본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 클럭 동기화 시 악의적인 노드의 클럭 동기화 방해 공격에 대처하기 위한 비잔틴 오류 감내 클럭 동기화 기법을 제안한다. 제안 기법은 클럭 동기화를 요구하는 노드가 m개의 악의적인 노드에 대처하기 위해 부모 노드뿐만 아니라 형제 노드로부터 3m+1개의 클럭 동기화 메시지를 수신하여 클럭동기화를 진행한다. 시뮬레이터를 이용한 성능 평가를 통하여, 제안 기법은 기존 클럭 동기화 기법에 비하여 악의적인 노드의 클럭 동기화 방해 공격 시 동기 정확도 측면에서 최대 7배 향상된 성능을 보여주었다.
무선 센서네트워크에서의 시각동기는 MAC 계층에서부터 APP 계층에 이르기까지 거의 모든 계층에서 다양한 목적을 위해 매우 중요한 기술이다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크에서의 에너지 효율적인 시각동기를 위한 실시간 클럭 스큐 추정 방법을 제시한다. 재귀적 최소제곱법을 통해 오프셋 보정 정보들을 얻을 때마다 클럭 스큐가 실시간적으로 추정 및 갱신되며, 아울러 스큐 추정을 위해 각 센서노드에 저장해야할 정보를 최소화한다. 제안한 클럭 스큐 추정 방법은 기존의 클럭 오프셋 보정 방법과 쉽게 통합될 수 있으며, 이 경우 보다 정확하고 효율적인 시각동기화가 가능해진다. 시뮬레이션 및 실험 결과를 통해 제안한 클럭 스큐 추정 방법을 통한 시각동기 정확도의 향상을 보인다.
무선 센서네트워크에서의 시각동기는 Wireless USB, WBAN 등의 MAC 계층에서부터 응용 계층에 이르기까지 거의 모든 계층에서 다양한 목적을 위해 매우 중요한 기술이다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크에서의 시각동기를 위한 실시간 클럭 스큐 추정 방법을 제시한다. 재귀적 최소제곱법을 통해 오프셋 보정 정보들을 얻을 때마다 클럭 스큐가 실시간적으로 추정 및 갱신되며, 아울러 스큐 추정을 위해 각 센서노드에 저장해야할 정보를 최소화한다. 제안한 클럭 스큐 추정 방법은 기존의 클럭 오프셋 보정 방법과 쉽게 통합될 수 있으며, 이 경우 보다 정확하고 효율적인 시각동기화가 가능해진다. 시뮬레이션 및 실험 결과를 통해 제안한 클럭 스큐 추정 방법을 통한 시각동기 정확도의 향상을 보인다.
Ding과 Bhuyon은 다단 상호연결 네트워크(MIN: Multistage Interconnection Networks)에서 패킷 이동이 작은 클럭 주기를 사용하면서 각 쌍의 이웃 단 내에 한정된다면 네트워크의 성능이 상당히 향상될 수 있다는 것을 보였다. 본 논문에서는 작은 클럭 주기를 가지는 복수 버퍼를 가진 MIN의 성능을 평가하기 위한 정확한 모델을 제안하며, 이전에 사용되던 방법들과 비교함으로써 제안한 방식의 상대적인 효과를 검증한다.
센서 네트워크에서 시각 동기 기술은 위치 추적, 암호화 기술에서의 타임 스탬프, 타 노드들로부터의 같은 이벤트 중복 감지 인식, 기록된 이벤트들의 발생 순서 구분 등 다양한 응용을 위해 필수적이다. 그리고 최근 센서 네트워크에서 신뢰성 및 고장 허용성에 대한 문제가 최근 연구의 주요한 영역으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 고장과 클럭 고장이라는 두가지 고장 모델을 가정하여 센서 네트워크에서 고장 허용 시각 관리 기법에 대해 제시한다. 제안한 기법은 노드 클럭의 불안정한 동요나 표류율에 심각한 변화가 발생하는 등의 고장이 발생했을 때 이러한 클럭 오류의 네트워크 전파를 제한하며 토폴로지 변화에 대응한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 동기 기법이 기존의 TPSN과 비교하여 클럭 고장이 있을 때 동기화 비율이 $1.5{\sim}2.0$배 나은 성능을 보인다.
다단 상호연결 네트워크(MINs : Multistage Interconnection Networks)를 사용하는 패킷 교환에서는 일반적으로 패킷의 이동이 한 네트워크 주기 동안에 마지막 단에서 처음 단으로 연속적으로 전달된다고 가정된다. 그러나 Ding과 Bhuyan은 패킷 이동이 작은 클럭 주기론 사용하면서 각 쌍의 이웃 단 내에 한정된다면 네트워크의 성능이 상당히 향상될 수 있다는 것을 보였다. 본 논문에서는 이와 같이 작은 클럭 주기를 가지는 입력 버퍼를 가진 MIN의 성능을 평가하기 위한 해석적 모델을 제안한다. 제안된 모델의 우수성을 입증하기 위하여 해석적 모델의 결과와 시뮬레이션의 결과와 비교한다. 또한 제안된 모델의 결과와 Ding과 Bhuyan의 연구결과와 비교함으로써 제안한 방식의 상대적인 효과를 검증한다. 그 결과 제안된 모델은 시뮬레이션의 결과와 매우 근접하게 일치하며, 이전의 연구결과 보다는 더 정확한 결과를 보인다.
교환망이 점차로 디지틀화 되면서 네트워크내의 클럭 주파수의 불일치에 의해 야기되는 slip 발생에 따른 정보손실은 중요한 문제점으로 대두되었으며 모든 디지틀 교환기는 네트워크내의 기준 주파수에 자체 클럭을 동기시키기 위한 망동기 기능을 수용하며 silp 발생을 방지하고 있다. TDX-1에서는 국내 교환망 동기 체계에 적합한 동기회로계를 개발하여 망동기를 성취하고 있으며 본고는 이 회로계의 특성에 대해 논하고자 한다.
분산처리 시스템은 네트워크로 연결된 프로세서들로 구성되며, 시스템 내의 각 프로세서는 고유한 클럭을 갖는다. 글로벌 시간 기준으로 볼 때 수행중인 프로세스가 유지하는 시간은 분산시스템 각각 차이가 있을 수 있으므로 일관성 있는 시간관리가 필요하다. 본 논문에서는 TMO-eCos를 기반으로 하는 분산 처리 시스템에서 각 분산 시스템간 발생할 수 있는 클럭의 불일치 문제를 해결하기 위한 클럭 동기화 기법에 관해 논한다. 점진적인 클럭 동기화 알고리즘을 구하기 위해 마스터 노드의 클럭을 글로벌 클럭으로 가정하고 슬레이브 노드들은 마스터 노드의 클럭으로 동기화하는 방법에 대하여 정의하였다. 정의한 알고리즘을 시현하기 위한 분산 노드 간 로봇 제어 프로그램을 소개 한다.
유비쿼터스 센서 네트워크에서 사용되는 센서노드는 동종의 센서 노드와 많은 수의 이기종 센서 노드들을 포함하게 된다. 이기종 센서노드들간의 시간동기화로 인한 배터리 전력소모를 최소화하기 위해서 본 논문에서는 싱크노드 아래에 있는 싱크노드와 클럭소스가 같은 동종 센서노드를 시간동기 마스터로 설정하고, 싱크노드와 다른 클럭소스를 가지는 다수의 이기종 센서노드를 마스터 아래에 속하는 시간동기 슬레이브로 설정하여 시간동기 마스터가 동작을 개시할 때에만 시간동기 슬레이브 노드들이 동작하도록 동기화하는 이기종 센서노드들의 시간동기화 기법을 제안한다.
본 논문은 TPSN 알고리즘의 시각 동기화 오차를 개선하기 위하여 Imote2 센서 노드의 클럭 드리프트 특성을 적용하는 개선된 TPSN 알고리즘을 제안한다. 클럭 드리프트의 원인은 주로 수정발진기에 기인한다. 본 연구에서는 온도 및 습도 등 환경 조건이 비슷할 경우에 드리프트가 크게 차이나지 않는다는 실험 결과에 따라 드리프트의 평균값을 구하고 이를 TPSN 동기화 오차 보정에 사용한다. 이때 적용되는 드리프트 특성 값은 센서 노드 설치 이전에 미리 측정하여야 한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 개선된 TPSN 알고리즘이 동기화 오차 개선에 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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