본 논문에서는 IEEE 무선랜 AP에 여러개의 네트웍이 연결되어 있는 시스템, 즉 하나의 입력을 통해서 패킷이 집단 도착하여, 여러개의 서버를 통하여 서비스되는 시스템의 성능을 분석하기 위한 것으로서, 큐잉모델(G $I^{⒳}$ /M/c/N)을 이용하여 분석을 시도하였다. 본 논문에서는 평형상태 확률을 통하여 여러 가지 파라미터들을 알아보고, 각 파라미터들을 통하여 평균 대기시간, 차단확률 등을 살펴보게 된다.
본 논문에서는 IBM의 고성능 임베디드(embedded) 프로세서인 405GP와 Linux 2.4.21를 이용하여 5.2GHz 대역에서 최대 54Mbps의 대역폭을 제공할 수 있는 IEEE 802.11a 기반의 AP (Access point) 개발에 관하여 연구하였다. AP의 하드웨어는 PowerPC기반의 IBM 405GP 프로세서를 기반으로 설계하였고 AP 소프트웨어는 405GP을 위한 PowerPC 부트로더, open source인 최근 Linux 커널 2.4.21을 사용하여 구현하였다. 또한 시스템 패키징은 최신 Linux 커널이 지원하는 MTD 기술과 JFFS2 플래쉬 파일시스템을 이용하여 최적으로 구현하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1611-1629
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2016
Recently, deploying WiFi access points (APs) for facilitating indoor localization has attracted increasing attention. However, most existing mechanisms in this aspect are typically simulation based and further they did not consider how to jointly utilize pre-existing APs in target environment and newly deployed APs for achieving high localization performance. In this paper, we propose a measurement-based AP deployment mechanism (MAPD) for placing APs in target indoor environment for assisting fingerprint based indoor localization. In the mechanism design, MAPD takes full consideration of pre-existing APs to assist the selection of good candidate positions for deploying new APs. For this purpose, we first choose a number of candidate positions with low location accuracy on a radio map calibrated using the pre-existing APs and then use over-deployment and on-site measurement to determine the actual positions for AP deployment. MAPD uses minimal mean location error and progressive greedy search for actual AP position selection. Experimental results demonstrate that MAPD can largely reduce the localization error as compared with existing work.
본 논문은 IEEE 802.11 무선랜(WLAN)환경에서 개선된 핸드오프를 제안한다. 핸드오프는 이동단말 사용자가 현재 접속된 AP(Access Point)의 영역을 벗어나 다른 AP와 접속이 필요할 때 발생한다. 핸드오프 과정은 채널검색, 재인증, 재연결의 3가지 논리적 단계로 나눌 수 있다. 이 단계 중에서 채널검색 단계는 전체 핸드오프 지연시간 90% 이상을 차지한다. 만일 핸드오프 과정에서 소요되는 시간이 길어질 경우 데이터 손실 및 서비스 끊김 등과 같은 네트워크 성능 저하가 발생된다. 본 논문에서는 채널검색 단계 없이 핸드오프를 수행토록 함으로써 핸드오프 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 AP들은 상호간 통신을 통해 이웃한 AP의 주소, 위치, 사용자 채널번호, 연결 단말의 수 등을 미리 획득하여 연결된 이동단말에 전달한다. 이동단말은 이 정보를 활용하여 보다 정확한 핸드오프를 수행하고, 지연시간 등의 성능을 개선할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 성능 분석을 수행하였으며, 그 결과 핸드오프 지연시간 및 횟수가 줄어들었음을 확인하였다.
무선랜은 물리적으로 근접한 거리의 공격자나 장비에 의해 공격이 행해질 수 있으며, STA와 AP상의 라디오링크에 접근하는 공격자가 부가적인 메시지를 투입시킴으로서 정보를 수정할 수 있기 때문에 유선랜과 비교해 볼 때, 같은 공격 유형에서도 그 위험이 끼치는 영향의 파급정도는 더 클 수 있다. 따라서 무선랜의 인프라구조내에 있다는 것만으로 충분히 공격이 가능해지는 무선랜의 취약점을 보완하기 위해서 효과적인 침입탐지시스템의 도입이 요구된다. 기존의 무선랜에서의 침입탐지기법들은 유선에서 활용되던 SVM을 이용한 방법론등이 활용될 수 있으나, 이는 대용량의 무선 데이터셋의 이산형, 연속형 데이터 중에서, 중요한 침입여부 단서가 될 수 있는 연속형데이터는 활용할 수 없다는 단점을 가진다. 따라서 이 논문에서는 SVM과 데이터마이닝 기법을 혼합하여 무선랜을 위한 침입 탐지시스템을 설계하고 이에 대한 실험결과를 통해 우수성을 입증하고자 한다.
무선랜은 경제성, 유연성, 설치의 용이성, 스마트 기기의 보급으로 인해 사용과 AP(Access Point)구축의 단순화로 사무실, 매장, 학교에서 쉽게 접할 수 있다. 무선랜은 공기를 전송매체로 사용하기 때문에 전파가 도달하는 영역에서는 보안 위협에 항상 노출이 되며 불법 AP 설치, 정책위반 AP, 패킷 모니터링, AP 불법 접속, 외부 AP 및 서비스 접속, 무선네트워크 공유, MAC 주소 도용 등 새로운 보안 위협을 지닌다. 본 논문에서는 시그니처 기반의 Snort를 사용하여 무선 침입 탐지 시스템 개발 방법을 제안한다. 공개된 해킹 툴을 사용하여 모의 해킹을 실시하고, Snort가 해킹 툴에 의한 공격을 탐지하는지 실험을 통하여 논문의 적합성을 검증한다.
본 논문에서는 지능형 차량을 위한 차량네트워크를 IEEE 802.11b 무선 랜을 사용하여 구현하였을 때 간섭신호와 차량에서 발생하는 노이즈에 의한 영향을 확인하고 시스템의 안정성 여부를 판단한다. 무선 랜의 AP와 ME간의 통신을 지능형 차량의 차량 네트워크의 중앙 제어기와 센서, ECU, 구동계 장치 간의 통신이라고 가정하였을 때 다른 차량에서 사용하는 무선 차량 네트워크의 신호가 간섭으로 작용할 수 있다. 또한 차량 내부에서 발생하는 자동차 노이즈 또한 무선 차량 네트워크 시스템에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 외부 차량에서 송신된 신호가 다른 차량에게 간섭으로 작용하였을 패 간섭 수신신호의 세기에 따른 BER(Bit Error Rate)를 확인하였고 차량 내부에서 발생하는 차량 노이즈의 종류를 항상 영향을 주는 White type과 특정 시간에만 영향을 미치는 Spark type 노이즈로 구분하여 시스템에 주는 BER 영향을 확인하였다. 이를 통해 지능형 차량을 구성하기 위한 무선 차량 네트워크를 IEEE 802.11b 무선 랜으로 구현하였을 때 시스템의 안정성을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
최근 유비쿼터스 네트워크 환경을 구축하기 위해 많은 무선 통신 기술들이 등장하였다. 그 중 무선랜 기술은 쉬운 설치와 저렴한 비용 덕에 폭발적인 보급이 이루어 겼다. IEEE 802.11 표준을 기반으로 만들어진 무선랜은 여러 개의 전송속도를 지원한다. 대표적으로 802.11b는 1, 2, 5.5, 11MbPs의 4가지 전송속도를 지원한다. 낮은 전송속도로 전송을 하면 패킷 전송시간은 증가하지만 비트 에러율은 감소된다. 각각의 전송속도에 따라 다른 패킷 전송 성공률을 갖게 된다. 한 무선랜 AP에 연결된 노드들은 각자 자신의 처리율을 최대화할 수 있는 전송속도를 결정하여 사용하게 된다. 이러한 상황은 전체 시스템 성능에는 문제를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 각자의 전송속도를 각자가 결정하는 것이 전체 시스템 성능에 문제를 발생시키는 경우를 보이고, 그것을 해결하기 위해 AP가 각 노드의 전송속도를 결정하는 기법을 제안한다. 나아가 무선랜에서의 문제점인 Performance Anomaly 현상을 해결하고, [3]에서 언급된 Inefficient Equilibria 현상도 막아본다.
기존의 무선랜 모델에서는 현재 접속중인 AP가 송신하는 비콘 프레임의 수신이 일정 회수 이상 실패해야 새로운 AP를 찾는 스캔 절차가 시작된다. 이 경우 비콘 보다 길이가 큰 데이터 패킷은 비콘 손실이 발생하기 이전부터 이미 손실이 발생함으로 이동노드의 핸드오버 기간 중 많은 데이터 손실이 발생하게 된다. 본 논문에서는 비콘 프레임이 정상적으로 수신되는 경우에도 수신전력 레벨이 정해진 임계치보다 작고 동시에 이전 비콘 수신전력보다 작은 경우에 카운터 값을 증가시키고, 이 카운터 값이 정해진 값 이상이 되면 새로운 AP를 찾는 스캔 절차를 수행하도록 수정 모델을 개발하였다. 또한 비콘 수신전력 임계치 설정의 타당성을 검토하고, UDP와 TCP 트래픽 환경에서 성능향상 정도를 분석하였다.
최근 유비쿼터스 네트워크 환경을 구축하기 위해 많은 무선 통신 기술들이 등장하였다. 그 중 무선랜 기술은 쉬운 설치와 저렴한 비용 덕에 폭발적인 보급이 이루어 졌다. IEEE 802.11 표준을 기반으로 만들어진 무선랜은 여러 개의 전송속도를 지원한다. 대표적으로 802.11b 는 1, 2, 5.5, 11Mbps 의 4 가지 전송속도를 지원한다. 낮은 전송속도로 전송을 하면 패킷 전송시간은 증가하지만 비트 에러율은 감소된다. 각각의 전송속도에 따라 다른 패킷 전송 성공률을 갖게 된다. 한 무선랜 AP 에 연결된 노드들은 각자 자신의 처리율을 최대화할 수 있는 전송속도를 결정하여 사용하게 된다. 이러한 상황은 전체 시스템 성능에는 문제를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 각자의 전송속도를 각자가 결정하는 것이 전체 시스템 성능에 문제를 발생시키는 경우를 보이고, 그것을 해결하기 위해 AP 가 각 노드의 전송속도 및 전송시간을 결정하는 기법을 제안한다. 나아가 무선랜에서의 문제점인 Performance Anomaly 현상을 해결하고, [3]에서 언급된 Inefficient Equilibria 현상도 막아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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