본 논문에서는 신뢰 할 수 없는 고장추적 장치로 구성 된 비동기적 분산 시스템 하에서 선출(election) 문제와 합의(consensus) 문제의 관련성에 관하여 연구하고자 한다. 먼저 선출 문제는 합의 문제보다 더욱 어려운 문제임을 보인다. 합의 문제와는 대조적으로 선출 문제는 시스템 상에서 단 한 개의 노드가 죽은 경우에도 신뢰 할 수 없는 고장 추적 장치를 이용하여 선출 문제를 해결 할 수 없다. 보다 엄밀하게 표현하자면, 선출 문제를 해결하는데 필요한 가장 약한 고장 추적 장치는 완전한 고장 추적 장치이어야 하는 것으로, 이는 합의 문제를 해결하는데 필요한 가장 약한 고장 추적 장치보다 확실히 강한 것이다. 선출 문제가 합의 문제보다 어렵다는 것을 보이기 위해 본 논문에서는 축소(reduction) 프로토클을 이용 한다.
모돈의 건강 상태를 정량 지수화 하기 위한 연구를 수행 중이다. 지제이상, 섭식 불량, 수면 패턴 등의 운동 특성 분석을 위하여 복수의 초음파 센서를 이용하였다. 시계열 계측 신호를 분석하여 정량 지수화를 수행하는 과정에서 주파수 도메인 분석을 시도하였다. 이 과정에서 주파수 도메인의 분해능에 따른 편차 극복을 위한 비선형 모델링을 수행하였다. 또한 인접한 시계열 데이터 구간 간의 상관성 분석이 가능하면 대용량 데이터의 실시간 처리로 인한 지연 시간 극복 및 기대되는 예후에 대한 조기 진단이 가능할 것이다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 Tensorflow와 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 엔진을 동시 적용한 심층 학습 시스템을 이용하였다. 전 처리를 위하여 주파수 분해능 (2분, 3분, 5분, 7분, 11분, 13분, 17분, 19분)에 따른 데이터 집합을 1단계로 두고, 상위 10 순위 안에 드는 파워 스펙트럼 밀도의 크기를 2단계로 하여, 총 2~10개의 입력 노드를 순차적으로 선정하였고, 동일한 방식으로 인접한 시계열의 파워 스펙터럼 밀도를 순위를 변화시켜 지정하였다. 대표적인 심층학습 모델인 Softmax regression with a multilayer convolutional network를 이용하여 Recursive feature selection 경우의 수를 $8{\times}9{\times}9$로 총 648 가지 선정하고, Epoch는 10,000회로 지정하였다. Calibration 모델링의 경우 Cost function이 10% 이하인 경우 해당 경우의 학습을 중단하였으며, 모델 간 상호 교차 검증을 수행하기 위하여 $_8C_2{\times}_8C_2{\times}_8C_2$ 경우의 수에 대한 Verification test를 수행하였다. Calibration 과정 상 모든 경우에 대하여 10% 이하의 Cost function 값을 보였으나, 검증 테스트 과정에서 모든 경우에 대하여 $r^2$ < 0.5 인 결정 계수 값이 나타났다. 단적으로 심층학습 모델의 과도한 적합(Over fitting) 방식의 한계를 보인 것이라 판단할 수 있다. 적합한 Feature selection 및 심층 학습 모델에 대한 지속적이고 추가적인 고려를 통해 과도적합을 해소함과 동시에 실효적이고 활용 가능한 Classification을 위한 입, 출력 노드 단의 전후 Indexing, Quantization에 대한 고려가 필요할 것이다. 이를 통해 모돈 생체 정보 정량화를 위한 지능형 현장 진단 기술 연구를 지속할 것이다.
무선랜 환경에서 전송률 적응기법은 무선 채널의 현재 상태에 따라 최적의 전송모드를 선택함으로써 제한된 무선랜 대역폭 사용에 대한 효율성을 향상시키는 목적을 가진다. 하지만 무선랜 표준에서는 이러한 전송률 적응기법에 관한 알고리즘이나 프로토콜을 정의하지 않고 있으며, 이로 인해 전송률 적응기법에 관한 많은 연구가 이루어졌다. 본 논문에서는 기존에 제안된 전송률 적응기법들의 문제점들을 개선하는 기법으로서 송신노드 기반의 전송률 적응기법을 제안한다. 제안하는 기법은 송신노드에서 수신하는 패킷으로부터 측정되는 신호감도를 기반으로 무선 채널의 상태를 측정하고, 이를 기반으로 최적의 성능을 기대할 수 있는 전송모드를 프레임 단위로 조절하게 된다. 또한 전송모드 선택의 기준이 되는 신호감도 범위를 지속적으로 갱신하고 RTS/CTS 교환을 선택적으로 사용할 수 있게 함으로써 무선 채널의 상태 변화에 대해 적응적이고 안정적으로 전송모드를 결정하게 된다. 시뮬레이션을 이용한 성능평가를 통해 제안하는 전송률 적응기법이 기존의 전송률 적응기법들의 장점들을 유지하면서, 각각의 기법들이 가지는 문제점을 개선할 수 있음을 검증하였다.
에너지 효율성 초점이 맞추어진 대부분의 클러스터링 기법에서 클러스터 내에서 단일의 클러스터를 채용함으로써 클러스터 헤드의 에너지 소비가 급격히 증가 할 수 있다. 최근, 이러한 단점을 개선하기 위해 데이터 병합 기능 헤드와 데이터 전송 기능 헤드로 구분하는 2-계층 클러스터 기법은 클러스터 내에서 클러스터 헤드의 에너지 소비를 분산시켰다. 그러나 이러한 구조는 한 클러스터 내에 존재하는 두 개 헤드 사이에 독립적인 영역구분이 없는 단지 논리적인 영역이므로 많은 메시지 충돌과 전송 지연이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 노드의 위치정보와 클러스터 반경을 이용해 한 클러스터에 속한 두 계층을 독립적으로 명확히 분할할 수 있는 분리된 2-계층 라우팅기법을 제시한다. 제안하는 스킴에서는 각 계층에 속하는 멤버노드 수에 대한 균등분포를 통해 부하의 분산을 보장한다. 제안한 기법은 기존의 DLS 기법보다 메시지 충돌문제를 50% 개선하였고, 네트워크의 수명도 DLS와 LEACH 등에 비해 약 10% 개선하였다.
본 논문은 두 노드가 하나의 중계기를 통하여 서로 데이터를 주고받는 양방향 중계 네트워크에서 중계기의 안테나의 개수가 2개 이상인 다중 안테나 환경을 고려하여 물리계층 네트워크 코딩 기법을 제안한다. 본 논문에서는 양방향 중계 채널에서 다중접속구간 (multiple access phase)에서의 성능에 집중한다. 본 논문에서는 무선 통신 채널을 송신 노드에서 미리 알지 못하는 경우를 고려하고 무선채널이 시간에 따라 독립적으로 변하는 Fast fading 환경을 고려한다. 수신단에서는 채널 상태 정보를 이용하여 각 심벌을 최대 우도비기반의 신호 복호기법을 이용하고 채널부호화기법으로는 Convolutional Codes를 이용한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 중계기의 안테나의 개수가 증가함에 따라 비트 오류 확률의 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
최근들어 MANET(Mobile Ad-hoc Network)망과 기존 유선망을 연결한 GMAHN(Global Mobile Ad Hoc Network)에 대한 관심이 이동 통신분야에서 증가하고 있다. 시시각각 변화하는 노드의 이동성으로 인해 토폴로지가 지속적으로 변화하는 MANET 환경에서 이동 노드와 유선망간의 신뢰성 있는 데이터 전송을 위한 기술은 필수적이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 GMAHN 환경에서 송신단과 수신단사이의 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장하는 TCP(Transmission Control Protocol) 프로토콜(Tahoe, Reno, Vegas, SACK) 메커니즘을 이용하여 다양한 환경에 적용, 결과 값을 비교 분석하며 가장 효율적인 TCP 메커니즘을 제시하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권9호
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pp.953-958
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2015
라즈베리파이는 복수개의 입출력 주변 장치를 지원할 수 있는 신용카드 크기 정도의 단일보드 컴퓨터로 이기종간 상호연동을 위한 완전한 플랫폼으로 사용할 수 있으므로 다양한 응용에 적용될 수 있다. 라즈베리파이에 와이파이 기능을 결합하면 원격통신이 가능하여 무선센서 노드를 구성하는데도 매우 적합하다. 또한 데이터처리와 의사결정을 인공지능에 기반을 둘 수 있으므로 화재 감시나 화재발생 신뢰도 판단 등과 같은 예제를 이미 개발된 테스트베드에서 수행해 볼 수 있다. 본 논문은 건물 내의 능동적 화재안전감시를 위한 센서 웹노드로서 라즈베리파이 이용에 대한 연구 결과이다. UV 불꽃감지센서가 촛불 크기 정도의 불꽃을 감지하면 라즈베리파이는 GCM 서버를 통해 지정된 스마트폰으로 현장상황을 알리는 푸쉬 메시지를 보낸다. 모바일 앱은 오작동 알람 여부를 판별하기 위한 실시간 비디오 영상을 제공할 수 있도록 개발되었다. 만약 긴급 상황이라면 긴급통화로 즉시 도움을 요청할 수 있도록 구현하였다.
본 논문은 Ad-hoc 네트워크의 무선 보안의 취약성과 현재 활용되고 있는 인증기법을 분석하여, Ad-hoc 기반 강력한 인증을 위해 검증자를 이용한 인증기법을 제안한다. 제안기법은 라우팅, 등록, 실행 단계로 구성하며, 라우팅 단계에서는 AODV 프로토콜을 이용하였다. 등록 및 실행 단계에서는 적법한 소스노드 인증을 위해 원타임 패스워드 S/key와 패스워드 기반 DH-EKE를 적용하였다. 제안 인증 기법의 안전한 패킷 데이터 전송과 데이터 암호화를 위한 세션키 설정시 H(pwd) 검증자로 암호화 하여 키교환을 수행하고, 원타임 패스워드는 소스노드의 패스워드 소유 검증과 효율성 향상을 위해 사용한다. EKE는 식별자를 해쉬함수에 모듈라 지수승 하는 DH-EKE 방식을 이용하여 단대단 세션키를 설정하고 키교환 단계에서는 H(pwd) 검증자로 암호화 함으로써 안전한 세션키 교환을 한다.
BGP[1]는 광대역 인터넷에 사용되는 유일한 라우팅 방식으로서 인터넷의 계층구조와 자신의 정책에 의해서 경로를 선정한다. BGP 라우터는 일부의 인근 BGP 라우터에 대해서만 선택적으로 라우팅 정보를 공표하기 때문에 링크가 연결되었다고 해서 출발지 노드에서 목적지 노드까지의 라우팅 정보가 도달되지는 않는다. 특히 바이러스나 재난으로 인하여 광범위에 걸쳐서 많은 BGP 라우터가 다운되는 유사시에 인터넷의 연결성을 유지하기 위하여 BGP는 평소에 도달할 수 없는 경로도 제한적으로 도달할 수 있어야 한다. 이 논문은 BGP 백업 라우팅의 요구사항을 나열한 후 이러한 사항을 최대로 만족하는 백업 라우팅 규칙을 찾아본 결과 기존 방식이 안고 있던 대부분의 단점이 해결된 백업방식을 도출하였다. 제안되는 백업방식은 우선 BGP 백업 라우팅은 네트웍의 피해정도에 따라 3단계로 동작한다. 이 규칙 하에서 BGP 라우터는 평소에는 0단계에서 정의되는 경로만을 사용하다가 BGP 라우터의 손상범위에 따라서 1단계로, 손상범위가 더 커지면 2단계로 사용범위를 확장한다. 또한 이 논문은 제안된 백업 방식이 네크웍의 안정성(stability)과 안전성(safeness)을 보장함을 증명하였다. 그 결과 제안된 백업방식은 사소한 지역적인 네트웍 사고에서부터 전체적인 심한 네트웍 사고에 이르는 모든 사고에 대해서 적응력 있게 대처하여서 강력한 경로의 도달성을 항시 제공한다.
이 논문은 IEEE 802.16 기반의 무선 메쉬 네트워크를 위한 QoS 메쉬 라우팅 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 QoS 메쉬 라우팅 프로토콜은 테이블 관리 (Table-driven or Proactive) 방식의 홉 간 (Hop-by-Hop) QoS 라우팅 프로토콜이다. 제안하는 라우팅 프로토콜의 목표는 송신 노드에서 목적지 노드까지 경로를 찾는 것 뿐만 아니라, 대역폭과 지연의 관점에서, QoS 요구사항을 만족시키는 최적 경로를 찾는 것이다. 이 논문에서, 우리는 먼저 이동 Ad Hoc 라우팅 프로토콜과 관련된 연구를 바탕으로, 라우팅 프로토콜의 유형을 분석하고, 테이블관리 방식의 홉 간 라우팅 프로토콜이 무선 메쉬 네트워크에 가장 적합함을 보인다. 그리고 나서, 본 논문에서 주목하는 IEEE 802.16 기반의 무선 메쉬 네트워크의 네트워크 모델을 소개하고, 테이블 관리 방식의 홉 간 라우팅 프로토콜을 기반으로 하는 QoS 메쉬 라우팅 프로토콜을 제안한다. 시뮬레이션을 통해서, 제안하는 라우팅 프로토콜이 QOLSR 프로토콜에 비하여 단대단 지연 (End-to-End Delay)이 낮고, 패킷 전달률 (Packet Delivery Ratio)이 높으며, 라우팅 오버헤드 패킷 량이 적음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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