본 논문에서는 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위해 각 센서 및 클러스터 헤드에서의 데이터 전송량을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 즉, 센서의 에너지 소모를 줄이기 위해 계층적 필터링을 제안한다. 계층적 필터링이란 센서 네트워크를 두 계층으로 나누어 필터링하는 것이다. 1계층 필터링은 클러스터 멤버에서 클러스터 헤드로 데이터를 전송시 필터링을 수행하고, 2계층 필터링은 클러스터 헤드에서 기지국으로 데이터를 전송시 필터링을 수행한다. 이는 일반적으로 필터의 폭을 넓혀 필터링을 많이 하는 것보다 필터링 효율은 증대시키면서 필터링에 따른 데이터 부정확성을 최소한 줄이는 효과를 가진다.
Wireless sensor network (WSN) is expected to be used in many applications. However, sensor nodes still have some secure problems to use them in the real applications. They are typically deployed on open, wide, and unattended environments. An adversary using these features can easily compromise the deployed sensor nodes and use compromised sensor nodes to inject fabricated data to the sensor network (false data injection attack). The injected fabricated data drains much energy of them and causes a false alarm. To detect and drop the injected fabricated data, a filtering-based security method and adaptive methods are proposed. The number of different partitions is important to make event report since they can make a correctness event report if the representative node does not receive message authentication codes made by the different partition keys. The proposed methods cannot guarantee the detection power since they do not consider the filtering scheme. We proposed clustering method for filtering-based secure methods. Our proposed method uses fuzzy system to enhance the detection power of a cluster.
센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크에서 의미적 상호운용성 유지를 위해 개발되었다. SRS는 위치 정보를 기반으로 주변 센서와 모바일 기기와의 연결 여부를 확인하며, 연결이 되었을 때 센서의 메타데이터를 제공한다. 성공적으로 연결되는 주위의 센서를 식별하는 과정을 센서 필터링이라고 정의한다. 이러한 센서 필터링의 성능 개선이 SRS 연구의 핵심 주제 중 하나이다. 실제 상황에서, GPS에서 제공된 잘못된 위치 정보로 인해 센서 필터링이 실패하는 경우가 발생한다. 따라서 이 논문에서는 지리적 임베딩과 뉴럴 네트워크 기반 경로 예측을 이용한 새로운 센서 필터링 방법을 제안하고 몬테카를로 접근방법을 통해 서비스 제공률을 평가한다. 실증 연구에서, 제안 방법이 위치 정보 이상 문제를 개선하고 SRS 센서 필터링에 효과적인 모델임을 보였다.
센서 태그의 데이터는 태그 정보와 센싱 정보를 동시에 가지며 미들웨어 또는 상위 레벨에서의 필터링 및 가공이 필요하다는 특정을 가지고 있다. 기존의 필터링 알고리즘에서는 태그데이터와 센서 데이터를 각각 필터링하는 알고리즘이 주로 제안되었다. 그러나 센서 태그의 사용 요구는 점차 증가하고 있으며, 사용요구에 적합한 필터링을 위해서는 센싱 데이터와 RFID 데이터를 통합 처리할 수 있는 새로운 필터링 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 필터링 알고리즘에서는 각 태그의 시간 축에 대한 필터링만을 고려하는 것이 아니라 공간적으로 근접한 태그의 데이터도 함께 고려하여 필터링하여 오류 및 이벤트 검출의 정확성을 향상시키고 데이터의 대표값 저장으로 데이터 저장에 필요한 비용을 감소시킬 수 있다.
In this paper, new filtering method for sensor registration is provided to estimate and correct error of registration parameters in multiple sensor environments. Sensor registration is based on filtering method to estimate registration parameters in multiple sensor environments. Accuracy of sensor registration can increase performance of data fusion method selected. Due to various error sources, the sensor registration has registration errors recognized as multiple objects even though multiple sensors are tracking one object. In order to estimate the error parameter, new nonlinear information filtering method is developed using minimum mean square error estimation. Instead of linearization of nonlinear function like an extended Kalman filter, information estimation through unscented prediction is used. The proposed method enables to reduce estimation error without a computation of the Jacobian matrix in case that measurement dimension is large. A computer simulation is carried out to evaluate the proposed filtering method with an extended Kalman filter.
위조된 보고서 공격은 무선 센서 네트워크에서 이벤트가 발생한 위치에 대한 송신 응답과 같은 거짓 경보를 야기하는 것뿐만 아니라 제한된 량의 에너지를 고갈시킨다. 본 논문에서는 위조된 보고서를 필터링하기 위해 확률적인 보안 필터링 기법(PFSS: Probabilistic Filtering method for Sensor network Security)을 제안한다. 제안 내용은 클러스터 헤드와 기지국과의 거리를 이용하여 기지국까지의 중간 클러스터 헤드가 검증 노드인지를 확률적으로 선택하여 보안 검증에 필요한 에너지를 줄이고, 보안 처리에 따른 핫 스팟 문제를 완화시킨다. 제안된 기법의 성능은 수식 분석과 실험을 통하여 분석하였으며, 이를 통하여 제안된 기법이 기존의 보안 검증 처리에 비해 효율적임을 알 수 있다.
In this paper, we propose a user interface technique based on embedded sensors applying to apps in smart phone. Especially, we implement avata generation application using image filtering technique for photo image in smart phone. In the application, The embedded sensors are used as intuitive user interface to adjust the image filtering effect for making user satisfied effect in real time after the system produced the image filtering effect for avatar. This technique provides not a simple typed method of parameter values adjustment but a new intuitively emotional adjustment method in image filtering applications. The proposed technique can use sound values from embedded mike sensor for adjusting key values of sketch filter effect if the smart phone user produces sound. Similiarly the proposed technique can use coordinate values from embedded acceleration sensor for adjusting masking values of oil painting filter effect and use brightness values from embedded light sensor for adjusting masking values of sharp filter effect. Finally, we implement image filtering application and evaluate efficiency and effectiveness for the proposed technique.
Generally, sensor nodes can be easily compromised and seized by an adversary because sensor nodes are hostile environments after dissemination. An adversary may be various security attacks into the networks using compromised node. False data injection attack using compromised node, it may not only cause false alarms, but also the depletion of the severe amount of energy waste. Dynamic en-route scheme for Filtering False Data Injection (DEF) can detect and drop such forged report during the forwarding process. In this scheme, each forwarding nodes verify reports using a regular probability. In this paper, we propose verification probability adjustment scheme of forwarding nodes though a fuzzy rule-base system for the Dynamic en-route filtering scheme for Filtering False Data Injection in sensor networks. Verification probability determination of forwarding nodes use false traffic rate and distance form source to base station.
Song, Il Young;Song, Jin Mo;Jeong, Woong Ji;Gong, Myoung Sool
센서학회지
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제28권3호
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pp.146-151
/
2019
This paper reports a sliding window filtering approach for ground moving targets with cross-correlated sensor noise and uncertainty. In addition, the effect of uncertain parameters during a tracking error on the model performance is considered. A distributed fusion sliding window filter is also proposed. The distributed fusion filtering algorithm represents the optimal linear combination of local filters under the minimum mean-square error criterion. The derivation of the error cross-covariances between the local sliding window filters is the key to the proposed method. Simulation results of the motion of the ground moving target a demonstrate high accuracy and computational efficiency of the distributed fusion sliding window filter.
본 논문에서는 연속질의에 대한 집계연산을 수행할 때, 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위해 각 센서 및 클러스터 헤드에서의 데이터 전송량을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 센서의 에너지 소모를 줄이는 가장 중요한 요소는 전승되는 메시지 수를 줄이는 것이다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기본적으로 클러스터링, 네트워크 내 집계 및 계층적 필터링을 결합한 것이다. 계층적 필터링이란 센서 네트워크를 두 계층으로 나누어 필터링하는 것이다. 1계층 필터링은 클러스터 멤버에서 클러스터 헤드로 데이터를 전송시 필터링을 수행하고, 2계층 필터링은 클러스터 헤드에서 기지국으로 데이터를 전송시 필터링을 수행한다. 이 방법은 기존의 데이터 필터링 방법보다 더 효율적이고 효과적인 방법이다. 다양한 실험을 통해서, 제안한 방법이 다른 방법들보다 더 많은 메시지를 줄이고. 네트워크의 생존기간이 더 증가하였음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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