Among the activities of 3GPP for operating 5G-based unmanned aerial vehicles, we introduce several use cases of UAVs in 5G mobile communication such as radio access node onboard UAV, simultaneous support data transmission for UAVs and eMBB users, autonomous UAVs controlled by AI, isolated deployment of radio access through UAV, and separation of UAV service area. From this, we further summarize 5G mobile communication requirements for UAVs, including definition and operational criteria of UAS, UAS remote identification requirements, UAS usage requirements, and performance requirements. Finally, regarding 5G mobile communication-based UAS connectivity, identification and tracking support, we discuss the 3GPP UAV architecture, seven major problems, the proposed solutions to each problem, and propose the results for future specification work.
WSN에서 센서 노드는 저전력을 필요로 함으로 에너지 소비를 최소화할 수 있어야 하고 기존의 키관리 방식에서 암호키 검색시간의 절약과 키의 위치정보 추출 방법에 따른 효과적인 암호 키 관리가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 키의 배분 및 저장을 3차원 적인 위치기반 키관리 방식을 적용하여 키관리에 있어서 기존의 위치기반의 형식보다 경로키수를 줄여 센서 노드의 에너지 소비를 줄여 가용성 보장을 할 수 있게 하였다.
이동센서 네트워크에서 관심영역 내로부터 최소의 노드 개수로 중복 없이 최대의 센싱 값을 얻기 위해서는 관심영역 내에 노드를 균일하게 그리고 이탈 없이 배치시키는 것이 중요하다. 기존 배치 알고리즘들은 관심영역 내 균일하지 못한 분포와 노드이탈 현상이 발생할 수 있으며 많은 에너지소모를 야기하는 부적절한 배치가 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이동 센서네트워크 환경에서 관심영역 내 노드를 균일하게 분포시키며 노드 이탈을 최소화하는 배치알고리즘을 제안한다. 관심영역에 대한 크기 정보를 바탕으로 노드가 이동하여 배치할 수 있는 방향을 여섯 방향으로 분할하여 각 단일 방향영역 파티션에 따라 배치에 필요한 최소 노드의 개수를 예측한다. 각 방향에 대한 파티션별 노드 집단들은 독립적으로 동시에 배치된다. 본 알고리즘은 중심 루트노드를 기준으로 시작하여 각 여섯 방향에 대하여 노드의 수를 미리 예측하고 배치되기 때문에 노드의 이탈을 최소화할 수 있으며 균일한 배치뿐만 아니라 배치시간 및 이동거리 단축시킬 수 있는 에너지 효율적인 배치알고리즘의 특성을 갖는다.
본 논문에서는 지리적으로 분산되어 있는 클러스터 시스템자원들을 효율적으로 활용하기 위한 3-tier 구조의 원격 설치 및 백업 방안을 소개한다. 최근에는 클러스터 시스템이 수백 노드 이상의 대규모 시스템이며, 공인망과 사설망이 혼재되는 복잡한 네트워크 환경으로 구성되고 있다. 따라서, 대규모 클러스터 시스템에 적합한 클러스터의 OS 설치와 원격지에서 클러스터 노드의 장애를 효과적으로 복구하는 것이 중요하다. 하지만 기존의 2-tier 구조의 클러스터 설치 및 이미지 백업 방법들은 공인망과 사설망으로 구성되어 있는 클러스터의 경우, 원격지에서 접근과 관리가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 3-tier 구조의 RISE(Remote Installation Service Environment) 시스템을 제안하고자 한다. RISE 시스템은 2-tier 구조의 마스터 노드 역할을 관리노드(GRISE)와 지역관리노드(LRISE)로 나누어줌으로써 다양한 네트워크환경하에서 초기설치 및 장애 발생시 효과적으로 지원할 수 있으며, 관리노드와 지역관리 노드들의 동기화 기능을 통해 지역관리노드들의 안정성을 보장하고 있다. 64개 노드의 클러스터 시스템과 Gigabit 네트워크 시스템을 활용한 실험을 통하여, 1.86 GByte의 시스템 이미지를 5분 53초 안에 확보 할 수 있었고, 64개 노드 클러스터 시스템의 초기설치 작업을 평균 17분 38초 안에 완료할 수 있었다.
본 논문에서는 계층적인 이동 센서 네트워크에서 하위 센서 노드의 인증이나 센싱된 정보의 암호화를 위해 사용할 수 있는 키를 관리하기 위하여 키 선분배를 기본으로 키 재분배 방법을 제공하는 키 관리 메커니즘을 제안한다. 본 키 관리의 특징은 첫째, 중앙 관리의 약점을 극복하기 위해 키 관리를 sink 노드뿐 아니라 aggregator 노드들에 분산시켰다. 둘째, sink 노드는 회귀모델을 사용해 키를 생성 관리하여 이미 분배된 키에 대해서는 어느 노드에게 어떤 키를 분배했는지 또는 그 키 자체를 저장하지 않고, 노드가 메시지에 첨부하여 전해주는 키 정보를 이용해 사용된 키를 간단히 계산하기 위한 정보만 저장하고 있다. 한편 기존 키 선분배에서는 키 선분배 후 키의 갱신에 대한 메커니즘이 제공되지 않았고, 네트워크 내 센서 노드가 확장되는 경우 이를 지원하도록 키 정보를 확장하기가 용이하지 않다는 단점이 있다. 이에 본 논문의 세 번째 특정으로써 기존 키 선분배 방식에서 제공되었던 센서 포획에 대한 탄력성(resilience), 즉 ${\lambda}$-security 특성을 제공하면서, 넷째 기존 방법의 단점을 보완하기 위해 노드 확장 시 키 풀의 확장이 용이하고, 배치된 노드에 대한 주기적인 키 재분배를 통해 키의 신규성(freshness)을 제공하며, 이동 노드에 대해 새로운 키 분배 방법을 제공하는 특징을 갖고 있다. 다섯째, 본 메커니즘은 키와 노드간의 매핑관계를 고정시키지 않음으로써 노드의 익명성 및 노드 이동 시 불추적성을 제공하고 있다. 마지막으로 본 논문에서는 기존 키 관리와의 특정 비교와 통신 계산 메모리 측면에서의 오버헤드 분석을 통해 제안된 키 관리의 성능을 분석한다.
이동 Ad Hoc 네트워크에서는 노드들의 자유로운 이동성, 노드 수의 무제한으로 인하여 네트워크 토폴로지가 계속 변화한다. 따라서, 라우팅 프로토콜들의 확장성이 대단히 중요하다. DSDV와 같은 테이블 기반 프로토콜들은 노드 수가 비교적 적고 노드 이동속도가 낮은 경우에 적합한 것으로 알려져 있어 확장성에 대한 문제가 제기되어 왔다. 이러한 확장성의 문제를 해결하기 위하여 FSR, OLSR, PCDV같은 여러 가지 프로토콜들이 제안되었으나 확장성에 대한 충분한 비교 검토가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 전개 시나리오를 사용하여 이 프로토콜들의 확장성을 비교 분석한다. 고정 노드 밀도에서 네트워크 디멘젼을 증가시키는 경우, 고정 디멘젼에서 노드 밀도를 증가시키는 경우, 그리고 고정 밀도 및 디멘젼에서 세션 수를 증가시키는 경우와 같이 세 가지 네트워크 전개모델을 사용하여??. 시뮬레이션 결과, DSDV의 경우에 낮은 오버헤드에도 불구하고 토폴로지 변화에 대한 수렴속도가 느려서 확장성이 낮게 나타났으며, FSR의 경우에는 노드 수가 증가함에 따라 오버헤드가 지속적으로 증가하기 때문에 성능이 저하되었다. 토폴로지 변화에 대한 수렴속도가 가장 빠른 OLSR은 비교적 우수한 성능을 나타내지만, 오버헤드가 상대적으로 높기 때문에 DSDV보다 최대 3배의 수렴속도를 갖는 PCDV에 비해 낮은 확장성을 보였다.
무선 센서네트워크의 데이터 전송을 위해서 각 노드는 백오프(Back-off)기법을 이용하여 이웃노드와 채널을 경쟁한다. 수중음향 센서네트워크에서도 일반적으로 백오프를 이용하여 노드 간 채널을 경쟁한다. 그러나 수중음향 센서네트워크의 백오프에 이용되는 슬롯타임(Slot-time)은 무선 센서네트워크와는 달리 매우 긴 지연시간을 갖는다. 따라서, 수중음향 센서네트워크에서는 긴 슬롯타임에 의해 각 노드간의 통신성능 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 실제 노드가 배치된 상태를 이웃 노드와의 전파지연 시간을 이용하여 계산하고, 슬롯타임을 노드 스스로 최적화한다. 이러한 방법을 통해 각 노드들 간의 통신에 낭비되는 시간을 줄이고 네트워크 성능을 향상 시킨다. 본 논문에서는 제안하는 기법을 구체적으로 기술하고 제안하는 기법과 기존의 연구와의 성능차를 확인한다. 성능 비교결과 제안하는 기법이 기존의 기법에 비하여 우수한 성능을 갖는 것을 확인 하였다.
센서노드 운영체제는 다종다양한 센서를 효율적으로 관리하기 위해서 통일된 API와 효율적인 디바이스 드라이버 매니저를 지원하여야 한다. 하지만 Tiny-OS, Nano-Q+ 등의 기존 운영체제들은 이와 같은 디바이스 드라이버 매니저를 지원하지 않는다. 본 논문에서는 센서 I/O 서브시스템을 제안하여 응용프로그래머에게 통일된 API를 제공하며 디바이스 드라이버의 장탈착이 용이한 디바이스 관리 매니저를 제시한다. 탈부착이 가능한 스마트 센서를 위하여 원격 디바이스 드라이버 업데이트 방식을 제안한다. 이 방식은 일부 센서가 변경되었을 때 전체 응용이 아닌 디바이스 드라이버만의 다운로딩이 가능하다. ETRI가 개발한 Nano-Q+에 상기한 기능을 추가하여 설계하고 구현하였다. 기존 운영체제와 성능을 비교 평가하였고 디바이스 드라이버 부분 다운로딩이 다운로딩 속도를 획기적으로 개선시켰다.
센서네트워크를 통하여 전송된 센싱값을 이용한 다양한 제어 시스템이 개발됨에 따라 전송된 값을 신뢰할 수 있느냐의 문제는 시스템의 안전성과 귀결된다. 신뢰성 확보를 위한 기존의 알고리즘의 경우 다수의 센서를 중복적으로 장착하는 방법이 주로 사용되었다. 하지만 이 방법들의 경우 센서 노드의 비용 증가를 야기하기 때문에 낮은 가격의 센서의 장점을 이용할 수 없을 뿐만 아니라 복잡한 설계로 인한 신뢰도가 낮아질 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 단일센서를 장착한 상태에서 기존 데이터 기반의 예측값을 통하여 값의 신뢰도를 판단한 뒤 해당 값의 빈도에 따라 데이터의 신뢰도를 확인하는 방안을 제안한다. 또한, 화재발생과 같은 실제 상황이 발생할 경우를 고려하여 메커니즘이 설계되었다. 마지막으로 제안된 방법을 시뮬레이션을 통하여 검증한 결과 기존의 방법에 비하여 다양한 시나리오에서 13%이상의 신뢰도가 높아짐을 확인하였다.
무선센서 네트워크 환경에서 활용될 수 있는 계층구조 라우팅 프로토콜은 망상의 노드들이 물리적으로 가까운 위치에 존재하더라도 경로는 계층적으로 제공되어 데이터 전달에 많은 홉 수가 소요된다. 또한, Node Failure와 Association Error가 발생했을 때도 관리용 메시지의 발생으로 추가적인 에너지를 소모한다. 본 논문에서는 이러한 경로 배정 시 발생되는 비효율성을 개선하고 싱크(Sink) 주위 노드의 에너지 소모율을 줄일 수 있는 경로 배정 알고리즘인 SHP(Shortest Hop Routing)의 성능을 분석한다. SHP는 Redirect_ACK의 메시지 형식을 추가하고 계층적 라우팅의 NL(Neighbor List)을 효율적으로 사용한 라우팅 알고리즘이다. 본 논문에서 네트워크 크기별과 형태별, Sink Position의 위치별, POS(Personal Operating Space)의 크기 별로 나눠 시뮬레이션 하였다. 그 결과, 대표적 계층적 라우팅의 Zigbee Hierarchical Routing과 HiLow보다 나은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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