센서 네트워크에서 클러스터링은 클러스터 헤드 노드가 일반 노드의 데이터를 모아 싱크로 전송함으로써 노드 간의 통신의 양을 줄이게 하고 일반 노드의 스케쥴을 조정함으로써 노드의 슬립타임을 연장하게 한다. 제안하는 CHS(Cluster Head Self-election) 알고리즘은 노드 자신만의 변수 즉, 자신의 초기 에너지 및 현재 에너지, 클러스터 헤드에 의해 병합된 클러스터 내 노드들의 데이터가 싱크로 전송되는 각 라운드, 노드 자신이 클러스터 헤드로 선출된 수를 이용하여 확률적인 방법으로 클러스터 헤드를 스스로 선출하여 에너지가 제한되는 센서 네트워크의 수명을 연장하였다.
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 제한적인 에너지를 가지고 있으며, 한번 배치되면 더 이상 에너지의 추가 공급이 어렵다. 따라서 제한적인 에너지를 효율적으로 이용하는 기법이 중요하다. 일반적으로 인접한 센서 노드는 유사한 정보를 가지므로, 유사한 정보의 중복 전송으로 인한 에너지 낭비가 크다. 따라서 로컬 클러스터를 형성하고, 클러스터 헤드가 자신의 클러스터 멤버로부터 수집된 데이터를 집약(data aggregation)하는 클러스터링 기법이 유사한 정보의 중복 전송을 예방할 수 있어 저전력 구동에 효과적이다. 그러나 클러스터링 기법의 성능은 클러스터 헤드의 선출 방법, 클러스터의 크기 및 수 등에 따라 달라진다. 따라서 클러스터링 기법의 에너지 절감 효과를 최대화하기 위해 이러한 요인들을 최적화해야 한다. 본 논문에서는 대표적인 클러스터링 알고리즘인 LEACH의 에너지 소비량을 모델링하고, 이를 바탕으로 최적의 클러스터 수를 구한다. 본 논문에서 도출한 모델링 기법은 시뮬레이션을 통해 측정한 실제 네트워크의 에너지 소비량과 비교할 때 최소 80% 이상의 정확도를 보여 기존의 모델링과 비교하여 우수하다.
본 논문에서는 연속적으로 입력되는 칼라영상에서 물체의 이동에 의하여 형성된 동작영역을 확인하고, 영상의 시컨스(sequence)를 대상으로 움직이는 물체의 형태인 보행자 혹은 자동차들의 이동방향을 추적하는 시스템을 제안하였다. 카메라가 고정되어 있고 물체가 이동하는 상황에서 카메라시계에 진입하는 물체를 포착하여, 포착된 물체의 영역을 차 영상 분석을 통해 이진화하여 추출하고, 추출된 영역을 co-occurrence matrix의 RGB full 칼라의 특징 벡터를 추출하는 것을 제시하였다 추출되어지는 칼라 특징벡터를 분석하여 인접 프레임간의 이동물체 영역끼리의 대응관계를 조사함으로서, 이동물체를 추적한다. 군집화(clustering) 단계에서는 이전 단계에서 추출한 특징 벡터들 가운데 에너지, 엔트로피만을 가지고 인접 프레임간의 군집화를 조사하기 위하여 이동물체 영역들 간의 퍼지동적물체 정합 알고리즘을 적용시켰다. 인접 프레임간의 움직임 영역의 물체들에 대하여 멤버 쉽 함수를 근거로 중심 값을 계산하면, 동일 물체일 경우 중심 값 부근에서 군집이 형성되며, 이를 바탕으로 이동물체를 추출할 수 있는 방안을 제안하였다.
The cable component of cable-stayed bridges is gradually impacted by weather conditions, vehicle loads, and material corrosion. The stayed cable is a critical load-carrying part that closely affects the operational stability of a cable-stayed bridge. Damaged cables might lead to the bridge collapse due to their tension capacity reduction. Thus, it is necessary to develop structural health monitoring (SHM) techniques that accurately identify damaged cables. In this work, a combinational identification method of three efficient techniques, including statistical analysis, clustering, and neural network models, is proposed to detect the damaged cable in a cable-stayed bridge. The measured dataset from the bridge was initially preprocessed to remove the outlier channels. Then, the theory and application of each technique for damage detection were introduced. In general, the statistical approach extracts the parameters representing the damage within time series, and the clustering approach identifies the outliers from the data signals as damaged members, while the deep learning approach uses the nonlinear data dependencies in SHM for the training model. The performance of these approaches in classifying the damaged cable was assessed, and the combinational identification method was obtained using the voting ensemble. Finally, the combination method was compared with an existing outlier detection algorithm, support vector machines (SVM). The results demonstrate that the proposed method is robust and provides higher accuracy for the damaged cable detection in the cable-stayed bridge.
무선 센서 네트워크의 효율적인 에너지 사용과 개별 노드의 수명 증대는 센서 네트워크의 효율적인 운영을 위한 매우 중요한 요소이다. 센서 네트워크에 많이 사용되는 LEACH, HEED 등과 같은 클러스터 기반의 라우팅 방식들은 클러스터 헤드들과 해당 멤버 노드들 간의 데이터 전달을 통하여 에너지의 효율성을 얻는다. 본 논문에서는 대표적인 클러스터 기반 라우팅 방식인 LEACH와 HEED의 방법을 비교분석하고 데드 노드의 최대 지연 발생 등과 같은 새로운 에너지 효율적인 클러스터 헤드 선출 방법을 제안한다. 제안된 방법의 효율성은 MATLAB 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
최근 무선 센서 네트워크(WSN : Wireless Sensor Network)에서 센서노드의 에너지 소모 균등성과 효율성을 향상시켜 전제 네트워크의 수명을 최대화하기 위한 다양한 멀티 홉 라우팅 프로토콜들이 제안되고 있다. 특히, 멀티홉기법이 향상된 에너지 효율성과 실제 적용 가능한 모델로 큰 각광받고 있다. 기존 멀티-홉 기법에서는 센서노드사이 거리에 따라 발송 에너지 능동조절 가능하다는 가정을 전제로 한다. 그러나 무선센서의 물리적 특성을 고려해보면 멀티-홉 기법의 이 가정은 현재 무선통신시스템기술로 실현하기 어렵다. 이 논문에서는 모든 센서노드는 일정한 전파범위를 유지한다는 물리특성을 기초로 에너지 효율성을 향상시킨 저 전력 클러스터링 기법을 제안한다. 제안기법은 기존기법보다 실제 무선센서네트워크 적용하기 용이하다.
최근 문헌정보학의 관련 분야로 주목받고 있는 데이터과학은 오랫동안 문헌정보학에서 해오던 정보의 수집, 저장, 조직, 분석, 활용 등의 활동을 데이터에 적용하여 그 가치를 이해하려는 학문이며, 통계학과 컴퓨터공학 등 다른 학문분야와의 연계가 필요한 분야이다. 이러한 데이터과학 분야의 연구 영역을 파악하기 위하여 동시출현단어 분석을 사용하여 Web of Science 핵심컬렉션에 수록된 문헌들 중 데이터 과학 관련 자료들을 수집하고, 그 주제범주를 활용하여 네트워크분석을 실시하였다. 총 667건의 자료에 대한 159개의 주제범주를 기술분석하여 데이터과학 관련 연구가 많이 이루어지고 있는 학문분야를 조사하였고, 네트워크분석을 통해 데이터과학 분야 연구영역의 지적구조를 시각적으로 파악하였다. 분석결과, 데이터과학 분야의 연구들은 2개 영역 9개 군집으로 구분되었으며, 주제범주의 용어들 중 중심성이 높은 용어들을 통해 각 군집의 대표적인 주제들을 선정하였다. 연구의 결과는 데이터과학 분야의 연구들에 대한 지적구조를 파악하는데 도움이 될 수 있고, 문헌정보학과의 연계융합전공으로서의 데이터과학 교과과정 개발에 방향성을 제시할 수도 있을 것이다.
본 논문에서는 사회관계구조에 초점을 맞춘 사회관계망 분석을 고려한다. 사회관계망은 많은 사회집단으로 구성되어 있으며, 사회관계 구조 특성으로 인하여 같은 사회집단 내의 노드들은 서로 강한 유대관계를 가지고 있으며 다른 사회집단에 속한 노드와는 상대적으로 약한 유대를 가지게 된다. 사회관계망에서의 사회관계구조 검출은 사람들의 행동 및 상호작용의 분석과 예측을 가능하게 한다. 본 논문에서는 사회관계구조와 사회집단을 검출하기 위하여 사람들이 소지하는 스마트기기의 실제 블루투스 접촉 데이터를 이용한다. 네트워크 노드 간 유대를 추정하기 위한 다양한 유사도 측정 방식과 클러스터링을 기반으로 하는 사회관계구조 검출 방안을 제시한다. 제안하는 방안을 검증하기 위하여 교유관계 특성을 이용하는 성능측정방안을 이용한다.
무선 네트워크 환경에서 센서들은 전원 공급을 위해 상시 전원이 연결되어 있는 것은 아니기 때문에 센서들에게 공급되는 에너지원인 배터리의 수명은 한정되어 있다. 따라서 네트워크 수명을 연장하는 다양한 연구들이 진행되어 왔으며, 효율적인 에너지 사용을 위해 계층기반 라우팅 프로토콜인 LEACH(: Low-energy Adaptive Clustering Hierarchy)가 등장하였다. 하지만 데이터 송신 시 전송거리의 제곱만큼의 에너지 소모가 이루어지기 때문에 융합된 데이터를 싱크 노드에 직접 전송하는 LEACH 프로토콜은 에너지 소모가 크다는 제한사항을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 제한사항을 개선하기 위해, 매 라운드마다 클러스터 헤드들이 싱크 노드와의 상대적인 거리 계산을 통해 클러스터 헤드 간 체이닝 연결되는 멀티 홉 전송으로 전송거리를 최소화할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 신뢰하는 제 3기관(혹은 장치)(TTP)이 없고 사전에 키가 분배되지 않는 멀티 홉 클러스터 센서 네트워크 환경에서 안전하게 암호화된 키를 교환하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구는 TTP가 존재하거나 노드간 키가 이미 분배되었다는 가정하에서 진행되었다. 그러나, 기존의 방법들은 기반 구조가 없는 USN 환경에서는 가능하지 않다. 기존 연구 중 일부는 난수를 이용한 Diffie-Hellman 알고리즘을 이용하여 문제를 해결하고자 하였으나 재생 공격과 중간자 공격에 취약한 것으로 나타났다. 기존의 Diffie-Hellman 알고리즘에서 취약한 문제로 드러난 노드 간 인증 문제는 ��TESLA를 사용한 수정된 Diffie-Hellman 알고리즘으로 해결한다. 본 논문에서는 수정된 Diffie-Hellman 알고리즘에 타임 스탬프를 사용한 일회용 패스워드(OTP)를 추가하여 안전하면서, 가볍고, 강인한 키 교환 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 인증, 기밀성, 무결성, 부인방지, 후방향 안전성 및 전방향 안전성에 대해서 안전하다는 것을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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