이동 Ad Hoc 네트워크는 무선 채널 특성으로 인해 많은 보안상 위협에 노출될 수 있으므로 인증, 무결성, 기밀성 등의 보안 서비스를 제공하기 위한 키 관리 메커니즘이 요구된다. 그런데 Ad Hoc 네트워크는 중앙 집중적인 관리 노드의 부재, 동적인 위상 변화, 통신 자원의 제약 등의 특성을 고려하여 키 관리 메커니즘을 설계하도록 요구하고 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 기반의 Ad Hoc 네트워크에서 ID 기반의 임계치 암호화 기법을 사용하여 공개키의 사전 분배 가정을 제거함으로써 토폴로지의 확장성과 유연성을 반영하고, 분산적이며 확장성있는 키분배 서비스가 가능하게 하였다. 또한 클러스터간에 교환되는 메시지의 무결성을 보장하기 위한 클러스터 MAC키 협상 방안, 헤드와 클러스터 내 특정 멤버간의 보안 채널 구축 통신하고자 하는 클러스터 멤버 호스트간에 안전하게 세션키를 생성, 분배하는 메커니즘 등을 제안하였다.
최근 이슈가 되고 있는 클라우드 컴퓨팅은 다수의 노드를 이용한 클러스터를 사용한다. 이러한 클러스터를 효율적으로 관리하기 위해 모니터링 툴을 사용하고 있다. 하지만, 기존의 모니터링 툴은 클러스터를 구성하는 노드의 가용성과 오버헤드, 데이터 수집/전송 방식에 중심을 둔 모니터링 툴이기 때문에 클라우드 클러스터의 세부 정보까지 모니터링 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 구축할 수 있는 플랫폼인 Hadoop을 위한 모니터링 툴을 제안한다.
본 논문에서는 센서네트워크를 위한 기존의 클러스터 라우팅 기법에 multi-hop pairwise key를 적용시킴으로써 multi-hop pairwise key를 기반으로 하는 클러스터를 구성하고 이를 통한 클러스터 간의 통신을 제안한다. 이는 암호화된 클러스터 통신을 위한 키 분배에 있어서 메모리 효율성을 높이고, 클러스터 라우팅의 난제였던 클러스터 헤드 선택과 관리를 효과적으로 할 수 있게 한다.
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.
다수의 센서로 구성된 무선 센서 네트워크는 다양한 환경에서의 정보수집을 목적으로 하며 현재 다양한 분야에 응용 및 활용이 되고 있다. 센서 네트워크를 구성하는 각 센서 노드들은 한정된 전력의 배터리로 동작하므로 에너지 효율성 및 장시간의 네트워크 수명을 제공하는 것이 센서 네트워크의 중요한 연구 목표 중 하나이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 에너지 효율성을 향상 시키고 데이터 신뢰성을 보장하기 위해 새로운 클러스터 기반의 지역 멀티홉 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 클러스터 내의 멀티홉 형성으로 센서 노드들의 데이터 전송을 위한 에너지 소비를 최소화하며 지역 클러스터 헤드 순환 기법을 통해 기존 클러스터링 기법에서 빈번한 클러스터 구성으로 인한 에너지 낭비를 효율적으로 관리한다. 시뮬레이션을 통해 기존에 제안되었던 LEACH, LEACH-C, PEACH와 비교해 전체 노드의 에너지 소모를 균등하게 하여 에너지 효율성을 향상시키고 네트워크 수명을 연장하였음을 확인하였다.
무선 센서 네트워크는 다양한 분야에서 활용 되어지고 있다. 무선 센서 네트워크는 보안, 군사감지, 환경관리, 산업제어, 홈 자동화 등 많은 영역에 적용된다. 하지만 네트워크를 구성하는 노드의 제한된 에너지에 한계로 활용범위가 제한되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대표적 라우팅 프로토콜 중 LEACH-C를 기반으로 네트워크의 전송을 개선하여 에너지를 효율적으로 사용하는 LEACH-CCBD(Low Energy Adaptive Clustering hierarchy - Centrailized with Cluster and Basestation Distance) 알고리즘을 제안한다. LEACH-CCBD 알고리즘은 클러스터 구성시 멤버노드들의 클러스터 소속에 대하여 멤버 노드로부터 클러스터의 거리와 클러스터 노드로부터 기지국까지의 거리를 합산한 값을 비교하여 선정 우선순위를 두어 클러스터 헤드를 소속시키는 기법이다. 제안한 LEACH-CCBD는 Matlab 시뮬레이션을 이용하여 각 프로토콜에 대한 성능 결과를 확인하였다. 실험결과 에너지 효율성이 LEACH, LEACH-C 알고리즘보다 우수함을 보였다.
본 논문에서는 K-평균 군집화 알고리즘을 사용하는 머신러닝을 활용하여 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 에너지 효율성을 향상시켜 네트워크의 수명을 향상시키고자 한다. 무선 센서 네트워크는 물리적인 센서로 배터리를 포함한 물리적 장치를 무선 네트워크로 구성한 것으로 센서 노드의 특성 상 에너지 소비를 최소화하여 네트워크 수 명을 최대화하기 위해 모든 자원을 효율적으로 사용해야 한다. 클러스터기반 접근 방식은 상대적으로 많은 수의 노 들로 구성된 그룹을 관리하는데 사용된다. 제안된 프로토콜에서는 기존의 LEACH 알고리즘을 개선하여 클러스터 기반 접근방식과 위치기반 접근 방식을 사용하여 클러스터 헤드를 선정하는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 개선 하고자 했던 성능 결과를 Matlab 시뮬레이션을 이용하여 측정하였다. 실험 결과를 통해 에너지 효율성 부분에 대해 K-means 클러스터링을 적용함으로써 에너지 효율이 개선되어 젠체 네트워크의 수명이 연장됨을 확인한다.
센싱, 데이터 가공, 통신이 가능한 소형의 센서 노드로 구성된 무선 센서 네트워크는 다양한 환경 변화를 측정할 수 있는 유용한 수단이다. 센서 노드에서 측정된 데이터는 모든 데이터를 수집, 처리하며 사용자에게 전달하는 기능을 가진 프로세싱 센터에 전송된다. 이러한 과정은 에너지 제약을 가진 센서 노드를 고려하여 설계되어야 한다. 일반적으로 인접한 센서 노드는 유사한 정보를 가지므로, 로컬 클러스터를 형성하고 클러스터 헤드에 의해 집약된 데이터를 프로세싱 센터에 전송하는 클러스터링 기법이 저전력 구동에 효과적이다. 자동 구성능력을 지닌 기존의 다중 홉 클러스터 에너지 소비량 모델링 기법은 개별 센서 노드의 정확한 에너지 소비량을 예측할 수 없는 문제를 가지고 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 보완한 새로운 클러스터 에너지 소비량 모델링 기법을 제안한다. 제안된 모델링 기법은 보로노이 배열(Voronoi tessellation)을 이용하여 클러스터 헤드의 수에 따른 에너지 소비량을 모델링한다. 즉, 센서 필드의 면적, 분포된 센서 노드의 수와 통신 범위를 이용하여 전체 네트워크의 에너지 소비량을 클러스터 헤드의 수에 따라 정량적으로 나타낸다. 본 모델링 기법을 통해 전체 네트워크의 에너지 소비량이 최소가 되는 클러스터의 수를 예측함으로써 저전력을 실현할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 모델링 기법은 시뮬레이션을 통해 구성한 실제 네트워크의 에너지 소비량과 $90\%$ 이상의 정확도를 가지며, 기존 모델링의 $60\%$대에 비춰볼 때 상당히 우수한 정확도를 지니고 있다. 또한, 센서 노드의 밀도가 증가할수록 에너지 소비량 정확도가 증가하는 효과를 확인하였다.
최근 무선센서 네트워크가 다양한 용도로 활용되고 있고 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 무선센서 네트워크의 여러 가지 제약 사항 중에서도 에너지 소모를 줄이기 위한 방법들이 활발하게 연구되고 있는데 대표적인 예로 에너지 소모를 줄이고 전송 효율을 높이기 위한 클러스터를 이용한 연구 방법을 볼 수 있다. 클러스터방식의 연구는 센서노드를 클러스터로 구성하여 그 중에서 클러스터 헤드를 뽑아서 주변노드가 가지고 있는 센싱 정보를 모아서 싱크노드에 전송을 한다. 클러스터 헤드로 뽑힌 센서노드의 에너지 소모가 너무 많게 되어 클러스터 헤드로 사용된 센서노드는 수명이 짧아지게 되어 다른 센서노드로 대체를 해야 하다. 본 논문에서는 클러스터-메쉬 방식의 단점을 보완할 수 있으면서, 메모리를 효율적으로 관리할 수 있는 센싱 데이터 필터링하는 방식에 대하여 제안한다. 필터링 방식은 센싱 데이터를 그대로 보관하는 기존방식과 달리 센싱 데이터를 필터링 시스템에 먼저 보내서 해싱 알고리즘에 의해 직접 해싱 테이블에 저장할 주소를 계산을 하고 계산된 주소에 센싱 데이터를 저장하도록 하는 방식으로 중복 발생한 센싱 데이터는 저장되지 않도록 하고 중복되지 않은 데이터만 해싱 테이블에 필터링하여 저장하도록 하는 방식이다.
무선 메쉬 네트워크(WMN, Wireless Mesh Network)에서의 전체적인 성능은 채널의 간섭을 최소화함으로써 개선될 수 있다. 본 논문은 3개의 멀티 채널을 지원하는 IEEE 802.11b/g 기반 WMNs를 위해 제안된 클러스터 기반 채널 할당 기법인 CB-CA(Cluster-Based Channel Assignment)[3] 알고리즘을 멀티 라디오 멀티 채널 WMN 환경에 적합하게 개선시키고자 한다. CB-CA 알고리즘에서는 메쉬 라우터들중에 선택된 클러스터 헤드(CH, Cluster Head) 노드들과 클러스터들 간의 에지 게이트웨이(EG, Edge Gateway) 노드들 간에는 모두 동일 채널을 사용함으로써 채널 스캐닝과 채널 스위칭을 수행하지 않는다. 그러나 이러한 모든 CH들과 EG들 간의 동일 채널의 사용은 많은 노드들에서 채널 간섭을 발생 시키는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 송수신 인터페이스를 구분하고 각 인터페이스에서의 채널을 랜덤하게 설정하고 이를 통신 범위 내에 인접한 이웃 클러스터들에게 알림으로써 서로 간섭이 발생하지 않는 채널들이 설정되도록 한다. 이로써 각 클러스터 간의 채널 간섭을 최소화 할 수 있음과 동시에 다중 인터페이스와 다중 채널을 모두 활용할 수 있어서 QoS를 향상시킬 수있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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