• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권2호
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• pp.115-125
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• 2015

This paper presents a Cuckoo search algorithm to secure adversaries misdirecting multi-hop routing in Mobile ad hoc networks (MANETs) using a robust Trust Predicated Routing Framework with an optimized cluster head selection. The clustering technique designed in this framework leads to efficient routing in MANETs. The heavy work load in the node causes an energy drop in cluster head, which leads to re-clustering of the group, and another cluster head is selected to avoid packet loss during data transmission. The problem in the re-clustering process is that the overall efficiency of the routing process is reduced and the processing time is increased. A Cuckoo search based optimization algorithm is proposed to solve the problem of re-clustering by selecting the secondary cluster head within the initially formed cluster group and eliminating the reclustering process. The proposed framework enables a node to select a reliable and secure route for MANET and the performance can be evaluated by comparing the simulated results with the AODV routing protocol, which shows that the performance of the proposed routing protocol are improved significantly.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권1호
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• pp.113-121
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• 2007

다수의 노드로 구성된 무선센서네트워크는 Ad-hoc 방식으로 노드간 통신이 이루어지며, 센싱데이터는 베이스노드로 취합되어진 후 Host PC에 의해 처리되어지게 된다. 하지만 Ad-hoc 방식의 네트워크는 잘못된 라우팅 정보를 전달하거나 데이터를 중간에 소실 및 변경시키는 싱크홀 공격에 대해 취약할 수밖에 없다. 이러한 싱크홀 공격은 네트워크의 오버헤드를 가중시키고 전체 네트워크의 배터리 소모를 가속화 시켜 전체 네트워크의 수명을 단축시키고 또한 다른 공격을 적용하기가 용이하므로 싱크홀 공격에 대한 대응방법은 신중하게 고려되어져야 한다. 본 논문은 이러한 싱크홀 공격이 일어났을 때 공격노드와 주변의 공모노드를 검출해 낼 수 있는 Hop-depth 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 홉 깊이가 변경되는 공격의심 노드들을 검색한 후 주변의 공모노드의 경로 값을 재계산한 후 실제 공격이 이루어지는 노드를 검출해 낸다. 제안된 알고리즘의 성능평가는 NS2를 사용하여 이루어 졌으며 원 공격노드 검출성공률, 양성오류율 및 음성오류율, 에너지 소비효율 값을 비교분석하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.686-694
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• 2014

이 연구는 일선경찰서 형사과 강력팀에 근무하는 형사들을 대상으로 범죄자 프로파일링에 관한 전반적인 인식, 활용경험, 당해 사건에서 도움을 받았는지에 여부, 향후 활용여부 등을 설문조사함으로써 프로파일링의 효용성을 평가하고 외국의 선행연구와 비교함으로써 궁극적으로 향후 발전방향을 가늠해 보고자 하였다. 응답자의 63.7%는 "범죄자 프로파일링은 가치 있는 수사기법이다"라는 점에 동의했고, 62.8%는 "프로파일러들은 범죄수사에 있어 필요한 존재이다"라고 인식하고 있었다. 하지만 응답자의 31.8%만이 "프로파일러들은 범죄자의 특성을 정확하게 예측할 수 있다"에 동의했고, 특히 15.0%만이 "범죄자 프로파일링으로 인해서 수사의 오류가 발생될 위험은 없다"고 지적하였다. 또한 프로파일링을 활용한 경험이 있는 응답자의 61.5%가 프로파일링의 도움을 받았고, 71.4%가 향후에 다시 활용하겠다고 밝혔다.