이동 애드혹 네트워크 (Mobile Ad-hoc Network, MANET)에서 단말은 제한된 배터리 에너지로 통신하게 된다. 따라서 주어진 배터리를 효율적으로 사용하여 통신하는 방법이 중요하다. 본 논문에서는 기존의 에너지를 고려한 라우팅 방법에 대한 연구를 소개하고 MANET에서 쓰이는 라우팅 프로토콜의 경로 선택 방법을 수정하여 단말의 최대 소모 에너지를 최적화하는 라우팅 방안 (Minimize the Maximum Used Power Routing, MMPR)을 제안한다. 기존의 애드혹 라우팅에서는 단말의 에너지는 고려하지 않고 최소 홉 수를 경로 비용 함수의 메트릭으로 사용하였지만, MMPR은 사용된 에너지를 메트릭으로 사용하여 해당 경로에 대한 비용을 계산한다. MMPR은 경로를 알고자 하는 시작 단말이 자신이 알고 있는 다른 단말의 사용 에너지 메트릭 중 최고 값을 알파로 정하고 경로 비용 계산을 시작한다. 만일 새로운 경로가 현재 알파 값보다 큰 단말을 포함하고 있다면 해당 경로는 경로 선택에서 배제될 가능성이 높아진다. MMPR의 유효성을 시뮬레이션을 통해 검증한 결과, 기존의 대표적인 에너지를 고려한 경로 선택 알고리즘인 CMMBCR과 비교하여 시간 별 최대 사용 에너지 및 시간 별 죽은 단말 개 수에서 개선된 성능을 보여주었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5476-5496
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2016
Energy efficiency of resource-constrained wireless sensor networks is critical in applications such as real-time monitoring/surveillance. To improve the energy efficiency and reduce the energy consumption, the time series data can be compressed before transmission. However, most of the compression algorithms for time series data were developed only for single variate scenarios, while in practice there are often multiple sensor nodes in one application and the collected data is actually multivariate time series. In this paper, we propose to compress the time series data by the Lasso (least absolute shrinkage and selection operator) approximation. We show that, our approach can be naturally extended for compressing the multivariate time series data. Our extension is novel since it constructs an optimal projection of the original multivariates where the best energy efficiency can be realized. The two algorithms are named by ULasso (Univariate Lasso) and MLasso (Multivariate Lasso), for which we also provide practical guidance for parameter selection. Finally, empirically evaluation is implemented with several publicly available real-world data sets from different application domains. We quantify the algorithm performance by measuring the approximation error, compression ratio, and computation complexity. The results show that ULasso and MLasso are superior to or at least equivalent to compression performance of LTC and PLAMlis. Particularly, MLasso can significantly reduce the smooth multivariate time series data, without breaking the major trends and important changes of the sensor network system.
본 논문에서는 무선랜 환경에서 억세스 터미널(AT : Access Terminal)이 효과적으로 억세스 포인트(AP: Access Point)를 선택하기 위하여 로드발랜싱을 적용한 연결 설정 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 AP들과 AT의 연결 설정시 연결설정의뢰정보(AI: Association Information)로 도착 시간을 측정하고 AP의 부하 상태를 파악한 후 로드발랜싱을 적용한다. AT에서는 AP에 연결된 단말들의 트래픽량을 측정하여 부하가 적은 AP를 선택하여 설정하면 다수의 사용자가 동시에 사용하는 핫스팟 환경에서도 AP의 과도한 부하를 막을 수 있어 사용자 측면에서는 최대성능을 얻을 수 있으며, 망 사업자 측면에서는 효율적인 망 관리를 할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3120-3137
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2021
Small-sized IoT wireless sensing devices can be deployed with small aircraft such as drones, and the deployment of mobile IoT devices can be relocated to suit data collection with efficient relocation algorithms. However, the terrain may not be able to predict its shape. Mobile IoT devices suitable for these terrains are hopping devices that can move with jumps. So far, most hopping sensor relocation studies have made the unrealistic assumption that all hopping devices know the overall state of the entire network and each device's current state. Recent work has proposed the most realistic distributed network environment-based relocation algorithms that do not require sharing all information simultaneously. However, since the shortest path-based algorithm performs communication and movement requests with terminals, it is not suitable for an area where the distribution of obstacles is uneven. The proposed scheme applies a simple Monte Carlo method based on relay nodes selection random variables that reflect the obstacle distribution's characteristics to choose the best relay node as reinforcement learning, not specific relay nodes. Using the relay node selection random variable could significantly reduce the generation of additional messages that occur to select the shortest path. This paper's additional contribution is that the world's first distributed environment-based relocation protocol is proposed reflecting real-world physical devices' characteristics through the OMNeT++ simulator. We also reconstruct the three days-long disaster environment, and performance evaluation has been performed by applying the proposed protocol to the simulated real-world environment.
With the advent of ubiquitous computing, a massive amount of trajectory data has been published and shared in many websites. This type of computing also provides motivation for online mining of trajectory data, to fit user-specific preferences or context (e.g., time of the day). While many trajectory clustering algorithms have been proposed, they have typically focused on offline mining and do not consider the restrictions of the underlying road network and selection conditions representing user contexts. In clear contrast, we study an efficient clustering algorithm for Boolean + Clustering queries using a pre-materialized and summarized data structure. Our experimental results demonstrate the efficiency and effectiveness of our proposed method using real-life trajectory data.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제28권3호
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pp.281-294
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2021
In this paper, we propose an adaptive regression method based on the single-layer neural network structure. We adopt a symmetric activation function as units of the structure. The activation function has a flexibility of its form with a parametrization and has a localizing property that is useful to improve the quality of estimation. In order to provide a spatially adaptive estimator, we regularize coefficients of the activation functions via ℓ1-penalization, through which the activation functions to be regarded as unnecessary are removed. In implementation, an efficient coordinate descent algorithm is applied for the proposed estimator. To obtain the stable results of estimation, we present an initialization scheme suited for our structure. Model selection procedure based on the Akaike information criterion is described. The simulation results show that the proposed estimator performs favorably in relation to existing methods and recovers the local structure of the underlying function based on the sample.
최근 국가 기반 시스템, 국방 및 안보 시스템 등에 대한 사이버 공격의 피해 규모가 점차 커지고 있으며, 군에서도 사이버전에 대한 중요성을 인식하고 전 평시 구분 없이 대비하고 있다. 이에 네트워크 보안에서 탐지와 대응에 핵심적인 역할을 하는 침입 탐지 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 침입 탐지 시스템은 탐지 방법에 따라 오용 탐지, 이상 탐지 방식으로 나뉘는데, 근래에는 두 가지 방식을 혼합 적용한 하이브리드 침입 탐지 방식에 대한 연구가 진행 중이다. 그렇지만 기존 연구들은 높은 계산량이 요구된다는 점에서 근 실시간 네트워크 환경에 부적합하다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 하이브리드 침입 탐지 시스템의 성능 문제를 보완할 수 있는 효과적인 속성 선택 기법을 적용한 의사 결정 트리와 가중 K-평균 알고리즘 기반의 고성능 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 상호 정보량과 유전자 알고리즘 기반의 속성 선택 기법을 적용하여 침입을 더 빠르고 효율적으로 탐지할 수 있으며, 오용 탐지 모델과 이상 탐지 모델을 위계적으로 결합하여 구조적으로 고도화된 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 하이브리드 침입 탐지 시스템은 98.68%로 높은 탐지율을 보장함과 동시에, 속성 선택 기법을 적용하여 고성능 침입 탐지를 수행할 수 있음을 검증하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.342-352
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2021
Multicast Routings is a big challenge due to limitations such as node power and bandwidth Mobile Ad-hoc Network (MANET). The path to be chosen from the source to the destination node requires protocols. Multicast protocols support group-oriented operations in a bandwidth-efficient way. While several protocols for multi-cast MANETs have been evolved, security remains a challenging problem. Consequently, MANET is required for high quality of service measures (QoS) such infrastructure and application to be identified. The goal of a MANETs QoS-aware protocol is to discover more optimal pathways between the network source/destination nodes and hence the QoS demands. It works by employing the optimization method to pick the route path with the emphasis on several QoS metrics. In this paper safe routing is guaranteed using the Secured Multicast Routing offered in MANET by utilizing the Ant Colony Optimization (ACO) technique to integrate the QOS-conscious route setup into the route selection. This implies that only the data transmission may select the way to meet the QoS limitations from source to destination. Furthermore, the track reliability is considered when selecting the best path between the source and destination nodes. For the optimization of the best path and its performance, the optimized algorithm called the micro artificial bee colony approach is chosen about the probabilistic ant routing technique.
무선센서망의 센서노드는 특성상 제한된 에너지를 가지고 있어 다양한 네트워크 환경에 적용하기에는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 무선센서망의 효율적인 에너지 관리를 위한 클러스터 헤드 선출 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 LEACH-C 알고리즘이 고려하지 않는 클러스터 헤드 및 노드의 에너지 보유량과 클러스터 헤드와 기지국간의 거리를 고려하여 에너지 효율을 개선하며 다양한 네트워크 환경에 적용 가능한 특징을 갖는다. 제안한 알고리즘의 성능 확인을 위하여 ns-2 시뮬레이터 기반에서 모의실험을 하였다. 실험결과, 제안 방식이 기존 LEACH-C 방식과 비교하여 시간 경과에 따른 생존 노드 수, 노드의 에너지 소비량 그리고 노드의 데이터 전송량 측면에서 LEACH-C 보다 우수함을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권8호
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pp.1805-1824
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2013
Recently, the use of wireless body area networks (WBAN) has been increasing rapidly in medical healthcare applications. WBANs consist of smart nodes that can be used to sense and transmit vital data such as heart rate, temperature and ECG from a human body to a medical centre. WBANs depend on limited resources such as energy and bandwidth. In order to utilise these resources efficiently, a very well organized medium access control (MAC) protocol must be considered. In this paper, a new, adaptive and energy-efficient MAC protocol, entitled isMAC, is proposed for WBANs. The proposed MAC is based on multi-channel communication and aims to prolong the network lifetime by effectively employing (i) a collision prevention mechanism, (ii) a coordinator node (WCN) selection algorithm and (iii) a transmission power adjustment approach. The isMAC protocol has been developed and modelled, by using OPNET Modeler simulation software. It is based on a networking scenario that requires especially high data rates such as ECG, for performance evaluation purposes. Packet delay, network throughput and energy consumption have been chosen as performance metrics. The comparison between the simulation results of isMAC and classical IEEE 802.15.4 (ZigBee) protocol shows that isMAC significantly outperforms IEEE 802.15.4 in terms of packet delay, throughput and energy consumption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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