많은 연구 끝에 VANET의 상용화를 눈앞에 두고 있다. VANET은 차량용 애드혹 네트워크의 약자로서, Cloud와 융합하는 방향으로 연구가 진행되고 있다. 하지만 놀랍게도 VANET 기반 클라우드로 진화한데 가장 큰 역할을 한 것은 차량과 통신기술의 발달이다. 이러한 기술이 확산되는 단계에서 연구자들은 항상 보안과 프라이버시에 대해 고민해 왔다. 게다가 VANET처럼 프라이버시, 익명철회, 경로추적 등 상반된 보안 이슈들이 서로 얽힌 상황은 연구자들을 더욱 고민에 빠지게 했다. 최근 Hussain 등은 VANET 기반 클라우드 프레임워크인 VuC (VANET using Clouds)를 제안하였다. VuC는 VANET과 클라우드가 VANET 사용자(서비스 가입자)에게 서비스를 제공하기 위해 협력하는 환경을 말한다. 본 논문은 Hussain 등이 제안한 VANET 기반 클라우드 프레임워크인 VuC에 초점을 두고 있으며, 특히 앞서 말한 프라이버시, 익명철회, 경로추적에 대한 문제를 다루고 있다. 제안하는 기법은 다중 익명화를 통해 프라이버시를 보호한다. 또한 비컨(Beacon)메시지를 클라우드에 저장하여 경로추적과 익명 철회에 활용한다. 익명철회 권한을 가진 기관들은 연합하여 사용자 노드가 선택한 경로를 특정 시간 동안 추적할 수 있으며, 필요한 경우 신원을 확인할 수 있다. 제안된 기법은 안전하고 조건부 익명성을 보장하며 기존의 기법에 비해 연산량이 적다.
네트워크상에서 발생하는 다양한 형태의 대량의 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위해 설계되고 있는 마이닝 시스템들은 목표지향적으로 훈련데이터들을 어떻게 구축하여 다룰 것인지에 대한 문제보다는 대부분 얼마나 많은 데이터 마이닝 기법을 지원하고 이를 적용할 수 있는지 등의 기법에 초점을 두고 있다. 따라서, 점점 더 에이전트화, 분산화, 자동화 및 은닉화 되는 최근의 보안공격기법을 정확하게 탐지하기 위한 방법은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 내에서 발생 가능한 문제 중 복잡하고 지능화된 침입패턴의 탐지를 위해 데이터 마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처리 방법에 의한 RTPID(Refinement Training and Post-processing for Intrusion Detection)시스템을 제안한다. 본 논문에서의 RTPID 시스템은 active learning과 post-processing을 이용하여, 네트워크 내에서 발생 가능한 침입형태들을 정확하고 효율적으로 다루어 분석하고 있다. 이는 기법에만 초점을 맞춘 기존의 데이터마이닝 분석을 개선하고 있으며, 특히 제안된 분석 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다. 이는 관리자의 개입을 최소화하는 학습방법이면서 동시에 False Positive와 False Negative 의 오류를 매우 효율적으로 개선하는 방법으로 기대된다. 본 논문의 제안방법은 분석도구나 시스템에 의존하지 않기 때문에, 유사한 문제를 안고 있는 여러 분야의 네트웍 환경에 적용될 수 있다.더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.의 작용보다 더 강력함을 시사하고 있다.TEX>로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performanc
Mobile IPv6는 시그널 양이 단말과 비례한다는 점에서 대역폭 낭비가 심하며 또한, 무선 이동 네트워크 분야에서는 바인딩 시그널 양과 트래픽, 효과적인 이동성을 지원할 수 있는 점이 강화되어야 한다. 이에 따라, Mobile IPv6를 확장한 NEMO(NEtwork MObility)에 대한 연구가 이루어지고 있다. NEMO는 여러 이동 단말과 하나 이상의 이동 라우터를 이동 네트워크라는 단위로 묶어 이동성을 제공한다. 이때 노드들은 이동 라우터를 통해 인터넷에 접속하기 때문에 이동 시 별도의 작업이 필요없는 투명성을 제공받고, 그만큼 바인딩 시그널이 줄어 바인딩 스톰문제를 해결할 수 있다. NEMO는 이동성 지원을 통해 여러 네트워크들이 계층적으로 이루어 질 수 있는 다양한 이동 구조를 갖게 되고, 이동 시 상위 네트워크 혹은 하위 네트워크들 간의 인증을 통해 안전성과 보안성을 향상되어야 함이 필수적이다. 또한, 안전한 인증 뿐만 아니라 빠른 핸드오프가 이루어져서 이동성에 따라 수반되는 효율성을 향상시킬 수 있는 방안에 관한 연구가 무엇보다 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이를 위해 다양한 NEMO 이동 시나리오를 7가지로 정리하고, 각 시나리오별 AAA인증과 F+HMIPv6를 적용하여 안전한 인증과 빠른 핸드오프를 통한 인증 및 핸드오프 시 발생하는 시그널링 양과 패킷 지연률을 효과적으로 감소할 수 있는 방안을 제시한다.
최근 들어, 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 트리 생성 방법에 많은 관심이 집중되고 있다 그러나 대용량 데이터를 위한 대부분의 알고리즘은 일괄처리 방식으로 데이터를 처리하기 때문에 새로운 데이터가 추가되면 이 데이터를 반영한 결정 트리를 생성하기 위해 처음부터 트리를 다시 생성해야 하다. 이러한 재생성에 따른 비용문제에 보다 효율적인 접근 방법은 결정 트리를 순차적으로 생성하는 접근 방법이다. 대표적인 알고리즘으로 BOAT와 ITI를 들 수 있으며 이들 알고리즘은 수치형 데이터 처리를 위해 지역적 범주화를 이용한다. 그러나 범주화는 정렬된 형태의 수치형 데이터를 요구하기 때문에 대용량 데이터를 처리해야하는 상황에서 전체 데이터에 대해 한번만 정렬을 수행하는 전역적 범주화 기법이 모든 노드에서 매번 정렬을 수행하는 지역적 범주화보다 적합하다. 본 논문은 수치형 데이터 처리를 위해 전역적 범주화를 이용하여 생성된 트리를 효율적으로 재생성하는 순차적 트리 생성 방법을 제안한다. 새로운 데이터가 추가될 경우, 전역적 범주화에 기반 한 트리를 순차적으로 생성하기 위해서는 첫째, 이 새로운 데이터가 반영된 범주를 재생성해야 하며, 둘째, 범주 변화에 맞게 트리의 구조를 변화시켜야한다. 본 논문에서는 효율적인 범주 재생성을 위해 샘플 분할 포인트를 추출하고 이로부터 범주화를 수행하는 기법을 제안하며 범주 변화에 맞는 트리 구조 변화를 위해 신뢰구간과 트리 재구조화기법을 이용한다. 본 논문에서 피플 데이터베이스를 이용하여 기존의 지역적 범주화를 이용한 경우와 비교 실험하였다.
이동 애드 혹(Ad hoc)네트워크란 노드의 이동에 따라 시시각각 변하는 무선 링크로 연결되어진 여러 개의 단말기들로 구성된 있는 자치분산 네트워크를 의미한다. 지금 까지 이동 ad hoc 네트워크에서의 통신은 Voice(음성)와 Data(데이터)통신을 제공하는 Best effort(최선형)서비스를 제공하는 라우팅 프로토콜만이 고려되어왔기 때문에 이동 네트워크를 사용하는 사용자가 많은 양의 자원을 차지하는 VOD(Video On Demand)와 같은 멀티미디어 Data를 보다 빠르고 정확하고 신속하게 전송하기 위해서는 기존의 Best effort 방식으로 전송되는 라우팅 프로토콜에는 많은 한계가 있었다(1). 따라서 본 논문에서는 성능평가를 위해 단방향 환경 하에서의 QoS(Qualify of Service)를 고려한 제안한 알고리즘을 적용하였다. 성능평가 카네기 멜론 과 버클리대학에서 만든 Ns-2를 사용하여 최선형 서비스(Best Effort)와 비교하여 QoS 서비스의 수신율 상승과 평균 경로설정 시간의 감소, 네트워크 부하 감소를 얻을수 있었다.
최근, 기존의 통계적 분석방법과는 달리 시계열 데이터를 이용하여 미래의 연속적인 지배의 법칙을 예측하기 위한 신경회로망 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 기상예측을 위하여 초기 임의 설계된 신경회로망의 은닉층중과(過)설계된 은닉노드를 제거하는 Pruning 알고리즘을 제안하며, 이 제안한 알고리즘의 효율성을 증명하기 위하여 1987년부터 1996년까지의 수집된 기상 데이터 22080건을 이용하여 기상예측 실험을 실행하였다. 실험을 통하여 초기 임의 구성된 $26{\times}50{\times}1$의 신경망은 제안된 pruning 알고리즘을 통하여 $26{\times}2{\times}1$ 구조로 최적화 되었고, 최적화된 신경망($26{\times}2{\times}1$)의 경우 오차온도 ${\pm}0.5^{\circ}C$의 경우 평균 33.55%, ${\pm}1^{\circ}C$의 경우 61.57%로 임의 설계된 구조 ($26{\times}50{\times}1$)dml 29.31%, 54.47%에 비하여 우수하게 나타났고, 또한 계산 횟수에서도 임의 구성 신경망에 비하여 최고 25배이상 계산횟수를 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 저속의 무선 센서 네트워크(WSN: Wireless Sensor Network)에서 블록 FEC(Forward Error Correction) 알고리즘의 심볼 크기의 변화에 따른 802.11 MAC 프로토콜의 전송 효율과 전송 에너지를 해석적으로 분석한다. 블록 FEC 알고리즘은 심볼(symbol) 단위로 오류를 복원하므로, 주어진 무선 센서 채널에서 같은 FEC 체크 비트(check bit) 량을 사용하더라도 블록 FEC 알고리즘의 오류 패킷 복원률은 블록 FEC 심볼 크기에 의존적이다. 즉, 같은 양의 FEC 체크 비트를 사용하는 경우에, 연속된 군집 오류 길이는 작으면서 군집 오류가 자주 발생하는 채널에서는 작은 FEC 심볼이, 이에 반해 군집 오류의 길이는 크고 군집 오류 개수가 작은 군집적 분포를 보이는 채널에서 큰 FEC 심볼이 효율적이다. 심볼 크기의 영향을 평가하기 위해서 본 논문에서는 센서 노드 TIP50CM을 사용하는 WSN에서 수집한 패킷 트레이스를 기반으로 WSN 채널을 Gilbert 모델로 모델링하고, 심볼 크기가 다른 RS(Reed-Solomon) 코드를 생성하고 해석하기 위한 에너지를 측정하였다. 이러한 모델링된 채널과 각 RS 코드 생성과 해석 에너지를 이용하여 FEC 심볼 크기에 따른 RS FEC 코드를 채택한 802.11 MAC 프로토콜의 전송 효율과 전송 에너지를 계산하였다. 실제 측정 데이터와 해석적으로 계산한 데이터를 결합한 계산에 의하면 비슷한 FEC 체크 비트 량을 사용하더라도 FEC 심볼 크기에 따라 전송 효율은 최대 4.2%, 그리고 소요 에너지는 최대 35%의 차이가 발생한다.
본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 이종의 공간 데이터 셋을 융합하기 위하여 사용자의 개입을 최소화하면서 다대다 관계에도 적용이 가능한 기하학적 방법론 기반의 면 객체 자동 매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 첫째, 포함함수가 0.4 이상인 객체(노드)는 인접행렬에서 에지로 연결되었고, 이들 인접행렬의 곱을 반복적으로 수행하여 다대다 관계를 포함하는 후보 매칭 쌍을 선정하였다. 다대다 관계인 면 객체들은 알고리즘으로 생성된 convex hull로 단일 면 객체로 변환하였다. 기하학적 매칭을 위하여, 매칭 기준을 설정하고, 이들을 유사도 함수를 이용하여 유사도를 계산하였다. 다음으로 변환된 유사도와 CRITIC 방법으로 도출된 가중치를 선형 조합하여 형상 유사도를 계산하였다. 마지막으로 훈련자료에서 모든 가중치에 대한 정확도와 재현율을 나타낸 PR 곡선의 교차점인 EER로 임계값을 선정하고, 이 임계값을 기준으로 매칭 유무를 판별하였다. 제안된 방법을 수치지도와 도로명 주소기본도에 적용한 결과, 일부 다대다 관계에서 잘못 매칭되는 경우를 시각적으로 확인할 수 있었으나, 통계적 평가에서 정확도, 재현율, F-measure가 각각 0.951, 0.906, 0.928로 높게 나타났다. 이는 제안된 방법으로 이종의 공간 데이터 셋을 자동으로 매칭하는데 그 정확도가 높음을 의미한다. 그러나 일부 오류가 발생한 다대다 관계인 후보 매칭 쌍을 정확하게 정량화하기 위해서 포함함수나 매칭 기준에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.
XML 데이터 량의 증가에 따라 DBMS를 이용한 XML 데이터의 저장 관리 기법들이 고안되었다. 하지만, 현재의 가지 패턴 질의 처리 알고리즘들은 XML 데이터를 태그 또는 임의 단위로 분할되고, 각 항목들이 특정 순서로 정렬된 역 리스트들을 입력으로 한다. 이러한 저장 기법의 불일치는 관계형 테이블에 나뉘어 저장되는 XML 데이터의 질의 처리에 이 알고리즘들의 적용을 어렵게 한다. 이 논문에서는 관계형 테이블에 저장된 XML 데이터에 대한 홀리스틱 가지 조인을 지원하기 위한 비트맵 인덱스와 이를 이용한 질의 처리 기법을 제안한다. 비트맵 인덱스는 많은 데이터베이스 시스템에서 지원하므로, 제안하는 인덱스와 가지 질의 처리 기법은 관계형 질의 처리 프레임워크에서 보다 이식이 용이하다. 제안하는 인덱스 기법은 압축을 통해 인덱스 크기를 줄이면서도 질의 처리시 압축해제가 불필요해 시간과 공간 효율적이다. 또한, 이 논문에서는 비트맵 인덱스만을 이용해 XML 노드들 간의 관계성을 식별함으로써, 가지 패턴 질의 처리를 레코드에 저장된 XML 데이터의 접근 없이 수행할 수 있는 혼합 인덱스를 제시한다.
무선 센서 네트워크는 센서 필드 상의 이벤트에 관한 데이터를 소스로부터 싱크로 수집하기 위해 연구되어왔다. 멀티패스 라우팅은 노드나 링크 단절에 의해 소스에서 싱크로의 패스가 종종 손실되는 문제에 대해 신뢰성 있는 데이터전송을 위한 매력적인 방안 중 하나이다. 사람이나 동물 혹은 차량 등과 같은 모바일 이벤트 상황에서, 소스는 이 모바일 이벤트의 이동에 따라 연속적으로 소스가 발생할 수 있다. 따라서 멀티패스 라우팅에서 모바일 이벤트의 상황은 새로운 도전 과제를 제시한다. 그러나 기존의 멀티패스 라우팅 연구는 주로 소스들에서 정적인 싱크로 효율적인 멀티패스 구성과 패스 단절에 대한 빠른 멀티패스 재구성에 초점을 두었다. 따라서 이전 멀티패스 라우팅 프로토콜은 모바일 이벤트에 의해 발생하게 되는 연속적인 각각의 소스들이 소스에서 싱크로 각각의 멀티패스를 필요로 한다. 이는 이전 방안이 소스의 수에 비례하여 멀티패스 구성비용이 증가게 한다. 따라서 우리는 모바일 이벤트에 의해 연속적으로 발생하게 되는 소스를 지원하는 효율적인 멀티패스 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안방안에서 이전 소스에서 만들어 놓은 기존의 멀티패스를 이용함으로써, 새로운 소스가 효율적으로 재구성을 할 수 있다. 이를 위해, 제안방안은 지역적 멀티패스 재구성, 광역적 부분 멀티패스 재구성, 광역적 전체 멀티 패스 재구성의 세 방안 중 하나를 선택한다. 이 선택을 위해 우리는 멀티패스 재구성 비용과 데이터 포워딩 비용의 합을 계산하는 분석적인 에너지 소비 비용 모델을 제시한다. 시뮬레이션 결과 모바일 이벤트의 상황에서 멀티패스 라우팅을 할 때 제안방안이 기존의 방안보다 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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