는 이벤트 종류에 따른 시각화 기술들의 현황과 ETRI에서 개발한 Visual Scope에 대해 살펴보고자 한다.
이 논문에서는 초등학생의 위험 상황을 자동으로 판단하기 위한 행위네트워크 설계 기법을 제안한다. 초등학생이 가지고 있는 스마트폰 센서로 주변 상황을 측정하고 측정한 값은 행위네트워크에 적용한다. 행위네트워크는 자동으로 위험상황을 인지하기 위해서 베이지안 확률을 도입한다. 반복적인 위험 상황을 학습함으로써 긴급시 빠르게 대처할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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