Wireless Body Area Network (WBAN)은 인체 주변 3~5m 이내의 영역에서 의료 및 비의료 장치들로 구성된 네트워크이다. 다양한 서비스를 제공해야 하는 WBAN은 저전력, 다양한 전송률, 데이터 우선순위 등의 요구사항들을 만족시켜야 한다. 특히, 생체 정보 모니터링을 위한 노드들은 배터리 교체가 어렵고 따라서 한정된 배터리로 동작해야 하기 때문에 에너지 효율과 전송 효율이 중요하다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 전송을 위하여 노드의 전송해야 하는 데이터양에 따른 전송주기 조절 알고리즘을 제안한다. 또한 데이터 우선순위에 따른 전송보장을 위하여 에너지검출 구간을 추가하여 우선순위를 보장할 수 있는 구조를 제안하며, 서로 다른 전송주기를 갖는 같은 우선순위 기반 데이터 전송에서 충돌을 줄이기 위하여 전송에 실패한 노드의 우선순위를 높여줌으로써 충돌을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 성능 비교를 위하여 IEEE 802.15.6 표준 Slotted Aloha 전송 방식과 비교한 결과 충돌 회피율의 상승으로 최대 채널 효율이 높아지고, 에너지 소모량이 적어지는 것을 확인하였다.
셀룰러 CDMA 시스템에서 특정 셀 영역에 트래픽 부하가 급증할 경우 기지국에서 할당할 수 있는 무선자원 부족으로 인하여 통화품질과 무선자원 사용효율이 급격하게 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 개선하기 위하여 기지국 송신전력을 제어하는 대신 핸드오버 파라미터를 조정하여 과부하가 발생한 홈셀의 커버리지는 가상적으로 줄이고 인접셀의 커버리지는 가상적으로 확대시켜 과부하 트래픽을 고속으로 핸드오버 시킴으로써 통화품질을 개선할수 있을 뿐만 아니라, 핸드오버 발생 확률에 기반하여 무선자원을 할당함으로써 불필요한 핸드오버에 의한 무선자원 남비를 개선할수 있는 커버리지와 무선자원의 결합형 관리 기법을 제안한다. 특히 제안하는 기법은 기존 CDMA 시스템에 직접 적용이 가능할 뿐만 아니라 차세대 이동통신시스템에서 요구하는 적응형 무선자원 및 커버리지 관리방안을 설계하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 QoS 라우팅 알고리즘의 성능을 유지하면서 LSU(Link State Update) 메시지의 수를 제어할 수 있는 QoS 라우팅 링크 상태 갱신 알고리즘을 제안하였다. 기존에 제시된 대부분의 LSU 알고리즘은 QoS 라우팅의 성능을 향상시키는데 중점을 두고 있기 때문에 LSU 메시지의 수가 늘어나더라도 제어할 수 있는 메커니즘을 가지고 있지 않다. 특히 트래픽 통계에 근거한 적응형 알고리즘의 경우 더욱더 그러하며 트래픽이 과도하거나 변화가 심할 경우 이와 비례해서 LSU 메시지 수도 증가하여 과도한 LSU 메시지가 성능을 오히려 좋지 않게 한다. 제시하는 알고리즘은 QoS 라우팅 성능과 상충관계에 있는 과도한 LSU 메시지의 수를 제어하기 위해 요구 대역폭이 가용대역폭에 미치는 영향에 따라 LSU 메시지의 중요도를 구분하고 중요도와 단위시간 당 업데이트 비율 ${\gamma}$에 따라 LSU 메시지의 전송 여부를 결정하여 LSU 메시지 수를 제어한다. 성능 평가를 위해 기존에 제시된 다양한 LSU 알고리즘과 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 MCI 네트워크상에서 라우팅 Blocking 확률과 링크 당 평균 LSU 메시지의 개수 등을 성능 평가 항목으로 하여 시뮬레이션을 수행하였고 제안하는 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
무선 성능 향상을 통해 다양한 이동 멀티미디어 서비스 제공을 목표로 하는 3G Long Term Evolution (3G LTE)은 Packet Switching (PS) 도메인에서 VoIP 기반 음성 서비스를 제안하고 있다 패킷 지연과 손실에 민감한 VoIP 트래픽을 PS 도메인을 통해 처리할 경우 기존 3G 시스템의 CS 도메인 기반 음성 서비스와 달리 여러 가지 기술적 어려움이 예상된다. 더욱이 OFDM을 물리계층으로 채택한 3G LTE는 Physical Resource Block (PRB) 단위로 전송 자원을 관리함에 따라 새로운 자원관리 방식 개발도 필요하게 된다. 본 논문에서는 3G LTE 의 VoIP 기반 음성 서비스를 위한 MAC 계층의 PRB 할당 스케줄링 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통한 검증 결과를 보인다. 알고리즘의 핵심은 VoIP 우선 모드를 동적으로 활성화하여 VoIP 서비스의 QoS를 보장하고, 이러한 우선 모드 적용으로 인한 시스템 자원효율성 저하를 최소화하기 위해 우선 모드 지속시간을 적응적 조절하는 것이다.
첨단 교통정보 시스템(ATIS)의 핵심요소라고 할 수 있는 동적경로안내 시스템 (Dynamic Route Guidance System)은 운전자가 목적지에 도착하기까지 실시간 교통정보를 토대로 최적경로를 안내해줌으로써 날로 심화되고 있는 교통혼잡을 최소화 할 수 있으리라 기대를 모으고 있다. 특히 교통사고나 긴급 도로공사 등으로 인해 발생하는 돌발적 교통혼잡하에서는 DRGS의 역할이 더욱 커질 것으로 예상되고 있다. 본 논문은 돌발적 교통혼잡하에서 보다 효과적인 DRGS의 경로안내 전략을 수립하고 평가하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 우선 하부구조기반 DRGS와 개인차량기반 DRGS의 장단점을 비교하고 시스템 아키텍쳐와 경로안내전략의 관계를 규명하였다. 또한 효율적인 경로안내를 위해 사용자평형 (User Equilibrium) 경로안내전략과 시스템 최적화(System Optimal) 경로안내 전략을 이상형교통망 (Idealized Network)을 통해 비교 분석하였다. 그리고 돌발적 교통 혼잡하에서 사용자평형 경로 안내를 사용할 경우 야기될 수 있는 Braess Paradox 문제와 시스템 최적경로안내를 사용할 경우 일어날 수 있는 사용자 호응도(User Compliance) 문제를 동시에 감안한 적응 형 경로안내 전략을 개발하였다. 이 방법은 위의 경로 안내 전략들이 가지고 있는 장단점을 상황에 따라 평가하여 경로안내 전략을 선택하는 과정을 수행시간을 절약하지 못할 것으로 평가되면 사용자 호응도를 고려하여 사용자 평형 전략을 선택하도록 하였다. 돌발적 교통 혼잡하에서 통행 시간을 동적으로 예측하기 위해서는 이산 확정적 대기행렬모형 (Discrete Deterministic Queueing Model)이 적용되었다. 한편, 적응형 전략의 효율성을 평가하기 위 해 이상형교통망과 실제 미국 Virginia 주의 Fairfax Country에 소재한 주간 고속도로 66번 과 인접 교통망을 대상으로 각종 돌발교통혼잡상황을 전제로 한 Traffic Simulation과 정보 제공 시나리오를 INTEGRATION Model을 사용하여 실행하였다. 그 결과 적응형전략이 단지 사용자평형 경로안내전략만 사용하는 경우에 비해 교통 혼잡도와 유고상황의 체류정도에 따라 3%에서 10%정도까지 전체통행시간을 절약할 수 있다는 결론을 얻었다.
본 연구에서는 교통량, 차량의 이동여부에 따른 속도, 방향 이외에 주정차 감시경보, 역주행, 금지영역진입 등 기본적인 교통정보를 실시간 영상분석을 통한 실시간 측정 및 검지방식을 조사하고, 보다 정확하고 환경적응적인 영상을 이용한 차량검지 알고리즘을 제시한다. 또한 본 연구에서 제시된 차량검지 알고리즘을 이미 상용화된 영상검지 시스템(A제품)과 성능을 비교하여 이들의 개선점을 도출하고 이를 통해 비교우위의 정확한 검지 성능을 갖는 영상검지 알고리즘을 개발하였다. 본 연구과제의 결과를 분석한 결과는 기성 제품(A제품)과의 비교 시에도 유사한 성능을 나타내고 있다. 기성 제품인 A제품의 경우 4개 샘플의 검지누락이 발생한 반면 본 연구에서는 1개 샘플의 중복 검지가 발생하였다. 연구과제의 결과를 보완하여 다양하고 복잡한 실제 교통 환경에서 2차 시험을 실시하여 높은 검지 정확성을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5568-5587
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2018
This research uses artificial intelligence methods for computer network intrusion detection system modeling. Primary classification is done using self-organized maps (SOM) in two levels, while the secondary classification of ambiguous data is done using Sugeno type Fuzzy Inference System (FIS). FIS is created by using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). The main challenge for this system was to successfully detect attacks that are either unknown or that are represented by very small percentage of samples in training dataset. Improved algorithm for SOMs in second layer and for the FIS creation is developed for this purpose. Number of clusters in the second SOM layer is optimized by using our improved algorithm to minimize amount of ambiguous data forwarded to FIS. FIS is created using ANFIS that was built on ambiguous training dataset clustered by another SOM (which size is determined dynamically). Proposed hybrid model is created and tested using NSL KDD dataset. For our research, NSL KDD is especially interesting in terms of class distribution (overlapping). Objectives of this research were: to successfully detect intrusions represented in data with small percentage of the total traffic during early detection stages, to successfully deal with overlapping data (separate ambiguous data), to maximize detection rate (DR) and minimize false alarm rate (FAR). Proposed hybrid model with test data achieved acceptable DR value 0.8883 and FAR value 0.2415. The objectives were successfully achieved as it is presented (compared with the similar researches on NSL KDD dataset). Proposed model can be used not only in further research related to this domain, but also in other research areas.
의학 분야에서 인터넷 활용의 증가로 대용량 의학 데이터를 효율적으로 전송할 수 있는 기술이 요구되고 있다. 광 인터넷에서 모든 OBS 노드들은 하드웨어 컴포넌트인 광 지연 라인들을 가지고 있다. 이것들은 몇 가지 최적 트래픽 조건을 이용해 계산되기 때문에 트랙픽 조건이 변하면 광 지연 라인들도 변해야 한다는 것을 의미한다. 이에 본 논문에서는 트랙픽 조건이 변하더라도 기존에 설치된 광 지연 라인을 이용하는 서비스 차등화 알고리즘을 제안한다. 트래픽 조건이 변할 때, 새로운 알고리즘은 데이터 버스트의 길이를 결정하기 위해서 사용되는 스레쉬홀드 값을 동적으로 계산한다. 그러므로 트래픽 조건이 변할지라도 제안된 알고리즘은 광 지연 라인의 대체 없이도 클래스들 사이에서 서비스 차등화를 달성할 수 있다. 본 알고리즘을 이용하면 손실에 민감한 대용량 의학 데이터를 효율적으로 전송할 수 있다.
교통사고 및 사고로 인한 사상자수 감소를 위해 기존의 자동차에 각종 센서나 통신기술 등의 첨단기술을 융합한 첨단안전자동차에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이러한 첨단안전자동차의 시장진입 및 관련 기술도입을 위해서는 첨단안전자동차 기술의 효과분석을 통한 도입 타당성 평가가 필요하다. 본 연구에서는 계층화분석법(AHP: Analytic Hierarchy Process)을 이용하여 첨단안전자동차 기술 중 사고예방의 기능을 가지는 첨단운전자지원시스템의 효과추정 방법론을 제시하였다. 제시한 효과추정 방법론을 이용하여 적응형순항제어장치(ACC: Adaptive Cruise Control), 자동비상제동장치(AEBS: Automatic Emergency Braking System), 차로이탈경고장치(LDWS: Lane Departure Warning System), 사각지역감시장치(BSDS: Blind Spot Detection System)의 네 가지 시스템을 통합하여 평가하였다. 분석결과, 운전자지원시스템의 효과는 약 10.18%의 사고감소 효과가 있는 것으로 나타났으며, 적응형순항제어장치는 10.43%, 자동비상제동장치는 10.17%, 차로이탈경고장치는 9.96%, 사각지역감시장치는 10.14%의 사고감소 효과가 있을 것으로 추정되었다. 본 연구의 결과는 추후 첨단안전자동차 시스템 도입시 도입타당성을 제시하는데 기초자료로써 활용이 가능할 것으로 기대된다.
무선 센서 네트워크의 응용분야가 확장됨에 따라 대용량 측정 데이터의 전송에 대하여 에너지 효율성과 실시간성이 요구되고 있다. 본 논문에서는 센서 노드의 수집 데이터가 갖는 시간적 상관관계를 이용하여 센서 노드의 데이터 전송량을 감소시킴으로써, 에너지 효율성을 높이고 통신 지연을 단축시킬 수 있는 적응적 데이터 제한기법을 제안한다. 센서 노드에서는 적응적 데이터 제한기법을 이용하여 전송하는 측정값의 개수를 줄이고, 싱크 노드에서는 선형 보간법을 통하여 누락된 데이터를 복원한다. 제안하는 기법은 전송량 감소효과가 높아지더라도 데이터 품질의 큰 저하 없이 측정된 신호의 특성을 복원할 수 있다. 이 기법은 센서 데이터를 일정 구간으로 나누고, 그 구간 안에서 신호의 복잡도에 따라 싱크 노드로 전송하는 측정값의 개수를 다르게 한다. 측정 윈도우 내에서 신호의 복잡도는 기울기 변화량의 절대값이 임계치를 벗어나는 측정점의 개수를 기준으로 하였다. 제안하는 기법의 유효성을 확인하기 위해 4개의 샘플 데이터에 대하여 시뮬레이션을 통한 성능평가를 수행하였으며, 그 결과 3종의 샘플에서 6.8% 왜곡율에서 전송되는 측정값의 개수가 90%감소하는 효과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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