• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.61-72
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• 2010

이미 할당된 무선 자원의 고갈과 새로운 무선 서비스에 대한 주파수의 수요 증가는 인지 라디오 기술의 중요성을 부각시키고 있다. 인지 라디오 기술은 기존에 할당되어 사용중인 주파수의 사용 현황을 스캐닝하여 빈 채널 감지 시 해당 채널을 통해 통신하는 개념이다. 이러한 기술을 사용한 인지 라디오 네트워크에서 스펙트럼 센싱의 정확성을 높이고자 다수의 노드에서 센싱하여 종합 판단하는 분산 스펙트럼 센싱 기술이 연구되어 왔다. 그러나 참여하는 센싱노드의 위협 가능성 때문에 해당 메커니즘에서의 안전성 보장 기능이 필수적이다. 이에 센싱노드의 평판값(reputation)을 기반으로 WSPRT(weighted sequential probability ratio test)를 적용하여 센싱 결과들을 퓨전하는 RDSS 메커니즘이 제안되었다. 그러나 RDSS에서는 센싱 결과의 입력순서에 따라 WSPRT 수행 횟수가 늘어날 수 있고, 공격 당한 센싱노드의 센싱값에 대해 빠르게 대처할 수 없다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 평판값이 높은 센싱값부터 우선적으로 WSPRT에 입력하며, 평판값 변화를 트랜드 값으로 계산하고 이를 이용하여 공격가능성을 타진하고 그 가능성이 높은 센싱값인 경우 퓨전에서 배제시켜 빠르게 공격에 대응할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 메커니즘이 RDSS보다 적은 수의 센싱값을 가지고 보다 정확하게 유휴 채널을 감지하여 공격 대응에 우수한 성능을 제공함을 입증하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.375-380
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• 2007

맥락 정보와 맥락 인식 시스템에 대한 연구는 지난 10 여 년 동안 유비쿼터스 컴퓨팅 분야에서 중요한 이슈로 다루어졌다. 대부분의 맥락 인식 시스템은 위치 정보와 같이 단일 형태의 맥락 정보를 위해서 설계되었거나 연구실 수준의 크기로 제한되었다. 그러나 많은 종류의 센서와 actuator 를 포함하고 다수의 관리 도메인으로 확장 가능한 스케일이 큰 시스템에 대한 개발 및 평가는 여전히 미흡한 수준이다. 특히, 맥락 퓨전과 추론 구조를 가지는 Large-scale 의 맥락 인식 시스템에 대한 평가 방법이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 휴리스틱 평가를 이용한 Large-scale 맥락 인식 시스템의 평가 방법에 대하여 제안한다. 그리고 우리는 동적인 맥락 인식 시스템을 지원하고 맥락 퓨전 및 추론을 위한 메커니즘을 포함하는 기본 구조에 대해서 자세히 설명한다. 맥락 인식 시스템 평가를 위해서 제안된 접근법은 사용자 인터페이스 도메인에서 잘 알려진 전문가에 의한 평가 방법으로 Large-scale 맥락 인식 시스템에 적합하도록 특별히 선택된 heuristics 집합을 이용하는 휴리스틱 평가(Heuristic Evaluation)이다.